近些年来，伴随着大数据技术的不断发展，对于企业而言，对计算机数据的真实性，有着更高的要求所在。既满足了平面的视觉要求，同时展现出三维及多维的效果。在对数据可视化进行处理时，就需要使用到数据可视化平台。它通常是指，通过三维表现技术，来表示复杂的信息，继而实现对海量数据的立体体现。平台不仅可以让人们，不再局限传统关系数据表分析数据信息，同时还可以更加直观地从视觉上对数据信息进行观测，是数据分析展现形式的主要载体。

大数据可视化的类型相对较多，主要包括探索型、解释型，在对数据进行解析，发现数据背后的故事时，就需要使用到勘探型。也正是因为如此，对于人们而言，就应当要明确常见数据可视化的相关方法。时态可视化主要是数据以线性的方式展示，尤为关键的是时态数据可视化有起点和终点。它是连接的散点图，某些区域的温度信息进行显示。在对高维度数据进行展示时，则可以使用到多维方法。主要的原因在于，多维的展示方法，可以让效果更加多元化，能够满足企业的需求。

分层的方法，主要是呈现多组数据，相关数据可视化主要是展示大群体当中的小群体。在对数据可视化分析时，还包括了一个树形图，它能够显示语言组。为此在进行大数据可视化分析时，选择适合的数据可视化平台至关重要。