大数据可视化图应该显示什么数据

大数据可视化图应该显示与数据集相关的信息。它们可以展示各种不同类型的数据，包括但不限于：

1. 趋势和变化：大数据可视化图可以显示数据随时间的变化，帮助用户识别趋势、周期性或突变。

2. 相关性：图表可以展示数据之间的相关性，帮助用户理解各变量之间的关联程度。

3. 分布和比例：柱状图、饼图和直方图可以展示数据的分布和比例，帮助用户了解各种数据类型的相对大小。

4. 地理位置：地图可视化可以在地理空间上显示数据，帮助用户更好地理解数据的地域分布特征。

5. 集群和群组：散点图和聚类图可以展示数据点之间的相似性和聚类模式。

6. 异常值：可视化图表可以帮助用户识别数据中的异常值和离群点。

7. 预测和模式：通过趋势线和模型拟合，可视化图表可以显示数据的预测趋势和模式。

综上所述，大数据可视化图可以显示各种数据的不同特征和关系，帮助用户更好地理解数据集的内在规律和变化趋势。

大数据可视化图应该显示以下数据：

1. 趋势和变化：大数据可视化图可以展示数据随时间变化的趋势。通过折线图或者曲线图，可以清晰地呈现数据的变化趋势，帮助用户了解数据的发展和变化规律。

2. 分布和比例：大数据可视化图可以展示数据的分布情况，如饼图或直方图可以清晰地展示数据的比例和分布情况。这有助于用户了解不同部分之间的比例关系和分布情况。

3. 关联和相关性：大数据可视化图可以展示不同数据之间的关联和相关性。通过散点图或者热力图，可以清晰地展示数据之间的相关性，帮助用户找出数据之间的关联规律。

4. 地理位置和空间分布：大数据可视化图可以展示数据在地理位置上的分布情况。通过地图或者地理信息系统（GIS），可以清晰地展示数据在不同地理位置上的分布情况，帮助用户了解空间分布规律。

5. 对比和分析：大数据可视化图可以展示不同数据之间的对比和分析结果。通过柱状图或雷达图，可以清晰地展示不同数据之间的对比情况，帮助用户进行数据分析和决策。

综上所述，大数据可视化图应该显示趋势和变化、分布和比例、关联和相关性、地理位置和空间分布，以及对比和分析等数据。这些数据可以帮助用户更好地理解数据的特征和规律，从而支持决策和分析。

大数据可视化图通常应该显示与所研究的问题相关的数据。在决定展示哪些数据之前，需要先明确你想通过可视化图表传达什么样的信息，以及希望观众从数据中了解到什么。一般来说，大数据可视化图可以展示以下几类数据：

1. 趋势和模式：可视化图表可以展示数据的变化趋势和周期性模式。通过线性图、曲线图、柱状图等来显示数据的走势，让观众能够从中看出数据的发展方向以及规律。

2. 关联性：通过可视化图表展示数据之间的相关性，比如散点图或者相关系数的热力图。这可以帮助观众理解不同变量之间的关系，从而做出更准确的决策。

3. 分布：展示数据的分布情况，可以使用直方图、箱线图等。这有助于观众了解数据的集中程度、离散程度以及异常值。

4. 比较：通过可视化图表进行数据的比较，如条形图、饼图等。比如对不同产品的销售情况进行比较，或者不同地区的人口分布等。

5. 地理信息：使用地图展示与地理位置相关的数据，可以帮助观众更直观地理解地理位置和相应数据之间的关系。

除了以上几类基本需求外，还可以根据具体业务需求和可视化的用途来决定展示的数据。例如，如果是做市场分析，可以展示用户行为数据；如果是做风险评估，可以展示不同风险因素的数据等。另外，为了提高数据可读性和可操作性，可视化图表还应该注意以下几点：

1. 简洁明了：避免信息过载，不要在图表中展示过多无关数据，保持信息简洁明了。

2. 精确性：确保数据的准确性，避免因数据错误导致决策失误。

3. 交互性：增加图表的交互性，让用户可以根据需要进行数据筛选和分析，提高用户体验。

4. 可视化效果：选择合适的图表类型、颜色和字体，提升可视化效果，让数据更加清晰易懂。

综上所述，大数据可视化图应该显示的数据取决于你的需求和目的，通过合适的方式展示数据，可以更好地帮助观众理解数据、发现规律，并做出相应的决策。