1.揭示数据关系

通过数据可视化，可以直观地展示数据之间的关系，例如相关性、趋势、分布等。这对于发现数据中的潜在关联和规律非常重要，有助于深入分析数据，并对数据进行更准确的解释和解读。

2.发现异常和离群值

通过数据可视化，可以快速发现数据中的异常和离群值。这对于数据清洗和数据预处理非常有用，可以帮助排除数据中的噪声和错误，并提高后续数据分析的准确性和可靠性。

3.分析趋势和变化

通过数据可视化，可以分析数据的趋势和变化，例如随时间的变化、不同地区的变化等。这有助于发现数据的变化规律和趋势，从而进行更准确的预测和规划。

4.比较数据

通过数据可视化，可以直观地比较不同数据之间的差异和相似之处。这对于分析市场趋势、竞争对手的情况等非常有用，可以帮助企业做出更明智的决策。

5.突出重点

通过数据可视化，可以突出数据中的重点信息，例如重要的趋势、异常值等。这对于传达数据信息非常有用，可以帮助受众更快地理解数据，并进行更有效的决策。

6.决策支持

通过数据可视化，可以为决策提供支持。数据可视化能够将数据变得更加可读、更易懂，有助于提高决策的可靠性和精度。这对于企业的战略决策、产品设计、市场营销等方面都非常重要。

7.呈现多维数据

通过数据可视化，可以呈现多维数据，例如三维图形、多维散点图等。这对于分析复杂数据非常有用，可以更好地展示数据之间的关系和变化，从而进行更深入的数据分析。

8.实时监控

通过数据可视化，可以实时监控数据的变化和趋势。这对于监控网络流量、交易数据、股票行情等方面非常有用，可以及时发现数据的变化，并做出相应的调整和决策。

9.数据分享和传播

通过数据可视化，可以将数据以图形化的方式分享和传播给其他人。这对于团队合作、客户演示、新闻报道等方面非常有用，可以让数据更容易被理解和接受。

10.可视化数据挖掘

通过数据可视化，可以实现交互式分析，例如缩放、筛选、过滤等。这有助于更深入地探索数据，并发现其中的潜在关系和规律。同时，这对于数据挖掘和机器学习非常有用，可以快速发现数据中的模式和趋势，并进行相应的建模和预测。

11.用户定制化

通过数据可视化，可以实现用户定制化，即根据用户的需求和偏好定制相应的可视化图形。这有助于满足不同用户的需求，让用户更加方便地理解和使用数据。

12.多平台支持

通过数据可视化，可以实现多平台支持，即支持不同的设备和平台上的数据可视化。这对于移动应用、网页应用等方面非常有用，可以让用户随时随地访问和使用数据可视化工具。

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