第二，数据可视化也需要根据数据的属性和维度来进行有效的筛选，从而提供能够被用户所接受的方式来进行表现。换句话说，同样的数据根据不同,目的和用户群就可以呈现不同的表现形式。
第一，由数据可视化能够将数据进行可视化呈现，在一定程度上具有非常重要的实际意义。所谓数据可视化，就是一种可以对数据进行各种作业的技术方法，通过各种技术来对数据进行处理，其中包括计算机视觉、图像处理、图形等，通过使用动画、表达、建模等方式来对数据进行属性、表面和立体的显示，使大数据能够更为直观的被用户接受。
第三，为了跟踪和观测数据，数据可视化就要对运算、变化和实时性能力进行强调，从而会形成可读性强并且富有变化的图表。 为了分析数据，数据可视化要对数据的呈现度进行强调，从而形成一份可以交互检索的图表。 为了表达数据分析之间的潜在关系，数据可视化也会形成多维分布式图表 对数据可视化的了解，能够帮助我们在数据整理和表现上有更好的发展。
用来解决问题的主要工具
why? 数据可视化
Origin 是一款带有强大数据分析功能和专业刊物品质绘图能力的，为科研人员及工程师的需求度身定制的应用软件。将 Origin 与其他应用程序区分开就是您可以轻松地自定义和自动化数据导入，分析，绘图和报告任务。区别于其他应用程序， Origin 可以轻松地自定义或自动地导入数据，分析， 绘图和输出报告。
自定义的范围可以从简单修改数据图并保存作为“模板”在之后的绘图中应用，到复杂的定制数据分析，生成专业刊物品质的报告并保存为分析模板。 并且还支持批量绘图和分析操作，其中模板可用于多个文件或数据集的重复分析。
曲线拟合
带有 X 误差的线性拟合，使用隐函数进行拟合（正交回归），拟合对比，共享参数
曲面拟合
使用 OriginPro，您可以进行3D 曲面拟合
统计
多变量分析（主成份分析，聚类分析，判别分析偏最小二乘）
波峰拟合
使用内置函数或者自定义函数拟合峰，并同时拟合基线
快捷分析工具
聚类分析工具（对 ROI 框内/框外的数据进行统计分析；支持屏蔽点，编辑点，复制和删除点）
图像处理
图像调整，转换，空间滤波（用户滤波器）算术变换
信号处理
信号转换（短时傅立叶分析，希尔伯特变换，2D FFT/2D IFFT）滤波器、小波变换、信号抽取