数据可视化，又称为数据可视化艺术或数据视觉化，是指将数据通过图形、图表等形式进行展示，以便用户能够直观地理解数据的含义和趋势。数据可视化的本质是帮助人们从复杂、抽象的数据中提取有价值的信息，以便于决策和分析。
数据可视化的实质要求包括以下几点：
1. 准确性：数据可视化必须确保所展示的数据准确无误，避免因错误数据导致的误解和误导。
2. 简洁性：数据可视化应尽量简化数据结构，避免过多的细节和层次，以便用户能够快速理解和消化。
3. 可读性：数据可视化应注重文字描述和图表设计，使用户能够轻松理解数据的含义和趋势。
4. 相关性：数据可视化应与用户需求和目标紧密相关，避免无关的信息干扰用户的注意力。
5. 创新性：数据可视化应具有一定的创新性，能够吸引用户的注意力，提高用户的参与度和满意度。
6. 互动性：数据可视化应具备一定的交互性，允许用户根据自己的需求和兴趣进行探索和学习。
7. 适应性：数据可视化应适应不同的应用场景和用户需求，如企业决策、学术研究、教育等领域。
8. 可扩展性：数据可视化应具备一定的可扩展性，能够适应不断变化的数据环境和用户需求。
9. 易用性：数据可视化应易于操作和维护，方便用户进行数据的收集、整理和分析。
10. 安全性：数据可视化应保护用户数据的安全，防止数据泄露和滥用。
总之，数据可视化是一种重要的数据呈现方式，它能够帮助人们更好地理解和利用数据，为决策和分析提供有力支持。在实际应用中，我们需要根据具体需求和场景，选择合适的数据可视化方法和工具，以满足用户的需求和期望。
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