大数据可视化图应该显示什么数据

大数据可视化图是一种将大量数据以图形化的方式展示出来的工具，它可以帮助人们更直观地理解数据。在设计大数据可视化图时，应该考虑以下几个方面的数据：

1. 关键指标：选择与业务目标和战略方向相关的指标，如销售额、客户满意度、市场份额等。这些指标应该能够反映业务的关键方面，并且易于理解。

2. 时间序列数据：对于需要追踪趋势和周期性变化的数据，如销售数据、库存水平等，可以使用时间序列图来展示。时间序列图可以清晰地显示数据的波动和周期性特征。

3. 分类数据：对于具有分类属性的数据，如客户类型、产品类别等，可以使用柱状图、饼图或树形图等来展示。这些图表可以帮助人们快速识别不同类别之间的差异和关系。

4. 关联数据：对于具有关联性的数据，如销售与退货量、用户行为与点击率等，可以使用散点图、气泡图或热力图等来展示。这些图表可以帮助人们发现数据中的模式和关联。

5. 地理信息：对于包含地理位置数据的业务，如门店分布、物流路径等，可以使用地图或地理信息系统（GIS）图表来展示。这些图表可以帮助人们直观地了解数据的空间分布和地理特征。

6. 交互式数据：对于需要用户参与的数据，如在线调查结果、实时数据流等，可以使用交互式图表或仪表板来展示。这些图表可以提供丰富的交互功能，使用户可以深入了解数据并做出决策。

7. 异常值和离群点：对于需要关注异常值或离群点的数据，可以使用箱线图、小提琴图或聚类分析等方法来展示。这些图表可以帮助人们识别异常值并采取相应的措施。

8. 多维度数据：对于涉及多个维度的数据，如客户分群、产品组合等，可以使用多维数据集或矩阵图来展示。这些图表可以帮助人们从不同角度分析数据并发现潜在的关联。

9. 数据质量：对于需要关注数据质量的数据，如缺失值、异常值等，可以使用直方图、箱线图或散点图等方法来展示。这些图表可以帮助人们识别数据质量问题并采取相应的措施。

10. 数据来源和更新频率：对于需要关注数据来源和更新频率的数据，可以在图表中添加说明文字或标签来提醒用户。这有助于提高数据的准确性和可靠性。

总之，在设计大数据可视化图时，应该综合考虑数据的特点和业务需求，选择适当的图表类型和方法来展示数据。同时，要注意图表的可读性和美观性，确保观众能够轻松理解和欣赏数据的含义。