3. 数据量和复杂性： 数据集的大小和复杂性也会影响可视化方法的选择。较大的数据集可能需要简化或采样，而复杂的数据关系可能需要复杂的图表，如网络图或热图。
可视化建模（VISUAL MODELING)利用围绕现实想法组织模型 一种思考问题的方法。该模型对每个人（客户、行业专家、分析师、设计师等）的沟通、模仿企业流程、准备文档、设计程序和数据库都有用。建模促进了对需求的更好理解、更清晰的设计和更容易维护的系统。可视化建模是指图形 描述开发系统的过程。可视化建模允许提出复杂问题的必要细节，并过滤不必要的细节。它还提供了一种从不同角度观察被开发系统的机制。
通过建设低代码开发平台，创建全过程数据可视化关系图，大大降低学习成本和应用建设的复杂性，提高研发工作的效率。
2. 传达目标和信息： 确定你的目标是什么，你想从数据中传达什么信息？是比较数据趋势、显示分布还是异常？不同的目标需要选择不同的可视化方法来突出关键信息。
DT时代，数据量呈指数级增长，信息资源爆炸式增长。各行业的决策者已经意识到数据是核心资产，并希望存储和挖掘数据，以实现资产保存甚至增值的目的。面对大量、异构、实时的大数据，大多数企事业单位往往没有足够的技术能力和经验来处理复杂的大数据，并支持多样化的应用。数据分析工具和理解数据分析的人正成为企业事业单位的稀缺资源。数据挖掘分析和视觉工具是数据分析过程中的一个重要环节，自助建模将是数据分析的未来趋势。
其他领域的数据分析和决策支持：专利数据可视化方法也适用于金融、医疗、能源等其他领域的数据分析和决策支持。
鹤壁依托智能鹤壁时空大数据平台，率先在全省推出可视化、动态化的在线查房服务，基于早期地籍图在线查询服务。
具体表现为：在数据质量方面，有效处理主数据和业务数据，提高数据质量，确保所有数据有序；在数据呈现方面，通过不同应用场景的可视化分析，随时查看最新的操作数据，实现数据的有效监控，协助科学决策。
2.加强质量检验过程：MES系统可以整合质量检验过程，确保质量检验步骤按规定进行，并提供可视化的工作指导，避免人为错误。它可以自动收集和报告数据，提高质量检验的效率和准确性。
在当今的数据时代，数据可视化已经成为理解和传达信息的重要手段。然而，选择合适的数据可视化方法对有效地呈现数据至关重要。不同的数据和目标需要不同的可视化方法，我们将讨论如何选择最好的数据可视化方法来呈现数据。