Veri görselleştirme, kalıpları ortaya çıkarmak için verileri grafiksel olarak temsil eder. Binlerce rakamdan oluşan bir tabloyu okumak zordur. Aynı verilerin çizgi grafiği ise eğilimi anında gösterir. Görselleştirme, insan görsel sisteminden yararlanır. Kalıpları, aykırı değerleri ve değişiklikleri tespit etmede iyiyiz. Ancak sayı tablolarını zihinsel olarak işlemekte kötüyüz. Grafikler bu boşluğu doldurur.

İyi bir görselleştirme, soruyla başlar. Ne göstermeye çalışıyorsunuz? Karşılaştırma, dağılım, bileşim, ilişki veya trend? Her soru bir grafik türü önerir. Karşılaştırma için çubuk grafikler, dağılım için histogramlar veya kutu grafikleri, bileşim için yığılmış çubuk grafikler veya ağaç haritaları, ilişkiler için dağılım grafikleri, trendler için ise çizgi grafikler tercih edilir. Yanlış grafik türü seçmek cevabı gizler. On iki dilimli bir pasta grafiği okunaksızdır. X ekseninde kategorik veriler bulunan bir çizgi grafiği yanıltıcıdır. Renk, ölçek ve etiketleme önemlidir. Kısaltılmış bir y ekseni küçük değişiklikleri abartır. Gökkuşağı renk ölçekleri okunması zordur ve renk körü izleyiciler için erişilemezdir. En iyi görselleştirmeler basittir. Süslemeyi ortadan kaldırır ve verilerin konuşmasına izin verir. Edward Tufte buna veri-mürekkep oranını maksimize etmek adını vermiştir. Her piksel bilgi taşımalı veya yolundan çekilmelidir.

Amaçlara göre görselleştirme türleri

• Karşılaştırma — çubuk grafikler, nokta grafikler
• Dağılım — histogramlar, kutu grafikleri
• Grafik türleri — yığılmış çubuk grafikler, ağaç haritaları, pasta grafikler
• İlişki — dağılım grafikleri, ısı haritaları
• Trend — çizgi grafikleri, alan grafikleri

Bir grafik bir argümandır. İzleyiciyi yanıltmadan, anlatılmak istenen noktayı net bir şekilde ortaya koymalıdır.