1.直观性

数据可视化将数据转换成图形和图表等视觉元素，使得数据更加直观，易于理解。通过可视化手段，人们能够更快速地掌握数据的关键信息和趋势，而无需进行繁琐的数据计算和分析。

2.交互性

数据可视化支持交互式展示，用户可以通过鼠标、触摸屏等方式与数据进行互动，改变数据的呈现方式、过滤、筛选等，从而更加深入地了解数据。这种交互方式可以使用户更加自主地探索数据，并根据自己的需求进行深入的分析。

3.多维度展示

数据可视化可以同时展示多个指标或变量，帮助用户更全面地了解数据的复杂性和关联性。通过将多个数据维度融合在一起展示，可以更好地呈现数据的全貌，让用户更好地理解数据背后的含义。

4.实时性

现代数据可视化工具可以实时监测和更新数据，及时呈现最新的数据情况，以及对数据的变化进行追踪和分析。这种实时性可以帮助用户更快速地发现数据的变化趋势，及时做出调整和决策。

5.美观性

数据可视化不仅仅是呈现数据，也需要考虑用户体验和美观性。良好的数据可视化设计可以使得数据更加美观、易于阅读和理解，从而增加用户的使用欲望和使用满意度。

6.数据安全性

数据可视化需要考虑数据的安全性，确保数据的隐私和安全。现代数据可视化工具通常支持访问控制和权限管理等安全功能，以确保只有授权的人员可以访问和使用数据。

7.可扩展性

数据可视化需要具备可扩展性，以应对不断增长的数据量和新的数据需求。现代的数据可视化工具通常支持扩展插件和API，允许用户自定义数据呈现方式和处理流程，以应对不断变化的数据需求。