1.易懂性

可视化使人们更加容易地理解数据和使用数据，进而便于人们将数据与他们的经验知识相关联。可视化使得原本碎片化的数据转换为具有特定结构的知识，从而为科学决策支持提供强有力的支持。

2.必然性

数据量已远远超出了人们直接读取、浏览和操作数据的能力，必然要求人们对数据进行形象化的归纳和总结，对数据的结构和表现形式进行有效的转换处理。

3.交互性

可视化分析是获取数据，单向表示数据，注意结果和提出后续问题的过程，后续问题可能需要向下钻取，向上钻取，筛选，引入新数据或创建数据的其他视图。

4.多维性

通过数据可视化的多维呈现，能够清楚地对数据相关的多个变量或者多个属性进行标识，并且所处理的数据可以根据每一维的量值来进行显示、组合、排序与分类。

5.专业性

数据可视化与领域专业知识紧密相关，其形式需求多种多样并随行业、用户和环境等条件而动态变化。专业化特征是人们从可视化模型中提取专业知识的必要环节，是数据可视化应用的最后流程。

6.可视性

由于通过动画、三维立体、二维图形、曲线和图像来对数据进行显示，这样就可以对数据的相互关系以及模式来进行可视化分析。