1.数据类型

不同的数据类型需要选择不同的可视化方式。例如，数量型数据通常可以用柱状图或折线图展示，分类型数据可以用饼图或条形图展示。

2.数据结构

数据结构决定了如何组织和呈现数据。例如，时间序列数据通常需要按照时间顺序排列，地理数据需要按照地理位置进行呈现。

3.目标受众

不同的目标受众对数据可视化的要求不同。例如，对于专业人士，需要展示更加详细的数据信息，而对于普通用户，可以简化和精炼数据呈现。

4.可视化类型

选择不同的可视化类型可以呈现不同的数据信息。例如，柱状图可以展示数据的大小，折线图可以展示数据的趋势和变化，热力图可以展示数据的密度和分布。

5.颜色和样式

选择合适的颜色和样式可以让数据更加易于理解和记忆。例如，可以用不同的颜色和样式来区分不同的数据类别和趋势。

6.布局和排版

合适的布局和排版可以让数据可视化更加美观和易于理解。例如，可以调整图表的大小和比例来适应不同的屏幕和输出设备。

7.数据范围和精度

根据数据的范围和精度选择合适的刻度和标签，可以让数据呈现更加清晰和准确。例如，对于较大的数值数据，可以采用科学计数法或对数坐标轴来展示。

8.交互性和动态性

增加交互性和动态性可以让用户更加深入地了解数据，并且可以提供更加灵活的数据探索和分析方式。例如，可以使用鼠标悬停、缩放、拖拽等交互方式，或者增加动态效果和动画效果来吸引用户的注意力。

9.数据处理和清洗

在进行数据可视化之前，需要对数据进行处理和清洗，确保数据的准确性和完整性。例如，可以进行数据去重、异常值处理、缺失值填充等操作，以保证数据可视化的质量和可靠性。

10.设备和输出格式

不同的设备和输出格式需要选择不同的数据可视化方式和参数。例如，在移动设备上展示数据需要考虑屏幕大小和交互方式，而在打印输出时需要考虑分辨率和颜色空间。

综上所述，数据可视化需要综合考虑多个因素和参数，以实现数据呈现的最佳效果和用户体验。同时，需要根据不同的应用场景和目标受众进行调整和优化，以满足不同的需求和要求。