この項目「データ可視化」は翻訳されたばかりのものです。不自然あるいは曖昧な表現などが含まれる可能性があり、このままでは読みづらいかもしれません。（原文：en:Data visualization14:52, 1 November 2021）
修正、加筆に協力し、現在の表現をより自然な表現にして下さる方を求めています。ノートページや履歴も参照してください。（2021年11月）

データ可視化 (データかしか　英:Data visualization）とは、データのグラフィック表現を扱う学際分野であり、データ視覚化や外来語でデータビジュアライゼーションとも呼ばれる。これは特にデータが膨大な場合（例えば時系列など）に効率的な伝達手段である。

学術的な観点からは、この表現は元データ（通常は数値）とグラフィック要素（例えばグラフにある線や点）の間にあるマッピング[注釈 1]だと考えることができる。マッピングによって、グラフィック要素がデータに応じてどの程度変化するのかが決まる。例えば棒グラフは、元データの変数値を棒の長さにマッピングしたものである。図表のグラフィックデザインはグラフの読解に悪影響を及ぼしかねないため[2]、マッピングがデータ可視化の核心部分である。

データ可視化は統計学分野に根ざすもので、一般的には記述統計部門と見なされている。ただし、効果的な可視化にはデザイン能力と統計処理能力の両方が求められるため、それが美術と科学の両方にあたるものだと主張する著者もいる[3][4]。

人々が様々な種類の可視化をいかに読解したり誤読するのかに関する研究は、可視化のどんな種類及び特性が情報を伝えるのに最も理解しやすく効果的であるかを判断する手助けとなっている[5][6]。
概要データ可視化とは、データを解析して利用者に提示する段階の1つである。

情報を明確かつ効率的に伝達するため、データ可視化では統計グラフ、プロット図、インフォグラフィック、その他の手法を用いる。数値データは点や線や棒などを用いて符号化され、その情報を視覚的に伝える[7]。効果的な可視化はデータを解析したり証拠を論理考察するのに便利で、複雑なデータをより見やすく理解しやすく活用しやすくしてくれる。可視化に際しては比較を出したり因果関係を理解するなど特定の解析手法を行なっている場合があり、グラフィックの設計原則はその手法に従う（すなわち、比較や因果関係を示す）ものとなる。テーブル（表）は一般に特定の測定値を利用者が検索する場合に使用され、一方で様々な種類のグラフは一つ以上の変数データに対するパターンや関係性を示すのに使用される。

データ可視化とは、数値データや情報をグラフィック内にある描画対象物（点や線や棒など）に符号化することで、それを情報伝達するのに用いられる技法を指す。その目的は、利用者に情報を明確かつ効率的に伝達することにある。それはデータ解析やデータサイエンスにおける段階の1つである。フリードマン(2008)によると「データ可視化の主な目的とは、グラフィカルな手法を通じて情報を明確かつ効果的に伝えることにある。それはデータ可視化が機能的になるよう質素に見える必要性とか極端に洗練された外観に見える必要性があるという意味ではない。見識を効果的に伝えるには、審美的な形状と機能性の双方が手を取り合う必要があり、より直感的な方法でその重要な側面を伝達することによって、まばらで複雑なデータ群への知見を提示することになる。未だに設計者側が形状と機能のバランスをとれないことも多く、情報伝達という主目的を果たさない派手なデータ可視化をしばしば作っている」という[8]。

実際、理想的な可視化とは明確に伝えるのみならず視聴者の関与や注意を刺激するべきものだと示唆する有識者もいる[9]。

データ可視化は、インフォグラフィック、情報の可視化、科学の可視化、探索的データ解析、統計グラフと密接に関連している。2000年以降、データ可視化は研究、教育、開発の活発な領域となっており、ポスト達(2002)によれば科学と情報の可視化は結びついているという[10]。