数据处理：大数据分析可视化需要对大量数据进行处理，以提取有用的信息。数据处理可以使用各种技术，如Hadoop、Spark和Storm等。

可视化技术：大数据分析可视化需要使用可视化技术，以将数据结果呈现为图表、图形和其他可视化元素。可视化技术可以使用户更好地理解数据，并提供更有力的分析支持。

数据挖掘和机器学习：大数据分析可视化需要使用数据挖掘和机器学习技术，以揭示数据的趋势和模式。数据挖掘和机器学习可以使用各种技术，如聚类、分类和关联规则挖掘等。

交互性和可定制性：大数据分析可视化需要提供交互性和可定制性，以满足用户的需求。例如，用户可以通过交互方式选择和筛选数据，并自定义报表的布局、颜色和图表类型等。

大数据分析可视化可以帮助用户更好地理解和利用数据，从而做出更明智的决策。