在大數據可視化管理中，通過圖表和圖形展示數據可以幫助我們更直觀地理解數據，并進行深入的分析。以下是一些常見的方法和技巧：
1. 選擇合適的圖表類型：根據數據的性質和分析目的，選擇合適的圖表類型。常見的圖表類型包括柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖、雷達圖等。不同的圖表類型適用于不同的數據分析場景。
2. 突出重點數據：通過調整圖表的顏色、字體大小、線條粗細等方式，突出顯示重要的數據點或趨勢。這有助于讀者更快速地理解數據的關鍵信息。
3. 添加趨勢線或參考線：通過添加趨勢線或參考線，可以更清晰地展示數據的變化趨勢或目標值。這有助于讀者更好地理解數據的走勢和目標達成情況。
4. 使用動態圖表：對于時間序列數據或隨時間變化的數據，可以使用動態圖表來展示數據的演變過程。動態圖表可以通過動畫或滑動方式展示數據的變化，使數據分析更生動有趣。
5. 利用交互式功能：在大數據可視化管理中，可以使用交互式功能來實現更深入的數據分析。例如，通過鼠標懸停或點擊圖表中的數據點，可以顯示詳細的數據信息；通過拖拽或選擇特定的數據范圍，可以實現數據的篩選和對比分析。
6. 結合多個圖表展示數據：有時候，一個圖表無法完整地展示所有的數據信息，可以通過結合多個圖表來展示更全面的數據分析結果。例如，將柱狀圖和折線圖結合使用，可以同時展示數據的分布和趨勢。
7. 提供可視化儀表板：將多個圖表和圖形整合到一個可視化儀表板中，可以方便地呈現數據的綜合分析結果。儀表板可以根據用戶的需求和權限定制，提供個性化的數據展示和分析功能。

總之，在大數據可視化管理中，通過圖表和圖形展示數據并進行分析，可以幫助我們更好地理解數據的內涵和規律，為決策提供有力的支持。