上文中介绍的文本分析的方法主要用于搜集和分析数据，而社会网络分析的工具主要是运用在对关系型数据的分析中。对研究者而言，除了搜集、分析数据之外，另外一件很重要的工作就是用通俗易懂的方法将研究成果展示给读者。除了需要给读者展示研究成果之外，如果使用了恰当的方法将数据进行可视化的处理，还便于研究者自己对原始数据有一个感性化的认识，从而更容易发现新的现象和规律。因此，数据的可视化是大数据的工具包中很重要的一个元素。广义来说，数据可视化的方法就是用一些便于人们接受的简单“信号”来展示和提炼数据中关键信息的办法。这里的“信号”可以是一些具体的数字，也可以是颜色、长短、面积大小等。
无论是人文学科还是社会科学，使用数据可视化的方法是新的发展趋势之一。尤其是在数字人文相关的研究中，数据可视化方法可以帮助优化数据结构的展示，使得相关的信息更加直观。恰当地使用数据可视化方法，可以使得数据和研究展示更加直观，更容易让受众接受，不仅帮助了读者，有时也能帮助研究者本身加深对现象的理解，提供更多元化的视角。“此外，大数据可视化分析与传统统计分析的区别在于它的动态性，其数据容量、内容及更先进的处理方法都使得动态可视化分析成为可能。目前不少软件可用于可视化分析，海杜普（Hadoop）即是一个比较成熟的可视化软件，能够对大量数据进行即时处理，淘宝、百度等大型商业网站就利用海杜普来完成每天数以亿计的访问量数据存储、查询统计以及用户行为分析等。美国环境系统研究所（Environmental Systems Research Institute，ESRI）在开源网站基哈伯（Git Hub）上共享了‘海杜普地理信息系统工具’（GIS Tools for Hadoop），用户可以利用其对上亿条空间数据记录进行过滤和聚合操作，在报告中嵌入大数据地图进行发布。”[30]