在大数据可视化管理中，通过图表和图形展示数据可以帮助我们更直观地理解数据，并进行深入的分析。以下是一些常见的方法和技巧：
1. 选择合适的图表类型：根据数据的性质和分析目的，选择合适的图表类型。常见的图表类型包括柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图等。不同的图表类型适用于不同的数据分析场景。
2. 突出重点数据：通过调整图表的颜色、字体大小、线条粗细等方式，突出显示重要的数据点或趋势。这有助于读者更快速地理解数据的关键信息。
3. 添加趋势线或参考线：通过添加趋势线或参考线，可以更清晰地展示数据的变化趋势或目标值。这有助于读者更好地理解数据的走势和目标达成情况。
4. 使用动态图表：对于时间序列数据或随时间变化的数据，可以使用动态图表来展示数据的演变过程。动态图表可以通过动画或滑动方式展示数据的变化，使数据分析更生动有趣。
5. 利用交互式功能：在大数据可视化管理中，可以使用交互式功能来实现更深入的数据分析。例如，通过鼠标悬停或点击图表中的数据点，可以显示详细的数据信息；通过拖拽或选择特定的数据范围，可以实现数据的筛选和对比分析。
6. 结合多个图表展示数据：有时候，一个图表无法完整地展示所有的数据信息，可以通过结合多个图表来展示更全面的数据分析结果。例如，将柱状图和折线图结合使用，可以同时展示数据的分布和趋势。
7. 提供可视化仪表板：将多个图表和图形整合到一个可视化仪表板中，可以方便地呈现数据的综合分析结果。仪表板可以根据用户的需求和权限定制，提供个性化的数据展示和分析功能。

总之，在大数据可视化管理中，通过图表和图形展示数据并进行分析，可以帮助我们更好地理解数据的内涵和规律，为决策提供有力的支持。