数据分析是大数据处理的核心，但是用户往往更关心对结果的解释。如果分析的结果正确，但是没有采用适当的方法进行解释，则所得到的结果很可能让用户难以理解，极端情况下甚至会引起用户的误解。
数据解释的方法很多，比较传统的解释方式就是以文本形式输出结果或者直接在电脑终端上显示结果。这些方法在面对小数据量时是一种可行的选择。但是大数据时代的数据分析结果往往也是海量的，同时结果之间的关联关系极其复杂，采用传统的简单解释方法几乎是不可行的。
解释大数据分析结果时，可以考虑从以下两个方面提升数据解释能力。
（1）引入可视化技术。可视化作为解释大量数据最有效的手段之一率先被科学与工程计算领域采用。该方法通过将分析结果以可视化的方式向用户展示，可以使用户更易理解和接受。常见的可视化技术有标签云、历史流、空间信息流等。
（2）让用户能够在一定程度上了解和参与具体的分析过程。这方面既可以采用人机交互技术，利用交互式的数据分析过程来引导用户逐步地进行分析，使得用户在得到结果的同时更好地理解分析结果的过程，也可以采用数据溯源技术追溯整个数据分析的过程，帮助用户理解结果。
