数据可视化分析的发展历程可以追溯到20世纪初，当时计算机技术尚未普及，人们主要依靠手工绘制图表来展示数据。随着计算机技术的发展，数据可视化分析逐渐从简单的图形展示演变为复杂的交互式分析工具。以下是数据可视化分析发展历程的几个重要阶段：
1. 早期阶段（20世纪50年代-70年代）：
在这个阶段，数据可视化分析主要依赖于表格和柱状图等基本图形。这些图形简单直观，但无法展示数据的复杂关系。例如，美国统计学家约翰·冯·诺伊曼在1946年发明了世界上第一台电子计算机ENIAC，这为数据可视化分析提供了基础。然而，由于当时的计算机性能有限，数据可视化分析并未得到广泛应用。
2. 图形化时代（20世纪80年代-90年代）：
随着计算机技术的飞速发展，数据可视化分析开始进入图形化时代。这一时期，出现了多种图形化工具，如Excel、SPSS等。这些工具使得数据可视化分析变得更加便捷，但也存在一定的局限性。例如，图形化工具只能展示线性关系，无法展示非线性关系；同时，图形化工具的交互性较差，用户需要手动调整参数才能查看不同结果。
3. 交互式时代（20世纪90年代至今）：
进入21世纪后，数据可视化分析进入了交互式时代。这一时期，出现了多种交互式数据可视化工具，如Tableau、Power BI等。这些工具不仅支持多种数据源，还具有强大的数据筛选、排序、分组等功能，使得用户能够更加灵活地探索数据。此外，交互式时代还引入了机器学习算法，使得数据可视化分析能够自动发现数据中的规律和趋势。
4. 云计算与大数据时代（21世纪初至今）：
随着云计算和大数据技术的发展，数据可视化分析进入了一个全新的时代。云计算平台提供了海量的数据存储和计算能力，使得数据可视化分析能够处理更大规模的数据集。同时，大数据技术的发展也为数据可视化分析提供了丰富的数据来源。例如，社交媒体平台上的用户行为数据、物联网设备产生的海量传感器数据等。这些数据为数据可视化分析提供了丰富的素材，使得用户可以更加直观地了解现实世界中的现象。
总之，数据可视化分析的发展历程经历了从简单的图形展示到复杂的交互式分析工具的转变。在这个过程中，计算机技术、图形化工具、交互式工具以及云计算和大数据技术的发展都对数据可视化分析产生了深远影响。未来，随着技术的不断进步，数据可视化分析将更加智能化、个性化，为用户提供更加丰富、直观的分析体验。
