大数据可视化应用开发方向主要包括以下几个方面：
1. 数据可视化工具和框架的开发：随着大数据技术的发展，数据可视化工具和框架也在不断涌现。例如，Tableau、Power BI等都是比较流行的数据可视化工具。开发者需要掌握这些工具的基本原理和使用方法，以便更好地进行数据分析和可视化展示。
2. 数据可视化算法的研究与实现：数据可视化不仅仅是将数据以图形的形式展现出来，还需要通过算法对数据进行处理和分析，以揭示数据背后的规律和趋势。因此，数据可视化算法的研究与实现也是一个重要的方向。开发者需要了解一些常用的数据可视化算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等，并能够将这些算法应用于实际项目中。
3. 可视化数据的生成与处理：在大数据环境下，数据量通常非常大，如何有效地处理和生成可视化数据是一个重要的问题。开发者需要掌握一些数据预处理的方法和技术，如数据清洗、数据转换、数据降维等，以便为后续的可视化分析做好准备。
4. 交互式可视化设计：交互式可视化是一种更加直观、生动的方式，可以让用户更深入地理解数据。开发者需要掌握一些交互式可视化的设计技巧和方法，如拖拽、缩放、旋转等操作，以及一些常用的交互式可视化组件，如图表、地图、树图等。
5. 可视化效果的优化与评价：在可视化过程中，视觉效果是非常重要的。开发者需要关注一些可视化效果的评价指标和方法，如清晰度、易用性、可读性等，以便对可视化效果进行优化和改进。
6. 可视化项目的实施与管理：在实际应用中，可视化项目往往涉及到多个部门和团队的合作。开发者需要具备项目管理的能力，能够协调各方资源，确保项目的顺利完成。
总之，大数据可视化应用开发方向涵盖了数据可视化工具和框架的开发、数据可视化算法的研究与实现、可视化数据的生成与处理、交互式可视化设计、可视化效果的优化与评价以及可视化项目的实施与管理等多个方面。开发者需要不断学习和积累经验，提高自己的技术水平，才能更好地应对大数据时代的需求。
