大数据绘制曲线动态展示是数据可视化中的一项关键技术，它通过将大量数据点以图形的方式呈现出来，帮助用户理解数据的变化趋势和模式。以下是一些常用的方法：
1. 折线图（line chart）：这是一种常见的曲线动态展示方法，它将数据点按照时间顺序或数值大小排列，用直线连接起来形成折线。折线图可以清晰地显示数据随时间的变化趋势，例如股票价格、温度变化等。
2. 柱状图（bar chart）：柱状图是一种通过高度差异来表示数据的图表，通常用于比较不同类别的数据。柱状图可以分为单柱状图和堆叠柱状图两种类型。单柱状图只显示一个维度的数据，而堆叠柱状图则将多个维度的数据叠加在一起，形成一个立体的柱状图。
3. 散点图（scatter plot）：散点图是一种通过两个变量之间的关联性来展示数据的方法。每个数据点由一个点表示，点的坐标为两个变量的值。散点图可以清晰地展示两个变量之间的关系，例如人口密度与犯罪率的关系。
4. 雷达图（radar chart）：雷达图是一种多维度的数据可视化方法，它将数据分为四个象限，分别用不同颜色的区域表示。雷达图可以同时展示多个维度的数据，并突出显示各个维度的重要性。
5. 面积图（area chart）：面积图是一种通过颜色深浅来表示数据大小的图表，通常用于展示比例关系。面积图可以将多个数据点合并成一个整体，通过颜色深浅的变化来反映数据的大小。
6. 热力图（heatmap）：热力图是一种通过颜色深浅来表示数据密度的图表，常用于展示空间分布和属性相关性。热力图可以将二维数据映射到一维颜色上，通过颜色深浅的变化来反映数据密度的大小。
7. 树形图（treemap）：树形图是一种通过层级结构来展示数据的方法，通常用于展示层次性和分类关系。树形图可以将多个数据点按照层级关系进行分组，并通过颜色、形状或标签等方式进行区分。
8. 箱线图（box plot）：箱线图是一种通过上下四分位数和中位数来展示数据分布情况的图表。箱线图可以清晰地展示数据的集中趋势、离散程度和异常值。
9. 直方图（histogram）：直方图是一种通过柱子数量来展示数据分布情况的图表。直方图可以清晰地展示数据的集中趋势和离散程度，并且可以通过柱子的高度来反映数据的大小。
10. 时间序列分析图表（time series analysis charts）：时间序列分析图表是一种通过时间轴来展示数据随时间变化趋势的图表。时间序列分析图表可以用于预测未来趋势、分析季节性因素等。常见的时间序列分析图表包括折线图、柱状图、散点图等。
总之，大数据绘制曲线动态展示方法多种多样，可以根据具体的数据分析需求选择合适的图表类型进行展示。随着数据可视化技术的发展，新的图表类型不断涌现，为数据分析提供了更多的可能性。
