数据可视化主要就是通过把数据转化成各种可视化的图表来帮助人发现数据背后的信息，里面利用是人对各种视觉元素的快速捕捉和理解的能力，通过这些视觉元素，人可以很轻易的在庞大的数据里面发现一些有意思的现象，不同的视觉元素对应着数据不同的属性，对不同视觉元素的观察也对应着对数据不同属性的研究分析，因此只要将数据的各种属性和视觉元素进行一一对应，就可以利用可视化来对数据进行全方位的探究。而这里面的视觉元素主要指的是位置、大小、形状、颜色。

可视化语法-各种视觉元素对数据的表达

通常来说，位置（2D/3D）可以对应2个或3个维度，大小、形状和颜色各可以对应1个维度，因此一个可视化的图表最多可以表示5到6个维度，如果这个维度数还不能满足需求的话，还可以用一些特别的方法来解决，比如说时间动图，图表随着时间的变化而变化：

这个就给数据可视化可以表达的维度又增加了一个维度

再比如说矩阵图，将不同的维度放到横纵坐标对图表进行进一步的细分：

2维矩阵图

3维矩阵图

通过这样的细分可以无限的扩展可视化可以表达的维度，只需要选取一些维度放到矩阵的行和列上，将剩下的维度用常规的视觉元素来表达即可。

再或者筛选器，通过筛选某一维度里面的类别或者取值范围来更新图表，这个也是一种无限扩展可视化表达维度的方法：

利用筛选器更新图表

题主的数据有八组独立变量的话，可以考虑用一个散点图来表示其中的2个变量，用散点的颜色表示一个变量，用散点的大小表示一个变量，用散点的形状表示1个变量，用时间动图的方式表示一个变量，剩下的变量用矩阵图或者筛选器的方式解决，或者也可以选取几个变量用常规的图表做出来，剩下的变量都用矩阵图或筛选器的方式解决。