大数据可视化概述
2024-09-22 22:25:00 1 举报AI智能生成
大数据可视化概述是一份关于如何将复杂的大数据以直观、易于理解的视觉形式展示出来的指南。它涵盖了各种数据可视化技巧和方法，如柱状图、折线图、饼图、地图和热力图等。此外，还介绍了一些高级技术，如3D可视化、实时数据可视化和交互式数据可视化。这些技术可以帮助用户更好地理解和分析大数据，从而提高决策效率和准确性。因此，大数据可视化对于企业、政府部门和研究机构来说具有重要价值。
作者其他创作
大纲/内容
大数据可视化基础
什么是大数据可视化
数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，它为大数据分析提供了一种更加直接的挖掘、分析与展示手段
定义
通过可视表达增强人们完成某些任务的效率
数据可视化的基础
一方面
数据可视化以数据挖掘、数据采集、数据分析为基础
另一方面
它还是一种新的表达数据的方式,是对现实世界的抽象表达
数据可视化流程
数据采集
数据清洗
可视化建模
可视化应用
数据可视化技术的发展历史
10世纪，数据可视化起源
学会画画、
14-17世纪，数据可视化拉开帷幕
出现了数学坐标图
法国哲学家，数学家笛卡尔创立了解析几何（1596-1650）
18世纪最早的地图和图表产生
William playfair创造了基本数据可视化图形
19世纪，数据绘图广泛应用
统计图、主题图
20世纪，大数据绘图进入低谷
数理统计诞生，图形作为一个辅助工具被搁置起来
21世纪，大数据可视化日新月异
数据、图形与数据可视化
数据
数据也常指数据值,它不仅是一些数字或者符号,也可以是图像或声音等,更是人们对现实世界的认识.数据通常会传递给人们各种有用的信息。
数据来源验证
数据更新频率
图形
图形一般指一个二维空问中的若于空间形状,可由计算机绘制的图形有直线、圆、曲线图标以及各种组合形状等。
数据 可视化
数据可视化通过对真实数据的采集、清洗、预处理,分析等过程建立数据模型,并最终将数据转换为各种图形来打造较好的视觉效果
数据可视化要注意的两点
深人地理解和分析数据
根据可视化的不同展示恰到好处地选择不同的图形,并将经过处理的真实数据转换为各种图形。
数据可视化的类型
科学可视化
主要关注空间数据与产维现象的可视化,包含气象学、生物学、物理学、农学等,重点在于对客观事物的体、面及光源等的逼真渲染。
1987年美国国家科学基金会提出了科学可视化的概念
信息可视化
旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现(例如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码),通过利用图形、图像方面的技术与方法帮助人们理解和分析数据。
信息可视化注重抽象数据结构
信息可视化囊括了信息可视化、信息图形、知识可视化、科学可视化以及视觉设计方面的
可视化分析
可视化分析是科学可视化与信息可视化领域发展的产物,侧重于借助交互式的用户界面进行数据的分析与推理。
可视化分析主要包含
分析推理技术
数据表示和转换
分析结果的生成、呈现和传播
可视化表示和交互技术
可视化分析的组成
可视化
信息可视化、科学可视化、计算机图形学
数据分析
信息获取、数据处理、数据挖掘
交互
人机交互、认知科学、感知
数据可视化的标准
实用性
衡量数据实用性的主要参照是要满足使用者的需求,需要清楚地了解这些数据是不是人们想要知道的与他们切身相关的信息
完整性
衡量数据完整性的重要指标是该可视化的数据应当能够纳入所有能帮助使用者理解数据的信息
真实性
可视化的真实性考量的是信息的准确度和是否有据可依
艺术性
艺术性是指数据的可视化呈现应当具有艺术性,符合审美规则。
交互性
交互性是实现用户与数据的交互,方便用户控制数据。
数据可视化与其他学科的关系
数据可视化与图形学
计算机图形学是一门通过软件生成二维或三维图形的学科,它主要研究如何在计算机史表示图形,以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示
关系
数据可视化通常被认为是计算机图形学的子学科
计算机图形学更关注数据可视化编码的算法研究
而数据可视化与应用领域的关系更紧密的研究内容和方法现已逐渐独立于计算机图形学,并形成了一门崭新的学科
数据可视化与统计学
区别
数据可视化是用程序生成的图形
统计学的统计图表是为某一类数据定制的图形
数据可视化与数据库
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它高效地实现数据的录人、查询、统计等功能
数据可视化与数据挖掘
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程
同点
数据可视化与数据挖掘的目标都是从海量数据中获取信息)
数据可视化将数据挖掘与分析后呈现为用户易于接受的图形符号
不同点
数据挖掘则由计算机获取数据隐藏的信息并直接给予用户
数据可视化面临的挑战
可视化技术、信息可视化显示、可感知的交互的扩展性
大数据可视化实施遵循的几点
正确认识数据可视化的意义
重视数据的质量
改善数据可视化的硬件条件
重视可视化的评估
数据可视化的目标
从应用角度
通过数据可视化有效呈现数据中的重要特征
通过数据可视化揭示事物内部的客观规律以及数据间的内在联系
通过数据可视化辅助人们理解事物的概念和过程
通过数据可视化对模拟和测量进行质量监控。
通过数据可视化提高科研开发效率
从宏观角度
信息记录
是指将海量的信息记录成文字或图形
好处
一方面将信息永久保存
另一方面可以通过观察可视化图形来激发人们的洞察力
信息分析
是指将信息以可视化的方式呈现给用户
信息传播
信息可视化的作用
数据表达
数据表达的常见形式有文本,图表、图像以及电子地图
数据操作
数据分析
它是数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应用。
数据可视化技术的特征与应用
功能特征
首先要做到艺术呈现,
其次要做到高效传达
最后还要允许用户根据自身业务需求交互
使用人群特征
可视化系统一般分为3类
运维监测人员
分析调查人员
指挥决策人员
应用场景特征
可视化系统一般分为3类
监测指挥
分析研判
汇报展示
数据可视化技术的应用
金融业
工业
现代农业
医学
教育科研
电子商务
人工智能
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