大数据可视化[编辑]

---

一、大数据可视化

      大数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

      它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

二、概念涵义

      ①数据空间:是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间;

      ②数据开发:是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算;

      ③数据分析:指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据;

      ④数据可视化:是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

      数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。

三、基本思想

      大数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

四、基本手段

      大数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着，数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。

      数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。"数据可视化"这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

五、适用范围

     关于大数据可视化的适用范围，存在着不同的划分方法。一个常见的关注焦点就是信息的呈现。迈克尔·弗兰德利(2008)，提出了数据可视化的两个主要的组成部分:统计图形和主题图。《Data Visualization: Modern Approaches》(意为"数据可视化:现代方法")(2007)，概括阐述了数据可视化的下列主题 :大数据可视化的成功，应归于其背后基本思想的完备性。依据数据及其内在模式和关系，利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。其第二个前提就是利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。这些思想和概念极其重要，对于计算科学与工程方法学以及管理活动都有着精深而又广泛的影响。《Data Visualization: The State of the Art》(意为"数据可视化:尖端技术水平")一书当中重点强调了各种应用领域与它们各自所特有的问题求解可视化技术方法之间的相互作用。

六、主要应用

     报表类，如JReport，Excel，水晶报表，FineReport等。

      BI分析工具，如Style Intelligence、BO，BIEE, Yonghong Z-Suite等。

      国内的数据可视化工具，有大数据魔镜，FineBI商业智能软件等。

七、发展阶段

      大数据可视化领域的起源，可以追溯到二十世纪50年代计算机图形学的早期。当时，人们利用计算机创建出了首批图形图表。

      1987年，由布鲁斯·麦考梅克、托马斯·德房蒂和玛克辛·布朗所编写的美国国家科学基金会报告《Visualization in Scientific Computing》(意为"科学计算之中的可视化") ，对于这一领域产生了大幅度的促进和刺激。这份报告之中强调了新的基于计算机的可视化技术方法的必要性。随着计算机运算能力的迅速提升，人们建立了规模越来越大，复杂程度越来越高的数值模型，从而造就了形形色色体积庞大的数值型数据集。同时，人们不但利用医学扫描仪和显微镜之类的数据采集设备产生大型的数据集，而且还利用可以保存文本、数值和多媒体信息的大型数据库来收集数据。因而，就需要高级的计算机图形学技术与方法来处理和可视化这些规模庞大的数据集。

八、如何让大数据生动的呈现出来？

     1.在当前互联网，各种数据可视化图表层出不穷，图像性的大数据有着“开口说话”的作用：让大数据生动呈现。这里试对数据可视化的方法进行归纳，理成6步。

     2.一般的数据图表都可以拆分成最基本的两类元素: 所描述的事物及这个事物的数值，我们暂且将其分别定义为指标和指标值。比如一个性别分布中，男性占比40%，女性占比60%，那么指标就是男性、女性，指标值对应为40%、60%。

     3.折叠1.将指标值图形化：一个指标值就是一个数据，将数据的大小以图形的方式表现。比如用柱形图的长度或高度表现数据大小，这也是最常用的可视化形式。

     4.传统的柱形图、饼图有可能会带来审美疲劳，可尝试从图形的视觉样式上进行一些创新，常用的方法就是将图形与指标的含义关联起来。时间播放的功能，可以直观感受到所有数据的变化。

网络营销词典内容均由网友提供，仅供参考。如发现词条内容有问题，请发邮件至info # wm23.com。