文档介绍：大数据可
暴演变利
实例
个个个个个个个
个
个
我们身处一个大数据的时代
大数据的特点(4V)
1 Volume数据量庞大
KB-MB-GB-TB-PB-EB-ZB
12 ariety类型多样化
各种不同的数据类型:日志文件、音频、视烦、
图片、地理位置信息、专业数据
■3 value价值密度低/价值高
庞大的数据量中价值密度低,但经过分析挖掘
会得出很高价值的信息
14. Velocity时效性要求高
ψψ↓ψψψψ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
需要较高的时效性和挖掘分析速度
数据可视化的定义
利用计算机图形学和图像处理技
指一切能够把抽象、枯燥或难
术,将数据转换为图形或图像在
屏幕上显示出来,并进行各种交
以理解的内容,包括看似亳无
互处理的理论、方法和技术狭义
广义意的数据、信息、知识等等
数据可视化
以一种容易理解的视觉方式展
示出来的技术
技术
过程
步及到计算机图形学、图像处
是指将大型数据集中的数
计算机视觉、计算机辅助
设计等多个领域,成为研究数
据以图形图像形式表示,
据表永数椐处理、决策分析
并利用数据分析和开发工
列问题的综合技术
具发现其中未知信息的处
ψψψ↓↓↓↓↓↓↓ψ↓↓↓↓↓↓↓↓↓
d程
数据可视化的几个基本概念
数据开发:利用一定的算
数据空间:由n维属性和m
法和工具对数据进行定量
个元素组成的数据集所控
的推演和计算
成的多维信息空
数据可视化
基本思想:将数据库中每
数据分析:指对多维数据
个数据项作为单个图元
进行切片、块、旋转等动
作剖析数据,从而能多角
元素表示,大量的数据集
多侧面观察数据
构成数据图像,同时将数
据的各个属性值以多维数
个个个个个个个个个个个个个个个个个个个个个个个
据的形式表示,可以从不
同的维观察数据,从而
对数据进行更深入的观察
和分析
数据可视化的理论模型
Data
Visual form
Data
Visual
Tables
strux tures
Transformations
Mapping
Human Interaction
●数据变换将原始数据转换为数据表形式(数据规范化)
●可视化映射将数据表映射为可视化结构,由空问基、标记、
以及标记的图形属性等可视化表征组成(构建可视化结构)
个个个个个个个个个个个个个个个个个个个个个个个个个个个
视图变换则将可视化结构根据位置、比例、大小等参数设置
显示在翰出设备上(可视化输出)
数据可视化发展历程
可视化思想的起源、数据可视化的孕
数据图形的出
(15世纪一17世纪
育时期(18世纪
现(19世纪前半
叶)
数据可视化早期探索时期
数据可视化初步发展
数据统计得到重视
第一个黄金时
低潮期20世纪
新的黄金时期
期(19世纪中、
前期
(20世纪中末期
末期
至今)
形图表广笼应用
ψψ↓ψψψψ↓↓↓↓↓↓↓↓
没有实质性进展
依附计算机技术的发展换发新
的生命
常用的图表类型
30 Bar chart
Exploded Pie sice Chet
■折线图
■柱状图
■饼图
Spider Chart
■雷达图(蜘蛛网图)
■气泡图
■圆环图
面积图
■条形图
■散点图
八发说很乡典的8
都钵挽了多痕数
Donu /Half-Donut chart
ine Cart
墨趣
,