文档介绍：大数据可视化培训课件
刘鹏
教授，清华大学博士。现任南京大数据研究院院长、中国信息协会大数据分会副会长、中国大数据技术与应用联盟副理事长。
主持完成科研项目25项，发表论文80余篇，出版专业书籍15本。获部级科技进步二等奖4项、三等奖4项。主编的《云计算》被全国高校普遍采用，被引用量在国内计算机图书类排名居前。创办了知名的中国云计算（）和中国大数据（）网站。
曾率队夺得2002 PennySort国际计算机排序比赛冠军，两次夺得全国高校科技比赛最高奖，并三次夺得清华大学科技比赛最高奖。
荣获“全军十大学****成才标兵”（排名第一）、南京“十大杰出青年”、江苏省中青年科学技术带头人、清华大学“学术新秀”等称号。
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大数据可视化培训课件
第七章　大数据概念与应用
　数据可视化基础
　大数据可视化方法
　大数据可视化软件与工具<br****题
高校标准教材《云计算》姊妹篇, 剖析大数据关键技术和实战应用
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大数据可视化培训课件

第七章大数据可视化
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大数据可视化关键问题
伴随互联网技术发展, 尤其是移动互联技术发展, 网络空间数据量展现出爆炸式增加。怎样从这些数据中快速获取自己想要信息, 并以一个直观、形象方法展现出来？这就是大数据可视化要处理关键问题。
数据可视化解释
数据可视化, 最早可追溯到20世纪50年代, 它是一门相关数据视觉表现形式科学技术研究。数据可视化是一个处于不停演变之中概念, 其边界在不停地扩大, 关键指是技术上较为高级技术方法, 而这些技术方法许可利用图形图像处理、计算机视觉及用户界面, 经过表示、建模, 以及对立体、表面、属性及动画显示, 对数据加以可视化解释。
本章关键讲解
与立体建模之类特殊技术方法相比, 数据可视化所涵盖技术方法要广泛得多。本章将关键对大数据可视化基础知识、基础概念及大数据可视化常见工具进行具体讲解。
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大数据可视化培训课件

第七章大数据可视化
可视化
基础特征
易懂性
肯定性
片面性
专业性
数据可视化片面性特征要求可视化模式不能替换数据本身, 只能作为数据表示一个特定形式
专业化特征是大家从可视化模型中提取专业知识步骤, 它是数据可视化应用最终步骤
可视化能够使得碎片化数据转换为含有特定结构知识, 从而为决议支持提供帮助
大数据所产生数据量肯定要求大家对数据进行归纳总结, 对数据结构和形式进行转换处理
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基础特征
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大数据可视化培训课件

第七章大数据可视化
目标和作用
数据可视化作用关键包含数据表示、数据操作和数据分析3个方面, 它是以可视化技术支持计算机辅助数据认识 3个基础阶段。
数据表示
数据表示是经过计算机图形图像技术来愈加友好地展示数据信息, 方便大家阅读、了解和利用数据。常见形式如文本、图表、图像、二维图形、三维模型、网络图、树结构、符号和电子地图等。
数据操作
数据操作是以计算机提供界面、接口、协议等条件为基础完***与数据交互需求, 数据操作需要友好人机交互技术、标准化接口和协议支持来完成对多数据集合或者分布式操作。
数据分析
数据可视化能够有效地表示数据各类特征, 帮助大家推理和分析数据背后客观规律, 进而取得相关知识, 提升大家认识数据能力和利用数据水平。
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第七章大数据可视化

数据获取
主动式是以明确数据需求为目 , 如卫星影像、测绘工程等; 被动式是以数据平台为基础, 由数据平台活动者提供数据起源, 如电子商务、网络论坛等。
数据处理
数据处理是指对原始数据进行质量分析、预处理和计算等步骤。数据处理目标是确保数据正确性、可用性。
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可视化模式
可视化模式是数据一个特