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大数据可视化
的发展演变和应用实例
我们身处一个大数据的时代!
大数据的特点(4V):
数据量庞大
KB-MB-GB-TB-PB-EB-ZB
类型多样化
各种不同的数据类型:日志文件、音频、视频、图片、地理位置信息、专业数据
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
时效性要求高
需要较高的时效性和挖掘分析速度
数据可视化的定义
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
指一切能够把抽象、枯燥或难以理解的内容,包括看似毫无意义的数据、信息、知识等等以一种容易理解的视觉方式展示出来的技术
数据可视化
利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来,并进行各种交互处理的理论、方法和技术
涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域,成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术
狭义
广义
技术
过程
数据可视化的几个基本概念
数据空间: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
基本思想: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。
数据开发:利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算
数据可视化
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
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数据可视化的理论模型
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);
视图变换则将可视化结构根据位置、比例、大小等参数设置
显示在输出设备上(可视化输出)
数据可视化发展历程
可视化思想的起源(15世纪—17世纪)
数据可视化的孕育时期(18世纪)
数据图形的出现(19世纪前半叶)
第一个黄金时期(19世纪中、末期)
低潮期(20世纪前期)
新的黄金时期(20世纪中末期至今)
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
图形图表广泛应用
没有实质性进展
依附计算机技术的发展换发新的生命
多维度数据分析
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
上海
北京
广州
深圳
电器
鞋子
衣服
食品
常用的图表类型
折线图
柱状图
饼图
雷达图(蜘蛛网图)
气泡图
圆环图
面积图
条形图
散点图
我们可以发现很多经典的统计图表都体现了多维数据分析的思想
常用的数据可视化形式
Chart
图表
Time series
时间序列
Map
地图
Network
网络
Matrix
矩阵
Flow
数据流
Info-graphic
信息图形
Hierarchy
层次结构
大数据可视化的广泛应用
、销售统计
、股票趋势

、CT扫描
、油气勘探

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