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邓麟铎
【摘 要】随着数据时代而来的是无限的可能也是巨大的挑战。如今,人们对数据可视化的理解大相径庭因为没有标准所以对于大数据的定义十分混乱,从事可视化工作的人有自己的理解,从事相关行业的人又有另一种见解,而并非涉足其中的大众往往觉得它难以触碰,非常人所能及。其实,无论是从哪一个角度单纯来看数据可视化都是不完全的,在数据可視化的定义解答上,大家彼此都不能达到统一,这也将在实际工作中会极大阻碍合作交流与共同进步。而
Python语言的诞生更好的为大数据的获取存储以及分析可视化提供了一个很好的基础,本文主要侧重点是基于python对于数据可视化的研究。
【Key】大数据;数据可视化;信息可视化;python可视化编程
一、数据信息可视化的概念及意义
数据可视化主要目的在借助于软件图形化,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。但是,开发人员往往并不能很好地把握设计与需求之间的平衡,从而创造出虚有其表的数据可视化形式,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。
数据可视化主要表现在以下几个方面:
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相关研究数据报告表明人类获取信息的主要数据来源为视觉。
二、基于大数据背景下大数据可视化的相关概述
随着互联网的飞速发展,数据呈爆炸式的增长;大数据的蓬勃发展也是一个必然的趋势。大数据的定义虽然各大百科的定义各有不同,但归纳起来可以定义为:海量的数据、结构化以及半结构化的具有价值的数据。但以目前技术来看,目前还没有一项技术能在短时间内搜集、整理、管理这些数据。因此数据可视化技术是必然的产物。随着个人电脑、智能手机的普及。大数据也不仅仅局限于政府、科研机构,逐渐渗透到每个普通人的日常生活。这也催生了数据可视化技术的发展。随着各种智能终端设备的诞生。数据可视化技术也趋于成熟。为了促进大数据可视化技术的发展,研究者也爱不断地努力,以至越来越多的用户能够接触到可视化数据之间的关系。从而产生数据以一体化的联系。
三、python大数据可视化的相关分析
提到数据可视化,就不得提及python,python是当下炙手可热的热门语言之一;不仅仅是因为python语法的简单更多的是python丰富的第三方库如pandas库、numpy库、tensflow库这些第三方库为数据可视化提供了一个很好地环境。
同时,可以通过python爬虫模块将所需要的数据进行实时的爬取下来,在通过相关的库进行清洗分析。最后在将数据可视化呈现。
如下图:
过爬虫对于网上疫情数据的爬取,通过numpy、pandas库、matplotlib库进行可视化呈现,这样我们就能够直观清晰的看到疫情期间各个国家确诊人数的变化的曲线这也是数据可视化的魅力所在将一些看似毫无关联的数据直观的表现出来,让用户更加直观清晰地看到数据的变化趋势,便于作出合理的决策。
Python语言最大的特点便是语义简单,通俗易懂使得数据可视化的进程就变得更加简单,通过使用python第三方库的调用使得数据在从采集、挖掘、清洗、直至可视化的过程中都能够通过python来完成,这大大减少了由于不同软件环境造成的不兼容数据丢失等等一系列的问题。
使用python语言进行数据的可视化编程,大大提高了效率;相较于传统的可视化软件,python可视化编程更简单、操作更容易;更适合一些不熟悉编程的用户。
小结
本文主要从大数据可视化的概念来论述,着重论述了大数据可视化的相关概念;如大数据信息可视化、可视化的操作流程、可视化的相关操作软件python的可视化操作的具体步骤、具体的可视化案例来阐述python语言环境下的大数据可视化的优势。
但是时代更迭发展的速度是飞快的。可能今天非常方便使用的可视化软件明天可能就会被新的软件所淘汰。这也是科技发展的必然结果——优胜劣汰。但目前主流可视化编程软件还是python。
但对于大数据可视化的研究还是基于数据;没有一个庞大的数据源的支撑任何可视化的操作都只能是空想,所以作为一个大数据方向的从业者就必须要扎实的夯实自己的技能只有这样才能适应时代的发展。
Reference:
[1]郭炯,[J].中国电化教育,2017(1).
[2]姜强,赵蔚,王朋娇,[J].中国电化教育,2015(01):85-92.
[3][D].北京邮电大学
[4][C]//北京两界联席会议高峰论坛文集.
(作者单位:西南科技大学城市学院)
 
-全文完-