第8章 大数据可视化系统魔镜
大数据平台下的可视化分析系统设计与实现
大数据平台下的可视化分析系统设计与实现随着大数据时代的到来，企业和组织面临着海量数据的挑战和机遇。
为了从海量数据中获取有价值的信息，大数据平台下的可视化分析系统成为必不可少的工具。
本文将介绍大数据平台下的可视化分析系统的设计与实现。
一、设计目标大数据平台下的可视化分析系统的设计目标是通过可视化的方式帮助用户快速、直观地理解和分析海量数据，从而支持决策制定和业务优化。
具体地，设计目标包括：1. 提供直观的数据可视化界面，以便用户能够轻松地浏览和理解数据。
2. 支持多样化的数据展示方式，如表格、图表、地图等，以满足不同用户的需求。
3. 提供灵活的数据筛选和过滤功能，以帮助用户在海量数据中找到感兴趣的信息。
4. 支持交互式数据分析和探索，以便用户能够深入挖掘数据中的隐藏模式和规律。
5. 支持数据的实时更新和动态展示，以及数据的历史记录和比较分析。
二、系统架构大数据平台下的可视化分析系统的架构应该具备高性能、可扩展和易用性等特点。
一种常见的系统架构包括以下几个关键组件：1. 数据采集与存储：负责从各种数据源中采集、清洗和存储数据。
这一部分可以利用大数据平台的技术，如Hadoop、Spark等。
2. 数据处理与分析：负责对采集到的数据进行预处理、分析和建模。
这一部分需要结合统计分析、机器学习和人工智能等技术，提取数据中的有用信息。
3. 可视化界面：负责将数据处理和分析的结果以可视化的方式呈现给用户。
这一部分可以利用Web技术和数据可视化工具，如D3.js、Tableau等。
4. 用户交互与操作：负责接收用户的请求和操作，并与后台系统进行交互。
这一部分需要提供直观友好的用户界面和交互方式，如拖拽、下拉框、点击等。
5. 安全与权限管理：负责保障系统的安全性和数据的隐私性，同时管理用户的权限和角色。
这一部分需要结合身份认证和访问控制等技术，确保系统的可靠性。
三、实现过程大数据平台下的可视化分析系统的实现过程包括以下几个步骤：1. 数据采集与存储：首先，确定需要采集和存储的数据源，并设计相应的数据模型和表结构。
大数据的可视化实训报告
一、实训背景随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会的重要资源。
为了培养具备大数据处理、分析及可视化能力的人才，我们开展了大数据可视化实训。
本次实训旨在使学生了解大数据可视化的基本原理和方法，掌握数据可视化工具的使用，并能够将数据分析结果以可视化的形式展示出来。
二、实训目标1. 了解大数据可视化的基本概念和原理；2. 掌握常见的数据可视化工具，如ECharts、Tableau等；3. 学会使用Python、R等编程语言进行数据可视化；4. 能够根据实际需求，设计并实现数据可视化项目。
三、实训内容1. 数据可视化基本原理（1）数据可视化概述：数据可视化是将数据以图形、图像等形式呈现，使人们更容易理解数据内涵和规律的一种方法。
（2）数据可视化类型：包括散点图、柱状图、折线图、饼图、雷达图等。
（3）数据可视化原则：包括清晰性、简洁性、准确性、易读性等。
2. 常见数据可视化工具（1）ECharts：一款基于JavaScript的交互式图表库，支持多种图表类型，具有丰富的交互功能。
（2）Tableau：一款数据可视化工具，可以连接多种数据源，支持丰富的图表类型和交互功能。
（3）Python可视化库：包括Matplotlib、Seaborn、Pandas等，可以方便地绘制各种图表。
3. 数据可视化项目实践（1）项目背景：某公司销售部门需要了解不同地区、不同产品的销售情况，以便制定合理的销售策略。
（2）数据收集：收集公司近一年的销售数据，包括地区、产品、销售额、利润等。
（3）数据处理：使用Python进行数据清洗、整合和预处理。
（4）数据可视化：使用ECharts绘制销售地图、柱状图、折线图等，展示不同地区、不同产品的销售情况。
（5）结果分析：根据可视化结果，分析不同地区、不同产品的销售趋势，为公司制定销售策略提供参考。
四、实训总结1. 通过本次实训，我们掌握了大数据可视化的基本原理和方法，了解了常见的数据可视化工具。
大数据数据可视化展示系统PPT
4 添加标题文字 此处添加详细文本描述，建议与标题相关并符合整体语 言风格，语言描述尽量简洁生动。
标题文本预设
标题文本预设 标题文本预设
标题文本预设
标题文本预设 标题文本预设 标题文本预设
标题文本预设 标题文本预设
标题文本预设 标题文本预设
标题文本预设 标题文本预设 标题文本预设
标题文本预设 标题文本预设
44标题文本预设标题文本预设标题文本预设标题文本预设标题文本预设标题文本预设标题文本预设标题文本预设标题文本预设标题文本预设标题文本预设标题文本预设标题文本预设标题文本预设标题文本预设标题文本预设添加标题文字此处添加详细文本描述建议与标题相关并符合整体语言风格语言描述尽量简洁生动
大数据云计算
汇报人：XXX
格，语言描述尽量简洁生 动。.click here to add your
2
添加标题文字
此处添加详细文本描述，建议 与标题相关并符合整体语言风 格，语言描述尽量简洁生动。. 此处添加详细文本描述，建议 与标题相关并符合整体语言风
格，语言描述尽量简洁生 动。.click here to add your
1
添加标题文字
此处添加详细文本描述，建议与 标题相关并符合整体语言风格， 语言描述尽量简洁生动。
2
添加标题文字
此处添加详细文本描述，建议与 标题相关并符合整体语言风格， 语言描述尽量简洁生动。
引爆大数据时代
我准备好了！
大数据云计算
汇报人：XXX
2 添加标题文字 此处添加详细文本描述，建议与标题相关并符合整体语 言风格，语言描述尽量简洁生动。
3 添加标题文字 此处添加详细文本描述，建议与标题相关并符合整体语 言风格，语言描述尽量简洁生动。
魔镜大数据软件使用说明
一、魔镜的版本目前大数据魔镜有五个版本：云平台版、基础企业版、标准企业版、高级企业版。
云平台版：永久免费，适合接受SAAS的企业和个人进行数据分析使用；基础企业版：可代替报表工具、传统BI，适合中小型企业内部使用，可全公司协同分析；（免费长期使用）标准企业版：可实现企业的基础数据分析及数据结果呈现，满足一般企业的数据需求高级企业版：适合大型公司，最好有数据仓库，帮助企业完成数据转型；Hadoop版：支持pb级大数据计算，实时计算，完美兼容spark、hbase非结构化计算，适合大数据公司二、支持的数据源魔镜目前支持市面上所有数据源，云平台版和基础企业版支持Excel、Mysql、SQL Server、ORACLE、Access、NOSQL、MongoDB、DB2，还支持Hadoop，Spark等数据源；除此之外，大数据魔镜还支持Google Analytics、微信、微博、淘宝、京东等第三方社会化数据源，供开发者使用。
（我们使用的为SQL Server）三、与SQL Server的连接魔镜官方支持Microsoft SQL Server 2008 R2和Microsoft SQL Server 2012。
在使用魔镜的时候，必须要保证数据库所在的服务器有一个对外开放的公网IP四、表连接方式大数据魔镜支持内部、左侧、右侧、完全外部联接。
五、查看和分析已关联的表数据我们将左侧想要关联的表拖入下图标记处系统会自动为我们创建关系，我们只需输入该关联名称，并点击“保存”即可进入可视化分析台，刚刚创建好的关系，则在左侧业务对象区展现。
拖拽分析了。
六、数据可视化分析台魔镜数据可视化分析台包括业务对象区、操作和图表生成区、图表类型选择区3个部分。
一、业务对象区业务对象区，位于整个分析台的最左侧。
主要包括的是我们刚刚已经上传好的数据源，上传的数据源可以包含一个或多个表。
点击其中一个表，出现的是维度和度量这两类数据。
《3.3.2数据可视化》教学设计教学反思-2023-2024学年高中信息技术人教版必修1
《数据可视化》教学设计方案（第一课时）一、教学目标1. 理解数据可视化的基本概念和作用。
2. 掌握常见的数据可视化工具和方法。
3. 能够根据数据特点选择合适的数据可视化方式。
二、教学重难点1. 教学重点：学习并掌握常见的数据可视化方法，如柱状图、折线图、饼图等。
2. 教学难点：根据数据特点选择合适的数据可视化方式，理解数据可视化在分析和决策中的作用。
三、教学准备1. 准备教学用具：黑板、白板、投影仪、数据可视化示例图表。
2. 准备教学资源：互联网上收集的数据可视化案例和教程。
3. 安排教学时间：本课时为单课时，约45分钟。
4. 制定教学计划：设计数据可视化的理论讲解和实践操作两个环节。
四、教学过程：1. 导入新课（5分钟）教师通过展示一些数据可视化图表，如柱状图、折线图、饼图等，引导学生观察并思考这些图表的特点和作用。
同时，教师可以提出问题，如“什么是数据可视化”、“数据可视化有哪些应用”等，引发学生思考。
2. 介绍数据可视化的概念和分类（10分钟）教师简要介绍数据可视化的概念和分类，包括静态图表（如柱状图、折线图、饼图等）和动态图表（如数据地图、数据动画等）的不同特点和应用场景。
3. 实例分析（15分钟）教师选取一个实际案例，如某公司销售数据的可视化分析，引导学生分析数据并选择合适的图表类型进行展示。
学生通过小组讨论，确定图表类型、图表元素（如标题、轴标签、数据标签等）和配色方案等，并使用软件（如Excel、Tableau等）绘制图表。
4. 小组展示与讨论（20分钟）各小组展示自己的图表作品，并简要介绍设计思路和实现过程。
教师和其他学生进行提问和讨论，对图表进行点评和建议。
通过互动交流，学生可以加深对数据可视化的理解和应用。
5. 课堂小结（5分钟）教师对本节课的内容进行总结，强调数据可视化的重要性和应用场景，同时鼓励学生继续探索和实践数据可视化技术。
6. 布置作业（2分钟）学生根据自身兴趣和实际情况，选择一种数据可视化应用场景进行调研和实践，下次课上分享自己的成果。
大数据魔镜云平台版用户使用手册第二版
2、仪表盘................................................................................................................................ 18 2.1 图表操作.................................................................................................................. 18 2.2 调整以及丰富仪表盘............................................................................................... 18 2.3 分享仪表盘.............................................................................................................. 20 2.4 其他功能.................................................................................................................. 21
(完整版)大数据可视化系统需求书
大数据可视化系统第一章项目背景1.1. 项目背景大数据可视化系统，与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合，兼具顶级视觉效果与高性能操控。
系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。
从襄阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析，再到屠宰车间内生产数据汇总呈现，最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现，为提升企业的运营管理效率和精准决策提供支撑。
1.2. 建设目标食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。
第一层面是襄阳地区产业链，包括食品加工厂、附近养殖场和运输车辆的信息；第二层面是食品加工厂，包括了屠宰厂、熟食厂、无害化厂、污水厂和立体库的各个分厂的运行、运营信息；第三层面是在各个分厂内部不同产品线的运行、运营信息；第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。
本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台，对襄阳地区产业链进行全面监控与可视化管理，最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等综效。
第2章、需求分析2.1. 现状分析公司经过多年的信息化建设，累计了很多企业信息系统，但这些系统比较独立，形成信息孤岛，无法发挥数据的价值，更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑，要提升企业的运营管理效率，发挥数据价值，更好的为企业决策提供辅助支持，需要解决目前存在的以下主要问题：1.建立的各个信息化子系统是相互独立，数据格式互不兼容。
因此，每一个子系统都保存了大量的相关数据，多个子系统无法互通互联，海量的数据更无法整合，无法实现统一的数据分析和处理，从而大大限制了这些数据的应用范围，造成了严重的数据资源浪费。
2.每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性，人机界面各不相同，无法为用户提供统一的人机互动体验。
3.传统的信息子系统仅提供了原始数据界面，人们不易快速理解数据的规律和含义。
人们迫切希望能够将数据以可视化方式表达，以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。
魔镜大数据软件使用说明
一、魔镜的版本目前大数据魔镜有五个版本：云平台版、基础企业版、标准企业版、高级企业版。
云平台版：永久免费，适合接受SAAS的企业和个人进行数据分析使用；基础企业版：可代替报表工具、传统BI，适合中小型企业内部使用，可全公司协同分析；（免费长期使用）标准企业版：可实现企业的基础数据分析及数据结果呈现，满足一般企业的数据需求高级企业版：适合大型公司，最好有数据仓库，帮助企业完成数据转型；Hadoop版：支持pb级大数据计算，实时计算，完美兼容spark、hbase非结构化计算，适合大数据公司二、支持的数据源魔镜目前支持市面上所有数据源，云平台版和基础企业版支持Excel、Mysql、SQL Server、ORACLE、Access、NOSQL、MongoDB、DB2，还支持Hadoop，Spark等数据源；除此之外，大数据魔镜还支持Google Analytics、微信、微博、淘宝、京东等第三方社会化数据源，供开发者使用。
（我们使用的为SQL Server）三、与SQL Server的连接魔镜官方支持Microsoft SQL Server 2008 R2和Microsoft SQL Server 2012。
在使用魔镜的时候，必须要保证数据库所在的服务器有一个对外开放的公网IP四、表连接方式大数据魔镜支持内部、左侧、右侧、完全外部联接。
五、查看和分析已关联的表数据我们将左侧想要关联的表拖入下图标记处系统会自动为我们创建关系，我们只需输入该关联名称，并点击“保存”即可进入可视化分析台，刚刚创建好的关系，则在左侧业务对象区展现。
点击“关联”，可以看到关联表的所有数据。
这时候，我们就可以针对该关联表进行拖拽分析了。
六、数据可视化分析台魔镜数据可视化分析台包括业务对象区、操作和图表生成区、图表类型选择区3个部分。
一、业务对象区业务对象区，位于整个分析台的最左侧。
主要包括的是我们刚刚已经上传好的数据源，上传的数据源可以包含一个或多个表。
大数据可视化系统魔镜
筛选器、图表联动，让你的分析报告“开口说话”！
13 of 27
第八章 大数据可视化系统魔镜
8.1 魔镜简介 8.2 魔镜产品架构 8.3 魔镜产品功能 8.4 魔镜数据可视化案例 习题
14 of 27
8.4 魔镜数据可视化案例
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
南平市智慧城市项目在武夷智慧谷建设了可视化展厅，利用魔镜负责其中大部
OLAP立方体
语
数据库
义
层
传统的语义层是现代BI的一个可选方面：
作为IT提供的记录数据集中式系统的来源 将业务用户生成的模型推广到记录系统
迭代
图中左侧部分为数据的整合部分，包含内外部数据源的接入，结构化与半结构话数据的解析，也可以支持传统数据仓库构建的OLAP立方体模型。 图中中间部分架构把数据与业务分离，在魔镜平台构建用户数据分析的立方体模型，达到大数据量实时分析。魔镜平台支持对热门分析数据进行缓存，更好的达到亿级 数据秒级响应。针对缓存的数据，魔镜提供自动数据更新服务，避免数据的滞后和不一致。 图中右侧部分为数据的分析与展示模块，提供了数据的智能探索交互式功能，给予用户深入的可视化分析以及炫酷的可视化展示，并已共享协作的方式让团队共同参与 数据分析，达到数3 魔镜产品功能
4．数据挖掘
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
数据挖掘模块提供了各式算法分析的功能列表，以及自定义分析的功能功能列
表，让没有数据挖掘专业知识的用户也能进行深入的数据挖掘工作。
12 of 27
8.3 魔镜产品功能
5．仪表盘
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
魔镜仪表盘支持拖曳式自由布局，丰富的图文组建，多种配色方案，上卷下钻、
路径查找与优化引擎，可以自动生成快速高效的查询语句，完成数据的计算
2020年智慧树知道网课《大数据可视化》课后习题章节测试满分答案
B.
数据过滤
C.传播交流
D.数据分析
第二章测试
1
【单选题】（10分）
有的人在发朋友圈的时候， 会把一张图片切成9份，然后再按顺序拼出一个九宫格， 图所示。 虽然图片被分割开来， 但是我们仍旧能够感知到图片原来完整的样子， 格式塔理论的（）原则。
A.
闭包原则
B.
连续原则
C.
接近原则
D.
相似原则
第一章测试
1
【单选题】（10分）以下不属于可视化的作用的是（）
A.数据采集
B.传播交流
C.信息记录
D.数据分析
2
【单选题】（10分）数据可视化萌芽于什么时间（）
A.
15世纪
B.
18世纪
C.
D.
16世纪
3
【单选题】（10分）可视分析学是何时兴起的（）
A.
20世纪
B.
18世纪
C.
21世纪
D.
19世纪
4
【单选题】
【判断题】（10分）文本可视化属于信息可视化。
A.
错
B.
对
8
【多选题】（10分）可视分析学涉及到的学科包括（）
A.
人机交互
B.计算机图形0分）以下哪些工具是数据可视化工具（）
Vega
B.
Matlab
D3.js
Tableau
【多选题】（10分）这个视频中体现了可视化的哪些作用（）
（10分）
张量场可视化属于可视化的哪个分支学科（）
A.
信息可视化
B.
人机交互学
C.
科学可视化
D.
可视分析学
5
3.大数据可视化常用工具
2.信息图表工具
（1） Google Chart API
谷歌公司的制图服务接口Google Chart API，可以用 来为统计数据并自动生成图片，该工具使用非常简单，不 需要安装任何软件，可以通过浏览器在线查看统计图表。
2.信息图表工具
（2）D3பைடு நூலகம்
D3是最流行的可视化库之一，是一个用于网页作图、 生成互动图形的JavaScript函数库，提供了一个D3对象， 所有方法都通过这个对象调用。D3能够提供大量线性图 和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、 圆形集群和单词云等。
本讲主要讲解了大数据可视化常用工具，包括入门级工具、信息 图标工具、地图工具、时间线工具、高级分析工具等。
通过本讲的学习，希望大家能够对数据可视化的常用工具有 一个初步的认识。
谢谢观看
3.地图工具
•（1） Google Fusion Tables Google Fusion Tables让一般使用者也可以轻松制作出专业的统计地图。该工具可以 让数据表呈现为图表、图形和地图，从而帮助发现一些隐藏在数据背后的模式和趋势。 • （2） Modest Maps Modest Maps是一个小型、可扩展、交互式的免费库，提供了一套查看卫星地图的 API，只有10KB大小，是目前最小的可用地图库，它也是一个开源项目，有强大的社 区支持，是在网站中整合地图应用的理想选择。 • （3） Leaflet Leaflet是一个小型化的地图框架，通过小型化和轻量化来满足移动网页的需要。
4.时间线工具
时间线是表现数据在时间维度的演变的有效方式，它通过互联网技术，依据时 间顺序，把一方面或多方面的事件串联起来，形成相对完整的记录体系，再运用图 文的形式呈现给用户。时间线可以运用于不同领域，最大的作用就是把过去的事物 系统化、完整化、精确化。
大数据可视化系统的开发流程
大数据可视化系统的开发流程
大数据可视化系统的开发流程可以分为以下几个步骤：
1. 需求分析：明确系统的功能要求和用户需求，确定系统的目标和范围。
2. 数据采集与清洗：收集所需的大数据，并进行数据清洗和处理，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据存储与处理：选择适当的数据存储方式，如关系型数据库、NoSQL数据库或数据湖等，并进行数据处理、管理和维护，以满足后续可视化需求。
4. 可视化设计：设计系统的用户界面、交互方式和可视化图表等，以展示大数据的分析结果和洞见。
5. 数据分析与挖掘：根据用户需求和系统目标，对数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和模式。
6. 可视化开发：根据可视化设计和数据分析结果，使用相应的开发工具和技术，如JavaScript、HTML、CSS等，实现系统的可视化功能。
7. 系统测试与优化：对开发的可视化系统进行测试，发现和修复可能的问题和bug，并进行性能优化和界面优化，以提升系统的稳定性和用户体验。
8. 上线与维护：将可视化系统部署到生产环境中，并进行系统的监控和维护，及时处理用户反馈和问题，保持系统的正常运行。
需要注意的是，大数据可视化系统的开发流程可以根据具体情况和项目需求进行调整和补充。
同时，团队合作、需求迭代和用户反馈也是开发流程中的重要环节。
2020年智慧树知道网课《大数据可视化》课后习题章节测试满分答案
第一章测试1【单选题】（10 分）以下不属于可视化的作用的是（）A. 数据采集B. 传播交流C. 信息记录D. 数据分析2【单选题】（10 分）数据可视化萌芽于什么时间（）A.15 世纪B.18 世纪C.17 世纪16 世纪3【单选题】（10 分）可视分析学是何时兴起的（）A.20 世纪B.18 世纪C.21 世纪D.19 世纪4【单选题】（10 分）张量场可视化属于可视化的哪个分支学科（）A.信息可视化人机交互学C.科学可视化D.可视分析学5【单选题】（10 分）使用以下哪种可视化工具不需要编程基础（）A.D3.jsB.ProcessingC.VegaD.Tableau6【判断题】（10 分）数据可视化的原则是细节优先。
A. 错B. 对7【判断题】（10 分）文本可视化属于信息可视化。
A.错B.对8【多选题】（10 分）可视分析学涉及到的学科包括（）A.人机交互B. 计算机图形学C.统计分析数据挖掘9【多选题】（10 分）以下哪些工具是数据可视化工具（）VegaB.MatlabD3.jsTableau10【多选题】（10 分）这个视频中体现了可视化的哪些作用（）信息记录B.数据过滤C. 传播交流D. 数据分析第二章测试1【单选题】（10 分）有的人在发朋友圈的时候，会把一张图片切成9 份，然后再按顺序拼出一个九宫格，图所示。
虽然图片被分割开来，但是我们仍旧能够感知到图片原来完整的样子，格式塔理论的（）原则。
如下这体现了A.闭包原则B.连续原则C.接近原则D.相似原则2【单选题】（10 分）图所示的图片体现了格式塔理论的（）原则。
A.相似原则B. 接近原则C. 连续原则D. 闭包原则3 【单选题】（10 分）下图所示的图片体现了格式塔理论的（）接近原则A.闭包原则B.接近原则C.连续原则D.相似原则4【单选题】（10 分）形状B.亮度C. 颜色D. 高度5【单选题】（10 分）图所示的可视化中体现了哪种类型的视觉通道？（）定性型C. 分类型6【判断题】（10 分）根据格式塔理论，人们在观看时，眼脑在一开始的时候会先区分一个形象的各个单一的组成部分，然后再将各个部分组合起来，使之成为一个易于理解的统一体。
大数据可视化技术教材
大数据可视化技术教材
以下是大数据可视化技术的一些教材推荐：
1. 《大数据可视化技术与应用》- 贾焰、罗广渠、戴蕴欣、张丽，2018年
这本教材详细介绍了大数据可视化的基本概念、原理和算法，并结合实际案例和应用场景进行讲解，适合初学者入门。
2. 《Interactive Data Visualization for the Web》- Scott Murray，2017年
这本书主要介绍了在Web上进行交互式数据可视化的技术和
工具，包括HTML、CSS和JavaScript等，适合有一定编程基
础的读者。
3. 《D3.js in Action》- Elijah Meeks，2018年
这本书介绍了D3.js这个流行的JavaScript图形库的使用方法
和实践技巧，通过实例讲解如何创建各种类型的数据可视化图表。
4. 《Python数据可视化库Matplotlib实战》-张莹、林子篆，2019年
这本书主要介绍了Python中常用的数据可视化库Matplotlib的使用方法和实战案例，适合使用Python进行数据处理和分析
的读者。
5. 《R语言数据可视化实战》- 钟华，2019年
这本书主要介绍了使用R语言进行数据可视化的方法和技巧，
包括ggplot2、Shiny和plotly等库的使用，适合使用R语言进行数据分析的读者。
这些教材都提供了具体的实例和案例，可以帮助读者更好地理解和应用大数据可视化技术。
选择适合自己编程语言和技能水平的教材进行学习，并结合实际项目进行实践，能够更快地掌握大数据可视化技术。
大数据技术原理与应用
图10-9 2008年世界各国GDP数据
10.2.3 地图工具
• 1. Google Fusion Tables Google Fusion Tables让一般使用者也可以轻松制作出专业的统计地图。该 工具可以让数据表呈现为图表、图形和地图，从而帮助发现一些隐藏在数 据背后的模式和趋势。 • 2. Modest Maps Modest Maps是一个小型、可扩展、交互式的免费库，提供了一套查看卫 星地图的API，只有10KB大小，是目前最小的可用地图库，它也是一个开 源项目，有强大的社区支持，是在网站中整合地图应用的理想选择。 • 3. Leaflet Leaflet是一个小型化的地图框架，通过小型化和轻量化来满足移动网页的 需要。
（3）辅助理解数据
图10-5 微软“人立方”展示的人物关系图
10.1.3 可视化的重要作用
（4）增强数据吸引力
图10-6 一个可视化的图表新闻实例
10.2 可视化工具
10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具
10.1.2 可视化的发展历程
• 20世纪50年代，随着计算机的出现和计算机图形学的发展，人们可 以利用计算机技术在电脑屏幕上绘制出各种图形图表，可视化技术开 启了全新的发展阶段。最初，可视化技术被大量应用于统计学领域， 用来绘制统计图表，比如圆环图、柱状图和饼图、直方图、时间序列 图、等高线图、散点图等，后来，又逐步应用于地理信息系统、数据 挖掘分析、商务智能工具等，有效促进了人类对不同类型数据的分析 与理解 • 随着大数据时代的到来，每时每刻都有海量数据在不断生成，需要 我们对数据进行及时、全面、快速、准确的分析，呈现数据背后的价 值，这就更需要可视化技术协助我们更好地理解和分析数据，可视化 成为大数据分析最后的一环和对用户而言最重要的一环
大数据可视化课程设计
大数据可视化课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解大数据的基本概念，掌握数据可视化的定义及其重要性。
2. 学生能够掌握至少三种常见的数据可视化工具，并了解其适用场景。
3. 学生能够描述不同类型的数据可视化图表，并解释其构建原理。
技能目标：1. 学生能够运用数据可视化工具对给定数据进行有效处理和展示。
2. 学生能够独立分析数据特点，选择合适的数据可视化方法进行信息呈现。
3. 学生通过实际操作，提升解决问题的能力和团队协作能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发他们探索数据背后故事的欲望。
2. 学生通过数据可视化课程，认识到数据的力量，提升对数据真实性的尊重。
3. 培养学生的创新意识和审美观念，使他们在数据可视化作品中展现出个性和创造力。
课程性质：本课程为实践性较强的学科，结合当前信息技术发展趋势，注重培养学生的动手操作能力和实际应用能力。
学生特点：考虑到学生所在年级，已具备一定的信息素养，对新鲜事物充满好奇心，具备初步的数据分析能力。
教学要求：教师需采用任务驱动、案例教学等方法，结合实际应用场景，引导学生主动探索和合作学习，确保学生能够达到预设的课程目标。
通过课程学习，使学生将理论知识与实践操作相结合，培养具备数据分析与可视化技能的人才。
二、教学内容1. 大数据概念与数据可视化概述- 大数据的定义、特征与应用领域- 数据可视化的定义、作用及其在数据分析中的重要性2. 常见数据可视化工具介绍- Tableau、Power BI、ECharts等工具的特点与应用场景- 安装与使用方法简介3. 数据可视化图表类型与构建原理- 分类介绍柱状图、折线图、饼图、散点图等常见图表- 分析各类图表的构建原理及适用数据类型4. 数据可视化实践操作- 使用数据可视化工具对实际数据进行处理和展示- 分析数据特点，选择合适的图表类型进行可视化表达5. 数据可视化作品分析与评价- 分析优秀数据可视化作品的设计思路与呈现效果- 学生动手实践，展示个人作品，进行评价与反馈教学内容安排与进度：第一周：大数据概念与数据可视化概述第二周：常见数据可视化工具介绍及安装使用第三周：数据可视化图表类型与构建原理第四周：数据可视化实践操作（一）第五周：数据可视化实践操作（二）第六周：数据可视化作品分析与评价本教学内容基于课本章节内容进行组织，注重理论与实践相结合，通过系统的教学安排，使学生掌握数据可视化的基本知识与技能。
大数据可视化系统魔镜
8.3 魔镜产品功能
4．数据挖掘
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
数据挖掘模块提供了各式算法分析的功能列表，以及自定义分析的功能功能列
表，让没有数据挖掘专业知识的用户也能进行深入的数据挖掘工作。
11 of 27
8.3 魔镜产品功能
5．仪表盘
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
魔镜仪表盘支持拖曳式自由布局，丰富的图文组建，多种配色方案，上卷下钻、
5 of 27
第八章 大数据可视化系统魔镜
8.1 魔镜简介 8.2 魔镜产品架构 8.3 魔镜产品功能 8.4 魔镜数据可视化案例 习题
6 of 27
8.3 魔镜产品功能
第八章 大数据可视化系统魔镜
1．多数据源连接
电子表格
Excel TxT CSV
数据源可以连接至魔镜 并转换为自助式可视化分析
传统数据库
筛选器、图表联动，让你的分析报告“开口说话”！
12 of 27
第八章 大数据可视化系统魔镜
8.1 魔镜简介 8.2 魔镜产品架构 8.3 魔镜产品功能 8.4 魔镜数据可视化案例 习题
13 of 27
8.4 魔镜数据可视化案例
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
南平市智慧城市项目在武夷智慧谷建设了可视化展厅，利用魔镜负责其中大部
15 of 27
8.4 魔镜数据可视化案例
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
江苏省技术产权交易多年以来保持着传统的运作方式，随着信息化、数据化时代的到来，
已经迫切需要改变，魔镜在项目建设过程中发挥了巨大的作用，魔镜提供了数据源、数据
处理、数据分析、数据挖掘、可视化展示等一站式解决方案。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
8.4 魔镜数据可视化案例
第八章 大数据可视化系统魔镜
18 of 27
乳制品消费地区分析
全国根据全国各地牛奶产 量和产品销售收入分析出全国 乳制品消费地区的分布情况。
习题：
1．接入数据源，在数据预览界面对数据进行拆分和联想操作。 2．在分析台界面创建一个计算字段，并做出相应的图表展现。 3．在分析台界面创建一个组字段，并做出相应的图表展现。 4．在分析台界面创建一个分层结构，并做出相应的图表展现。 5．数据可视化主要针对数据哪些方面进行展示？ 6．数据可视化的表现形式有哪些？ 7．邀请成员并进行权限设置。 8．什么是数据预测？ 9．什么是关联分析？ 10．在魔镜中，地图有哪些展现形式？
可以全方位的满足用户不同角度，不同层级的数据审视。
10 of 27
8.3 魔镜产品功能
4．数据挖掘
第八章 大数据可视化系统魔镜
魔镜系统可以把各式各样的数，通过一个统一的业务视图整理和呈现给用户， 用户不需要知道数据之间复杂的关系，只需要识别出数据的含义即可。配合魔镜的
路径查找与优化引擎，可以自动生成快速高效的查询语句，完成数据的计算
路径查找与优化引擎，可以自动生成快速高效的查询语句，完成数据的计算
9 of 27
8.3 魔镜产品功能
3．可视化分析
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
用户可以随机选择一个数据分析维度作为出发点，系统会根据底层的数据关系，
为用户不断提供其他的分析视角，最适合用户不知道需要分析什么的场景，通
过系统的引导，可以发现意想不到的结果。魔镜富有丰富的动态可视化效果库，
Mysql Sqlserver DB2
新型数据库
Mongo DB、Spark
大型数据
Hadoop、hive
应用数据
电商平台 微信 sina
大数据魔镜
8 of 27
8.3 魔镜产品功能
2．业务建模
第八章 大数据可视化系统魔镜
魔镜系统可以把各式各样的数据，通过一个统一的业务视图整理和呈现给用户， 用户不需要知道数据之间复杂的关系，只需要识别出数据的含义即可。配合魔镜的
科技头条
汇聚前沿资讯 的科技情报站
网站推荐
万物云 智能硬件大数据免费托管平台
环境云 环境大数据开放共享平台
感谢聆听
分数据展示工作。 上图是智慧城市项目中智慧医疗主题和智慧旅游主题。
15 of 27
8.4 魔镜数据可视化案例
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
上图项目是典型的犯罪案件分析案例，根据近20年来的数据从地图上清晰的反映出各省的
金融诈骗案件数、犯罪率、涉案金额，宏观上了解全国的犯罪分布情况以及年变化量。多
年沉淀的历史数据通过大数据魔镜系统对数据整合、清洗、分析、可视化展示一站式完成。
筛选器、图表联动，让你的分析报告“开口说话”！
13 of 27
第八章 大数据可视化系统魔镜
8.1 魔镜简介 8.2 魔镜产品架构 8.3 魔镜产品功能 8.4 魔镜数据可视化案例 习题
14 of 27
8.4 魔镜数据可视化案例
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
南平市智慧城市项目在武夷智慧谷建设了可视化展厅，利用魔镜负责其中大部
11 of 27
8.3 魔镜产品功能
4．数据挖掘
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
数据挖掘模块提供了各式算法分析的功能列表，以及自定义分析的功能功能列
表，让没有数据挖掘专业知识的用户也能进行深入的数据挖掘工作。
12 of 27
8.3 魔镜产品功能
5．仪表盘
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
魔镜仪表盘支持拖曳式自由布局，丰富的图文组建，多种配色方案，上卷下钻、
3 of 27
8.1 魔镜简介
2．魔镜特点
交付周期短
第八章 大数据可视化系统魔镜
简单易用
计算速度快
数据安全可靠 4 of 27
第八章 大数据可视化系统魔镜
8.1 魔镜简介 8.2 魔镜产品架构 8.3 魔镜产品功能 8.4 魔镜数据可视化案例 习题
5 of 27
8.2 魔镜产品架构
外部数据源
IT人员 / 资深用户 建立 / 加载 关系数据库 （未建模）
语
数据库
义
层
传统的语义层是现代BI的一个可选方面：
作为IT提供的记录数据集中式系统的来源 将业务用户生成的模型推广到记录系统
迭代
图中左侧部分为数据的整合部分，包含内外部数据源的接入，结构化与半结构话数据的解析，也可以支持传统数据仓库构建的OLAP立方体模型。 图中中间部分架构把数据与业务分离，在魔镜平台构建用户数据分析的立方体模型，达到大数据量实时分析。魔镜平台支持对热门分析数据进行缓存，更好的达到亿级 数据秒级响应。针对缓存的数据，魔镜提供自动数据更新服务，避免数据的滞后和不一致。 图中右侧部分为数据的分析与展示模块，提供了数据的智能探索交互式功能，给予用户深入的可视化分析以及炫酷的可视化展示，并已共享协作的方式让团队共同参与 数据分析，达到数据价值的最大化发现。
6 of 27
第八章 大数据可视化系统魔镜
8.1 魔镜简介 8.2 魔镜产品架构 8.3 魔镜产品功能 8.4 魔镜数据可视化案例 习题
7 of 27
8.3 魔镜产品功能
第八章 大数据可视化系统魔镜
1．多数据源连接
电子表格
Excel TxT CSV
数据源可以连接至魔镜 并转换为自助式可视化分析
传统数据库
AIRack人工智能实验平台 ——一站式的人工智能实验平台
DeepRack深度学习一体机 ——开箱即用的AI科研平台
大数据实验平台——一站式的大数据实训平台
云创公众号推荐
刘鹏看未来
微信号：lpoutlook
云计算头条
微信号：chinacloudnj
中国大数据
微信号：cstorbigdata
深度学习世界
16 of 27
8.4 魔镜数据可视化案例
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
江苏省技术产权交易多年以来保持着传统的运作方式，随着信息化、数据化时代的到来，
已经迫切需要改变，魔镜在项目建设过程中发挥了巨大的作用，魔镜提供了数据源、数据
处理、数据分析、数据挖掘、可视化展示等一站式解决方案。
17 of 27
1．魔镜介绍
魔镜是一套完整的解决方案，用来将客户现有的数据进行有效的 整合和分析，快速准确的提供可视化结果并提出决策依据，帮助客户 做出明智的经营管理和决策分析。通过大数据魔镜,企业积累的各种来 自内部和外部的数据，比如网站数据、销售数据、ERP数据、财务数据、 大数据、社会化数据、各种数据库等,都可进行整合、探索、挖掘、分 享和控制。
微信号：dl-world
云创大数据订阅号
微信号：cStor_cn
云创大数据服务号
微信号：cstorfw
高校大数据与人工智能
微信号：data_AI
手机APP推荐
我的PM2.5
随时随地准确 查看身边的 PM2.5值
同声译
支持26种语言 互译的实时翻 译软件
我的南京
云创大数据为路 况大数据应用提 供技术支持
内部数据源
OR
半结构化数据
直接访问
敏捷建模（虚拟CUBE）
源数
数据
自
据提
自动更新
助
连取
数
接 管
据 数据沉淀（高频数据）准
理
备
直接查询
流式/实时
第八章 大数据可视化系统魔镜
敏捷
自助BI平台
列存储/内存模型
API Web
桌
智能数据探索
面
视觉探索
共 享 和
开 放
协
或
分析仪表盘
作
移
动
故事演示模式
数据仓库
OLAP立方体
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
大数据可视化
BIG DATA
刘 鹏 张 燕 总主编
何光威 主编
郑志蕴 梁英杰 朱琼琼 副主编
第八章 大数据可视化系统魔镜
8.1 魔镜简介 8.2 魔镜产品架构2 8.3 魔镜产品功能 8.4 魔镜数据可视化案例 习题
2 of 27
8.1 魔镜简介
第八章 大数据可视化系统魔镜