大数据可视化之基础图表
20数据可视化基础 (10)
时间数据可视化
课前回顾
大数据存 储与管理
01
OPTION
时间概念
02
OPTION
03
OPTION
时间数据的概念
时间数据的广泛应用。
02
连续型数据处理
01
03
CONTENT
02
04
1.连续型数据概念
定义：
连续型数据就是指任意两个数据点之间可以细分出无限多个数值，它表现的是不断变化 的现象。
的数值标
出图表的
刻度
3
2
1
0
拟合线 在众多数据中估算出 一条趋势线
1月 2月 3月 4月 5月
6月
时间轴 根据月份显示数据，先后顺序排列
图 拟合曲线的基本框架
4.拟合曲线
Python实例： 在这里我们使用了多项式拟合的方法来拟合一条曲线。我们从网站
(/ unemployment-rate-1948-2010.csv)下载了 一个美国过去几十年的失业率的数据统计。代码如下页：
2
节点 对应的横轴和纵轴的 坐标
边线 表示链接各节点的线 条，有助于显示趋势
1
0
1月
2月
3月 4月 5月
时间轴 根据月份显示数据，先后顺序排列
图 折线图的基本框架
3.折线图
Python实例： 在阶梯图代码的基础上进行改进， 代码如下：
1. from pyecharts import Line 2. line = Line("美国邮票折线图") 3. datax = [1995,1996,1997,1998,1999,2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009] 4. datay = [0.32,0.32,0.32,0.32,0.33,0.33,0.34,0.37,0.37,0.37,0.37,0.39,0.41,0.42,0.44] 5. line.add("Price",datax, datay, is_step = False,is_label_show = True,yaxis_min = 0.3,yaxis_max = 0.45) 6. line.render()
大数据可视化模板
大数据可视化模板大数据可视化是指通过图表、地图、仪表盘等可视化手段，将庞大复杂的数据信息以直观形式展现出来，帮助人们更好地理解和分析数据。
大数据可视化模板是在大数据可视化过程中常用的一种工具，它可以帮助用户快速地创建各种类型的可视化图表，提高数据分析的效率和准确性。
本文将介绍一些常见的大数据可视化模板，帮助用户更好地应用于实际工作中。
1. 折线图模板。
折线图是一种常用的数据可视化图表，它可以清晰地展现数据的趋势和变化规律。
在大数据分析中，折线图通常用于展示时间序列数据的变化趋势，比如销售额随时间的变化、用户数量随时间的变化等。
折线图模板可以帮助用户快速创建各种类型的折线图，并可以自定义样式、颜色、标签等，满足不同数据可视化需求。
2. 柱状图模板。
柱状图是另一种常见的数据可视化图表，它可以直观地比较不同类别的数据大小。
在大数据分析中，柱状图通常用于展示不同产品销售额的对比、不同地区用户数量的对比等。
柱状图模板可以帮助用户快速创建各种类型的柱状图，并可以根据实际需求进行数据筛选、排序和筛选，方便用户进行深入分析。
3. 饼图模板。
饼图是一种常用的数据可视化图表，它可以直观地展示数据的占比情况。
在大数据分析中，饼图通常用于展示不同产品销售额的占比、不同地区用户数量的占比等。
饼图模板可以帮助用户快速创建各种类型的饼图，并可以自定义颜色、标签、百分比显示等，使数据展示更加直观清晰。
4. 地图模板。
地图是一种常用的地理信息数据可视化图表，它可以直观地展现不同地区的数据情况。
在大数据分析中，地图通常用于展示不同地区的销售额、用户数量、市场份额等。
地图模板可以帮助用户快速创建各种类型的地图，并可以自定义地图样式、区域颜色、气泡大小等，使数据展示更加直观生动。
5. 仪表盘模板。
仪表盘是一种常用的数据可视化工具，它可以将多个图表和指标集成到一个页面中，全面展示数据的情况。
在大数据分析中，仪表盘通常用于展示多个指标的变化趋势、关键数据的监控情况等。
第9章 数据可视化技术 大数据基础PPT课件
桌面可视化技术
3．R可视化 R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个集统计分析与图
形显示于一体的用于统计计算和统计制图的优秀工具。它可以运行于UNIX、Windows 和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统。 用户可以在R官方网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及文档 资料。标准的安装文件自身就带有多个模块和内嵌统计函数，安装好后可以直接实 现许多常用的统计功能。同时，R还是一种编程语言，具有语法通俗易懂、易学易用 和资源丰富的优点。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接获取。
Seaborn基于Matplotlib提供内置主题、颜色调色板、函数、可视化单变量、双变量 和线性回归等工具，使作图变得更加容易。
OLAP可视化工具
1．Oracle BI Oracle BI Data Visualization Desktop具备可视、自助、简单、快速、
智能、多样的特性，为用户提供个人桌面应用程序，以便用户能够访问、 探索、融合和分享数据可视化。Oracle BI有着丰富的可视化组件，可实 现对颜色、尺寸、外形的创新性使用模式以及多种坐标系统。并通过 Html5进行渲染，还可以选择或制作个性化的色系。Oracle BI新增了列 表、平行坐标、时间轴、和弦图、循环网络、网络、桑基和树图等。 Oracle BI对大多数数据通过可视化方式进行整理、转换操作。可在面板 和分析注释之间自由切换，为用户提供友好的数据源页面，还提供打印 面板和分析注释页面；支持导出为PDF和PowerPoint格式。Oracle BI向 用户提供数据模式的自动检测，能更好地帮助用户了解数据及完成数据 可视化。
18张最佳数据可视化图表
2014年18张最佳数据可视化图表点击标题下「大数据文摘」可快捷关注摘自：快公司（FASTCOMPANY）继“医疗大数据专栏”成立后，“数据可视化专栏”今日成立！大数据时代正在奔涌而来。
在这个时代，数据，渗入到我们生活的每一个毛孔：购物、出行、饮食、娱乐、美容、求职、医疗、健身、婚恋、耕种、防洪、生产制造等等，不一而足。
甚至是睡着了，你还在产生着数据。
面对每天产生的数以T 计的数据，你是否做好了准备？你是否了解如何去“看”这些数据？你是否了解如何去“讲”这些数据？你是否知道如何让数据“舞蹈”和“歌唱”？在这里，盛情邀请你与我们一起，来到这大数据的世界，观看数据的美妙绽放，讲述数据的奇美故事，学会让数据为你翩翩起舞、引吭歌唱！如果您是专业人员，愿意与大家分享，请加入我们，我们一起把这个平台和专栏做得更好。
2014年，一些让人眼前一亮的图表让我们见识了图表的强大表现力，无论是严肃的政治话题还是轻松的动物趣谈，图表都给我们带来了更为直观和有趣的视觉体验。
我们生活在一个信息大爆炸的时代，每天都有很多的新消息、新发现、新趋势向我们狂轰乱炸而来，如果想用“学海无涯苦作舟”的精神梳理清楚这些包含了各个领域（历史、心理、时事、文学）的信息恐怕已经不太现实。
不过聪明人总能化繁为简，深入浅出，数据图表天才们用简洁、直观又有趣的图表帮我们把大量的信息汇聚在小小的一张图表中。
Co.Design版块定期会推介一些可视化数据的作品，我们也很高兴得看到今年涌现了很多佳作。
这些作品的主题很广泛，有严肃的政治话题（国会是干什么的），也有轻松幽默的动物趣谈（数据告诉你哪个犬种最好）。
当然还要特别推荐一下我们Co.Design自己的作品：食物“杂交”组合图和美国最诡异的饮食习惯（显然我们是个吃货）。
好了，下面就让我们一起来回顾盘点一下2014年最佳图表吧。
史上27位伟人的作息时间《纽约》（New York）杂志根据梅森·柯里（Mason Currey）的著作《创作者的日常生活》（Daily Rituals）中的内容创作了这幅伟人作息时间表。
19_大数据可视化介绍课件
大数据可视化介绍课件演讲人目录01.大数据可视化的概念02.大数据可视化的工具和技术03.大数据可视化的设计原则04.大数据可视化的应用前景大数据可视化的概念1数据可视化的定义数据可视化是将数据转化为图表、图形等形式，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化可以帮助人们更好地理解数据的分布、关系和趋势。
数据可视化可以提高数据分析的效率和准确性。
数据可视化可以更好地传达数据和信息，提高沟通效果。
数据可视化的作用01帮助人们更好地理解数据02提高数据分析的效率03促进数据驱动的决策04增强数据的传播力和影响力数据可视化的应用领域商业领域：帮助企业分析市场趋势，制定营销策略01教育领域：帮助教师和学生更好地理解和分析数据，提高教学效果02科研领域：帮助研究人员更好地分析和展示研究成果，提高科研效率03政府领域：帮助政府更好地分析和展示政策效果，提高政策制定和实施的准确性和有效性04大数据可视化的工具和技术2数据可视化工具●Tableau：商业智能和数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型●Power BI：微软开发的数据可视化和业务智能工具，支持多种数据源和图表类型●D3●Plotly：Python库，用于创建交互式数据可视化●Google Data Studio：谷歌开发的数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型●***gram：在线数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型●Canva：在线设计工具，支持创建数据可视化图表●ECharts：百度开发的数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型●Apache ECharts：Apache基金会开发的数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型●SAS Visual Analytics：SAS公司开发的数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型数据可视化技术01数据可视化工具：如Tableau、Power BI等02数据可视化技术：如数据可视化图表、数据可视化地图、数据可视化动画等03数据可视化设计原则：如清晰、简洁、易于理解等04数据可视化应用领域：如商业智能、数据分析、数据新闻等数据可视化案例分析01案例一：Google Flu Trends02案例二：FacebookSocial Graph03案例三：Amazon SalesDashboard04案例四：NewYork TimesElection Map大数据可视化的设计原则3数据来源：确保数据来源可靠，真实反映实际情况数据处理：对数据进行清洗、整理和转换，保证数据质量数据展示：选择合适的图表类型，准确反映数据关系和趋势数据解读：对数据进行正确解读，避免误导和误解数据更新：定期更新数据，保持数据可视化的时效性数据安全：确保数据安全和隐私保护，防止数据泄露和滥用交互式设计：提供交互式功能，让用户能够更深入地了解数据布局设计：合理布局，避免元素过于拥挤或分散标签设计：使用简洁明了的标签，避免使用过于复杂的术语颜色选择：使用对比度高的颜色，提高数据之间的区分度数据可视化的视觉效果01清晰明了：数据可视化应使数据易于理解，避免过于复杂或模糊的视觉效果。
大数据可视化技术介绍
大数据可视化技术介绍随着大数据的快速增长和多样化，传统的数据分析方法已经不能满足处理大数据的需求。
大数据可视化技术的出现解决了这一问题，为用户提供了一个直观的界面来理解和探索大数据。
下面介绍几种常见的大数据可视化技术。
1.图表和图形：图表和图形是最常见的大数据可视化技术之一、常见的图表包括折线图、柱状图、饼图等。
通过这些图表，用户可以直观地看到数据的趋势、分布和比例。
2.热力图：热力图通过颜色的变化来展示数据的密度和分布情况。
比如，可以用热力图来展示人口密集地区、热门旅游景点等。
热力图可以帮助用户更好地理解数据的空间分布。
3.雷达图：雷达图通过展示多个指标在同一图表中的大小和位置关系，帮助用户比较不同指标之间的差异。
雷达图常用于市场竞争分析、产品评估等领域。
4.地图可视化：地图可视化通过将数据映射到地理空间中的图形来展示数据的分布和关联。
比如，可以用地图可视化来展示销售热点、疫情传播等。
地图可视化可以帮助用户更好地理解数据的地理特征和相关性。
5.3D可视化：3D可视化通过立体的图形展示数据，提供更丰富的视觉效果和交互方式。
比如，可以用3D可视化来展示地形、产品设计等。
3D可视化可以帮助用户更好地理解数据的空间关系和形状。
除了上述几种常见的大数据可视化技术外，还有许多其他的可视化技术，如树状图、网络图、词云等。
不同的可视化技术适用于不同的数据类型和分析目的，用户可以根据自己的需求选择合适的可视化技术。
在实际应用中，大数据可视化技术被广泛应用于各个领域。
比如，在金融领域，可以用可视化技术来展示股票走势、风险评估等；在销售领域，可以用可视化技术来展示销售趋势、客户分布等；在医疗领域，可以用可视化技术来展示疾病统计、治疗效果等。
总之，大数据可视化技术是一种将庞大的数据变成易于理解和解释的可视化图形的方法。
通过可视化技术，用户可以更直观地理解数据的趋势、模式和关系，从而支持决策和发现潜在的洞察。
各种不同的大数据可视化技术可以根据数据类型和分析目的选择使用。
数据可视化知识点总结大全
数据可视化知识点总结大全数据可视化知识点总结大全数据可视化是将数据以图形和图表的方式呈现出来，以帮助人们更好地理解和分析数据。
在当今大数据时代，数据可视化成为了一项重要的技能和工具，广泛应用于各个领域。
本文将从基础概念、图表类型、数据可视化工具、设计原则等方面进行综合总结，旨在帮助读者全面了解和掌握数据可视化的知识点。
一、基础概念1. 数据可视化的定义和意义：数据可视化是通过图表、图形、地图等形式，将数据以可视化的方式展示出来，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化的意义在于提供了一种直观、易于理解和沟通的方式，帮助人们更好地探索数据、发现规律和趋势。
2. 数据类型：数据可视化需要对不同类型的数据进行处理和呈现，包括数值型数据、分类型数据和时间序列数据。
数值型数据适合使用柱状图、折线图等形式展示，分类型数据适合使用饼图、条形图等形式展示，时间序列数据适合使用折线图、面积图等形式展示。
3. 数据的粒度：数据可视化需要考虑数据的粒度，即数据的细节程度和聚合程度。
粗粒度的数据可以提供整体的趋势和概况，细粒度的数据可以提供更详细的信息和分析。
4. 数据的维度和度量：数据可视化需要考虑数据的维度和度量。
维度是描述数据的属性，如地理位置、时间等，度量是描述数据的数值属性，如销售额、数量等。
维度和度量的选择会影响图表的类型和呈现形式。
二、图表类型1. 柱状图：用长方形的纵横比表示数据的大小和比较。
2. 折线图：通过连续折线连接数据点，显示数据随时间或其他变量的变化趋势。
3. 饼图：将数据表示为圆饼的不同扇形，显示不同分类的比例关系。
4. 散点图：通过点的位置表示两个变量之间的关系。
5. 地图：将数据以地理位置为基准展示在地图上，帮助分析地理分布和空间关系。
6. 热力图：通过颜色的渐变来表示数据的密集程度，帮助发现数据的规律和趋势。
7. 气泡图：通过圆圈的大小和颜色来表示数据的大小和关系。
8. 箱线图：通过盒子和线段来表示数据的分布和离散程度。
大数据可视化之基础图表
2018-7-23 3
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（6）雷达图
• 雷达图（Radar Chart），又可 称为戴布拉图、蜘蛛网图 （Spider Chart），将多项指标画 在一个圆形的图标上，从而了解 指标情况及变动情况。 • 一般雷达图示为多维度的。 • 指标一般不建议超过8个。 • 也可以采用一组雷达图显示信息。
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横向条形图
• 可以理解为柱状图的旋转了 90度。 • 但是例如表征长度时一般用 横向条形图。
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直方图
• 直方图是一种统计图形。 • 需要注意的是，直方图和柱状 图之间的差别在于长方形之间 没有空隙。
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多维度条形图
• 簇状条形图 • 堆积条形图 • 百分比堆积条形图
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（13）气泡图
• 气泡图与散点图相似， 不同之处在于：气泡图 允许在图表中额外加入 一个表示大小的变量进 行对比。
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（14）时间类
时间类图表也是应用较为广泛的 图表。一般按周分布。 Ø
Ø Ø 每页显示一日信息的叫日历。 每页显示一个月信息的叫月历 每页显示全年信息的叫年历。
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复合饼图
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（3）折线图
• 折线图可以显示随时间（根据 常用比例设置）而变化的连续 数据，因此非常适用于显示在 相等时间间隔下数据的趋势。 • 在折线图中，类别数据沿水平 轴均匀分布，所有值数据沿垂 直轴均匀分布。
大数据可视化PPT第4章 数据可视化的常用方法
折线图适用于二维大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。
4.2.4 饼图
饼图适用于一维数据可视，尤其是能反映数据序列中各项大小、总和和相互之间比例大小。
4.2.5 散点图
散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。
4.2.6 气泡图
气泡图是散点图的一种变形，通过每个点的面积大小，反应第三维。
4.4.5 聚类分析
（1）系统聚类法 将变量由多变少的一种方法，先将距离最小的变量归为一类，再将它们合并，合并后将新类 计算相互间的距离，再将距离最小的新类合并，直到所有变量归为一类为止。距离的定义有： 最短距离法、最长距离法、中心法、类平均法、中间距离法、离差平法和法等。 （2）动态聚类法 能较好地解决系统聚类当样本数量大时计算量大的问题。动态聚类先设定好数值K，然后将 所有样本分成K类作为聚核，再计算每个样本到聚核的距离，与聚核距离最小的样本归为一 类，这样样本被分为K类；然后依次继续进行分类，并按一定的标准停止分类。
三维柱状图的可视化效果更佳直观，而且能够在第三个坐标轴显示三维数据。三维柱状图采 用柱体来量化数据，同时对柱体可以采用不用的颜色编码，来表述不同的变量。
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4.2 统计图表可视化方法
第四章 数据可视化的常用方法
4.2.2 条形图
排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到条形图中。条形图显示各个项目之间的比较情况。
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第四章 数据可视化的常用方法
4.1 视觉编码 4.2 统计图表可视化方法 4.3 图可视化方法 4.4 可视化分析方法的常用算法 4.5 可视化方法的选择 习题
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4.5 可视化方法的选择
第四章 数据可视化的常用方法
大数据可视化课件
6.2 大数据可视化方法
第六章大数据可视化
多维数据可视化
投影
投影（Projection）是能够同时展示多维的可视化方法之一。
基于投影的多维可视化方法一方面反映了维度属性值的分布 规律，同时也直观地展示了多维度之间的语义关系。
6.2 大数据可视化方法
第六章大数据可视化
多维数据可视化
平行坐标（Parallel Coordinates）是研究和应用最为广泛的一
Processing Processing 是一个开源 的编程语言和编程环境， 支持Windows 、Mac OS 、 Linux 等多个操作系统。 Processing 就是一种具
有 算革 机命 语可前 言视瞻 ，性以化的数新字兴艺计术 为背景的基程本序语言，它 的 程用序户员主和特要数征面字向艺计术算家机。
电子地图等。
第六章大数据可视化
数据操作
数据操作是以计算机提 供的界面、接口、协议 等条件为基础完成人与 数据的交互需求，数据 操作需要友好的人机交
互技可术、视标化准化的接口 和 数协据议集基支合持或本来者完分成布对式多的
特操征作。
数据分析 数据分析是通过数据计 算获得多维、多源、异 构、和海量数据所隐含 信息的核心手段，它是 数据存储、数据转换、 数据计算和数据可视化 的综合应用。可视化作 为数据分析的最终环节， 直接影响着人们对数据
第六章 大数据可视化
6.1 数据可视化基础 6.2 大数据可视化方法 6.3 大数据可视化软件与工具 习题
6.2 大数据可视化方法
大数据可视化方法
1 文本可视化
2 网络（图）可视化
3
多维数据可视化
第六章大数据可视化
6.2 大数据可视化方法
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。
数据可视化PPT第1章 数据可视化基础
任务1.1 数据是什么
1.1
1.1.2 数据、信息与知识
3．知识 知识（Knowledge）具有系统性、规律性和可预测性。数据和 信息处理后将会得到知识。而知识是比数据和信息更加高级的抽象 概念。 数据、信息与知识的关系如图1-3所示。知识具有系统性、规律 性和可预测性。例如，通过观测记录行星出现位置和出现时间，对 数据进行分析、挖掘，计算得到星球运动的规律，这称之为信息。 针对信息进行总结和提炼，得到开普勒三定律，知识由此产生。知 识使人们更加清晰地了解世界和生活，通过知识不断改变周围的世 界——而所有一切的基础就是数据。 从数据到信息再到知识，清晰界定各概念的范围，有利于大数 据的学习与展现。从数据到信息，通过不同的技术处理，可能会得 到不同的信息。而从信息到知识，则直接导致了后期的数据的应用 场景和使用价值。
第1章
数据可视化基础
随着数据革命的到来，全社会无时无 刻不在产生着大量的数据。从数据中发现 价值，提炼知识，再以合适的方式将其展 现为让人一目了然、眼前一亮的可视化作 品是体现数据价值的完整过程。优秀的数 据可视化作品能够彰显数据的潜在性，规 律性，价值性，帮助我们理解数据背后的 意义。
学习目标
理解数据的概念 掌握数据、信息、知识的区别与联系 了解不同可视化形式对数据的展现优势 理解可视化的基本原则
任务1.1 数据是什么
1.1
1.1.2 数据、信息与知识
2．信息 信息（Information）是隐藏在数据背后的规律，需要人类的挖掘和探索才能够发现。信息是对事 物的描述，它比数据更加抽象。 （1）数据与信息的区别： 数据是信息和数据冗余之和，数据=信息+数据冗余。冗余有两层含义，第一层含义是指多余不需 要的部分，第二层含义是指人为增加重复的部分，其目的是用来对原本的内容实现备份，以达到增强其 安全性，这在信息通信系统当中有着较为广泛的应用。数据是数据采集时得到的，信息是从采集的数据 中获取的有用信息。由此可见，信息可以简单地理解为数据中包含的有用的内容。 （2）数据与信息的联系： 数据和信息之间是相互联系的。数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。数据经 过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。
大数据基础-第七章-大数据可视化
大数据基础-第七章-大数据可视化大数据基础第七章大数据可视化在当今数字化的时代，数据已经成为了一种极其重要的资源。
然而，面对海量且复杂的数据，如何有效地理解和分析它们成为了一个关键问题。
大数据可视化技术应运而生，它就像是为我们打开了一扇能够清晰洞察数据世界的窗户，让原本晦涩难懂的数据变得直观易懂。
大数据可视化，简单来说，就是将庞大的数据集合转化为易于理解和分析的图形、图表或图像等形式。
其目的是帮助人们更快速、更准确地获取数据中的关键信息，发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
想象一下，如果我们面对的只是一堆密密麻麻的数字和表格，理解和分析数据将会是一项多么艰巨的任务。
而通过可视化，数据可以以柱状图、折线图、饼图、地图等多种形式呈现出来。
比如，我们想要了解某个地区不同年龄段人口的分布情况，通过一个清晰的柱状图，各个年龄段的人口数量对比一目了然；又或者想要观察某个产品在不同时间段的销售趋势，折线图就能很好地展示其变化情况。
大数据可视化的优势众多。
首先，它能够提高数据的可读性和可理解性。
直观的图形比繁琐的数据表格更能吸引人们的注意力，并且更容易让人记住关键信息。
其次，它有助于快速发现数据中的异常和模式。
在一个可视化图表中，异常值往往会显得格外突出，从而引导我们进一步去探究其原因。
再者，可视化能够促进有效的沟通和决策。
当我们需要向团队成员、决策者或客户展示数据时，清晰的可视化图表能够让他们更快地理解数据的含义，从而做出更明智的决策。
在实现大数据可视化的过程中，有几个关键的步骤。
第一步是数据收集和整理。
我们需要从各种来源获取数据，并对其进行清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。
第二步是选择合适的可视化工具和技术。
市场上有众多的可视化工具可供选择，如 Tableau、PowerBI、matplotlib 等，它们各有特点和适用场景。
第三步是设计可视化的布局和样式。
这包括选择合适的颜色、字体、图表类型等，以确保可视化效果既美观又清晰。
数据可视化技术与应用
1.数据可视化技术面临的挑战包括数据安全和隐私保护、可视 化效果的优化、交互体验的改善等。 2.未来，数据可视化技术将与人工智能、大数据等技术更加紧 密地结合，为用户提供更加智能化和个性化的数据分析体验。 3.随着虚拟现实和增强现实技术的发展，数据可视化技术将更 加沉浸化和交互化，为用户提供更加直观和生动的数据分析体 验。
数据可视化技术详解
▪ 数据可视化技术的分类
1.数据可视化技术可以根据其应用场景和数据类型进行分类， 包括图表、图形、地图、交互式可视化等。 2.不同的数据可视化技术有其独特的优缺点和适用范围，用户 需要根据具体需求选择合适的可视化方式。 3.数据可视化技术的发展趋势是向着更加智能化、交互化和沉 浸式的方向发展。
▪ 数据可视化技术的应用场景
1.数据可视化技术可以应用于各种领域，包括金融、医疗、教 育、政府等。 2.在金融领域，数据可视化技术可以帮助分析师更好地理解和 预测市场趋势，从而做出更加精明的投资决策。 3.在医疗领域，数据可视化技术可以帮助医生更好地分析和诊 断疾病，提高医疗服务的质量和效率。
数据可视化技术详解
1.数据可视化起源于科学研究和统计分析，随着计算机技术的发展而不断进步。 2.目前，数据可视化已经成为一个独立的学科领域，涉及多个学科的知识和技术。 3.随着大数据、人工智能等新技术的不断发展，数据可视化将迎来更为广阔的发展 前景。
数据可视化简介▪ 数据可来自化的基本类型和特点1.数据可视化包括图表、图像、地图等多种形式，每种形式都 有其特定的应用场景和优点。 2.数据可视化可以呈现出数据的分布、趋势、关联和比较等信 息，帮助用户更好地理解数据。 3.数据可视化需要考虑到用户的感知和认知能力，以提高可视 化的效果和用户体验。
大数据可视化方式以及对应的实例
大数据的可视化方式有许多种，它们各自具有不同的特点和适用场景。
以下是一些常见的大数据可视化方式以及对应的实例：1. 表格可视化：对于结构化和有序的数据，表格是最基本的可视化方式。
通过使用数据表格可视化工具，如Tableau，可以将大量数据以表格的形式呈现出来，便于用户进行数据分析和挖掘。
例如，某电商网站可以使用Tableau将用户购买的历史数据以表格的形式呈现出来，帮助商家分析用户的购物习惯，从而提供更个性化的服务。
2. 图表可视化：对于非结构化和无序的数据，图表是一种常用的可视化方式。
常见的图表类型包括柱状图、折线图、饼图等。
通过使用图表可视化工具，如Excel、PowerBI等，可以将大量数据以图表的形式呈现出来，帮助用户快速理解数据的变化趋势和分布情况。
例如，某医疗机构可以使用Excel将病人的就诊数据以柱状图的形式呈现出来，帮助医生分析病人的就诊情况和治疗效果。
3. 热力图可视化：热力图是一种空间可视化的方法，它能够显示大量数据在空间上的分布情况。
通过使用热力图可视化工具，如Python的Seaborn库，可以将地理位置数据以热力图的形式呈现出来，帮助用户直观地了解数据在空间上的分布情况。
例如，某城市规划部门可以使用Seaborn将城市的人口分布数据以热力图的形式呈现出来，帮助规划人员了解城市的人口分布情况，从而制定更加合理的城市规划方案。
4. 动态可视化：动态可视化是一种能够实时更新和交互的可视化方式。
通过使用动态可视化工具，如D3.js、Google Charts等，可以将大量数据以动态交互的形式呈现出来，帮助用户更好地理解和分析数据。
例如，某金融公司可以使用D3.js将股票价格数据以动态交互的形式呈现出来，用户可以通过鼠标点击和拖动来查看不同时间段的股票价格变化情况。
以上这些可视化方式都有其特定的应用场景和优势。
例如，表格可视化适用于结构化和有序的数据分析；图表可视化适用于非结构化和无序的数据展示；热力图可视化适用于空间数据的分析；动态可视化适用于实时数据和复杂数据分析。
大数据可视化技术答案姜枫
大数据可视化技术答案姜枫1、问题:对于层次结构关系的数据，例如公司组织机构关系、家谱等数据，更适合使用哪种图表进行可视化？选项：A:柱状图B:树状图C:网络图D:折线图答案: 【树状图】2、问题:对于微博转发关系，更适合使用哪种图表进行可视化？选项：A:柱状图B:树状图C:网络图D:折线图答案: 【网络图】3、问题:层次结构关系数据是特殊的网络关系数据，因此树状图是特殊的网络图。
选项：A:对B:错答案: 【对】4、问题:网络关系数据可以用多种形式进行可视化，空间填充是其中重要的手段。
选项：A:对B:错答案: 【错】5、问题:网络关系数据可视化中，节点链接图和邻接矩阵是常用的布局方法，二者甚至可以有效融合，共同表达一个复杂的网络图。
选项：A:对B:错答案: 【对】6、问题:树是表达层次关系数据的经典数据结构，其常用的可视化方法包括：选项：A:节点链接图B:空间填充图C:节点链接和空间填充混合图D:这三个都不是答案: 【节点链接图;空间填充图;节点链接和空间填充混合图】7、问题:图是表达网络关系数据的经典数据结构，其常用的可视化方法包括：选项：A:节点链接图B:空间填充图C:邻接矩阵图D:这三个都不对答案: 【节点链接图;邻接矩阵图】8、问题:图可视化中，节点链接图相比于邻接矩阵有哪些优势？选项：A:结点之间的关系更加清晰B:适合于大规模网络数据的布局C:布局比较灵活，参数可以调节D:布局效率高，算法复杂度较低答案: 【结点之间的关系更加清晰;适合于大规模网络数据的布局;布局比较灵活，参数可以调节】见面课：可视化交互1、问题:在一个散点图中，鼠标悬浮在一个圆点上显示出提示窗口 (tooltip)，该操作属于：选项：A:选择（select）B:浏览（explore）C:编码（encode）D:展开（elaborate）答案: 【选择（select）】2、问题:在一个数据表格中、对某一列属性作排序，该操作属于：选项：A:选择（select）B:浏览（explore）C:编码（encode）D:重新配置（reconfigure）答案: 【重新配置（reconfigure）】3、问题:动态查询（dynamic query）相比数据库查询，优点包括：选项：A:能提供实时查询反馈B:展示所查询数据的边界C:支持复杂的查询逻辑D:支持撤回答案: 【能提供实时查询反馈;展示所查询数据的边界;支持撤回】4、问题:鱼眼效果（fisheye）和缩放（zooming）都会扭曲视觉元素。
大数据可视化理论及技术
大数据可视化理论及技术（一）大数据可视分析综述可视分析是大数据分析的重要方法。
大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时，充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势，将人、机的各自强项进行有机融合，借助人机交互式分析方法和交互技术，辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧。
主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发，分析了支持大数据可视分析的基础理论，包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论。
在此基础上，讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络(图)、时空、多维的可视化技术。
同时探讨了支持可视分析的人机交互技术，包括支持可视分析过程的界面隐喻与交互组件、多尺度/多焦点/多侧面交互技术、面向Post-WIMP的自然交互技术。
最后，指出了大数据可视分析领域面临的瓶颈问题与技术挑战。
（二）大数据分析工具大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。
该数据集通常是万亿或EB的大小。
这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。
大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。
在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。
大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
大数据分析的常用工具通常有以下介绍的几种。
4.2.1HadoopHadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
大数据可视化基本原理2018及以后的中文参考文献
一、概述大数据可视化是指通过图表、地图、仪表盘等方式将大规模数据以直观、易懂的形式呈现出来。
随着大数据时代的到来，大数据可视化成为数据分析和决策支持的重要工具。
本文将介绍大数据可视化的基本原理，并列举2018年以后的中文参考文献，帮助读者深入了解这一领域的最新研究进展。
二、大数据可视化的基本原理1.数据采集与清洗：大数据可视化的第一步是收集大规模的数据，并对数据进行清洗和预处理。
只有充分清洗的数据才能准确地用于可视化分析。
2.数据分析与挖掘：在数据清洗的基础上，需要对数据进行分析和挖掘，发现数据背后的规律和趋势。
这些分析结果将成为可视化的基础。
3.可视化设计与呈现：在数据分析的基础上，需要设计合适的可视化图表和工具来呈现数据分析的结果。
这些可视化手段包括折线图、饼状图、柱状图、地图、仪表盘等。
4.交互式可视化：随着科技的发展，交互式可视化成为大数据可视化的新趋势。
用户可以通过交互式界面对数据进行操作和探索，获得更深入的洞察和理解。
5.可视化结果解读与应用：最后一步是对可视化结果进行解读和应用。
有效的大数据可视化结果可以帮助决策者迅速理解数据，做出正确的决策。
三、2018年以后的中文参考文献1.李明等人在2018年发表的《大数据可视化关键技术研究与应用》一文中，阐述了大数据可视化的关键技术和应用案例，为大数据可视化研究提供了新的思路和方法。
2.张红等人在2019年的《基于大数据可视化的航空客流分析与预测》中提出了一种基于大数据可视化的航空客流分析与预测方法，为航空运营提供了新的决策支持。
3.王阳等人在2020年的《大数据可视化在金融风控中的应用研究》中研究了大数据可视化在金融风控中的应用，为金融行业提供了新的数据分析和风险管理方法。
四、结语大数据可视化作为大数据时代的重要工具，正在发挥越来越重要的作用。
通过本文的介绍和列举的中文参考文献，相信读者已经对大数据可视化有了更深入的了解，并可以继续深入研究这一领域的最新进展。
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（13）气泡图
• 气泡图与散点图相似， 不同之处在于：气泡图 允许在图表中额外加入 一个表示大小的变量进 行对比。
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（14）时间类
时间类图表也是应用较为广泛的 图表。一般按周分布。
Ø
每页显示一日信息的叫日历。
Ø
每页显示一个月信息的叫月历
Ø
每页显示全年信息的叫年历。
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（15）漏斗图
漏斗图形如漏斗，一般分层设计， 可以根据各层之间的变化情况进 行分析，发现该层次的问题，予 以改进。
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谢谢！
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• 指标值用指针形式展示， 落在相应的区域中。
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（11）热力图
• 热力图采用特殊高亮的 形式显示出高密度、高 数值等焦点区域，从而 引导阅读者的视觉访问。
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（12）K线图
• K线图形态可分为反转形态、整理形 态及缺口和趋向线等。K线图因其细 腻独到的标画方式而被引入到股市 及期货市场。股市及期货市场中的K 线图的画法包含四个数据，即开盘 价、最高价、最低价、收盘价，所 有的k线都是围绕这四个数据展开， 反映大势的状况和价格信息。
• 散点图将序列显示为一组点。值由 点在图表中的位置表示。
• 类别由图表中的不同标记表示。 • 散点图通常用于比较跨类别的聚合
数据。
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（5）面积图
• 面积图强调数量随时间而变化的程 度，也可用于引起人们对总值趋势 的注意。
• 例如，表示随时间而变化的利润的 数据可以绘制在面积图中以强调总 利润。
• 柱状图(bar chart)，是一种 以长方形的长度为变量的表 达图形的统计报告图。
• 由一系列高度不等的纵向条 纹表示数据分布的情况，用 来比较两个或以上的价值 （不同时间或者不同条件）。
• 只有一个变量。
• 通常利用于较小的数据集分 析。
• 在表征高度时使用柱状图。
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横向条形图
• 一般可以查看关键节点， 例如具有影响力的人物。
• 显示出关系的程度。 • 显示出关系的方向等。
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（9）平行坐标图
• 平行坐标图针对多维或者高元的信 息展示克服传统的笛卡尔直角坐标 系容易耗尽空间、 难以表达三维以 上数据的问题。
• 平行坐标图将高维数据的各个变量 用一系列相互平行的坐标轴表示， 变量值对应轴上位置。
大数据可视化常用图表
李正海
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目录
（1）柱状图 （2）饼图 （3）折线图 （4）散点图 （5）面积图
（6）雷达图 （7）地图 （8）关系图 （9）平行坐标图 （10）仪表盘
（11）热力图 （12）K线图 （13）气泡图 （14）时间类 （15）漏斗图
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(1)柱状图
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堆积面积图
• 堆积图区域不透明。 • 非堆积（基线）图区域透明
（60%），上边线为实线。 • 最好不超过5片区域。
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（6）雷达图
• 雷达图（Radar Chart），又可 称为戴布拉图、蜘蛛网图 （Spider Chart），将多项指标画 在一个圆形的图标上，从而了解 指标情况及变动情况。
6
(2)饼图
• 饼图只有一个数据序 列。
• 首先表现的是序列与 总体的关系，然后才 是序列之间的对比。
• 要绘制的数值没有负 值、要绘制的数值几 乎没有零值。
• 类别数目无限制
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饼图的应用建议
• 饼图一边建议进行排序。 • 饼图的颜色一般建议有一定规
律，例如渐变色。
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复合饼图
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（3）折线图
• 折线图可以显示随时间（根据 常用比例设置）而变化的连续 数据，因此非常适用于显示在 相等时间间隔下数据的趋势。
• 在折线图中，类别数据沿水平 轴均匀分布，所有值数据沿垂 直轴均匀分布。
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（4）散点图
• 用两组数据构成多个坐标点，考察 坐标点的分布，判断两变量之间是 否存在某种关联或总结坐标点的分 布模式。
• 一般雷达图示为多维度的。 • 指标一般不建议超过8个。 • 也可以采用一组雷达图显示信息。
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（7）地图
• 地图基于数据的地理信息， 通常有区域性以及位置性 两种。
• 地图的使用中往往根据地 域的级别进行划分，从而 实现钻取功能。
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（8）关系图
• 关系图显示出节点与节点 之间的连接关系。
• 可以理解为柱状图的旋转了 90度。
• 但是例如表征长度时一般用 横向条形图。
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直方图
• 直方图是一种统计图形。 • 需要注意的是，直方图和柱状
图之间的差别在于长方形之间 没有空隙。
20Байду номын сангаас8-7-23
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多维度条形图
• 簇状条形图 • 堆积条形图 • 百分比堆积条形图
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• 为了反映变化趋势和各个变量间相 互关系，往往将描述不同变量的各 点连接成折线。所以平行坐标图的 实质是将m维欧式空间的一个点 Xi(xi1,xi2,...,xim) 映射到二维平面 上的一条曲线。
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（10）仪表盘
• 仪表盘一般与钟表类似有 圆形基础信息。
• 根据数据的性质划分出不 同颜色。