大数据可视化技术PPT课件
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大数据数据可视化展示系统PPT
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大数据云计算
汇报人：XXX
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引爆大数据时代
我准备好了！
大数据云计算
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第9章 数据可视化技术 大数据基础PPT课件
由于SPSS for Windows可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，易学、易用， 已推广到多种各种操作系统的计算机上，它与SAS、BMDP并称为国际上最有 影响的三大统计分析软件。
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。
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。
大数据可视化技术ppt课件
10
网络数据可视化
网络关联关系是大数据中最常见的关系,例如互联网与社交网络.层 次结构数据也属于网络信息的一种特殊情况.基于网络节点和连接 的拓扑关系,直观地展示网络中潜在的模式关系,例如节点或边聚集 性,是网络可视化的主要内容之一.对于具有海量节点和边的大规模 网络,如何在有限的屏幕空间中进行可视化,将是大数据时代面临的 难点和重点.除了对静态的网络拓扑关系进行可视化,大数据相关的 网络往往具有动态演化性,因此,如何对动态网络的特征进行可视化, 也是不可或缺的研究内容。
11
经典的基于节点和边的可视化,是图可视化的主要形式.图中主要展示了具有层次特征的 图可视化的典型技术,例如H 状树H-Tree、圆锥树Cone Tree、气球图Balloon View、放射 图Radial Graph、三维放射图3D Radial、双曲树Hyperbolic Tree 等.对于具有层次特征的 图,空间填充法也是常采用的可视化方法,例如树图技术Treemaps及其改进技术
12
基于矩形填充、Voronoi 图填充、嵌套圆填充的树可视化技术，Gou 等人综合集成了上述 多种图可视化技术,提出了TreeNetViz，综合了放射图、基于空间填充法的树可视化技术.这 些图可视化方法技术的特点是直观表达了图节点之间的关系。
13
大规模网络中,随着海量节点和边的数目不断增多,例如规模达到百万以上时,可视 化界面中会出现节点和边大量聚集、重叠和覆盖问题,使得分析者难以辨识可视 化效果.图简化(graph simplification)方法是处理此类大规模图可视化的主要手段: • 一类简化是对边进行聚集处理,例如基于边捆绑(edge bundling)的方法,使得复杂 网络可视化效果更为清晰,图10 展示了3 种基于边捆绑的大规模密集图可视化技 术.此外,Ersoy 等人还提出了基于骨架的图可视化技术,主要方法是根据边的分布规 律计算出骨架,然后再基于骨架对边进行捆绑; • 另一类简化是通过层次聚类与多尺度交互,将大规模图转化为层次化树结构,并 通过多尺度交互来对不同层次的图进行可视化.例如,图11 所示的ASK-Graphview能 够对具有1 600 万条边的图进行分层可视化.
网络数据可视化
网络关联关系是大数据中最常见的关系,例如互联网与社交网络.层 次结构数据也属于网络信息的一种特殊情况.基于网络节点和连接 的拓扑关系,直观地展示网络中潜在的模式关系,例如节点或边聚集 性,是网络可视化的主要内容之一.对于具有海量节点和边的大规模 网络,如何在有限的屏幕空间中进行可视化,将是大数据时代面临的 难点和重点.除了对静态的网络拓扑关系进行可视化,大数据相关的 网络往往具有动态演化性,因此,如何对动态网络的特征进行可视化, 也是不可或缺的研究内容。
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经典的基于节点和边的可视化,是图可视化的主要形式.图中主要展示了具有层次特征的 图可视化的典型技术,例如H 状树H-Tree、圆锥树Cone Tree、气球图Balloon View、放射 图Radial Graph、三维放射图3D Radial、双曲树Hyperbolic Tree 等.对于具有层次特征的 图,空间填充法也是常采用的可视化方法,例如树图技术Treemaps及其改进技术
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基于矩形填充、Voronoi 图填充、嵌套圆填充的树可视化技术，Gou 等人综合集成了上述 多种图可视化技术,提出了TreeNetViz，综合了放射图、基于空间填充法的树可视化技术.这 些图可视化方法技术的特点是直观表达了图节点之间的关系。
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大规模网络中,随着海量节点和边的数目不断增多,例如规模达到百万以上时,可视 化界面中会出现节点和边大量聚集、重叠和覆盖问题,使得分析者难以辨识可视 化效果.图简化(graph simplification)方法是处理此类大规模图可视化的主要手段: • 一类简化是对边进行聚集处理,例如基于边捆绑(edge bundling)的方法,使得复杂 网络可视化效果更为清晰,图10 展示了3 种基于边捆绑的大规模密集图可视化技 术.此外,Ersoy 等人还提出了基于骨架的图可视化技术,主要方法是根据边的分布规 律计算出骨架,然后再基于骨架对边进行捆绑; • 另一类简化是通过层次聚类与多尺度交互,将大规模图转化为层次化树结构,并 通过多尺度交互来对不同层次的图进行可视化.例如,图11 所示的ASK-Graphview能 够对具有1 600 万条边的图进行分层可视化.
2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
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PPT第4章 数据可视化的常用方法
4.2.3 折线图
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。
8 of 46
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。
24 of 46
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
25 of 46
4.5 可视化方法的选择
第四章 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
2024年度大数据可视化培训课件
创意与灵感
了解优秀的数据可视化案例，激发创意与灵感，提升设计 水平。
2024/2/2
27
06 大数据可视化案例分析
2024/2/2
28
企业经营数据分析案例
销售收入与销售成本分析
通过可视化展示企业销售收入与销售成本的 变化趋势，帮助企业了解市场动态，优化销 售策略。
2024/2/2
库存管理与优化
利用大数据可视化技术，实时监控库存情况，预测 未来需求，实现库存优化和减少资金占用。
大数据可视化培训课件
2024/2/2
1
目录
2024/2/2
• 大数据可视化概述 • 数据处理与准备 • 可视化图表类型及选择 • 可视化工具与技术应用 • 可视化设计原则与技巧 • 大数据可视化案例分析 • 总结与展望
2
01 大数据可视化概述
2024/2/2
3
大数据与可视化关系
大数据特征
大数据具有海量、多样、快速、 价值等特征，难以直接理解和分
2024/2/2
图表类型
Excel提供了多种图表类 型，如柱形图、折线图 、饼图等，用户可以根 据数据类型和展示需求 选择合适的图表。
数据透视表
数据透视表是一种强大 的数据汇总、分析和可 视化工具，可以帮助用 户快速生成各种报表和 图表。
19
Tableau软件操作演示
2024/2/2
数据连接
Tableau支持多种数据源连接，包括Excel、CSV、数据库等，用 户可以方便地导入和整合数据。
利用大数据可视化技术，展示学生学习情 况、教育资源分布等，为教育领域提供数 据支持。
能源环保领域
智慧城市领域
可视化展示能源消耗、环境污染等数据， 为能源环保领域提供数据监测和决策支持 。
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
(2024年)大数据ppt课件
• 智慧城市：大数据在智慧城市领域的应用主要包括交通管理、环境监测、公共 安全等方面。通过对城市运行数据的挖掘和分析，政府可以更加准确地掌握城 市运行状况、预测未来发展趋势、制定科学合理的城市规划和管理策略等。
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
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隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全
大数据可视化之数据可视化过程介绍课件
挖掘数据背后的信息
04
可视化设计：介绍数据可视化的设计
05
效果展示：展示数据可视化的最终效
过程，包括图表选择、布局设计等
果，分析其优缺点和改进空间
数据可视化过程解析
数据采集：从各种来源收集数据，包括数据库、 API、文件等
数据清洗：对数据进行清洗，包括缺失值处理、异 常值处理、重复值处理等
数据预处理：对数据进行预处理，包括数据标准化、 数据归一化、数据离散化等
数据可视化：将处理后的数据通过图表、地图、仪 表盘等方式进行可视化展示，以便于理解和分析。
案例效果与启示
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
案例效果：通过 可视化展示，让 数据更加直观易 懂
启示1：选择合 适的可视化工具 和技术，提高数 据展示效果
启示2：根据数 据特点和需求， 设计合适的可视 化方案
数据可视化的目 的：清晰、直观
地展示数据
数据可视化的过 程：数据采集、 数据处理、数据
可视化
数据可视化的工 具：Excel、 Tableau、 Power BI等
数据可视化的呈 现方式：图表、 地图、仪表盘等
数据可视化工具
常用数据可视化工具
Ta b l e a u ： 商 业 智 能和数据可视化 工具，操作简单， 功能强大
启示3：注重数 据可视化的交互 性和用户体验， 提高数据理解和 分析效率
02
交互式数据可视 化：数据可视化 将更加注重与用 户的交互，提供 更加直观、易用
的操作界面。
03
跨平台数据可视 化：数据可视化 将更加适应各种 平台，如移动设 备、网页等，满 足不同用户的需
求。
04
数据可视化 PPT课件
可接入ERP、CRM以及各类业务底层软件，通过 重构整合的决策界面，最大化激活企业用户数据，对数 据进行交互设计后的形象化表达，令您的复杂业务流程 更直观。同时，可实时刷新数据内容，供您随时掌握业 务动态信息。
360度全景三维监控
商业智能管理：提高决策效率，精准营销 商业智能管理领域应用为决策者提供实时的动态决策依据，是一个实现数据的浏览和分析等操作的可视化、交互式的应
用，对于决策人获取决策依据、进行科学的数据分析、辅助决策人员进行科学决策，对于提升组织决策的判断力、整合 优化企业信息资源和服务、提高决策人员的工作效率、精准营销等具有显著的意义。
智能可视化
XX数据可视化 凭借强大的数据前端呈现能力充分发挥大数据应用价值
产品名称：XX智能可视化平台 通过数据挖掘，从各个系统、各个设备接入，实时动态采集相关数据，并按管理者需求重新梳理界面，提供各种
3D化、虚拟化、可视化视图，使业务运营人员到决策领导能够更便捷的看到某一管理主题的系统全貌；使各级管 理者和领导更能一目了然、纵览全局、综合决策，统一指挥管理。 XX智能可视化平台的优势：具有强大的数据前端呈现能力 商业领域表现：可将复杂的业务数据进行重新的创意设计，使数据表现更加直观，适合各级人员及时了解业务运营 状况，便于全员实时业务协同，通过交互智能手段实现线下数字化营销。 政务领域表现：实现政务公开、透明，直观展现复杂业务流程，有利于群众监督，可接驳政府各类内、外网系统， 通过智能实时的科技手段主动服务、便民利民。
智能可视化
XX智能可视化
客户为什么要用我们的数据可视化产品？关键点
客户需要信息化建设，需要高新科技类产品。 客户有多系统需要做整合呈现。 客户的产品或业绩视化
我们的产品能给客户带来什么？ 综合管理平台 指挥中心、调度中心 数据类成果展示平台
360度全景三维监控
商业智能管理：提高决策效率，精准营销 商业智能管理领域应用为决策者提供实时的动态决策依据，是一个实现数据的浏览和分析等操作的可视化、交互式的应
用，对于决策人获取决策依据、进行科学的数据分析、辅助决策人员进行科学决策，对于提升组织决策的判断力、整合 优化企业信息资源和服务、提高决策人员的工作效率、精准营销等具有显著的意义。
智能可视化
XX数据可视化 凭借强大的数据前端呈现能力充分发挥大数据应用价值
产品名称：XX智能可视化平台 通过数据挖掘，从各个系统、各个设备接入，实时动态采集相关数据，并按管理者需求重新梳理界面，提供各种
3D化、虚拟化、可视化视图，使业务运营人员到决策领导能够更便捷的看到某一管理主题的系统全貌；使各级管 理者和领导更能一目了然、纵览全局、综合决策，统一指挥管理。 XX智能可视化平台的优势：具有强大的数据前端呈现能力 商业领域表现：可将复杂的业务数据进行重新的创意设计，使数据表现更加直观，适合各级人员及时了解业务运营 状况，便于全员实时业务协同，通过交互智能手段实现线下数字化营销。 政务领域表现：实现政务公开、透明，直观展现复杂业务流程，有利于群众监督，可接驳政府各类内、外网系统， 通过智能实时的科技手段主动服务、便民利民。
智能可视化
XX智能可视化
客户为什么要用我们的数据可视化产品？关键点
客户需要信息化建设，需要高新科技类产品。 客户有多系统需要做整合呈现。 客户的产品或业绩视化
我们的产品能给客户带来什么？ 综合管理平台 指挥中心、调度中心 数据类成果展示平台
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大数据可视分析是指在大数据自动分析挖掘方法的同时,利用支持信息可视化的用户 界面以及支持分析过程的人机交互方式与技术,有效融合计算机的计算能力和人的认 知能力,以获得对于大规模复杂数据集的洞察力(insight).
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信息可视化可以理解为编码(encoding)和解码(decoding)两个映射过程[31]:编码是将数据映 射为可视化图形的视觉元素如形状、位置、颜色、文字、符号等;解码则是对视觉元素的 解析,包括感知和认知两部分. 一个好的可视化编码需同时具备两个特征:效率和准确性.效率指的是能够瞬间感知到大量 信息,准确性则指的是解码所获得的原始真实信息.
大数据可视化
张磊 2015.7.28.Fra bibliotek可视化分支
• 一幅图胜过千言万语.人类从外界获得的信 息约有80%以上来自于视觉系统,当大数据 以直观的可视化的图形形式展示在分析者 面前时,分析者往往能够一眼洞悉数据背后 隐藏的信息并转化知识以及智慧。
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将196 个国家的35 万个网站数据整合起来,并根据200 多万个网站链接将这些星球通过关 系链联系起来,每一个星球的大小根据其网站流量来决定,而星球之间的距离远近则根据 链接出现的频率、强度和用户跳转时创建的链接。
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时空数据可视化
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多维数据可视化
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文本可视化
• 文本信息是大数据时代非结构化数据类型 的典型代表,是互联网中最主要的信息类型, 也是物联网各种传感器采集后生成的主要 信息类型,人们日常工作和生活中接触最多 的电子文档也是以文本形式存在.文本可视 化的意义在于,能够将文本中蕴含的语义特 征(例如词频与重要度、逻辑结构、主题聚 类、动态演化规律等)直观地展示出来.
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ThemeRiver用河流作为隐喻,河流从左至右的流淌代表时间序列,将文本中的主题按照 不同的颜色的色带表示,主题的频度以色带的宽窄表示.基于河流隐喻,研究者又提出了 TextFlow,进一步展示了主题的合并和分支关系以及演变. 其中将新闻进行了聚类,并以 气泡的形式展示出来.
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社会媒体舆情分析是大数据典型应用之一,在对文本本身语义特征进行展示的同时,通常需 要结合文本的空间、时间属性形成综合的可视化界面.
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基于矩形填充、Voronoi 图填充、嵌套圆填充的树可视化技术，Gou 等人综合集成了上述 多种图可视化技术,提出了TreeNetViz，综合了放射图、基于空间填充法的树可视化技术.这 些图可视化方法技术的特点是直观表达了图节点之间的关系。
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大规模网络中,随着海量节点和边的数目不断 增多,例如规模达到百万以上时,可视化界面中 会出现节点和边大量聚集、重叠和覆盖问题, 使得分析者难以辨识可视化效果.图简化 (graph simplification)方法是处理此类大规模图 可视化的主要手段:
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网络数据可视化
网络关联关系是大数据中最常见的关系,例如 互联网与社交网络.层次结构数据也属于网络 信息的一种特殊情况.基于网络节点和连接的 拓扑关系,直观地展示网络中潜在的模式关系, 例如节点或边聚集性,是网络可视化的主要内 容之一.对于具有海量节点和边的大规模网络,
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经典的基于节点和边的可视化,是图可视化的主要形式.图中主要展示了具有层次特征的 图可视化的典型技术,例如H 状树H-Tree、圆锥树Cone Tree、气球图Balloon View、放射 图Radial Graph、三维放射图3D Radial、双曲树Hyperbolic Tree 等.对于具有层次特征的 图,空间填充法也是常采用的可视化方法,例如树图技术Treemaps及其改进技术
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典型的文本可视化技术是标签云，将关键词根据词频或其他规则进行排序,按照一定规 律进行布局排列,用大小、颜色、字体等图形属性对关键词进行可视化
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DAViewer将文本的叙述结构语义以树的形式进行可视化, 同时展现了相似度统计、 修辞结构、以及相应的文本内容;DocuBurst以放射状层次圆环的形式展示文本结 构.基于主题的文本聚类是文本数据挖掘的重要研究内容,为了可视化展示文本聚类 效果,通常将一维的文本信息投射到二维空间中,以便于对聚类中的关系予以展示.
大数据可视分析是指在大数据自动分析挖掘方法的同时,利用支持信息可视化的用户 界面以及支持分析过程的人机交互方式与技术,有效融合计算机的计算能力和人的认 知能力,以获得对于大规模复杂数据集的洞察力(insight).
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信息可视化可以理解为编码(encoding)和解码(decoding)两个映射过程[31]:编码是将数据映 射为可视化图形的视觉元素如形状、位置、颜色、文字、符号等;解码则是对视觉元素的 解析,包括感知和认知两部分. 一个好的可视化编码需同时具备两个特征:效率和准确性.效率指的是能够瞬间感知到大量 信息,准确性则指的是解码所获得的原始真实信息.
大数据可视化
张磊 2015.7.28.Fra bibliotek可视化分支
• 一幅图胜过千言万语.人类从外界获得的信 息约有80%以上来自于视觉系统,当大数据 以直观的可视化的图形形式展示在分析者 面前时,分析者往往能够一眼洞悉数据背后 隐藏的信息并转化知识以及智慧。
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将196 个国家的35 万个网站数据整合起来,并根据200 多万个网站链接将这些星球通过关 系链联系起来,每一个星球的大小根据其网站流量来决定,而星球之间的距离远近则根据 链接出现的频率、强度和用户跳转时创建的链接。
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时空数据可视化
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多维数据可视化
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文本可视化
• 文本信息是大数据时代非结构化数据类型 的典型代表,是互联网中最主要的信息类型, 也是物联网各种传感器采集后生成的主要 信息类型,人们日常工作和生活中接触最多 的电子文档也是以文本形式存在.文本可视 化的意义在于,能够将文本中蕴含的语义特 征(例如词频与重要度、逻辑结构、主题聚 类、动态演化规律等)直观地展示出来.
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ThemeRiver用河流作为隐喻,河流从左至右的流淌代表时间序列,将文本中的主题按照 不同的颜色的色带表示,主题的频度以色带的宽窄表示.基于河流隐喻,研究者又提出了 TextFlow,进一步展示了主题的合并和分支关系以及演变. 其中将新闻进行了聚类,并以 气泡的形式展示出来.
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社会媒体舆情分析是大数据典型应用之一,在对文本本身语义特征进行展示的同时,通常需 要结合文本的空间、时间属性形成综合的可视化界面.
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基于矩形填充、Voronoi 图填充、嵌套圆填充的树可视化技术，Gou 等人综合集成了上述 多种图可视化技术,提出了TreeNetViz，综合了放射图、基于空间填充法的树可视化技术.这 些图可视化方法技术的特点是直观表达了图节点之间的关系。
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大规模网络中,随着海量节点和边的数目不断 增多,例如规模达到百万以上时,可视化界面中 会出现节点和边大量聚集、重叠和覆盖问题, 使得分析者难以辨识可视化效果.图简化 (graph simplification)方法是处理此类大规模图 可视化的主要手段:
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网络数据可视化
网络关联关系是大数据中最常见的关系,例如 互联网与社交网络.层次结构数据也属于网络 信息的一种特殊情况.基于网络节点和连接的 拓扑关系,直观地展示网络中潜在的模式关系, 例如节点或边聚集性,是网络可视化的主要内 容之一.对于具有海量节点和边的大规模网络,
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经典的基于节点和边的可视化,是图可视化的主要形式.图中主要展示了具有层次特征的 图可视化的典型技术,例如H 状树H-Tree、圆锥树Cone Tree、气球图Balloon View、放射 图Radial Graph、三维放射图3D Radial、双曲树Hyperbolic Tree 等.对于具有层次特征的 图,空间填充法也是常采用的可视化方法,例如树图技术Treemaps及其改进技术
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典型的文本可视化技术是标签云，将关键词根据词频或其他规则进行排序,按照一定规 律进行布局排列,用大小、颜色、字体等图形属性对关键词进行可视化
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DAViewer将文本的叙述结构语义以树的形式进行可视化, 同时展现了相似度统计、 修辞结构、以及相应的文本内容;DocuBurst以放射状层次圆环的形式展示文本结 构.基于主题的文本聚类是文本数据挖掘的重要研究内容,为了可视化展示文本聚类 效果,通常将一维的文本信息投射到二维空间中,以便于对聚类中的关系予以展示.