大数据可视化PPT第6章 可视化交互
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《数据可视化》课件
Slide 8
如何选择最适合自己的数据可视化图表类 型？
数据类型
根据数据的类型，选择合适 的图表类型，如柱状图适用 于比较不同类别的数据。
目标和信息
根据展示的目标和需要传达 的信息，选择能够清晰、有 效地展示数据的图表类型。
受众和场景
考虑观众的背景和对图表的 理解水平，选择能够适应受 众和场景的图表类型。
Python
Python具有强大的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，适用于复杂的数据处理和可视化需求。
Tableau
Tableau是一个专业的数据可视化工具，提供了丰富的可视化选项和交互功能，适用于各种类型的 数据分析和展示。
Slide 4
如何选择最适合自己的数据可视化工 具？
如何使用Tab le au 进行数据可视化？
1
导入数据
在Tableau中导入需要可视化的数据，支持多种数据格式和数据源。
2
选择可视化选项
在Tableau的可视化界面中选择合适的可视化选项，如条形图、散点图、地理图等。
3
加筛选器、工具提示等，使图表更具有交互性和可共享性。
1 确定需求
首先要明确自己的数据可视化需求和目标，然后选择一个工具，能够满足这些需求。
2 考虑技能和经验
考虑自己的技能和经验水平，选择一个适合自己的工具，能够快速上手和运用。
3 研究和比较
研究和比较不同的数据可视化工具，了解它们的特点、优势和劣势，选择最合适的一个。
Slide 5
如何使用Excel制作基本的图表？
2 加强沟通和决策
通过使用数据可视化工具，可以更好地向他人沟通分析结果，提高决策的准确性和效率。
3 发现潜在的模式和趋势
《大数据时代的交互式数据可视化实战课件》
《大数据时代的交互式数 据可视化实战课件》
在这个课件中，我们将探讨大数据时代的交互式数据可视化。了解交互式数 据可视化的定义、重要性以及常用工具和技术，通过案例分析和原则技巧， 解决数据可据正成为各行业关注的焦点。了解大数据的基本 概念、特点和应用领域。
探讨数据可视化面临的挑战，如数据量过大、数据质量不高等，并提供相应的解决方案和建议。
总结和展望
总结本课件的主要内容，展望交互式数据可视化在未来的发展趋势和应用前景。
案例分析: 交互式数据可视化 的应用
以实际案例为例，展示交互式数据可视化在不同领域的应用，如金融、医疗、 市场营销等，并分析其效果和影响。
设计交互式数据可视化的原则 和技巧
分享设计交互式数据可视化的原则和技巧，包括数据清洗、选择合适的可视 化形式、色彩搭配和交互设计等方面的注意事项。
数据可视化的挑战和解决方案
交互式数据可视化的定义和重要性
交互式数据可视化是指通过用户与数据的交互方式，将复杂的数据信息转化为直观、易于理解的可视化 图表。探讨交互式数据可视化的重要性和优势。
常用的交互式数据可视化工具 和技术
介绍常用的交互式数据可视化工具和技术，如Tableau、D3.js等，以及它们 的特点和适用场景。
在这个课件中，我们将探讨大数据时代的交互式数据可视化。了解交互式数 据可视化的定义、重要性以及常用工具和技术，通过案例分析和原则技巧， 解决数据可据正成为各行业关注的焦点。了解大数据的基本 概念、特点和应用领域。
探讨数据可视化面临的挑战，如数据量过大、数据质量不高等，并提供相应的解决方案和建议。
总结和展望
总结本课件的主要内容，展望交互式数据可视化在未来的发展趋势和应用前景。
案例分析: 交互式数据可视化 的应用
以实际案例为例，展示交互式数据可视化在不同领域的应用，如金融、医疗、 市场营销等，并分析其效果和影响。
设计交互式数据可视化的原则 和技巧
分享设计交互式数据可视化的原则和技巧，包括数据清洗、选择合适的可视 化形式、色彩搭配和交互设计等方面的注意事项。
数据可视化的挑战和解决方案
交互式数据可视化的定义和重要性
交互式数据可视化是指通过用户与数据的交互方式，将复杂的数据信息转化为直观、易于理解的可视化 图表。探讨交互式数据可视化的重要性和优势。
常用的交互式数据可视化工具 和技术
介绍常用的交互式数据可视化工具和技术，如Tableau、D3.js等，以及它们 的特点和适用场景。
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.
可视化交互
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6.3可视化交互模型
第6章 可视化交互
交互式信息可视化的用户界面模型
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6.3可视化交互模型
第6章 可视化交互
•IIVM 组成元素包括领域信息模型、可视化表征模型、任务模型、用户模型、对话 模型等，其中:
领域信息模型(IM)由领域信息概念实体集合组成。每个信息概念实体作为一 个
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6.2可视化交互空间
6.2.2 可视化交互空间分析
第6章 可视化交互
交互式可视化空间分析框架
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6.2可视化交互空间
可视化 交互空
间
连接数据源 选择空间分析实体
第6章 可视化交互
对对象进行操作 对对象进行探索和确认分析
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6.2可视化交互空间
第6章 可视化交互
第6章 可视化交互
6.1 可视化交互方法分类 6.2 可视化交互空间 6.3可视化交互模型 6.4 交互硬件与软件 习题
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
平移+缩放技术
五
动态过滤技术
大
概览+细节技术
技
术
焦点+上下文技术
多视图关联协调技术
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6.1 可视化交互方法分类
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6.2可视化交互空间
第6章 可视化交互
6.2.1 可视化交互空间查询
从信息表达的角度来看，交互可视化空间查询是通过可视化手段，在可视化界面 上 集中展示空间查询的要素及相互关系。用户通过对界面要素的选取、配置及 调整等交互 操作，实现空间实体和属性信息的快速检索。可视化交互界面主要 查询以下要素： (1)空间关系:空间实体间的各种关联关系，如拓扑、距离、方位和顺序等关系 (2)空间分布:空间对象间的位置分布及分布模式等 (3)空间查询:通过布尔元运算符将可视化空间查询逻辑表达式连接，组成结构化 查询语句(SQL)或面向空间数据的扩展结构化语言 (4)空间查询结果:可视化交互查询结果有多种形式，按照查询的方式可分成 3 种:
六章空间数据可视化及制图ppt课件
想象性是VR与设计者并行操作，为发挥它们的创造性而设计的 这极大地依赖于人类的想象力，。
沉浸感即投入感，其目的是力图使用户在计算机所创建的三维 虚拟环境中处于一种全身心投入的感觉状态，有身临其境的感觉， 即所谓“沉浸感”。
14
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
2、空间信息可视化
可视化能迅速、形象地表示空间信息，空间信息离不开可 视化。
因此，科学计算可视化之后，地学专家对可视化在地学 中的地位和作用进行了许多研究，提出了地图可视化、地 理可视化、GIS可视化、地学多维图解、地理信息的多维 可视化、虚拟地理环境等概念。
4
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
3）统计图表 统计图表用以表示非空间信息。 统计图与地图综合使用，形成以统计符号表示的专题图。
4）其它
17
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
二、GIS和计算机制图
GIS的发展从计算机制图和地籍管理起步。至今，制 图还是GIS的重要功能之一。 计算机制图的发展孕育了GIS的诞生，而GIS的发展又 促进了计算机制图的进一步发展。
6
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
4、空间信息可视化的应用
空间位置的表示 如表达空间物体的分布； 空间分析的可视化描述，如缓冲区 动态制图，如动态仿真图； 空间信息的可视化查询，实现对空间信息的
沉浸感即投入感，其目的是力图使用户在计算机所创建的三维 虚拟环境中处于一种全身心投入的感觉状态，有身临其境的感觉， 即所谓“沉浸感”。
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火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
2、空间信息可视化
可视化能迅速、形象地表示空间信息，空间信息离不开可 视化。
因此，科学计算可视化之后，地学专家对可视化在地学 中的地位和作用进行了许多研究，提出了地图可视化、地 理可视化、GIS可视化、地学多维图解、地理信息的多维 可视化、虚拟地理环境等概念。
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火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
3）统计图表 统计图表用以表示非空间信息。 统计图与地图综合使用，形成以统计符号表示的专题图。
4）其它
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火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
二、GIS和计算机制图
GIS的发展从计算机制图和地籍管理起步。至今，制 图还是GIS的重要功能之一。 计算机制图的发展孕育了GIS的诞生，而GIS的发展又 促进了计算机制图的进一步发展。
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火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
4、空间信息可视化的应用
空间位置的表示 如表达空间物体的分布； 空间分析的可视化描述，如缓冲区 动态制图，如动态仿真图； 空间信息的可视化查询，实现对空间信息的
第6章大数据可视化
➢单一数据可视化
在展现数据的时候，有时我们只需要突出一个最重要的数据。 我们需要直接将这个数据放大或通过简单的颜色对比反映数据。。
单一数据展示
6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢对比型数据的展示
在对比型数据表示过程中，一般通用的图表就是条形图或 柱形图，长长短短一目了然。
对比型数据展示
6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢ 6.3 大数据可视化实验分析
6.1 大数据可视化分类
➢ 数据可视化是关于图形或图形格式的数据展示，它 能够帮助人们快速地理解数据。
➢ 其目的是利用计算机自动分析能力，挖掘人对可视 化信息的认知能力优势，洞悉套数背后的信息、知 识与智慧。
一幅图画最伟大的价值莫过于它能够使我们实 际看到的比我们期望看到的内容丰富得多！
第6章 大数据可视化
本章内容
➢ 6.1 数据可视化分类
➢ 6.1.1 结构可视化 ➢ 6.1.2 功能可视化 ➢ 6.1.3 关联关系可视化 ➢ 6.1.4 趋势可视化
➢ 6.2 可视化表现形式
➢ 6.2.1 二维可视化形式 ➢ 6.2.2 三维可视化形式 ➢ 6.2.3 仪表盘 ➢ 6.2.4 定制可视化形式 ➢ 6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢ 6.2.1 二维可视化形式 ➢ 6.2.2 三维可视化形式 ➢ 6.2.3 仪表盘 ➢ 6.2.4 定制可视化形式 ➢ 6.2.5 大数据可视化方式的选择
6.2.1二维可视化形式
二维可视化的表现形式以平面的形式表达数据之间的 关联。主要包括2D区域图、时间序列图、网络图等。
二维可视化－2D区域图
生物蛋白质结构图 iPhone信息图
6.1.3 关联关系可视化
关联关系可视化在很大程度上都是反映数据之间的关 联关系，比如层级关系、对比关系之类的社交图谱。
在展现数据的时候，有时我们只需要突出一个最重要的数据。 我们需要直接将这个数据放大或通过简单的颜色对比反映数据。。
单一数据展示
6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢对比型数据的展示
在对比型数据表示过程中，一般通用的图表就是条形图或 柱形图，长长短短一目了然。
对比型数据展示
6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢ 6.3 大数据可视化实验分析
6.1 大数据可视化分类
➢ 数据可视化是关于图形或图形格式的数据展示，它 能够帮助人们快速地理解数据。
➢ 其目的是利用计算机自动分析能力，挖掘人对可视 化信息的认知能力优势，洞悉套数背后的信息、知 识与智慧。
一幅图画最伟大的价值莫过于它能够使我们实 际看到的比我们期望看到的内容丰富得多！
第6章 大数据可视化
本章内容
➢ 6.1 数据可视化分类
➢ 6.1.1 结构可视化 ➢ 6.1.2 功能可视化 ➢ 6.1.3 关联关系可视化 ➢ 6.1.4 趋势可视化
➢ 6.2 可视化表现形式
➢ 6.2.1 二维可视化形式 ➢ 6.2.2 三维可视化形式 ➢ 6.2.3 仪表盘 ➢ 6.2.4 定制可视化形式 ➢ 6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢ 6.2.1 二维可视化形式 ➢ 6.2.2 三维可视化形式 ➢ 6.2.3 仪表盘 ➢ 6.2.4 定制可视化形式 ➢ 6.2.5 大数据可视化方式的选择
6.2.1二维可视化形式
二维可视化的表现形式以平面的形式表达数据之间的 关联。主要包括2D区域图、时间序列图、网络图等。
二维可视化－2D区域图
生物蛋白质结构图 iPhone信息图
6.1.3 关联关系可视化
关联关系可视化在很大程度上都是反映数据之间的关 联关系，比如层级关系、对比关系之类的社交图谱。
第6课数据可视化(共10张PPT)
数据可视化是指以图像，动画等形式展示数据和诠释数据之间的关系，按照数据分析的不同目的，数据可视化的呈现也是不一样的
主要存在的问题
数据可视化典型案例
第六课 数据可视化
智能导购推荐
交通拥堵情况实时监测
图像识别比对
其他应用
假期旅游城市热度排行
全球新冠疫情统计
全球新冠疫情实施统计
新增新冠疫情人数
总新冠疫情确诊人数
全球新冠疫情形式分析
统计数据
全球新冠疫情确诊人数图
全球新冠疫情分析图
全球新冠疫情确诊新增人数
可视化数据图
饼状图
可视化数据图
动态热力图
主要存在的问题
数据可视化典型案例
第六课 数据可视化
智能导购推荐
交通拥堵情况实时监测
图像识别比对
其他应用
假期旅游城市热度排行
全球新冠疫情统计
全球新冠疫情实施统计
新增新冠疫情人数
总新冠疫情确诊人数
全球新冠疫情形式分析
统计数据
全球新冠疫情确诊人数图
全球新冠疫情分析图
全球新冠疫情确诊新增人数
可视化数据图
饼状图
可视化数据图
动态热力图
大数据可视化PPT第6章 可视化交互
•概览指不需要做任何操作，在一个视图上可以集中显示 所有的对象
•细节是突出 用户需要的重点部分进行展示
•概览+细节的用户交互模式指既显示全局概览，又将细 节部分在相邻视图上或者本视图的侧面进行展示，其好 处在于非常符合用户探索数据的 行为方式
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
•使用动态过滤的用户界面称为动态 过滤用户界面，通过可视化的信息呈 现，并且基 于直接操纵原理提供用 户动态交互控制，可以更加高效地探 索、理解大规模的数据空间。
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
03
概览+细节技术
•概览+细节(Overview+Detail)的基本思想是在资源有限 的条件下同时显示整体与细节
•模型是视图的集合，包括一组可视结构和视图关联集合。视图定义了视图中的 信息 侧面和可视结构。 • •模型包括:直接操纵类任务控制集合、间接操纵类任务控制集合，这两类交互控 制 集合由对应的交互控制组成。
16 of 37
6.3可视化交互模型
第6章 可视化交互
6.3.3 交互式可视化的关联规则挖掘模型
6 of 37
6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
05
多视图关联协调技术
•用户在对某一个目标信息概念实体进行可视化分析时， 往往需 要将该概念实体看作一个信息多面体，将目标信 息概念实体分解为具有关联的多个信息侧面(Facet)，每 个信息侧面表示与目标信息概念实体相关的不同的信息 或目标信息概 念实体的不同方面，每个信息侧面通过一 种可视化技术呈现于一个视图中，通过多个具 有语义关 联的视图，为目标概念实体的分析提供具有语义关联的 多角度支持，此种技术称为多视图关联协调技术，使用 此种技术的用户界面称为关联多视图用户界面，能够改 善用户对可视化信息的认知。 •Visage 是一个支持多视图关联协调的信息可视化系统
•细节是突出 用户需要的重点部分进行展示
•概览+细节的用户交互模式指既显示全局概览，又将细 节部分在相邻视图上或者本视图的侧面进行展示，其好 处在于非常符合用户探索数据的 行为方式
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
•使用动态过滤的用户界面称为动态 过滤用户界面，通过可视化的信息呈 现，并且基 于直接操纵原理提供用 户动态交互控制，可以更加高效地探 索、理解大规模的数据空间。
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
03
概览+细节技术
•概览+细节(Overview+Detail)的基本思想是在资源有限 的条件下同时显示整体与细节
•模型是视图的集合，包括一组可视结构和视图关联集合。视图定义了视图中的 信息 侧面和可视结构。 • •模型包括:直接操纵类任务控制集合、间接操纵类任务控制集合，这两类交互控 制 集合由对应的交互控制组成。
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6.3可视化交互模型
第6章 可视化交互
6.3.3 交互式可视化的关联规则挖掘模型
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
05
多视图关联协调技术
•用户在对某一个目标信息概念实体进行可视化分析时， 往往需 要将该概念实体看作一个信息多面体，将目标信 息概念实体分解为具有关联的多个信息侧面(Facet)，每 个信息侧面表示与目标信息概念实体相关的不同的信息 或目标信息概 念实体的不同方面，每个信息侧面通过一 种可视化技术呈现于一个视图中，通过多个具 有语义关 联的视图，为目标概念实体的分析提供具有语义关联的 多角度支持，此种技术称为多视图关联协调技术，使用 此种技术的用户界面称为关联多视图用户界面，能够改 善用户对可视化信息的认知。 •Visage 是一个支持多视图关联协调的信息可视化系统
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
PPT中的数据可视化方法
案例四：社交媒体数据分析
总结词
通过数据可视化展示社交媒体数据，帮助企业了解社交媒体上的用户反馈和舆情趋势，优化品牌形象和营销策略 。
详细描述
在PPT中，可以使用社交媒体热力图、话题趋势图和用户情感分析图等形式展示社交媒体数据，如用户评论、转 发和点赞等。通过分析社交媒体数据，可以了解用户对品牌的反馈和舆情趋势，进而优化品牌形象和营销策略。
使用颜色和标签
颜色编码
使用颜色来编码分类变量或指示趋势方向， 有助于观众快速识别不同类别或变化。
标签说明
在图表中添加必要的标签和说明，帮助观众 理解图表含义和数据来源。
动态数据可视化
要点一
数据动画效果
通过添加动画效果，使数据呈现更加生动有趣，吸引观众 的注意力。
要点二
交互式图表
利用交互式图表，允许观众通过点击、拖拽等方式探索数 据，提高参与度和理解力。
04
数据可视化案例分析
案例一：销售数据分析
总结词
通过数据可视化展示销售数据，帮助企业了解销售情况 ，发现潜在问题，制定相应的销售策略。
详细描述
在PPT中，可以使用图表、表格和地图等形式展示销售 数据，如销售额、销售量、销售区域等。通过对比不同 时间段的销售数据，可以发现销售趋势和问题，进而调 整销售策略。
数据可视化类型
折线图
用于表示数据随时间变化的趋势。
饼图
用于表示各部分在整体中所占的比例。
柱状图
用于比较不同类别数据的数值大小。
散点图
用于表示两个变量之间的关系。
数据可视化工具
PowerPoint
常用的演示文稿软件，具备数据可视化功能 。
Excel
强大的数据处理和可视化工具，可生成各种 图表。
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
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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。
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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。
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6.2可视化交互空间
第6章 可视化交互
6.2.1 可视化交互空间查询
从信息表达的角度来看，交互可视化空间查询是通过可视化手段，在可视化界面 上 集中展示空间查询的要素及相互关系。用户通过对界面要素的选取、配置及 调整等交互 操作，实现空间实体和属性信息的快速检索。可视化交互界面主要 查询以下要素： (1)空间关系:空间实体间的各种关联关系，如拓扑、距离、方位和顺序等关系 (2)空间分布:空间对象间的位置分布及分布模式等 (3)空间查询:通过布尔元运算符将可视化空间查询逻辑表达式连接，组成结构化 查询语句(SQL)或面向空间数据的扩展结构化语言 (4)空间查询结果:可视化交互查询结果有多种形式，按照查询的方式可分成 3 种: 对于空间→属性查询，查询结果为满足查询条件的属性信息，通常以属性列表的 形式反馈给用户 对于属性→空间查询，查询结果为满足查询条件的空间对象集合，通常以高亮来 显示地理图层中匹配的点、线、弧和多边形实体(矢量结构)集合或像素(栅格结构) 集合。 对于空间属性联合查询，查询结果既可以是满足条件的属性列表，也可以是图层 中满足条件的空间要素集合，或者是上述两者的组合。
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
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多视图关联协调技术
•用户在对某一个目标信息概念实体进行可视化分析时， 往往需 要将该概念实体看作一个信息多面体，将目标信 息概念实体分解为具有关联的多个信息侧面(Facet)，每 个信息侧面表示与目标信息概念实体相关的不同的信息 或目标信息概 念实体的不同方面，每个信息侧面通过一 种可视化技术呈现于一个视图中，通过多个具 有语义关 联的视图，为目标概念实体的分析提供具有语义关联的 多角度支持，此种技术称为多视图关联协调技术，使用 此种技术的用户界面称为关联多视图用户界面，能够改 善用户对可视化信息的认知。 •Visage 是一个支持多视图关联协调的信息可视化系统
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6.2可视化交互空间
6.2.2 可视化交互空间分析
第6章 可视化交互
交互式可视化空间分析框架
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6.2可视化交互空间
可视化 交互空
间
连接数据源 选择空间分析实体
第6章 可视化交互
对对象进行操作 对对象进行探索和确认分析
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6.2可视化交互空间
第6章 可视化交互
高级大数据人才培养系列丛书
第6章 可视化交互
6.1 可视化交互方法分类 6.2 可视化交互空间 6.3可视化交互模型 6.4 交互硬件与软件 习题
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
平移+缩放技术
五
动态过滤技术
大
概览+细节技术
技
术
焦点+上下文技术
多视图关联协调技术
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6.3可视化交互模型
第6章 可视化交互
交互式信息可视化的用户界面模型
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6IIVM 组成元素包括领域信息模型、可视化表征模型、任务模型、用户模型、对话 模型等，其中:
6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
01
平移+缩放技术
•可缩放用户界面(Zoomable User Interfaces，ZUI)最早 源于对PAD及PAD++的研 究 •是一种使用空间和尺度组织信息，将平移(Panning)与缩 放(Zooming)作为 主要交互技术的图形用户界面。 •平移与缩放操作由鼠标与键盘作为主要交互设备进行控 制，平移用于改变信息空间 的位置，缩放用于改变信息
•在基于界面模型的软件开发方法中，完备的用户界面模型主要描述 6 个组成元 素，即任务、用户、领域对象、 表征、对话以及映射关系。其中任务、用户及 领域对象属于界面模型的抽象组成元素， 表征、对话属于界面模型的具体组成 元素，具体组成元素构成了可运行的用户界面，界 面模型驱动的软件开发即界 面模型中的抽象组成元素与具体组成元素之间的映射问题。
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焦点+上下文技术
•概览+细节(Overview+Detail)的基本思想是在资源有限 的条件下同时显示整体与细节
•概览指不需要做任何操作，在一个视图上可以集中显示 所有的对象
•细节是突出 用户需要的重点部分进行展示
•概览+细节的用户交互模式指既显示全局概览，又将细 节部分在相邻视图上或者本视图的侧面进行展示，其好 处在于非常符合用户探索数据的 行为方式
空间的比例。鼠标、键盘的输入与平移、缩放的输出的 关系 分为线性相关与非线性相关两种。 •非线性平移与缩放技术主要包括以下三种形式: • （1）目标导向的缩放 • （2）平移与缩放相结合 • （3）自动缩放
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
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动态过滤技术
•动态过滤描述了用户对于可视化查 询参数的交互控 制，通过交互控制 对数据库的搜索结果进行快速(每 100ms 刷新)、动态、可视化的显示。
•概览指不需要做任何操作，在一个视图上可以集中显示 所有的对象
•细节是突出 用户需要的重点部分进行展示
•概览+细节的用户交互模式指既显示全局概览，又将细 节部分在相邻视图上或者本视图的侧面进行展示，其好 处在于非常符合用户探索数据的 行为方式
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
•使用动态过滤的用户界面称为动态 过滤用户界面，通过可视化的信息呈 现，并且基 于直接操纵原理提供用 户动态交互控制，可以更加高效地探 索、理解大规模的数据空间。
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
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概览+细节技术
•概览+细节(Overview+Detail)的基本思想是在资源有限 的条件下同时显示整体与细节
屏幕空间(像素) 数据值空间(多元数据值)
交互空间 分类
数据结构空间(数据组织的组成) 属性空间(图形实体组件)
对象空间(三维曲面)行操作 可视化结构空间
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6.3可视化交互模型
第6章 可视化交互
6.3.1 交互式信息可视化的用户界面模型
•由 Puerta 提出的基于模型的界面开发通用框架中的界面模型，能够有效地 描 述具有个性化用户界面的交互式信息可视化系统。