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.
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。
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
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06 大数据可视化案例分析
2024/2/2
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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
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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。
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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 。
(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。
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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
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企业如何保障大数据安全
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
《大数据可视化实战课件》
一图胜千言，图表应尽可能简洁 明了，以突出关键信息。
崇尚时尚
利用当下流行的图表类型和设计 风格，使得图表更有趣味性和互 动性。
因地制宜
结合具体场景和任务，灵活运用 不同的可视化技术，获得更好的 效果和价值。
常用的大数据可视化工具
T ab leau
一个快速生成交互式可视化报表的业界标准软 件。
R语言
一种广泛应用于大数据分析、统计建模和可视 化的编程语言。
D 3.js
一个基于JavaScript的可视化库，可以创建各种 图表和交互式数据可视化应用。
Power BI
微软开发的商用商业智能工具，支持数据分析 和可视化。
实战案例分析
1
案例1
探究航班延误的原因和影响因素，以及
案例2
2
有效的干预措施。
研究全球股票市场的波动情况和趋势，
《大数据可视化实战课件》
大数据日益成为现代社会的重要组成部分，了解和掌握大数据可视化技术是 成功的关键。
什么是大数据？
定义
大数据是指规模超出传统数 据库处理能力范围，无法使 用常规软件进行处理的数据 集合。
意义
通过对大数据的深度挖掘， 可以发现数据背后的隐藏规 律和趋势。
应用
大数据应用于金融、医疗、 交通、物流等多个领域，带 来了非常显著的效果和价值。
以及未来的预测和预期。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
3
案例3
分析用户在社交媒体平台上的行为和趋 势，寻找更好的社交营销策略。
总结和展望
1 总结
大数据可视化是一项非常重要的技术和研究 领域，具有广泛的应用前景和发展空间。
2 展望
未来大数据可视化将更加注重数据的深度挖 掘和分析，更加注重用户体验和互动性。
崇尚时尚
利用当下流行的图表类型和设计 风格，使得图表更有趣味性和互 动性。
因地制宜
结合具体场景和任务，灵活运用 不同的可视化技术，获得更好的 效果和价值。
常用的大数据可视化工具
T ab leau
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R语言
一种广泛应用于大数据分析、统计建模和可视 化的编程语言。
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一个基于JavaScript的可视化库，可以创建各种 图表和交互式数据可视化应用。
Power BI
微软开发的商用商业智能工具，支持数据分析 和可视化。
实战案例分析
1
案例1
探究航班延误的原因和影响因素，以及
案例2
2
有效的干预措施。
研究全球股票市场的波动情况和趋势，
《大数据可视化实战课件》
大数据日益成为现代社会的重要组成部分，了解和掌握大数据可视化技术是 成功的关键。
什么是大数据？
定义
大数据是指规模超出传统数 据库处理能力范围，无法使 用常规软件进行处理的数据 集合。
意义
通过对大数据的深度挖掘， 可以发现数据背后的隐藏规 律和趋势。
应用
大数据应用于金融、医疗、 交通、物流等多个领域，带 来了非常显著的效果和价值。
以及未来的预测和预期。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
3
案例3
分析用户在社交媒体平台上的行为和趋 势，寻找更好的社交营销策略。
总结和展望
1 总结
大数据可视化是一项非常重要的技术和研究 领域，具有广泛的应用前景和发展空间。
2 展望
未来大数据可视化将更加注重数据的深度挖 掘和分析，更加注重用户体验和互动性。
大数据可视化技术 PPT课件第五章柱形图
说明
• 复杂的柱形图请学有余力的学生课下根据教材说明自行练习
第二步，制作柱形图
• #增加平均年薪列 • data2['salary_max']=data2['salary_max'].astype('int64') • data2['salary_year_avg'] = ((data2['salary_min']+data2['salary_max'])/2)*data2['month'] • data2['salary_avg'] = data2['salary_year_avg']/12#增加平均工资列 • data2.head() • #工资的中位数为8k，最低工资1.5k,最高工资95k • data2[data2['salary_avg'].isin([1.5,95])]#isin用来判断是否在某区间,如果是则为true • #多数工资为6k-11k左右，其次为3k-6k • fig,ax = plt.subplots(1,1,figsize=(8,6)) • ax.hist(data2['salary_avg'],bins=20,density=True) • #做柱形图，按20个柱展示，以密度的形式展示 • ax.set_xticks(range(5,100,5)) • ax.grid(True) • plt.show()第五章 来自形图机械工业出版社版权
准备工作
• 同时按下R键与windows键 • 在出现窗口中输入命令：cmd • 进入c盘根目录下窗口进行操作 • 输入命令：jupyter notebook • 自动进入到jupyter窗口
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141516时空数据可视化17
多维数据可视化
18
5
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.
3
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).
4
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.
6
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
7
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.
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。
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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.
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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.
大数据可视化
张磊 2015.7.28
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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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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
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.
3
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.
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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.
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。
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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.
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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.
大数据可视化
张磊 2015.7.28
1
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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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