大数据导论第7章 数据可视化
大数据导论数据可视化教案
大数据导论数据可视化教案一、教学目标1.了解大数据的基本概念和作用；2.掌握数据可视化的概念和方法；3.了解数据可视化的应用场景和实例；4.培养学生的数据分析和可视化能力。
二、教学内容和教学重点1.大数据导论1.1 什么是大数据？1.2 大数据的来源和发展1.3 大数据的作用和未来2.数据可视化2.1 数据可视化的概念2.2 数据可视化的分类2.3 数据可视化的方法和工具3.数据可视化实例分析3.1 财经数据的可视化分析3.2 科技数据的可视化分析3.3 健康数据的可视化分析4.数据可视化应用4.1 数据可视化在商业领域的应用4.2 数据可视化在政府领域的应用4.3 数据可视化在科学研究中的应用教学重点：数据可视化的概念、分类和方法，数据可视化实例分析。
三、教学难点数据可视化的应用场景和实例。
四、教学方法演讲、案例分析、小组讨论。
五、教学资源1.数据可视化工具：Tableau、Power BI、Datawrapper等2.可视化案例：The New York Times、Google Trends、Fivethirtyeight等六、教学步骤1.导入环节（5分钟）老师对本节课的教学内容进行简单介绍，让学生对大数据和数据可视化有一个初步了解。
2.讲授大数据导论（20分钟）老师讲解什么是大数据、大数据的来源和发展，以及大数据的作用和未来。
3.讲授数据可视化（30分钟）老师讲解数据可视化的概念、分类和方法，提供一些数据可视化的工具和资源。
4.数据可视化实例分析（40分钟）老师将财经、科技、健康等方面的数据进行可视化案例分析，让学生了解数据可视化在不同领域的应用。
5.数据可视化的应用（20分钟）老师介绍数据可视化在商业、政府和科学研究中的应用。
6.总结和作业布置（5分钟）老师对本节课的内容进行总结，并布置数据可视化的相关作业，让学生通过练习提高数据分析和可视化的能力。
七、教学评估1.针对讲解内容进行随堂测验，加强学生对概念和方法的掌握；2.指导学生对某一数据进行可视化分析，并根据学生的分析结果进行评估。
《数据可视化》课件
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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。
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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
大数据可视化
大数据可视化大数据可视化是一种将大量的数据通过图表、图形等可视化手段展示出来的技术。
它能够帮助人们更直观地理解和分析数据，从而发现数据中的规律、趋势和关联性。
本文将从数据可视化的定义、应用领域、常用工具和技术、设计原则以及案例分析等方面进行详细介绍。
一、数据可视化的定义数据可视化是指通过图表、图形等可视化手段将数据转化为可视形式的过程。
它能够将复杂的数据信息以直观、易懂的方式展示出来，帮助用户更好地理解和分析数据。
数据可视化可以应用于各个领域，包括商业、科学、医疗、金融等。
二、数据可视化的应用领域1. 商业分析：数据可视化可以帮助企业分析销售数据、市场趋势、用户行为等，从而优化业务决策和战略规划。
2. 科学研究：数据可视化在科学研究中起到重要作用，可以帮助科学家可视化实验数据、模拟结果等，从而更好地理解科学现象和探索新的知识。
3. 医疗健康：数据可视化可以帮助医生和研究人员分析医疗数据、流行病趋势等，提高医疗决策的准确性和效率。
4. 金融分析：数据可视化可以帮助金融机构分析市场行情、投资组合、风险管理等，提供决策支持和风险控制。
5. 社交媒体分析：数据可视化可以帮助社交媒体平台分析用户行为、网络影响力等，优化用户体验和推广策略。
三、数据可视化的常用工具和技术1. 图表工具：常用的图表工具包括Excel、Tableau、Power BI等，它们提供了丰富的图表类型和交互功能，便于用户进行数据可视化分析。
2. 数据可视化编程语言：常用的数据可视化编程语言包括Python的Matplotlib、Seaborn、Plotly等，R语言的ggplot2等，它们提供了更灵活、定制化的数据可视化能力。
3. 可视化设计工具：可视化设计工具如Adobe Illustrator、Sketch等，可以帮助用户设计美观、易读的可视化图表和界面。
4. 数据仪表盘工具：数据仪表盘工具如Kibana、Grafana等，可以将多个可视化组件整合到一个仪表盘中，方便用户进行综合分析和监控。
《大数据导论》复习资料
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：3.7附1.1.1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。
大数据可视化
大数据可视化引言概述：随着大数据技术的快速发展，大数据可视化成为了一种强大的工具，能够将庞大的数据量以直观的方式展现出来。
大数据可视化不仅能够匡助我们更好地理解和分析数据，还能够匡助我们发现数据中的隐藏模式和趋势。
本文将从数据的可视化方式、可视化工具、可视化的优势、可视化的应用领域以及未来发展方向等五个大点进行阐述。
正文内容：1. 数据的可视化方式1.1 图表可视化：通过折线图、柱状图、饼图等形式将数据以图表的方式展现出来，直观地反映数据的变化趋势和比例关系。
1.2 地理可视化：通过地图、热力图等方式将数据以地理位置的形式展现出来，匡助我们更好地理解地理分布和空间关系。
1.3 网络可视化：通过网络图、关系图等方式将数据以网络结构的形式展现出来，匡助我们分析数据之间的关联和影响。
1.4 时间可视化：通过时间轴、动态图等方式将数据以时间序列的形式展现出来，匡助我们观察数据的变化趋势和周期性。
1.5 多维可视化：通过多维图、雷达图等方式将数据以多维度的形式展现出来，匡助我们分析数据的多个维度之间的关系和差异。
2. 可视化工具2.1 Tableau：Tableau是一款功能强大的可视化工具，它可以将数据快速转化为交互式的可视化图表，用户可以通过简单的拖拽操作进行数据的分析和展示。
2.2 Power BI：Power BI是微软推出的一款商业智能工具，它可以将数据从多个来源整合并以丰富多样的图表形式展现出来，用户可以通过自定义的仪表盘进行数据的监控和分析。
2.3 D3.js：D3.js是一款基于JavaScript的可视化库，它提供了丰富的可视化组件和强大的数据操作能力，用户可以自由定制和设计各种独特的可视化效果。
2.4 Google Data Studio：Google Data Studio是一款免费的在线可视化工具，它可以将数据从多个来源导入并以多种图表形式展现出来，用户可以通过分享链接实时共享数据可视化报告。
大数据基础-第七章-大数据可视化
7.2 可视化工具与应用案例
18
➢ 脚本层提供了pyplot接口。脚本层适用于数据分析与可视化过程中的计算。 因为该层提供了与Matlab非常相似的函数集和函数用法，因此熟悉Matlab 的用户可以很快上手Matplotlib。而后端层与表现层更适合Web和其他应用 程序的开发者使用。
➢ 表现层是Matplotlib的前端，是用户在使用库过程中必须面对和处理的部 分。尽管Matplotlib对数据可视化过程中的很多功能和处理进行了封装， 简化了用户图形绘制的复杂度，但其中的一些内容仍需要用户根据自己的 需求进行处理。
7.2 可视化工具与应用案例
23
➢ 案例
使用Highcharts之前必须首先获取Highcharts.js资 源。获取该资源有两种基本方式。一种是如上文所 述，直接通过 <scriptsrc="/ highcharts.js"></script>方式获取。这种方式需 要运行图表绘制的计算机能够连接到Internet上， 否则将会失效。第二种方式不要求计算机在线，而 是先下载Highcharts资源，然后在本机使用。
要引入相应的包。
7.2 可视化工具与应用案例
21
➢ 由于Highcharts图表库完全是由Javascript开发的，因此其 具有以下基本特征。
① Highcharts是网页报表工具，开发语言是Javascript，因此可以在 大多数的Web应用中使用，并且针对非商业使用是完全免费的。
② Highcharts是一个简单易用、美观、跨平台、跨浏览器的图表工具， 因此具有很强的兼容性，可以运行于当今主要的浏览器中。
➢ 数据可视化市场与发展
据MRC统计并预测，在未来几年全球数据可视化应用市场的复合年增长率 保持在10.3%左右。
PowerBI数据分析与数据可视化第7章可视化效果课件
• 图像的各个格式设置含义如下。
缩放：可设置图像按“正常”“匹配度”或者“填充”等方式进行缩放。
背景：选项设置为“开”时，可设置图像背景颜色和透明度。
锁定纵横比：选项设置为“开”时，在调整图像大小时可锁定纵横比。 边框：选项设置为“开”时，可设置图像边框颜色。选项设置为“关”（默认）时，图像没
7.2.9 散点图
• 散点图有两个数值轴，并在X和Y轴数值的交叉处显示点，同时将相关数据合并到 各个数据点。数据点可能均衡或不均衡地分布在水平轴上。
• 实例7-11 创建产品销售额散点图
7.2.10 饼图和圆环图
• 饼图根据数量大小划分圆中的扇形区域，每个扇形用一种颜色进行填充。圆环图与 饼图类似，只是中心是空的。
7.1 简单对象
• 可插入报表的简单对象包括图像、形状、按钮和文本框等，这些对象用于在报表中 添加静态图像和信息。
• 本节主要内容：
插入图像 插入按钮 插入形状 插入文本框
7.1.1 插入图像
• 在“开始”选项卡中单击“图像”图标，打开“打开”对话框。在对话框中选中图 像文件后，单击“打开”按钮将图像插入到报表中；在“打开”对话框中双击图像 文件，也可将其插入报表。
7.2.7 功能区图表
• 功能区图表用于直观显示数据，并快速确定哪个数据类别具有最高排名（最大值）。 功能区图表能够高效地显示排名变化，并将每个时间段内的最高排名（值）显示在 最顶部。
• 实例7-9 创建产品销售额功能区图表
7.2.8 瀑布图
• 瀑布图可以显示基于数量总计的增加和减少变化 • 实例7-10 创建产品销售额瀑布图
数据可视化经典课件
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数据可视化
目前整个数据可视化大致可以分为两个方向： 1、注重展示 2、注重分析
现有的数据可视化产品已涉猎的领域有：互联网、零售 快消、电商、O2O、物流、金融、医疗和教育等众多行业。
2024/11/18
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数据可视化
图表的基本组成元素 一张图表至少包含：标题、横纵坐标轴、数据系列、数
据标签、图例等部分，每一部分都在图表中扮演特定的角色 表达特定的信息。
2024/11/18
4
数据可视化
数据可视化的目的其实就是直观地展现数据，例如让花 费数小时甚至更久才能归纳的数据量，转化成一眼就能读懂 的指标;通过加减乘除、各类公式权衡计算得到的两组数据差 异，在图中颜色敏感、长短大小即能形成对比;数据可视化是 一个沟通复杂信息的强大武器。
通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有 效信息，增加信息的印象。
分布类显示频率，数据分散在一个区间或分组。 使用图 形的位置、大小、颜色的渐变程度来表现数据的分布， 通常 用于展示连续数据上数值的分布情况。
2024/11/18
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数据可视化
散点图 散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在
直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置 由变量的数值决定。
饼图广泛得应用在各个领域，用于表示不同分类的占比 情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼 按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量， 每个区块(圆弧)表示该分类占总体的比例大小，所有区块(圆 弧)的加和等于 100%。
2024/11/18
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数据可视化
适合的数据：列表：一个分类数据字段、一个连续数据字段 功能：对比分类数据的数值大小 数据与图形的映射：分类数据字段映射到扇形的颜色
2024版大数据导论数据可视化教案
化教案contents •数据可视化基本概念与意义•数据可视化基本原理与方法•大规模数据集处理与可视化挑战•经典案例分析与实践操作指导•数据可视化评估标准与未来发展趋势•课程总结与拓展资源推荐目录数据可视化基本概念与意义数据可视化定义及发展历程数据可视化定义发展历程数据可视化在大数据分析中应用价值快速识别模式和趋势通过可视化展示，可以快速发现数据中的模式和趋势。
提高决策效率直观的数据呈现可以帮助决策者更快地做出决策。
加强数据沟通可视化使得数据更易于被理解和交流，促进团队协作。
常见数据可视化工具与平台介绍功能强大的电子表格软件，内置多种图表类型，适合初学者使用。
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和丰富的图表类型，适合进阶用户。
商业智能工具，支持数据可视化、报表和仪表盘等功能，适合企业用户。
JavaScript库，支持高度自定义的数据可视化，适合开发者使用。
Excel Tableau Power BI D3.js教学目标与要求01020304数据可视化基本原理与方法数据可视化感知原理数据到视觉元素的映射01感知的层次性02感知的群组性03色彩、形状、位置等视觉元素运用技巧形状运用色彩运用通过不同的形状来表示数据的不同类别和特征，如圆形、方形、三角形等。
位置运用常见图表类型及其适用场景分析01020304柱状图折线图散点图饼图以用户为中心，提供直观、易用的交互方式，使用户能够轻松地探索和理解数据。
交互式设计原则常见交互方式交互式可视化工具交互式可视化案例分析包括鼠标悬停、点击、拖拽、缩放等，以及多视图协同、过滤、排序等高级交互方式。
介绍常用的交互式可视化工具，如Tableau 、D3.js 、Echarts 等，并分析其优缺点和适用场景。
通过实际案例展示交互式可视化的应用效果和价值，如商业智能分析、社交媒体数据分析等。
交互式数据可视化方法探讨大规模数据集处理与可视化挑战大规模数据集特点及其处理挑战数据量大维度高数据质量不一计算资源有限降维技术在高维数据可视化中应用t-SNE 主成分分析（PCA）自定义降维方法UMAP类似，也是一种非线性降维方法，适用于大规模高维数据的可视化。
《大数据导论》—教学大纲
本课程旨在实现以下几个培养目标：
（1）引导学生步入大数据时代，积极投身大数据的变革浪潮之中；
（2）了解大数据概念，熟悉大数据应用，培养大数据思维，养成数据安全意识；
（3）了解大数据专业知识体系，形成对大数据专业的整体认知；
（4）熟悉大数据各个环节的相关技术，为后续深入学习相关大数据技术奠定基础；
（1）平时成绩：包括上课考勤和作业；
（2）期末考试：采用笔试，闭卷；
（3）最终成绩：平时成绩和期末考试成绩按5:5比例加权求和。
六、选用教材
七、参考书目与文献
八、课程网站等支持条件
课程主讲教师建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台，提供讲义PPT、课程习题、学习指南、授课视频、技术资料等全方位、一站式免费服务，帮助学生更好学习大数据课程，网站地址：
（5）激发学生基于大数据的创新创业热情。
三、教学方法
本课程以课程理论教学为主，并提供大量补充学习资料，以深化学生对知识的理解。在理论教学层面，高屋建瓴地探讨大数据，超脱技术讲解技术，内容深入浅出，简单易懂，适合各个年级学生学习；同时，在课堂上为学生展示丰富的实际应用案例，激发学生学习兴趣，开拓学生视野，培养学生大数据思维。
4
第7章 数据处理与分析
数据处理与分析的概念、机器学习和数据挖掘算法、大数据处理与分析技术、大数据处理与分析代表性产品
6
第8章数据可视化
可视化概述、可视化图表、可视化工具、可视化典型术选择、系统实现、案例所需知识和技能
2
合计
32
五、考核方式与要求
四、主要内容及学时安排
章（或节）
主要内容
学时安排
第1章 大数据概述
数据的概念、大数据时代到来的背景、大数据的发展历程、世界各国的大数据发展战略、大数据的概念与影响、大数据的应用以及大数据产业
什么是大数据可视化
什么是大数据可视化大数据可视化是将大量数据转化为可视化图形、图表、图像等形式，以清晰、直观、易于理解的方式展示数据的过程。
它利用图形、颜色、形状等视觉元素，帮助人们发现数据中的规律、趋势和模式，以帮助决策者更好地理解数据、做出明智的决策。
大数据可视化具有以下几个重要的特点：首先，大数据可视化能够将庞大、复杂的数据转化为易于理解的图表和图形。
通过使用直观的可视化图形，大数据可视化可以更好地传递数据的信息。
例如，通过柱状图、折线图、饼图等形式展示销售额、市场份额、用户增长率等数据，人们可以一目了然地了解数据的趋势和关联。
其次，大数据可视化具有交互性。
利用交互式的可视化工具，用户可以通过鼠标滚动、放大、缩小等手势与数据进行互动，从而深入挖掘数据背后的隐藏信息。
用户可以通过对图表的操作，探索数据的不同维度和属性，发现数据的新模式和规律。
第三，大数据可视化能够帮助用户快速发现问题和解决问题。
通过可视化图形，用户可以迅速发现数据中的异常、异常值和离群点，从而及时采取相应的措施。
例如，通过实时监控销售数据的可视化图表，销售经理可以迅速发现某个产品的销量下降，以便及时采取补救措施，提高销售业绩。
此外，大数据可视化还可以帮助用户更好地进行数据分析和预测。
通过将大量的数据转化为可视化图形，用户可以更好地理解数据之间的关系和相互影响。
例如，通过绘制散点图和趋势线，用户可以快速判断两个变量之间的相关性；通过绘制热力图和地图，用户可以观察数据在不同地区的分布情况。
通过分析可视化图形中呈现的数据模式和规律，用户可以进行更准确的数据预测和决策。
在进行大数据可视化时，需要注意一些原则和技巧。
首先，选择合适的可视化工具和图表类型。
不同的数据类型适合使用不同的图表类型，例如，对于时间序列数据可以使用折线图，对于分类数据可以使用柱状图，对于比例数据可以使用饼图。
其次，要保持数据的准确性和可信度。
在进行可视化之前，需要对数据进行清洗、筛选和验证，以确保数据的准确性和可靠性。
数据科学与大数据技术导论-第7章-大数据分析工具
Python 3.8.2 (tags/v3.8.2:7b3ab59,Feb 25 2020,22:45:29) [MSC v.1916 32 bit (Intel)]
on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
Reader来阅读这个工作簿，并可以对工作簿中的数据
进行过滤、筛选和检验。
Tableau Public适合想要在Web上分析交互式数据
（4）
的用户，它是一款免费的服务产品。用户可以将创建
Tableau Public
的视图发布在Tableau Public上，并且将其分享在网页、
博客，或者类似于Facebook和Twitter的社交媒体上。
布和管理Tableau Desktop制作的仪表板，同时也可以
（2）
Tableau Server
发布和管理数据源。Tableau Server基于浏览器的分析
技术，当仪表板做好并且发布到Server后，其他同事
通过浏览器或平板电脑就可以看到分析结果。此外，
Tableau Server也支持平板电脑的桌面应用端。
版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多的用于独立的和大型的项目开发。
Python不仅支持命令式编程和函数式编程，
而且支持面向对象的程序设计。
Python的语法简洁清晰，拥有支持几乎所有
领域应用开发的扩展库。它可以把多种语言程序
融合到一起，并且实现无缝拼接，更好的发挥不
同语言和工具的优势，满足不同应用领域的需求。
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。
大数据导论_ 大数据可视化_
大数据的可视化
福建师大数信学院林岭
01 数据可视化概述 02
大数据可视化技术 03 大数据可视化工具
目 录 C o n t e n t s
数据可视化概述
数据可视化的概念
数据可视化的发展历程
数据可视化分析过程
数据可视化的核心
•大数据的一图解千言
•直观、形象
•图形、图像、计算机视觉及用户界面
什么是数据可视化
数据可视化（Data Visualization），是运用计算机图形学和图像处理技术，将大型数据集中的数据转换为图形或图像显示，并进行交互处理的理论、方法和技术。
数据可视化旨在借助图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。
通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。
数据可视化的数据表示
•每个数据项作为单个图元素表示
•大量的图元素构成数据图像
•多属性则由多维数据的表示
•从不同的维度观察数据
•对数据进行更深入的分析
•从而发现规律，得出结论
数据可视化技术
•提供多种数据分析的图形方法
•反映信息模式、数据关联或趋势•帮助决策者直观地观察和分析数据•实现人与数据之间直接的信息传递•发现隐含在数据中的规律
•是一个发现未知信息的处理过程观察分析发现
大数据的可视化
福建师大数信学院林岭
01 数据可视化概述 02
大数据可视化技术 03 大数据可视化工具
目 录 C o n t e n t s
数据可视化概述
数据可视化的概念
数据可视化的发展历程
数据可视化分析过程。
大数据导论第7章 数据可视化
7.2.1 科学可视化
1987年，在华盛顿召开的一次科学计算会议上，针对大数据处 理问题，美国计算机成像专业委员会提出了解决方案：可视化—— 用图形和图像解释数据。这次会议形成了题为“科学计算可视化” 的报告，后被称为科学可视化（Scientific Visualization，SV）。
图7-5 Infogram可视化工具
6．Venngage
Venngage同样是一款颇为优秀的信息图表设计和发布工具，其 最突出的特性是“易用性”，如图7-6所示。用户可以在Venngage内 置的各种模板的基础上制作信息图表，其内置的模板、上百个图表 和图标样式可以让用户结合自己的图片素材生成足以匹配需求的信 息图表。同样，用户可以生成信息动画，让自己的数据更好地呈现 出来。
可视化（Visualization）提供了解决这种问题的一种新方法。 一般意义下的可视化的定义：可视化是一种使复杂信息能够容易和 快速被人理解的手段，是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩，是 可以放大人类感知的图形化表示方法。
可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获 得对数据更深层次认识的过程。可视化作为一种可以放大人类感 知的数据、信息、知识的表示方法，日益受到重视并得到越来越 广泛的应用。可视化可以应用到简单问题，也可以应用到复杂系 统状态表示问题。人们可以从可视化的表示中发现新的线索、新 的关联、新的结构、新的知识，促进人机系统的结合，促进科学 决策。
可视化分析学是一个多学科领域，涉及以下方面。
一是分析推理技术，它能使用户获得深刻的见解，这种见解直 接支持评价、计划和决策的行为。
二是可视化表示和交互技术，它充分利用人眼的宽带宽通道的 视觉能力，来观察、浏览和理解大量的信息。
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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大数据可视化
大数据可视化标题：大数据可视化引言概述：大数据可视化是指利用图表、图形和其他可视化方式来呈现大规模数据集的过程。
通过可视化大数据，用户可以更直观地理解数据的关系、趋势和模式，从而更好地进行决策和分析。
本文将从数据可视化的重要性、常用的大数据可视化工具、技术以及应用领域等方面进行详细介绍。
一、数据可视化的重要性1.1 提高数据理解和分析能力数据可视化可以将抽象的数据转化为直观的图表，帮助用户更容易地理解数据的含义和关系，加深对数据的分析能力。
1.2 发现数据之间的关联和趋势通过可视化大数据，用户可以更容易地发现数据之间的关联和趋势，从而更好地预测未来的发展趋势和做出相应的决策。
1.3 提高决策效率数据可视化能够将复杂的数据呈现方式简单化，帮助用户更快速地做出决策，提高决策效率。
二、常用的大数据可视化工具2.1 TableauTableau是一款功能强大的可视化工具，支持大规模数据的可视化分析，用户可以通过简单拖拽的方式创建各种图表和仪表盘。
2.2 Power BIPower BI是微软推出的商业智能工具，可以连接多种数据源进行数据分析和可视化，支持实时更新和自动化报表生成。
2.3 D3.jsD3.js是一款基于JavaScript的数据可视化库，可以创建高度定制化的交互式图表和可视化效果，适用于开发者进行数据可视化定制。
三、大数据可视化的技术3.1 数据挖掘数据挖掘技术可以帮助用户从海量数据中发现隐藏的模式和规律，为数据可视化提供更多的数据支持。
3.2 人工智能人工智能技术可以帮助用户进行更智能的数据分析和预测，为大数据可视化提供更多的智能化支持。
3.3 云计算云计算技术可以提供弹性的计算资源和存储空间，支持大规模数据的存储和处理，为大数据可视化提供更好的基础设施支持。
四、大数据可视化的应用领域4.1 金融行业金融行业通过大数据可视化可以更好地监控市场波动、风险控制和客户行为，提高决策效率和风险管理能力。
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大数据导论
第7章 数据可视化
本章主要内容如下。 （1）可视化的含义。 （2）可视化的发展历程。 （3）可视化的作用。 （4）数据可视化分类。 （5）数据可视化工具。
7.1 什么是可视化
7.1.1 可视化的含义
测量的自动化、网络传输过程的数字化和大量的计算机仿真产 生了海量数据，超出了人类大脑分析处理的能力。
7.1.3 可视化的作用
1．可视化后的信息易于理解 2．以建设性方式讨论结果 3．理解运营和结果之间的连接 4．发现新兴趋势 5．与数据交互
7.2 数据可视化及其分类
数据可视化是可视化技术针对大型关系型数据库或数据仓库 的应用，它旨在用图形和图像的方式展示大型数据库中的多维数 据，并且以可视化的形式反映对多维数据的分析及内涵信息的挖 掘。数据可视化技术凭借计算机的巨大处理能力、计算机图像和 图形学基本算法，以及可视化算法，把海量的数据转化为静态或 动态图并呈现在人们的面前，并允许通过交互手段控制数据的抽 取和画面的显示，使隐含于数据之中不可见的现象变得可见，为 人们分析、理解数据、形成概念、找出规律提供了强有力的手段。
7.1.2 可视化的发展历程
可视化技术使人能在三维图形世界中直接对具有形体的信息 进行操作，和计算机直接交流。这种技术已经把人和机器的力量 以一种直觉而自然的方式加以联系，这种革命性的变化无疑将极 大地提高人们的工作效率。可视化技术赋予人们一种仿真的、三 维的并且具有实时交互的能力，这样人们可以在三维图形世界中 用以前不可想象的手段来获取信息或发挥自己创造性的思维。
可视化充分利用计算机图形学、图像处理、用户界面、人机 交互等技术，形象、直观地显示科学计算的中间结果和最终结果 并进行交互处理。可视化技术以人们惯于接受的表格、图形、图 像等方法并辅以信息处理技术将客观事物及其内在的联系进行表 现，可视化结果便于人们记忆和理解。
可视化为人类大脑与计算机这两个信息处理系统之间提供了 一个接口。可视化对信息的处理和表达方式有其他方式无法取代 的优势，其特点可总结为可视性、交互性和多维性。
2．可视化所研究的课题就是人与计算机之间的交互机制 可视化应使人与计算机协同地感知、利用和传递视觉信息。 科学可视化按功能划分为如下3种形式。 （1）事后处理方式。计算和可视化是分成两个阶段进行的，两者 之间不进行交互作用。 （2）追踪方式。可将计算结果即时以图像显示，以使研究人员了 解当前的计算情况，决定计算是否继续。 （3）驾驭方式。这是科学可视化的最高形式。研究人员可参与计 算过程，对计算进行实时干预。
从实用角度来看，数据可视化大体可以分为3类：科学可视化、 信息可视化和可视化分析学。
7.2.1 科学可视化
1987年，在华盛顿召开的次科学计算会议上，针对大数据处 理问题，美国计算机成像专业委员会提出了解决方案：可视化—— 用图形和图像解释数据。这次会议形成了题为“科学计算可视化” 的报告，后被称为科学可视化（Scientific Visualization，SV）。
数据可视化技术诞生于20世纪80年代，是运用计算机图形学和 图像处理等技术，以图表、地图、动画或其他使内容更容易理解的 图形方式来表示数据，使数据所表达的内容更容易被处理。数据可 视化技术与虚拟现实技术、数据挖掘、人工智能，甚至与人类基因 组计划等前沿学科领域都有着密切的联系。
从纯技术角度来看，数据可视化大体可以分为5类：基于几何 投影的数据可视化、面向像素的数据可视化、基于图标的数据可视 化、基于层次的数据可视化及基于图形的数据可视化。
可视化（Visualization）提供了解决这种问题的一种新方法。 一般意义下的可视化的定义：可视化是一种使复杂信息能够容易和 快速被人理解的手段，是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩，是 可以放大人类感知的图形化表示方法。
可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获 得对数据更深层次认识的过程。可视化作为一种可以放大人类感 知的数据、信息、知识的表示方法，日益受到重视并得到越来越 广泛的应用。可视化可以应用到简单问题，也可以应用到复杂系 统状态表示问题。人们可以从可视化的表示中发现新的线索、新 的关联、新的结构、新的知识，促进人机系统的结合，促进科学 决策。
3．科学可视化的应用范围包括当代科学技术的各个领域
其中，典型的领域如下。
（1）科学研究：分子模型、医学图像、数学、地球科学、空间探
索及天体物
理学。
（2）工程计算：计算流体力学和有限元分析。
4．当前科学计算可视化技术的发展特点 （1）可视化图像的实时显示及交互控制 （2）网络环境下实现的科学计算可视化 （3）虚拟环境下实现的科学计算可视化
1．可视化是一种计算方法
可视化用图形来描述物理现象，把数学符号转化成几何图形， 以直观、形象的方式来表达数据，显示数据中所包含的信息，使 科学家和工程技术人员能有效地观察、模拟和计算，并进行交互 控制。科学可视化包括图像生成和图像理解两个部分，它既是由 复杂多维数据集产生图像的工具，又是解释输入计算机的图像数 据的手段。它得到以下几个相对独立的学科的支持：计算机图形 学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计、信号处理、图形 用户界面及交互技术。
7.2.2 信息可视化
信息可视化（Information Visualization，InfoVis）是情 报学领域一个较新的研究热点。国外信息管理与信息系统专业、 图书情报学专业对这一领域的研究非常活跃，一些大学的信息管 理类专业开设了这方面的课程。对信息可视化技术进行分类，可 以对其方法和应用目的更加明确，从而帮助用户针对问题和应用 领域选择合适的可视化技术；同时，可以发现现有可视化研究的 不足，从而促使研究人员开发更新的可视化技术。
人们对计算机可视化技术的研究已经历了一个很长的历程， 而且形成了许多可视化工具，其中SGI公司推出的GL三维图形库表 现突出，其易于使用而且功能强大。利用GL开发出来的三维应用 软件颇受许多专业技术人员的喜爱，这些三维应用软件已涉及建 筑、产品设计、医学、地球科学、流体力学等领域。
随着计算机技术的发展，GL已经进一步发展成为OpenGL。 OpenGL已被认为是高性能图形和交互式视觉处理的标准，在计算 机领域被广泛采用。