数据可视化技术分析剖析
数据可视化分析综述
数据可视化分析综述随着大数据时代的到来，数据可视化分析在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将对数据可视化分析进行综述，包括发展历程、方法、应用场景和未来发展方向等方面。
一、数据可视化分析的发展历程数据可视化分析起源于20世纪80年代，当时主要应用于商业领域。
随着计算机技术的不断发展，数据可视化分析逐渐扩展到其他领域，如科学、工程、医学、社会学等。
在大数据时代，数据可视化分析显得尤为重要，已经成为人们理解和解释数据的重要手段。
二、数据可视化分析的方法数据可视化分析的主要方法包括数据采集、数据预处理和数据可视化的实现方法。
1、数据采集数据采集是数据可视化分析的第一步，其主要目的是收集和整理需要进行分析的数据。
数据采集的方法有很多，包括调查问卷、数据库查询、API接口等。
2、数据预处理数据预处理是对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，以便于进行后续的可视化分析。
数据预处理的方法包括数据清理、数据变换、数据归一化等。
3、数据可视化的实现方法数据可视化的目的是将数据以图形或图像的形式呈现出来，以便于人们理解和分析。
数据可视化的实现方法包括图表法、图像法、动画法等。
其中，图表法是最常用的方法之一，如柱状图、折线图、饼图等。
三、数据可视化分析的应用场景数据可视化分析在各个领域中都有着广泛的应用，下面介绍几个典型的应用场景。
1、商业领域在商业领域中，数据可视化分析被广泛应用于市场分析、营销策略制定、财务管理等方面。
通过数据可视化分析，企业能够更好地理解市场和客户需求，制定更为精准的营销策略，提高财务管理效率。
2、科学领域在科学领域中，数据可视化分析被广泛应用于气象预报、医学成像、物理模拟等方面。
通过数据可视化分析，科研人员能够更好地理解和解释科学现象，加快研究进程。
3、工程领域在工程领域中，数据可视化分析被广泛应用于建筑设计、桥梁结构分析、能源优化等方面。
通过数据可视化分析，工程师能够更好地理解建筑结构和桥梁的受力情况，优化设计方案，提高能源利用效率。
工业互联网平台的数据可视化与分析技术
工业互联网平台的数据可视化与分析技术工业互联网平台的出现为企业的数字化转型和智能化发展提供了新的机遇和挑战。
在工业互联网平台中，数据可视化与分析技术发挥着重要的作用，帮助企业实现对海量数据的管理、分析与决策。
一、工业互联网平台的数据可视化技术数据可视化是将复杂的数据通过图表、图形、地图等直观易懂的方式展示出来，以便用户能够更好地理解和利用数据。
在工业互联网平台中，数据可视化技术可以帮助企业快速掌握生产运营状态，发现潜在问题，提高决策效率。
首先，工业互联网平台的数据可视化技术通过实时监测和展示设备状态，帮助企业了解设备运行情况。
通过可视化界面，用户可以清晰地看到不同设备的运行状态、故障信息等，及时采取措施预防故障发生，提高设备的可靠性和稳定性。
其次，数据可视化技术可以将不同数据来源的数据进行整合和展示，实现对整个生产过程的全面监控。
通过可视化界面，用户可以一目了然地看到生产计划、生产进度、生产质量等关键指标的情况，及时调整生产计划，优化生产过程，提高生产效率和产品质量。
此外，数据可视化技术还可以将数据进行多维度分析，帮助企业从不同角度了解数据的含义和趋势。
通过可视化界面，用户可以通过选择不同的维度、指标等，对数据进行聚合、分组、排序等操作，从而挖掘出隐藏在海量数据中的规律和模式，为企业的决策提供更有力的支持。
二、工业互联网平台的数据分析技术数据分析是对数据进行模式识别、关联分析、预测建模等操作，以发现数据背后的规律和价值。
在工业互联网平台中，数据分析技术可以帮助企业从海量的复杂数据中提取有用信息，进行业务优化和决策支持。
首先，数据分析技术可以通过挖掘数据关联关系，帮助企业发现潜在的问题和机会。
通过对不同数据之间的关系进行分析，用户可以找到导致问题发生的根本原因，及时采取措施进行改进。
同时，数据分析技术还可以发现不同数据之间的潜在关联，帮助企业发现新的商机和市场需求。
其次，数据分析技术可以通过模式识别和预测建模，帮助企业提前预测未来的发展趋势。
数据可视化分析
数据可视化分析数据可视化是指将复杂的数据信息通过图表、图形等形式展示出来，帮助人们更直观地理解数据背后的意义和规律。
数据可视化分析则是借助图表等工具对数据进行分析和解读的过程。
在信息时代，数据可视化分析扮演着重要的角色，它不仅可以帮助企业更好地决策，还能让学术研究、市场调查等领域取得更好的效果。
1. 数据可视化的重要性数据量的不断增加使得我们所面对的信息变得越来越庞杂，单纯的数据数字很难给人们直观的感受。
而通过数据可视化，我们可以将抽象的数据转化为直观的图表，使得数据更具可读性、可理解性和可对比性。
数据可视化不仅能够更好地传达信息，还能够激发人们对数据的兴趣和好奇，从而更积极地进行分析和研究。
2. 数据可视化的应用场景数据可视化的应用场景非常广泛。
在商业领域，数据可视化可以帮助企业进行市场分析、销售预测、用户行为分析等。
在科学研究领域，数据可视化可以帮助科学家分析实验数据、发现研究规律。
在社会学领域，数据可视化可以帮助研究人员分析人口数据、获取社会发展趋势。
此外，数据可视化也广泛应用于金融、医疗、交通等领域。
3. 数据可视化的工具和技术为了实现数据可视化，我们需要利用相应的工具和技术。
目前，市场上有许多数据可视化工具可供选择，如Tableau、Power BI、GoogleCharts等。
这些工具提供了丰富的图表、图形类型，以及灵活的数据处理和呈现方式，非常适合处理各类数据分析任务。
此外，还有一些编程语言，如Python的matplotlib、R语言的ggplot2等，也可以用于数据可视化。
4. 数据可视化的设计原则在进行数据可视化时，有一些设计原则需要遵循，以确保可视化结果的准确性和有效性。
首先是选择合适的图表类型，不同的数据类型有不同的图表适用性，如柱状图适用于对比不同类别的数据，折线图适用于显示趋势等。
其次是注意图表的美观性，合理选择颜色、字号、标签等，使得图表易于阅读和理解。
此外，还需要保证图表的简洁性，避免过多的纷繁图形或无关信息的干扰。
数据库中的数据分析与可视化技术
数据库中的数据分析与可视化技术概述：随着大数据时代的到来，数据库中储存的数据量越来越大，如何快速准确地进行数据分析和了解数据背后的信息成为了一个重要的任务。
数据库中的数据分析与可视化技术应运而生，通过将数据可视化，将复杂的数据变为直观的图形展示，使得数据分析工作变得更加简单高效。
一、数据分析技术概述1.1 数据分析的意义与目标数据分析是根据特定问题，利用统计学和计算机科学的手段，通过对大量数据进行收集与处理，以发现其中隐含的相关规律和问题。
数据分析的目标是获得有用的信息以支持决策制定和问题解决。
1.2 数据分析的步骤数据分析的一般流程包括以下几个步骤：- 数据收集：从数据库中获取需要分析的数据，可以通过数据仓库、数据挖掘等方式获得。
- 数据清洗：去除脏数据、处理缺失值和异常值，使得数据达到一定的质量标准。
- 数据转换：将数据进行格式转换和重组，以便进行统计计算和数据建模。
- 数据分析：应用统计学、机器学习和人工智能等方法对数据进行深入挖掘和分析。
- 结果展示：通过可视化技术将数据分析结果以图形化的方式呈现，方便理解和交流。
1.3 主要的数据分析方法数据分析方法有很多，以下是一些常用的数据分析方法：- 描述性分析：描述性统计，主要包括平均值、中位数、方差等统计指标。
- 探索性分析：通过数据可视化等方法，探索数据背后的关联和趋势。
- 预测分析：基于历史数据，通过建立数学模型，进行未来趋势预测和预测分析。
- 关联分析：通过寻找数据之间的关联关系，挖掘潜在的规律和相关性。
- 分类与聚类：将数据划分为不同的类别或簇，寻找数据的内在结构和特征。
二、数据可视化技术概述2.1 数据可视化的意义与目标数据可视化是通过图标、图表、地图等方式将数据呈现出来，从而使人们能够更直观地理解和分析数据。
数据可视化的目标是提供清晰的信息传递和交流，帮助人们发现数据中的模式、趋势和规律。
2.2 数据可视化的原则与方法数据可视化需要遵循一些原则和方法，以确保有效地传递数据信息：- 简洁性原则：避免信息过载，保持图表简洁明了。
浅析大数据时代下数据可视化技术
摘要：大数据时代的到来不仅给人们带来无限的可能也带来巨大的挑战。
在当今大数据背景下，海量数据只有在被合理采集、解读与表达之后才能完美展现它们奥秘，而可视化则无疑是让数据变的亲切和便于理解。
所以，只有在理解了数据可视化的概念和技术之后，才能通过对其原理和方法进行研究和合理运用，获取数据背后隐含的价值。
关键词：大数据；数据可视化；可视化技术；应用大数据时代的来袭，使得各行各业发挥各自领域的专业优势，相互合作，将数据可视化推向了当代的热潮。
所以数据可视化顺应大数据时代的到来而兴起，从大数据中掌握相关的规律，从而掌握用户的购买能力、购买习惯等，然后进行相关营销策略的调整，由此可见数据的潜在价值是巨大的。
信息可视化工具可以帮助我们高效处理大量的数据，并以形象化的视图呈现在使用数据的人的面前。
一、数据及数据可视化的基本概念数据，英文名是 Data，是用来描述科学现象和客观世界的符号记录，是构成信息和知识的基本单元。
而大数据比较公认的概念是含有 4 个 V 的特点的数据 : 数据量大(Volume)，变化速度快 (Velocity )、数据类型多样化(Variety) 与价值密度低 (Value )。
从计算机技术的专业角度来说，大数据是结构复杂、数量庞大、类型众多的数据的集合，包括非结构化数据、半结构化数据和结构化数据。
在运用这些大数据之前我们需要对数据进行搜集、归类、分析甚至后期的信息重组，转化为我们能够一目了然的、可视化的线条变化趋势和图像，这样我们能够清晰的得出结论。
可视化 (Visualization) 技术是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。
二、数据可视化技术分析数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。
数据可视化分析
数据可视化分析随着数据量的增长和数据分析需求的高涨，数据可视化分析成为了一种非常重要且不可或缺的技术。
数据可视化分析可以让人们更加直观地观察数据，分析数据，并从中获取有用的信息。
本文将深入探讨数据可视化分析的原理、应用以及技术发展趋势。
数据可视化分析的原理数据可视化分析的原理主要基于人类的视觉系统，利用图形和图表等视觉化工具来表现数据，让数据更加直观和易于理解。
在数据可视化分析过程中，首先需要对数据进行清洗和预处理，然后再使用相应的可视化工具进行数据呈现。
其中，常见的可视化工具包括条形图、折线图、散点图、气泡图、地图等。
通过这些工具，可以展示数据的分布、趋势、关联性等不同特征。
数据可视化分析的应用数据可视化分析在各个领域都有着广泛的应用，包括商业、医疗、教育、科研等多个领域。
下面分别介绍一下在这些领域中的应用。
商业领域：在商业领域中，数据可视化分析主要用于市场分析和销售预测。
通过可视化工具，商家可以更直观地了解他们的目标客户、不同产品之间的销售情况以及市场趋势等，进而根据这些数据调整他们的销售策略。
医疗领域：在医疗领域中，数据可视化分析主要用于医疗数据分析和医疗资源管理。
通过可视化工具，医生可以更直观地观察患者的生理指标、疾病发展情况、药物治疗效果等，从而优化患者的治疗方案。
同时，医院管理者也可以利用可视化工具对医疗资源进行分析和管理，从而优化医院资源的利用效率。
教育领域：在教育领域中，数据可视化分析主要用于学生分析和课程评估。
通过可视化工具，教师可以更直观地观察学生的学习情况、课堂表现等，从而调整教学策略。
同时，学校管理者也可以利用可视化工具对课程质量进行评估和监控，从而提高教学质量。
科研领域：在科研领域中，数据可视化分析主要用于科学数据可视化和研究发现。
通过可视化工具，科学家可以更直观地展示科学实验的结果，同时从中寻找科学规律和新发现。
数据可视化分析的技术发展趋势数据可视化分析技术在近年来发展迅速，从二维图表到三维图像、交互式可视化等技术不断涌现。
数据分析报告：数据收集与可视化分析
数据分析报告：数据收集与可视化分析第一部分：数据收集的重要性1.1 数据收集的目的和意义数据收集是进行数据分析的第一步，它的目的是获取数据以了解和揭示现实世界中的模式和趋势。
数据收集的过程可以帮助我们收集大量的原始数据，并为后续的数据分析提供基础。
1.2 数据收集的方法数据收集可以通过多种方式进行，包括实地调查、问卷调查、访谈、数据爬取等。
每种方法都有其优缺点，根据研究目的和资源限制选择合适的数据收集方法是进行数据分析的关键。
第二部分：数据可视化分析的基本原理2.1 数据可视化的定义和意义数据可视化是将数据通过图表、图像等形式进行展示和解释的过程。
通过数据可视化，我们可以更好地理解数据的内在规律，并从中发现隐藏的信息和趋势。
数据可视化的作用在于提供直观、易于理解和有效的数据交流工具。
2.2 数据可视化的基本原则在进行数据可视化分析时，需要遵循一些基本原则。
首先，要选择合适的图表类型，以最好地展示数据的特征。
其次，要保持图表的简洁和清晰，避免信息过载。
此外，还要考虑观众的背景和需求，以确保数据可视化能够传达所需的信息。
第三部分：数据收集的实际案例3.1 社交媒体数据收集与分析社交媒体成为了人们交流的重要平台，其中蕴含着大量有价值的数据。
通过收集和分析用户在社交媒体平台上的行为和互动，可以了解用户的偏好和行为习惯，并根据这些信息进行精准的市场推广和个性化服务。
3.2 电商数据收集与分析电商平台是数据收集的宝库，通过追踪用户在平台上的购买记录、点击行为等，可以了解用户的购买偏好和消费习惯。
通过分析这些数据，电商平台可以优化商品推荐和促销策略，提高用户的购买转化率和满意度。
第四部分：数据可视化分析的实际案例4.1 金融数据可视化分析金融领域的数据分析对于决策者来说至关重要。
通过将金融数据进行可视化分析，可以帮助决策者更好地理解市场趋势、风险和机会。
例如，通过绘制股票价格走势图、成交量柱状图等，可以及时捕捉到股市的波动情况，并做出相应的投资决策。
数据可视化技术与应用案例分析
数据可视化技术与应用案例分析随着信息时代的到来，数据在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色，如何利用数据进行有效的决策成为了各行各业所面临的共同挑战。
数据可视化作为一种有效的数据分析方法，越来越受到企业和学术机构的重视。
本文将介绍数据可视化技术的发展和应用案例分析。
一、数据可视化技术的发展数据可视化是指通过图形、图表、地图、仪表盘等可视化方式将海量、复杂的数据以直观形式展现出来，帮助用户发现数据背后的规律和趋势，从而进行更加有效的决策。
数据可视化技术的发展历经了以下几个阶段：1、手工制图阶段手工制图阶段指的是人们利用手工制作图表，通过线条、颜色、形状等来表示统计数据。
这个阶段的数据可视化开发周期较长，展示效果也相对不够直观。
2、计算机图形阶段计算机图形阶段是数据可视化技术的重要里程碑之一。
随着计算机图形技术的快速发展，数据可视化技术得到了巨大的改善，展示效果更加逼真、直观。
3、信息可视化阶段信息可视化阶段是数据可视化技术的成熟期，人们对数据可视化效果的要求越来越高，同时，技术的发展使得数据可视化更加智能化、具有交互性，并可以快速响应需求变更。
4、自动化可视化阶段自动化可视化阶段以机器学习和人工智能技术为主要的驱动力，将数据挖掘、数据分析、数据可视化等技术进行了有机结合，实现了从数据分析到自动化图形展示的无缝衔接。
二、数据可视化技术的应用案例数据可视化技术在金融、医疗、教育、零售等各行各业中得到了广泛的应用。
以下是几个应用案例：1、金融行业金融行业是数据分析和可视化的重要应用领域，因为金融数据规模大、复杂多样，难以直接利用传统方法进行分析。
在此领域，数据可视化技术可以帮助金融机构更好地理解市场变化、客户需求以及企业财务表现等方面的数据。
例如，将股市数据可视化可以帮助研究员更轻松地了解股票价格和趋势的变化。
此外，投资银行也使用数据可视化来创建更具吸引力和有竞争性的分析报告，从而吸引更多的客户。
2、医疗行业医疗行业是数据分析和可视化技术的另一个应用领域。
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大数据环境下数据可视化
研究者提出了大量网络可视化或图可视化技术,Herman 等人 综述了图可视化的基本方法和 技术,如图所示.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.
大数据环境下数据可视化
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,下图展示了 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;
随着大数据的兴起于发展，互联网、社交网络、地理信息系统、企业商业智能、社会公共服务 等主流应用领域逐渐催生了几类特征鲜明的信息类型，包括文本、网络或图、时空、多维数据 返回 等，这些与大数据密切相关的信息类型，将成为大数据可视化的主要研究领域。
大数据环境下数据可视化
文本信息是大数据时代非结构化数据类 型的典型代表。如图所示，典型的文本 可视化技术是标签云。
可视化的主要方法
3 平行坐标技术 平行坐标技术是最早提出的以二维形式表示 n 维空间的数据可视化技术之一。它的 基本思想是将 n 维数据空间用n 条等距离的平行轴映射到二维平面上，每条轴线都 对应于一个属性维。坐标轴的取值范围，从对应数据维属性的最小值到最大值均匀 分布（名词性属性依次在数据维上标出即可），这样数据库中的每一条数据记录都 可以转换成为图形的形式，都可以用一条折线表示在 n 条平行轴上（图 6）。
数据挖掘的可视化
数据挖掘中的可视化可分为以下三类：
(1)数据可视化。数据库和数据仓库中的数据可看作具有不同的粒度或不同的抽象级别。离散点 图可能是数据挖掘中用的最广泛的可视化工具，帮助人们分析数据聚类，观察数据的分布，有 无奇异点。对于只有两个或三个属性的数据，可采用平面或立体的表现形式，多个属性的数据 集，要用到离散点矩阵，矩阵的每一单元为数据基于某两维的表示。
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数据挖掘的可视化
可视化技术在数据挖掘中可以起到以下作用： （1）通过提供对数据和知识的可视化，可以利用人类的模式识别能力评估和提高挖掘 出的结果模式的有效性。 （2）利用可视化技术建立用户与数据挖掘系统交互的良好沟通通道，使用户能够使用 自己丰富的行业知识来规整、约束挖掘过程，改善挖掘结果。
（3）提供对挖掘结果的可视化显示，使用户对结果模式能够有深刻直观的理解，从而 打破传统挖掘算法的黑盒子模式，使用户对挖掘系统的信赖程度大大提高。
大数据环境下数据可视化
文本中通常蕴含着逻辑层次结构和一定的叙述模式，为了对结构语义进行可视化，如图前 者DAViewer将文本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。如图后者DocuBurst以放射状层次圆环的形式展示文本结构。 返回
大数据环境下数据可视化
文本的形成和变化过程与时间属性密切相关。如图前者(Theme)用河流作为隐喻，河流从 左至右的流淌代表时间序列，文本主题按不同颜色带表示，频度以色带宽窄表示。基于 河流的隐喻研究者又提出了后者(TextFlow)，进一步展示了主题的合并和分支关系。 返回
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大数据环境下数据可视化
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,如图 所示是基于矩形填充、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,但算法难以支撑大规模 (如百万以上)图的可视化,并且只有当图的规模在界面像素总数规模范围以内时效果才较好(例如百万 以内),因此面临大数据中的图,需要对这些方法进行改进,例如计算并行化、图聚簇简化可视化、多尺 度交互等. 返回
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数据挖掘的可视化
在数据挖掘算法所生成的大量的模式中，最终只有 少量的信息能够以文字形式解释和评估。 因而可视化技术作为服务于计算机与用户之间的沟 通纽带，为用户提供关于数据和知识的直观信息。 传统的数据挖掘过程不可见、不可观，用户无法干 预挖掘过程，对用户来说好像一个黑箱子。使用适 当的可视化技术，帮助用户更紧密地与整个过程结 合，解决挖掘系统中的存在的一些问题。 传统的数据挖掘过程如图1所示，是以机器为中心 的；而新的吸纳了可视化技术的数据挖掘过程是以 人为中心的，如图2所示。以人为中心的数据挖掘 过程，将数据挖掘与可视化技术完美结合，提高了 数据挖掘过程的灵活性、有效性、与用户的交互性。 返回
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大数据环境下数据可视化
大数据可视分析是指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。 返回
大数据环境下数据可视化
上图是经典的信息可视化参考模型 大数据分析将掘取信息和洞悉知识作为目标，根据信息的特征把信息可视化技术分为一维信息、 二维信息、三维信息、多维信息、层次信息、网络信息、时序信息可视化。
数据挖掘的可视化
如图3(a)所示。作为观察”数据山“的第一步，应 用于数据预处理阶段。以图形方式提供一个数据可 视印象，给用户一个大体直观感受，帮助用户确定 从何处着手挖掘。 如图3(b)所示。作为直接执行数据挖掘的一种方法， 应用于数据挖掘实施阶段，允许用户借助人脑的探 索分析功能寻找发现模式。当人脑可以对显示的图 形做出判断时，这种方式较使用计算机的自动数据 挖掘技术有效的多。 如果3(c)所示。作为挖掘结果和预测模型的一种方 式，应用于数据挖掘的最后阶段，使最终用户能够 更好地理解挖掘出的结果模式。
研究背景及意义
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. 如图 所示是互联网星际图，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. 我们可以立即看出,Facebook 以及 Google 是流量最大的的网站。 返回
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可视化的主要方法
2 几何图技术 1）星型图：每个星型标记的构造方法如下：任选空间的某一点作为一 个 星型标记的中心点，由中心点作出 n 条线段来代表 n 个数据 维，这 n 个线段把平面平均分成 n 份。一般地，每一个线段 长度代表一个数据维的值的大小。把一个星型标记线段的终点全部用直 线连接起来，就构成了一个星型图(图 4)。每一个星型图都代 表数据库中一条记录，这样一组数据就用一组星型来代表。 2）雷达图：类似于星型图的构造方法。 3）Andrew’s Gurves：对于多维数据的数据点 x=(x1,x2,*,*,*,*,xn)，被周期函数 Fx(t)= X1/sqrt(2)+ X2sin(t)+ X3cot+ X4Sin(2t)+cos(2t)作用于一个多维数据点或者（一个多维）数据集 合，被显示成为一组曲线，曲线的分布情况反映了数据的性质。 4）shapecoding 技术：主要思想是每一个数据点位于一个已经分解成 n 个细胞表格的长方形中， 而且每一个细胞表格的颜色由每一维来控制。 5）Grand-tour 技术：从不同的视角看待多维数据，投影数据在可能的 d-planes 通过泛化的旋转。 返回
(2) 数据挖掘过程可视化。数据挖掘的过程的各个环节用可视化的方式表现出来，用户可从中直 观的看到内容。易于理解并有助于知识的运用。
(3)数据挖掘模型可视化。有些模型很难被解释，模型可视化可从两个方面考虑：1，让模型输出 可视化，模型用一种有意义的方式表示。2，交互，允许用户操纵模型，改变模型输入以观察模 型输出的变化。 返回
可视化的主要方法
人类的认知系统可以识别空间三维物体，对于抽象的无线识别很困难。目前对于构 成可视化的方法中主要的方法，有以下几个方面。 1) 空间三维图形：通过图形的密度颜色分布，大致能够了解数据的分布，数据之间 的相似性和数据之间的关系。 2) 颜色图：分为彩色图和灰度图。彩色图的每一种颜色，对应着不用的属性维，灰 度图可以利用颜色的深浅来标记数据量的属性值的大小，颜色越深数值越大。 3) 亮度：对于特定的区域，用不同的亮度来辅助人眼对视点的观察。 4) 数学的方法：利用数学中统计的方法，先对数据关系进行分析，得到数据的大体 分布信息，然后再结合其他可视化方法来进行细节数据分析。或者利用数学统计 方法对数据中的关系进行映射，映射成为图形图像关系来帮助分析。
大数据环境下数据可视化
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.
数据可视化技术分析