大数据可视化基础
20数据可视化基础 (10)
时间数据可视化
课前回顾
大数据存 储与管理
01
OPTION
时间概念
02
OPTION
03
OPTION
时间数据的概念
时间数据的广泛应用。
02
连续型数据处理
01
03
CONTENT
02
04
1.连续型数据概念
定义：
连续型数据就是指任意两个数据点之间可以细分出无限多个数值，它表现的是不断变化 的现象。
的数值标
出图表的
刻度
3
2
1
0
拟合线 在众多数据中估算出 一条趋势线
1月 2月 3月 4月 5月
6月
时间轴 根据月份显示数据，先后顺序排列
图 拟合曲线的基本框架
4.拟合曲线
Python实例： 在这里我们使用了多项式拟合的方法来拟合一条曲线。我们从网站
(/ unemployment-rate-1948-2010.csv)下载了 一个美国过去几十年的失业率的数据统计。代码如下页：
2
节点 对应的横轴和纵轴的 坐标
边线 表示链接各节点的线 条，有助于显示趋势
1
0
1月
2月
3月 4月 5月
时间轴 根据月份显示数据，先后顺序排列
图 折线图的基本框架
3.折线图
Python实例： 在阶梯图代码的基础上进行改进， 代码如下：
1. from pyecharts import Line 2. line = Line("美国邮票折线图") 3. datax = [1995,1996,1997,1998,1999,2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009] 4. datay = [0.32,0.32,0.32,0.32,0.33,0.33,0.34,0.37,0.37,0.37,0.37,0.39,0.41,0.42,0.44] 5. line.add("Price",datax, datay, is_step = False,is_label_show = True,yaxis_min = 0.3,yaxis_max = 0.45) 6. line.render()
了解大数据分析和数据可视化的基础知识
了解大数据分析和数据可视化的基础知识大数据分析和数据可视化是当今信息时代的重要话题，它们在各个行业都得到了广泛应用。
无论是企业决策、市场营销、金融分析还是科学研究，都离不开对大数据的分析和可视化。
本文将介绍大数据分析和数据可视化的基础知识，帮助读者更好地了解和应用这两个领域。
首先，我们来了解一下大数据分析的基础知识。
大数据分析是指对大规模、高维度、多样性的数据进行处理和分析，以获取有价值的信息和知识。
大数据分析可以帮助企业发现隐藏在海量数据中的规律和趋势，从而进行精细化管理和决策。
它可以应用于市场分析、用户行为分析、产品研发等领域，对企业的发展起到重要的推动作用。
大数据分析主要包括数据采集、数据处理、数据建模和数据挖掘四个步骤。
数据采集是指收集和整理数据，常见的数据源包括企业内部的数据库、互联网上的社交媒体数据和传感器等设备产生的数据。
数据处理包括数据清洗、数据转换和数据集成等过程，目的是将原始数据整理成适合分析的结构化数据。
数据建模是根据业务需求选择适当的数据模型，常见的模型包括关系模型、多维模型和图模型等。
数据挖掘是利用统计学和机器学习的方法挖掘数据背后的规律和模式，以提供决策支持。
数据可视化是通过视觉图表的形式将数据进行展示和理解的过程。
数据可视化可以帮助人们更好地理解数据，发现其中的规律和趋势。
同时，数据可视化也是向他人传达数据分析结果的重要方式。
通常，数据可视化的目的是为了让数据更易于理解和传达，而不仅仅是把数据呈现出来。
因此，在进行数据可视化时，要注意选择合适的图表类型、布局和颜色等设计元素，以提高可视化效果和传达效果。
在数据可视化的过程中，常见的图表类型包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。
折线图可以用来显示数据的趋势和变化；柱状图适合比较不同组别的数据；饼图可以用来显示各部分占整体的比例；散点图适合表示两个变量之间的关系。
除了基本的图表类型，还有许多高级的图表类型可以用来展示特定类型的数据，如热力图、地图、网络图等。
第9章 数据可视化技术 大数据基础PPT课件
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。
大数据基础-数据可视化技术
大数据基础-数据可视化技术大数据基础数据可视化技术在当今数字化的时代，数据如同海洋般浩瀚无垠，而如何从这海量的数据中快速有效地获取有价值的信息，成为了摆在人们面前的一道难题。
数据可视化技术应运而生，它就像是一把神奇的钥匙，能够打开数据宝库的大门，让隐藏在其中的秘密清晰地呈现在我们眼前。
数据可视化技术，简单来说，就是将复杂的数据以直观、易懂的图形、图表等形式展现出来的手段。
它并不是简单地将数据变成图形，而是通过精心的设计和选择，以最恰当的方式呈现数据的特征、关系和趋势，帮助我们更好地理解和分析数据。
想象一下，如果一家公司的销售数据只是一堆密密麻麻的数字表格，要从中找出销售的高峰和低谷、不同产品的销售对比以及销售的季节性变化等信息，那将是多么困难和耗时的事情。
但如果将这些数据转化为清晰的柱状图、折线图或者饼图，一切就会变得一目了然。
我们可以迅速地看出哪些产品卖得好，哪个时间段销售业绩最佳，从而为决策提供有力的支持。
数据可视化技术的应用场景极为广泛。
在商业领域，它可以帮助企业进行市场分析、销售预测、客户关系管理等。
例如，通过可视化客户的购买行为数据，企业能够精准地了解客户的需求和偏好，从而优化产品设计和营销策略。
在金融领域，可视化技术能够展示股票价格的走势、风险评估的结果等，辅助投资者做出更明智的决策。
在医疗领域，它可以呈现患者的病历数据、疾病的传播趋势等，有助于医疗工作者提高诊断效率和制定更有效的治疗方案。
数据可视化的类型多种多样，每种都有其独特的用途和优势。
柱状图是一种常见的可视化形式，它特别适合用于比较不同类别之间的数据。
比如，展示不同地区的销售额、不同产品的产量等。
柱子的高度直观地反映了数据的大小，让人一眼就能看出差异。
折线图则擅长展示数据随时间的变化趋势。
无论是股票价格的波动、气温的变化还是网站流量的增减，折线图都能清晰地呈现出其动态发展过程。
饼图主要用于展示数据的占比关系。
比如，在市场份额的分析中，通过饼图可以清楚地看到各个竞争对手所占的比例。
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。
大数据可视化之基础图表
2018-7-23
20
（13）气泡图
• 气泡图与散点图相似， 不同之处在于：气泡图 允许在图表中额外加入 一个表示大小的变量进 行对比。
2018-7-23
21
（14）时间类
时间类图表也是应用较为广泛的 图表。一般按周分布。
Ø
每页显示一日信息的叫日历。
Ø
每页显示一个月信息的叫月历
Ø
每页显示全年信息的叫年历。
2018-7-23
22
（15）漏斗图
漏斗图形如漏斗，一般分层设计， 可以根据各层之间的变化情况进 行分析，发现该层次的问题，予 以改进。
2018-7-23
23
谢谢！
2018-7-23
24
• 指标值用指针形式展示， 落在相应的区域中。
2018-7-23
18
（11）热力图
• 热力图采用特殊高亮的 形式显示出高密度、高 数值等焦点区域，从而 引导阅读者的视觉访问。
2018-7-23
19
（12）K线图
• K线图形态可分为反转形态、整理形 态及缺口和趋向线等。K线图因其细 腻独到的标画方式而被引入到股市 及期货市场。股市及期货市场中的K 线图的画法包含四个数据，即开盘 价、最高价、最低价、收盘价，所 有的k线都是围绕这四个数据展开， 反映大势的状况和价格信息。
• 散点图将序列显示为一组点。值由 点在图表中的位置表示。
• 类别由图表中的不同标记表示。 • 散点图通常用于比较跨类别的聚合
数据。
2018-7-23
11
（5）面积图
• 面积图强调数量随时间而变化的程 度，也可用于引起人们对总值趋势 的注意。
大数据可视化基本原理2018及以后的中文参考文献
一、概述大数据可视化是指通过图表、地图、仪表盘等方式将大规模数据以直观、易懂的形式呈现出来。
随着大数据时代的到来，大数据可视化成为数据分析和决策支持的重要工具。
本文将介绍大数据可视化的基本原理，并列举2018年以后的中文参考文献，帮助读者深入了解这一领域的最新研究进展。
二、大数据可视化的基本原理1.数据采集与清洗：大数据可视化的第一步是收集大规模的数据，并对数据进行清洗和预处理。
只有充分清洗的数据才能准确地用于可视化分析。
2.数据分析与挖掘：在数据清洗的基础上，需要对数据进行分析和挖掘，发现数据背后的规律和趋势。
这些分析结果将成为可视化的基础。
3.可视化设计与呈现：在数据分析的基础上，需要设计合适的可视化图表和工具来呈现数据分析的结果。
这些可视化手段包括折线图、饼状图、柱状图、地图、仪表盘等。
4.交互式可视化：随着科技的发展，交互式可视化成为大数据可视化的新趋势。
用户可以通过交互式界面对数据进行操作和探索，获得更深入的洞察和理解。
5.可视化结果解读与应用：最后一步是对可视化结果进行解读和应用。
有效的大数据可视化结果可以帮助决策者迅速理解数据，做出正确的决策。
三、2018年以后的中文参考文献1.李明等人在2018年发表的《大数据可视化关键技术研究与应用》一文中，阐述了大数据可视化的关键技术和应用案例，为大数据可视化研究提供了新的思路和方法。
2.张红等人在2019年的《基于大数据可视化的航空客流分析与预测》中提出了一种基于大数据可视化的航空客流分析与预测方法，为航空运营提供了新的决策支持。
3.王阳等人在2020年的《大数据可视化在金融风控中的应用研究》中研究了大数据可视化在金融风控中的应用，为金融行业提供了新的数据分析和风险管理方法。
四、结语大数据可视化作为大数据时代的重要工具，正在发挥越来越重要的作用。
通过本文的介绍和列举的中文参考文献，相信读者已经对大数据可视化有了更深入的了解，并可以继续深入研究这一领域的最新进展。
第6章大数据可视化
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。
大数据可视化之基础图表
2018-7-23 3
2018-7-23
13
（6）雷达图
• 雷达图（Radar Chart），又可 称为戴布拉图、蜘蛛网图 （Spider Chart），将多项指标画 在一个圆形的图标上，从而了解 指标情况及变动情况。 • 一般雷达图示为多维度的。 • 指标一般不建议超过8个。 • 也可以采用一组雷达图显示信息。
2018-7-23
横向条形图
• 可以理解为柱状图的旋转了 90度。 • 但是例如表征长度时一般用 横向条形图。
2018-7-23
4
直方图
• 直方图是一种统计图形。 • 需要注意的是，直方图和柱状 图之间的差别在于长方形之间 没有空隙。
2018-7-23
5
多维度条形图
• 簇状条形图 • 堆积条形图 • 百分比堆积条形图
2018-7-23
20
（13）气泡图
• 气泡图与散点图相似， 不同之处在于：气泡图 允许在图表中额外加入 一个表示大小的变量进 行对比。
2018-7-23
21
（14）时间类
时间类图表也是应用较为广泛的 图表。一般按周分布。 Ø
Ø Ø 每页显示一日信息的叫日历。 每页显示一个月信息的叫月历 每页显示全年信息的叫年历。
2018-7-23
8
复合饼图
2018-7-23
9
（3）折线图
• 折线图可以显示随时间（根据 常用比例设置）而变化的连续 数据，因此非常适用于显示在 相等时间间隔下数据的趋势。 • 在折线图中，类别数据沿水平 轴均匀分布，所有值数据沿垂 直轴均匀分布。
大数据基础--大数据可视化（刘鹏《大数据》课后习题答案）
⼤数据基础--⼤数据可视化（刘鹏《⼤数据》课后习题答案）1.数据可视化有哪些基本特征？ （1）易懂性，可视化可以使碎⽚化的数据转换成具有特定结构的知识，从⽽为决策⽀持提供帮助。
（2）必然性，⼤数据所产⽣的数据量必然要求⼈们对数据进⾏归纳总结，对数据的结构和形式进⾏转换处理。
（3）⽚⾯性，数据可视化的⽚⾯性特征要求可视化模式不能替代数据本⾝，只能作为数据表达的⼀种特定形式。
（4）专业性，专业化特征是⼈们从可视化模型中提取专业知识的环节，它是数据可视化应⽤的最后流程。
2.简述可视化技术⽀持计算机辅助数据认识的3个基本阶段。
（1）数据表达，数据表达是通过计算机图形图像技术来更加友好地展⽰数据信息。
（2）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。
（3）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。
3.数据可视化对数据的综合运⽤有哪⼏个步骤？ （1）数据获取。
数据获取的形式多样，⼤致可以分为主动式和被动式两种。
（2）数据处理。
数据处理是对原始数据进⾏质量分析、预处理和计算等步骤。
数据处理的⽬标是保证数据的准确性、可⽤性。
（3）可视化模式。
可视化模式是数据的⼀种特殊展现形式，常见的可视化模式有标签云、序列分析、⽹络结构、电⼦地图等。
（4）可视化应⽤。
可视化应⽤主要是根据⽤户的主管需求展开，最主要的应⽤⽅式是⽤来观察和展⽰，通过观察和⼈脑分析进⾏推理和认知，辅助⼈们发现新知识或得到新结论。
4.简述数据可视化的应⽤。
可视化应⽤主要是根据⽤户的主管需求展开，最主要的应⽤⽅式是⽤来观察和展⽰，通过观察和⼈脑分析进⾏推理和认知，辅助⼈们发现新知识或得到新结论。
可视化界⾯也可帮助⼈们进⾏⼈与数据的交互，辅助⼈们完成对数据的迭代运算，通过若⼲步数据的计算实验⽣产系列化的可视化成果。
大数据可视化技术数据可视化概述
发展历程与趋势
发展历程
大数据可视化技术的发展经历了从简单图表到复杂交互式图表的演变，随着技术的不断进步，可视化呈现的效果 和交互性越来越丰富。
趋势
未来大数据可视化技术将朝着更加智能化、交互化、动态化、可视化的方向发展，同时结合人工智能等技术，实 现更加精准和高效的数据分析和决策支持。
02
数据可视化基本原理
访问控制
设置严格的访问控制策略 ，限制对数据的访问权限 ，防止未授权的访问和泄 露。
匿名化处理
对数据进行匿名化处理， 隐藏敏感信息，保护用户 隐私。
数据质量与清洗
数据预处理
对原始数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处 理、格式转换等，以提高数据质量。
数据验证
对数据进行校验和验证，确保数据的准确性和完整性 。
01
可读性
确保图形清晰易懂，避免信息过载 和误导。
交互性
提供交互功能，使用户能够探索和 操作数据可视化。
03
02
直观性
使用直观的图形元素和颜色，便于 用户快速理解数据。
美学性
注重视觉美感，提高用户对数据的 兴趣和理解。
04
可视化工具与技术
可视化软件
01
如Tableau、Power BI、D3.js等，提供丰富的可视化组件和工
01
制定标准
制定统一的可视化技术标准和规 范，确保不同工具和平台之间的 兼容性和互操作性。
02
03
培训和教育
社区交流
提供培训和教育资源，提高用户 对可视化技术的理解和应用能力 。
建立社区交流平台，促进用户之 间的交流和分享，推动可视化技 术的发展和应用。
THANKS
谢谢您的观看
数据可视化基础实训报告
一、实训背景随着大数据时代的到来，数据已成为企业、政府等各个领域的重要资源。
如何从海量数据中提取有价值的信息，对数据进行有效分析和可视化展示，已成为当前的热点问题。
为了提高我们的数据分析和可视化能力，本次实训选择了数据可视化基础作为实训内容。
二、实训目标1. 理解数据可视化的基本概念、原理和方法。
2. 掌握常用的数据可视化工具和库。
3. 能够运用所学知识进行数据可视化实践。
三、实训内容1. 数据可视化概述数据可视化是指将数据以图形或图像的形式展示出来，以便于人们理解和分析。
数据可视化具有以下特点：（1）直观性：通过图形或图像展示数据，使人们更容易理解和分析数据。
（2）交互性：用户可以通过交互操作对数据进行探索和挖掘。
（3）动态性：数据可视化可以实时更新，反映数据的变化趋势。
2. 常用数据可视化工具和库（1）Excel：是一款功能强大的数据处理和可视化工具，可生成柱状图、折线图、饼图等图表。
（2）Tableau：一款专业的数据可视化工具，支持多种数据源，可生成丰富的图表和仪表板。
（3）Python可视化库：包括Matplotlib、Seaborn、Plotly等，可用于生成各种类型的图表。
（4）JavaScript可视化库：包括D3.js、Highcharts等，可用于Web端数据可视化。
3. 数据可视化实践本次实训选取了某电商平台用户购买数据作为实践案例，进行以下步骤：（1）数据收集：通过API接口获取用户购买数据，包括用户ID、购买时间、商品类别、价格等。
（2）数据预处理：对数据进行清洗、去重、聚合等操作，确保数据质量。
（3）数据可视化设计：根据分析需求，设计合适的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等。
（4）数据可视化实现：使用Python可视化库（如Matplotlib）生成图表。
（5）结果分析：根据可视化结果，对数据进行分析，得出有价值的信息。
四、实训总结通过本次数据可视化基础实训，我们掌握了以下知识和技能：1. 理解了数据可视化的基本概念、原理和方法。
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
数据可视化PPT第1章 数据可视化基础
任务1.1 数据是什么
1.1
1.1.2 数据、信息与知识
3．知识 知识（Knowledge）具有系统性、规律性和可预测性。数据和 信息处理后将会得到知识。而知识是比数据和信息更加高级的抽象 概念。 数据、信息与知识的关系如图1-3所示。知识具有系统性、规律 性和可预测性。例如，通过观测记录行星出现位置和出现时间，对 数据进行分析、挖掘，计算得到星球运动的规律，这称之为信息。 针对信息进行总结和提炼，得到开普勒三定律，知识由此产生。知 识使人们更加清晰地了解世界和生活，通过知识不断改变周围的世 界——而所有一切的基础就是数据。 从数据到信息再到知识，清晰界定各概念的范围，有利于大数 据的学习与展现。从数据到信息，通过不同的技术处理，可能会得 到不同的信息。而从信息到知识，则直接导致了后期的数据的应用 场景和使用价值。
第1章
数据可视化基础
随着数据革命的到来，全社会无时无 刻不在产生着大量的数据。从数据中发现 价值，提炼知识，再以合适的方式将其展 现为让人一目了然、眼前一亮的可视化作 品是体现数据价值的完整过程。优秀的数 据可视化作品能够彰显数据的潜在性，规 律性，价值性，帮助我们理解数据背后的 意义。
学习目标
理解数据的概念 掌握数据、信息、知识的区别与联系 了解不同可视化形式对数据的展现优势 理解可视化的基本原则
任务1.1 数据是什么
1.1
1.1.2 数据、信息与知识
2．信息 信息（Information）是隐藏在数据背后的规律，需要人类的挖掘和探索才能够发现。信息是对事 物的描述，它比数据更加抽象。 （1）数据与信息的区别： 数据是信息和数据冗余之和，数据=信息+数据冗余。冗余有两层含义，第一层含义是指多余不需 要的部分，第二层含义是指人为增加重复的部分，其目的是用来对原本的内容实现备份，以达到增强其 安全性，这在信息通信系统当中有着较为广泛的应用。数据是数据采集时得到的，信息是从采集的数据 中获取的有用信息。由此可见，信息可以简单地理解为数据中包含的有用的内容。 （2）数据与信息的联系： 数据和信息之间是相互联系的。数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。数据经 过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。
《大数据可视化》教学大纲
《大数据可视化》教学大纲一、课程的性质、目的与任务《大数据可视化》是一门综合性很强的基础课程，主要内容包括三部分，第一部分讲解大数据可视化的基础内容，包括大数据可视化基础概念、历史、发展方向、面临的挑战等内容，帮助学生建立起对大数据可视化的基本认识。
第二部分讲解不同类型数据的特点以及可视化的方法，帮助学生认识、深刻理解多种多样的数据类型，掌握针对不同类型的各种可视化方法，为第三部分的实验课程打下基础。
第三部分则是选取了主流的可视化软件、编程语言，介绍其功能特点以及使用方法，最后结合案例帮助学生更好的掌握可视化这门技术，将第一、二部分的概念、知识付诸实际应用当中。
其中第二部分主要包括时间数据可视化、比例数据可视化、关系数据可视化、文本数据可视化、复杂数据可视化。
第三部分主要包括Excel 工具、Python可视化语法、R语言可视化语法、FineBI工具、Echarts工具、DataV工具、Tableaue 数据可视化工具、的介绍以及相关案例。
本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，从可视化基本概念入手，由浅入深学习大数据可视化的相关知识，学会可视化的相关关键技术，能够掌握常见可视化工具的使用，同时通过实践掌握可视化分析方法。
本课程除要求学生掌握可视化的基础知识和理论，重点要求学生在实践中学会可视化分析，为更深入地学习和今后的实践打下良好的基础。
二、教学内容及教学基本要求1.可视化概述（2学时）介绍数据可视化概念和发展历史，将可视化分为三类，从而深入理解可视化。
理解可视化的作用，了解可视化的发展方向。
2. 数据可视化基础（2学时）了解数据可视化通用流程，了解数据可视化中数据的多种存储方式及其特点。
理解并能够简单运用可视化设计原则。
3. 时间数据可视化（2学时）了解时间数据可视化的应用，理解连续型时间数据、离散型时间数据的特点，掌握对应可视化的方法。
4. 比例数据可视化（2学时）了解比例数据在大数据中的应用，掌握比例数据以及时空比例数据可视化方法。
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。
大数据可视化方式以及对应的实例
大数据的可视化方式有许多种，它们各自具有不同的特点和适用场景。
以下是一些常见的大数据可视化方式以及对应的实例：1. 表格可视化：对于结构化和有序的数据，表格是最基本的可视化方式。
通过使用数据表格可视化工具，如Tableau，可以将大量数据以表格的形式呈现出来，便于用户进行数据分析和挖掘。
例如，某电商网站可以使用Tableau将用户购买的历史数据以表格的形式呈现出来，帮助商家分析用户的购物习惯，从而提供更个性化的服务。
2. 图表可视化：对于非结构化和无序的数据，图表是一种常用的可视化方式。
常见的图表类型包括柱状图、折线图、饼图等。
通过使用图表可视化工具，如Excel、PowerBI等，可以将大量数据以图表的形式呈现出来，帮助用户快速理解数据的变化趋势和分布情况。
例如，某医疗机构可以使用Excel将病人的就诊数据以柱状图的形式呈现出来，帮助医生分析病人的就诊情况和治疗效果。
3. 热力图可视化：热力图是一种空间可视化的方法，它能够显示大量数据在空间上的分布情况。
通过使用热力图可视化工具，如Python的Seaborn库，可以将地理位置数据以热力图的形式呈现出来，帮助用户直观地了解数据在空间上的分布情况。
例如，某城市规划部门可以使用Seaborn将城市的人口分布数据以热力图的形式呈现出来，帮助规划人员了解城市的人口分布情况，从而制定更加合理的城市规划方案。
4. 动态可视化：动态可视化是一种能够实时更新和交互的可视化方式。
通过使用动态可视化工具，如D3.js、Google Charts等，可以将大量数据以动态交互的形式呈现出来，帮助用户更好地理解和分析数据。
例如，某金融公司可以使用D3.js将股票价格数据以动态交互的形式呈现出来，用户可以通过鼠标点击和拖动来查看不同时间段的股票价格变化情况。
以上这些可视化方式都有其特定的应用场景和优势。
例如，表格可视化适用于结构化和有序的数据分析；图表可视化适用于非结构化和无序的数据展示；热力图可视化适用于空间数据的分析；动态可视化适用于实时数据和复杂数据分析。
大数据可视化技术是学什么
大数据可视化技术是学什么随着大数据时代的到来，数据已经成为各个行业的重要资源。
然而，面对庞大复杂的数据，我们如何才能从中获取有用的信息，并能够迅速准确地做出决策呢？这就需要借助大数据可视化技术了。
那么，大数据可视化技术是学什么呢？让我们一起来探究一下。
1. 数据分析和处理技术大数据可视化技术的基石是对数据进行处理和分析。
在学习大数据可视化技术之前，必须具备扎实的数据分析和处理技术。
这包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘等。
只有对原始数据进行适当的处理和分析，才能得到有意义的结果，并能够有效地展示在可视化界面上。
2. 可视化工具和技术大数据可视化技术需要借助相应的工具和技术来实现。
目前市面上有许多专门用于大数据可视化的工具，如Tableau、Power BI、D3.js等。
这些工具不仅具备强大的数据分析和展示功能，还能够根据用户需求进行灵活的定制。
学习大数据可视化技术的过程中，需要熟悉并掌握这些工具的使用方法，了解各种图表和可视化效果的实现原理。
3. 数据可视化原则和设计思路除了掌握相应的工具和技术，学习大数据可视化还需要了解一些基本的原则和设计思路。
这包括选择合适的图表类型和颜色方案，遵循信息流的布局原则，重视数据的可解释性和清晰性等。
通过学习这些原则和设计思路，能够更好地将数据转化为可视化形式，并使之更易于理解和分析。
4. 可视化数据故事讲述能力大数据可视化不仅要求我们能够将数据转化为可视化形式，还需要我们能够通过可视化来讲述有意义的数据故事。
学习大数据可视化技术还需要培养我们的故事讲述能力，能够通过图表和可视化效果来有效地传达数据背后的故事和信息。
这将有助于我们更好地与观众进行互动和交流，实现数据驱动的决策和创新。
5. 数据科学和统计学基础大数据可视化技术是数据科学的一部分，因此学习大数据可视化还需要具备一定的数据科学和统计学基础。
这包括概率论、统计推断、回归分析、机器学习等知识。
只有具备了这些基础知识，才能更好地理解和分析数据，并能够应用相应的模型和算法来支持可视化的设计和展示。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
5 of 37
3.1 光与视觉特性
3.1.3 黑白视觉特性
第三章 数据可视化基础
●视敏特性：指人眼对不同波长和光具有不同灵敏度的特性，即对于辐射
功率相同的各色光具有不同的亮度感觉。在相同的辐射功率条件下，人眼 感到最亮的光是黄绿光，而感觉最暗的光是红光和紫光。视敏特性可用视 敏函数和相对视敏函数来描述。
亮度、色调和饱和度称为彩色的三要素。人眼对不同波长的谱色光有不同的色调感觉。人眼的彩色视 觉的辨色能力总共有3000～4000种。人眼对彩色感觉具有非单一性。颜色感觉相同，光谱组成可以 不同。
彩色细节分辨力
画面最大亮度与最小亮度之间可分辨的亮度级差数称为亮度层次或灰度层次。人眼对彩色细节的分辨 力比对黑白细节的分辨力要低，只有对黑白细节分辨力的1/3～1/5。
专业性
数据可视化与领域专业知识紧密相关，其形式需求多种多样并随行业、用户和环境等条件而动态变化。 专业化特征是人们从可视化模型中提取专业知识的必要环节，是数据可视化应用的最后流程。
11 of 37
第三章 数据可视化基础
3.1 3.2 3.3 3.4 光与视觉特性 可视化的基本特征 可视化流程 可视化设计组件
3.5 素 3.6
习题
可视化中的美学因
可视化框架设计整体思路
12 of 37
3.3 可视化流程
3.3.1 数据可视化的基本步骤
第三章 数据可视化基础
1
明确问题
开始创建一个可视化项目时，第一步是要明确可视化项目要解决的问题
混色特性
混色特性包括时间混色、空间混色和双眼混色等。
9 of 37
第三章 数据可视化基础
3.1 3.2 3.3 3.4 光与视觉特性 可视化的基本特征 可视化流程 可视化设计组件
3.5 素 3.6
习题
可视化中的美学因
可视化框架设计整体思路
10 of 37
3.2 数据可视化的基本特征
易懂性
第三章 数据可视化基础
可视化使人们更加容易地理解数据和使用数据，进而便于人们将数据与他们的经验知识相关联。可视
化使得原本碎片化的数据转换为具有特定结构的知识，从而为科学决策支持提供强有力的支持。
必然性
数据量已远远超出了人们直接读取、浏览和操作数据的能力，必然要求人们对数据进行形象化的归纳 和总结，对数据的结构和表现形式进行有效的转换处理。
它把彩色电视系统需要传送成千上万种颜色的任务简化成只需传送3种基 本颜色，包含以下规则：
人的视觉只能分辨颜色的3种变化，即亮度、色调和色饱和度。 任何彩色均可以由3种线性无关的彩色混合得到时，称这3种彩色为三基色。 合成彩色光的亮度等于三基色分量亮度之和，即符合亮度相加定律。
光谱组成成分不同的光在视觉上可能具有相同的颜色外貌，及相同的彩色感觉。 在由两个成分组成的混合色中，如果一个成分连续变化，混合色也连续变化。
对比度
把景物或重现图像最大亮度Lmax和最小亮度Lmin的比值称为对比度。
第三章 数据可视化基础
亮度层次
画面最大亮度与最小亮度之间可分辨的亮度级差数称为亮度层次或灰度层次。
视觉惰性
人眼的视觉有惰性，这种惰性现象也称为视觉的暂留。
闪烁
观察者观察按时间重复的亮度脉冲，当脉冲重复频率不够高时，人眼就睛形成的张角叫做视角。
分辨力
当与人眼相隔一定距离的两个黑点靠近到一定程度时，人眼就分辨不出有两个黑点存在，而只感觉到 是连在一起的一个点。这种现象表明人眼分辨景物细节的能力是有一定极限的。
8 of 37
3.1 光与视觉特性
3.1.4 彩色视觉特性
辨色能力
第三章 数据可视化基础
1）补色律：每种颜色都有一个相应的补色。
2）中间色律：任何两个非补色的色光相混合，可产生出它们两个色调之间的新 的中间色调。
4 of 37
3.1 光与视觉特性
3.1.2 三基色原理
第三章 数据可视化基础
●三基色原理：自然界中几乎所有的彩色都能由3种线性无关的色光按一定
比例混配得到，合成彩色的亮度由3种色光的亮度之和决定，色度由3种色 光所占比例决定。 ●线性无关是指3种色光必须相互独立，其中任何一种色光都不能由其他 两种色光混配得到。
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
大数据可视化
BIG DATA
第三章 数据可视化基础
3.1 3.2 3.3 3.4 光与视觉特性 可视化的基本特征 可视化流程 可视化设计组件
3.5
3.6 习题
可视化中的美学因素
可视化框架设计整体思路
2 of 37
3.1 光与视觉特性
3.1.1 光的特性
亮度可见度阈值
人眼对亮度变化的分辨能力是有限的，人眼无法区分非常微弱的亮度变化。通常用亮度级差来表示人 眼刚刚能感觉到的两者的差异。
人眼视觉的掩盖效应
如果是在空间和时间上不均匀的背景中，测量可见度阈值，可见度阈值就会增大，即人眼会丧失分辨 一些亮度的能力
7 of 37
3.1 光与视觉特性
3.1.3 黑白视觉特性
6 of 37
3.1 光与视觉特性
3.1.3 黑白视觉特性
亮度感觉
第三章 数据可视化基础
亮度感觉不仅仅取决于景物给出的亮度值，而且还与周围环境的平均亮度有关，是一个主观量。
人眼感光适应性
适应性是指随着外界光的强弱变化，人眼能自动调节感光灵敏度的特性。
亮度视觉范围
人眼的亮度感觉不仅仅取决于景物本身的亮度值,而且还与环境亮度有关。
多维性
通过数据可视化的多维呈现，能够清楚地对数据相关的多个变量或者多个属性进行标识，并且所处理 的数据可以根据每一维的量值来进行显示、组合、排序与分类。 片面性
数据可视化往往只是从特定的视角或需求来认识数据，并得到符合特定目的的可视化模式。数据可视
化的片面性特征意味着可视化模式不能替代数据本身，只能作为数据表达的一种特定形式。
第三章 数据可视化基础
●可见光谱的波长由780 nm向380 nm变化时，人眼产生的颜色感觉依次
是红、橙、黄、绿、青、蓝、紫7色。 ●一定波长的光谱呈现的颜色称为光谱色。太阳光包含全部可见光谱，给 人以白色感觉。
3 of 37
3.1 光与视觉特性
3.1.2 三基色原理
第三章 数据可视化基础
●三基色原理是根据色度学中著名的格拉兹曼法则和配色实验总结出来的，