大数据可视化课件
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第19课 数据呈现可视化 课件(22张PPT)
1．趋势可视化 趋势可视化通常用于描 绘数据随时间的变化趋势。 常见的趋势可视化包括折线 图、柱形图、像素图等。
折线图
柱形图
第19课 学习内容
二、熟悉常见的数据可视化方式
2．比例可视化 比例可视化通常用于显 示不同部分所占整体的比例 关系。常见的比例可视化包 括饼图、环形图等。
饼图
环形图
第19课 学习内容
第19课 学习内容
三、体验数据可视化
利用Python绘制温度变化趋势图
主要代码
第19课 课堂总结
1．数据可视化的作用包括发现数据异常、了解整体情况、发现趋势 变化等。
2．常见的数据可视化方式包括趋势可视化、比例可视化、分布可视 化和标签云。
3．对环境数据进行可视化，包括数据准备、设置画布和标题、绘制 图表并显示等步骤。
二、熟悉常见的数据可视化方式
3．分布可视化 将散点图与地图结合，可以表示数 据在地理位置上的分布情况。例如，可 以在共享单车手机应用软件中轻松查询 附近的空闲单车。
散点图与地图结合
第19课 学习内容
二、熟悉常见的数据可视化方式
4．标签云 标签云可以直观地展示一段文本数 据中的高频词，词频越高字体就越大， 让人不用阅读全文也可以大概了解文本 中的重点内容。
第19课 学习内容
一、了解数据可视化的作用
在生活中，你看见过哪些数据可视化的应用场景？说说数 据可视化有哪些作用？
第19课 学习内容
一、了解数据可视化的作用
1．发现数据异常 通过数据可视化可以更加容易地识别 并定位数据中存在的异常。 例如，对温度数据进行可视化呈现后， 可以直观地发现13:00左右的数据有异常。
例如，一些航班出行服务的手机应 用软件会提供近期该航班的起降时间， 如图所示，人们可以判断近期乘坐此航 班大概率会晚点。
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。
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。
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课数据可视化课件
第6课 大数据的应用
第一单元 数据与大数据
数据可视化
数据可视 化是什么 呀？
数据可视化是指 以图像、动画等 情势展示数据和 诠释数据之间的 关系。
数据可视化
数据可视 化又有什ห้องสมุดไป่ตู้么用呢？
数据可视化 可以让人们 快速抓住信 息的要点。
数据可视化呈现的情势
饼图呈现比例
分组柱形图呈现 数据对照的优势
动态热力图呈现 数据的实时变化
数据可视化典型案例
数据可视化 表现在哪些 方面呢？
数据可视化呈现事 物变化的趋势、揭 示想法和关系、总 结或汇聚数据、形 成论点或意见等。
数据可视化典型案例
在国家统计局网站中，柱 形图呈现了各年的货物运 输总量情况，折线图反应 出运输量增长速度的变化 趋 的情况，圆点的大小表示 搜索指数的高低，颜色红 绿表示搜索趋势的升降
数据可视化典型案例
数据的可视化表达， 有助于用户选择时 从趋势、需求的等 多个角度对数据进 行分析
课后小结：
说说体会
通过本节课的学习，你又学到了哪些大数据的知识？
完成练习
1.登陆国家统计局网站 教育可视化 ，在“数据查询”栏 目中，利用可视化产品，查询全国教育关键词，说一说这些词的搜索趋势。
第一单元 数据与大数据
数据可视化
数据可视 化是什么 呀？
数据可视化是指 以图像、动画等 情势展示数据和 诠释数据之间的 关系。
数据可视化
数据可视 化又有什ห้องสมุดไป่ตู้么用呢？
数据可视化 可以让人们 快速抓住信 息的要点。
数据可视化呈现的情势
饼图呈现比例
分组柱形图呈现 数据对照的优势
动态热力图呈现 数据的实时变化
数据可视化典型案例
数据可视化 表现在哪些 方面呢？
数据可视化呈现事 物变化的趋势、揭 示想法和关系、总 结或汇聚数据、形 成论点或意见等。
数据可视化典型案例
在国家统计局网站中，柱 形图呈现了各年的货物运 输总量情况，折线图反应 出运输量增长速度的变化 趋 的情况，圆点的大小表示 搜索指数的高低，颜色红 绿表示搜索趋势的升降
数据可视化典型案例
数据的可视化表达， 有助于用户选择时 从趋势、需求的等 多个角度对数据进 行分析
课后小结：
说说体会
通过本节课的学习，你又学到了哪些大数据的知识？
完成练习
1.登陆国家统计局网站 教育可视化 ，在“数据查询”栏 目中，利用可视化产品，查询全国教育关键词，说一说这些词的搜索趋势。
大数据可视化PPT第4章 数据可视化的常用方法
4.2.3 折线图
折线图适用于二维大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。
4.2.4 饼图
饼图适用于一维数据可视，尤其是能反映数据序列中各项大小、总和和相互之间比例大小。
4.2.5 散点图
散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。
4.2.6 气泡图
气泡图是散点图的一种变形，通过每个点的面积大小，反应第三维。
4.4.5 聚类分析
（1）系统聚类法 将变量由多变少的一种方法，先将距离最小的变量归为一类，再将它们合并，合并后将新类 计算相互间的距离，再将距离最小的新类合并，直到所有变量归为一类为止。距离的定义有： 最短距离法、最长距离法、中心法、类平均法、中间距离法、离差平法和法等。 （2）动态聚类法 能较好地解决系统聚类当样本数量大时计算量大的问题。动态聚类先设定好数值K，然后将 所有样本分成K类作为聚核，再计算每个样本到聚核的距离，与聚核距离最小的样本归为一 类，这样样本被分为K类；然后依次继续进行分类，并按一定的标准停止分类。
三维柱状图的可视化效果更佳直观，而且能够在第三个坐标轴显示三维数据。三维柱状图采 用柱体来量化数据，同时对柱体可以采用不用的颜色编码，来表述不同的变量。
8 of 46
4.2 统计图表可视化方法
第四章 数据可视化的常用方法
4.2.2 条形图
排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到条形图中。条形图显示各个项目之间的比较情况。
24 of 46
第四章 数据可视化的常用方法
4.1 视觉编码 4.2 统计图表可视化方法 4.3 图可视化方法 4.4 可视化分析方法的常用算法 4.5 可视化方法的选择 习题
25 of 46
4.5 可视化方法的选择
第四章 数据可视化的常用方法
折线图适用于二维大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。
4.2.4 饼图
饼图适用于一维数据可视，尤其是能反映数据序列中各项大小、总和和相互之间比例大小。
4.2.5 散点图
散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。
4.2.6 气泡图
气泡图是散点图的一种变形，通过每个点的面积大小，反应第三维。
4.4.5 聚类分析
（1）系统聚类法 将变量由多变少的一种方法，先将距离最小的变量归为一类，再将它们合并，合并后将新类 计算相互间的距离，再将距离最小的新类合并，直到所有变量归为一类为止。距离的定义有： 最短距离法、最长距离法、中心法、类平均法、中间距离法、离差平法和法等。 （2）动态聚类法 能较好地解决系统聚类当样本数量大时计算量大的问题。动态聚类先设定好数值K，然后将 所有样本分成K类作为聚核，再计算每个样本到聚核的距离，与聚核距离最小的样本归为一 类，这样样本被分为K类；然后依次继续进行分类，并按一定的标准停止分类。
三维柱状图的可视化效果更佳直观，而且能够在第三个坐标轴显示三维数据。三维柱状图采 用柱体来量化数据，同时对柱体可以采用不用的颜色编码，来表述不同的变量。
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4.2 统计图表可视化方法
第四章 数据可视化的常用方法
4.2.2 条形图
排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到条形图中。条形图显示各个项目之间的比较情况。
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第四章 数据可视化的常用方法
4.1 视觉编码 4.2 统计图表可视化方法 4.3 图可视化方法 4.4 可视化分析方法的常用算法 4.5 可视化方法的选择 习题
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4.5 可视化方法的选择
第四章 数据可视化的常用方法
(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。
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
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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
25
企业如何保障大数据安全
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
02
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。
03
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。
04
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
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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
第六章大数据可视化
文本可视化
动态文本时序信息可视化
有些文本的形成和变化过程与时间紧密 相关，如何将这 些 模式与规律进行可视 化展示，是文本可视化的重要内容。常 见的技术以河流图居多。河流图可以划 分为主题、文本及事件河流图等。
(3）片面性
数据可视化往往只是从特定视角或 者需求认识数据，从而得到符合特 定目的的可视化模式，所以，只能 反映数据规律的一个方面。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。
可视化 基本
特征
第六章大数据可视化
（2）必然性
当今大数据所产生的数据量已经远远超 出了人们直接阅读和操作数据的能力， 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化处理。
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。
标签云
6.2 大数据可视化方法
网络（图）可视化
第六章大数据可视化
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。研究者提出了大量 网络可视化或图可视化技术， 经典的基于节点和边的可视 化，是图可视化的主要形式。
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。可视化模式的选取决定 了可视化方案的雏形。
可视化应用主要根据用户的主观需求展开， 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 发现新知识或者得到新结论。
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平行坐标
种多维可视化技术，将维度与坐标轴建立映射，在多个平行 轴之间以直线或曲线映射表示多维信息。
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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
6.3 大数据可视化软件与工具
第六章大数据可视化
Excel Excel 是微软办公套装软 件的一个重要组成部分， 它可以进行各种数据的 处理、统计分析、数据 可视化显示及辅助决策 操作，广泛地应用于管 理、统计、财经、金融 等众多领域。本节重点 讨论一下 Excel在数据可 视化处理方面的应用。
Excel 从2007 版本开始为用户提 供了可视化规则，借助于该规 则的应用可以使抽象数据变得 更加丰富多彩，通过规则的应 用，能够为数据分析者提供更 加有用的信息。
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
散点图
散点图（Scatter Plot）是最为常用的多维可视化方法。二维散点
图将多个维度中的两个维度属性值集合映射至两条轴，在二维轴 确定的平面内通过图形标记的不同视觉元素来反映其他维度属性 值，可通过不同形状、颜色、尺寸等来代表连续或离散的属性值
的认识和应用。
6.1 数据可视化基础
数据可视化流程
第六章大数据可视化
数据获取的形式多种多样，大致可以分为主动式和被动式 两种。主动式是以明确的数据需求为目的，利用相关技术 手段主动采集相关数据，被动式是以数据平台为基础，由 数据平台的活动者提供数据来源
数据处理是指对原始的Байду номын сангаас据进行分析、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、可用性等。
ECharts ECharts 是商业级数据 图表（ Enterpri新的拖拽重 计算、数据视图、值域 漫游等特性大大地增强 了用户体检，赋予了用 户对数据进行挖掘、整
合的能力。
6.3 大数据可视化软件与工具
应 用 E xc e l 的 可 视 化 规 则 实现数据的可视化展示
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
6.1 数据可视化基础
数据可视化的基本特征
（1）易懂性
将数据进行可视化分析，更加容易被人们 理解，更加容易与人们的经验知识产生关 联，使得碎片化的数据转换为具有特定结 构的知识，从而为决策支持提供帮助。
（4）专业性
数据可视化与专业知识紧密相连，其形式 需求也是多种多样，如网络文本、电商交 易、社交信息、卫星影像等。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。
6.1 数据可视化基础
数据可视化的作用
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，方 便人们阅读、理解和运 用数据。常见的形式如 文本、图表、图像、二 维图形、三维模型、网 络图、树结构、符号和