大数据可视化PPT第8章 大数据可视化系统魔镜
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《数据可视化》课件
Slide 8
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。
Slide 5
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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魔镜大数据软件使用说明
一、魔镜的版本目前大数据魔镜有五个版本：云平台版、基础企业版、标准企业版、高级企业版。
云平台版：永久免费，适合接受SAAS的企业和个人进行数据分析使用；基础企业版：可代替报表工具、传统BI，适合中小型企业内部使用，可全公司协同分析；（免费长期使用）标准企业版：可实现企业的基础数据分析及数据结果呈现，满足一般企业的数据需求高级企业版：适合大型公司，最好有数据仓库，帮助企业完成数据转型；Hadoop版：支持pb级大数据计算，实时计算，完美兼容spark、hbase非结构化计算，适合大数据公司二、支持的数据源魔镜目前支持市面上所有数据源，云平台版和基础企业版支持Excel、Mysql、SQL Server、ORACLE、Access、NOSQL、MongoDB、DB2，还支持Hadoop，Spark等数据源；除此之外，大数据魔镜还支持Google Analytics、微信、微博、淘宝、京东等第三方社会化数据源，供开发者使用。
（我们使用的为SQL Server）三、与SQL Server的连接魔镜官方支持Microsoft SQL Server 2008 R2和Microsoft SQL Server 2012。
在使用魔镜的时候，必须要保证数据库所在的服务器有一个对外开放的公网IP四、表连接方式大数据魔镜支持内部、左侧、右侧、完全外部联接。
五、查看和分析已关联的表数据我们将左侧想要关联的表拖入下图标记处系统会自动为我们创建关系，我们只需输入该关联名称，并点击“保存”即可进入可视化分析台，刚刚创建好的关系，则在左侧业务对象区展现。
拖拽分析了。
六、数据可视化分析台魔镜数据可视化分析台包括业务对象区、操作和图表生成区、图表类型选择区3个部分。
一、业务对象区业务对象区，位于整个分析台的最左侧。
主要包括的是我们刚刚已经上传好的数据源，上传的数据源可以包含一个或多个表。
点击其中一个表，出现的是维度和度量这两类数据。
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版大数据PPT免费
政府管理
大数据可以提高政府决策的科学性、 准确性和时效性，推动政府治理体系 和治理能力现代化。
6
02
大数据技术架构与组件
2024/1/28
7
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
一种高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价机器上，提供高吞吐量的数据访问。
HBase
一种分布式、可伸缩、大数据存储服务，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储。
Hale Waihona Puke 2024/1/28Cassandra
一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障的数据存储服务。
8
分布式计算框架
Spark
一种快速、通用的大规模数据处理引 擎，提供了Java、Scala、Python和R 等语言的API，支持批处理、流处理、 图处理和机器学习等应用。
Flink
2024/1/28
03
完善政策法规
建立健全大数据相关政策法规，保障数据安全和个人隐私，促进大数据
产业健康发展。
30
THANK YOU
2024/1/28
31
2024/1/28
4
大数据产生背景
01
02
03
互联网的发展
随着互联网的普及和深入 应用，人们产生的数据量 呈指数级增长，形成了海 量的数据资源。
2024/1/28
物联网的兴起
物联网技术的快速发展使 得各种设备产生的数据不 断汇聚，进一步推动了大 数据时代的到来。
云计算的普及
云计算提供了强大的计算 和存储能力，为大数据的 处理和分析提供了有力支 持。
建立因变量与自变量之间的线性关系，实现 预测和解释。
大屏实时数据可视化ppt课件
最初的大屏幕监控系统需求只是简单地通过前端抓取、传输信息，并 将图像、数据信号传输到大屏幕上显示给用户。而随着大数据信息的 飞速发展，监控中心如果还只充当显示信息这一角色，那就简直成为 一套占地的摆设了。
如今的大屏幕监控系统，已经从最初的显示角色向数据分析、显示、 推送转身。它要负责对海量的数据信息进行高效率的分析，再将分析 结果展现出来，让各个管理部门可以直观、便捷地根据数据指标，合 理调度配置资源进行事件决策。
数据可视化介绍课件
03
科研领域：用于展示实 验数据、研究成果等
05
医疗领域：用于展示病 人数据、治疗效果等
02
教育领域：用于展示教 学成果、学生成绩等
04
政府领域：用于展示政 策效果、社会状况等
06
环保领域：用于展示环 境数据、污染情况等
2
数据可视化的方 法
数据可视化的基本原则
准确性：确保数据可视化的准确性，避免误 导观众
3
数据可视化的案 例分析
案例选取标准
数据类型：选取 具有代表性的数 据类型，如数值 型、分类型、时
间序列型等。
应用场景：选取 具有实际应用价 值的案例，如商 业分析、科学研 究、教育等领域。
视觉效果：选取 视觉效果突出的 案例，如色彩搭 配、布局设计、
图表类型等。
故事性：选取具 有故事性的案例， 如成功案例、失 败案例、创新案
案例分析结果
案例一：某公司销售数据可视化分析，发现销售 业绩与季节性因素有关
案例二：某城市交通数据可视化分析，发现高峰 时段拥堵情况与道路规划有关
案例三：某电商平台用户行为数可视化分析， 发现用户购买行为与商品价格、评价等因素有关
案例四：某社交媒体用户数据可视化分析，发现 用户活跃度与平台内容质量、用户互动有关
数据可视化介绍 课件
目录
01. 数据可视化的概念 02. 数据可视化的方法 03. 数据可视化的案例分析 04. 数据可视化的未来趋势
1
数据可视化的概 念
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之 间的关系和趋势，从而更好地进行决策。
谢谢
大数据魔镜云平台版用户使用手册第二版
1、聚类分析............................................................................................................................ 30 2、数据预测............................................................................................................................ 30 3、关联分析............................................................................................................................ 30 4、相关性分析........................................................................................................................ 30
2、仪表盘................................................................................................................................ 18 2.1 图表操作.................................................................................................................. 18 2.2 调整以及丰富仪表盘............................................................................................... 18 2.3 分享仪表盘.............................................................................................................. 20 2.4 其他功能.................................................................................................................. 21
2、仪表盘................................................................................................................................ 18 2.1 图表操作.................................................................................................................. 18 2.2 调整以及丰富仪表盘............................................................................................... 18 2.3 分享仪表盘.............................................................................................................. 20 2.4 其他功能.................................................................................................................. 21
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
2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]
![2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/ce91353800f69e3143323968011ca300a6c3f6b1.png)
利用大数据技术和人工智能算法，可以对海量医疗数据进行分析和挖掘，为医生提供临床决 策支持。例如，通过对病人的病史、检查结果、用药记录等数据进行综合分析，可以辅助医 生做出更准确的诊断和治疗方案。
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
18
2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
2024/1/30
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
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机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
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无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
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05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
2024/1/30
2024版大数据PPT完整版
02
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密 存储和传输，确保数据在传输和存
储过程中的安全性。
04
访问控制
建立严格的访问控制机制，确保只 有授权用户能够访问敏感数据。
30
企业如何制定和执行安全策略
制定完善的安全管理制度
明确数据安全管理的目标、原则、流程和组织架构。
强化员工安全意识培训
定期开展数据安全培训，提高员工对数据安全的重视程度和操作技能。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括假设检验、方差分析、回归分 析等。
应用案例
电商平台的用户行为分析、金融领域的风险评估、医疗行业的疾 病预测等。
21
机器学习算法原理及实践
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，得到模型后用于预测新数据。
无监督学习
对无标签数据进行学习，发现数据中的内在结构和规律。
2
01
大数据概述
2024/1/29
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
3
大数据定义与特点
定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数 据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能 力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
将原始数据通过特定算法映射到视觉元素（如颜 色、形状、大小等）。
视觉编码
利用视觉元素对数据进行编码，以便人们能够直 观地理解数据。
交互设计
提供丰富的交互手段，如缩放、拖拽、筛选等， 以便用户能够更深入地探索数据。
2024/1/29
25
常见数据可视化工具介绍
2024/1/29
Tableau
(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
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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
大数据可视化技术第章复杂数据可视化
特性
包括数据体量巨大、处理速度快、数 据种类繁多、价值密度低等。
数据可视化的概念与重要性
概念
数据可视化是指将数据以图形、图像、图表等形式呈现，使数据更易于理解和分析。
重要性
数据可视化能够直观地展示数据的内在规律和关联，帮助人们更好地理解数据，发现数据背后的意义和价值。
大数据可视化的历史与发展
历史
大数据可视化技术第章复杂 数据可视化
汇报人： 2023-12-27
目录
• 大数据可视化概述 • 复杂数据的类型与特点 • 复杂数据可视化技术 • 大数据可视化工具与平台 • 大数据可视化应用案例
01
大数据可视化概述大数据的定义与特性 Nhomakorabea定义
大数据是指数据量巨大、复杂度高， 难以用传统数据处理工具在合理时间 内获取、处理和分析的数据集合。
大数据可视化起源于20世纪50年代的统计图形学，经过不断发展，形成了现代的大数据可视化技术 。
发展
随着计算机技术和大数据技术的不断进步，大数据可视化也在不断发展，出现了许多新的可视化技术 和工具，如交互式可视化、动态可视化、虚拟现实可视化等。
02
复杂数据的类型与特点
包括数据体量巨大、处理速度快、数 据种类繁多、价值密度低等。
数据可视化的概念与重要性
概念
数据可视化是指将数据以图形、图像、图表等形式呈现，使数据更易于理解和分析。
重要性
数据可视化能够直观地展示数据的内在规律和关联，帮助人们更好地理解数据，发现数据背后的意义和价值。
大数据可视化的历史与发展
历史
大数据可视化技术第章复杂 数据可视化
汇报人： 2023-12-27
目录
• 大数据可视化概述 • 复杂数据的类型与特点 • 复杂数据可视化技术 • 大数据可视化工具与平台 • 大数据可视化应用案例
01
大数据可视化概述大数据的定义与特性 Nhomakorabea定义
大数据是指数据量巨大、复杂度高， 难以用传统数据处理工具在合理时间 内获取、处理和分析的数据集合。
大数据可视化起源于20世纪50年代的统计图形学，经过不断发展，形成了现代的大数据可视化技术 。
发展
随着计算机技术和大数据技术的不断进步，大数据可视化也在不断发展，出现了许多新的可视化技术 和工具，如交互式可视化、动态可视化、虚拟现实可视化等。
02
复杂数据的类型与特点
数据可视化 PPT篇
38
•Factor 5 •Factor 4
•Factor 1
•Generic description of the
5 factors
•Factor 2
•Factor 3
39
•Factor 6 •Factor 5 •Factor 4
•Factor 1
•Generic description of the
Text • Text • Text • Text
Text • Text • Text
Text • Text • Text • Text
115
Factors 3
Text
Text
• Text
Text
Text
• Text
• Text
Text
116
Factors 4
2001
2002
Label C Label A Label D Label B
2003
74
50 40 30 20 10
0 2000
2001
2002
Label C Label A Label D Label B
2003
75
y-axis 100 75 50 25 0 2000
2001
2002
Label E Label D Label C Label B Label A 2003
53
Label D
-2
Label C -3
Label B
-1
Label A
-2
4 2
3 1
54
32 30
35 27
Label A Label B Label C Label D
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•Factor 5 •Factor 4
•Factor 1
•Generic description of the
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•Factor 2
•Factor 3
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•Factor 6 •Factor 5 •Factor 4
•Factor 1
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Factors 3
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Factors 4
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32 30
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Label A Label B Label C Label D
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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
《数据的可视化》课件
通过视觉效果，数据可视化有助于有效地传达数据和分析结果给他人。
常见的数据可视化软件介绍
Tableau
Tableau是一款功能强大的数据可视化软件，提供丰富的视觉化工具和交互功能。
Power BI
Power BI是微软提供的数据可视化工具，具有强大的数据连接和分析功能。
D3.js
D3.js是一个JavaScript库，用于创建动态、交互式和高度可定制的数据可视化。
数据可视化的基本原则
1 简洁性
保持可视化的简洁性，避免信息过载，使得主要信息一目了然。
2 一致性
保持一致的视觉风格和设计元素，以确保整体的可视化效果和用户体验。
3 易读性
选择合适的字体、颜色和图表类型，以确保数据和标签易于阅读和理解。
数据采集和清洗的重要性
高质量的数据采集和清洗是数据可视化过程的关键步骤。只有在数据准确和 完整的基础上，才能进行有效的可视化分析。
如何选择正确的可视化类型？
1
了解数据类型
根据数据的类型（数量、分类、趋势等），
了解目标受众
2
选择适当的可视化类型。
考虑谁将是你的目标受众，并选择适合他们
的可视化类型。
3
实践与反馈
尝试不同的可视化类型，并根据哪些类型？
1 柱状图
2 折线图
3 饼图
数据可视化帮助我们更好地理解和分析大量复杂的数据。它可以帮助我们发 现数据中的模式、趋势和关联，以支持决策制定过程。
数据可视化的优点
1 清晰明了
通过简单而直观的图表和图像，数据可视化使得数据更易于理解和解释。
2 洞察力
数据可视化揭示数据中的模式、趋势和关联，帮助我们发现新的见解和洞察。
3 有效传达
常见的数据可视化软件介绍
Tableau
Tableau是一款功能强大的数据可视化软件，提供丰富的视觉化工具和交互功能。
Power BI
Power BI是微软提供的数据可视化工具，具有强大的数据连接和分析功能。
D3.js
D3.js是一个JavaScript库，用于创建动态、交互式和高度可定制的数据可视化。
数据可视化的基本原则
1 简洁性
保持可视化的简洁性，避免信息过载，使得主要信息一目了然。
2 一致性
保持一致的视觉风格和设计元素，以确保整体的可视化效果和用户体验。
3 易读性
选择合适的字体、颜色和图表类型，以确保数据和标签易于阅读和理解。
数据采集和清洗的重要性
高质量的数据采集和清洗是数据可视化过程的关键步骤。只有在数据准确和 完整的基础上，才能进行有效的可视化分析。
如何选择正确的可视化类型？
1
了解数据类型
根据数据的类型（数量、分类、趋势等），
了解目标受众
2
选择适当的可视化类型。
考虑谁将是你的目标受众，并选择适合他们
的可视化类型。
3
实践与反馈
尝试不同的可视化类型，并根据哪些类型？
1 柱状图
2 折线图
3 饼图
数据可视化帮助我们更好地理解和分析大量复杂的数据。它可以帮助我们发 现数据中的模式、趋势和关联，以支持决策制定过程。
数据可视化的优点
1 清晰明了
通过简单而直观的图表和图像，数据可视化使得数据更易于理解和解释。
2 洞察力
数据可视化揭示数据中的模式、趋势和关联，帮助我们发现新的见解和洞察。
3 有效传达
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8.4 魔镜数据可视化案例
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
江苏省技术产权交易多年以来保持着传统的运作方式，随着信息化、数据化时代的到来，
已经迫切需要改变，魔镜在项目建设过程中发挥了巨大的作用，魔镜提供了数据源、数据
处理、数据分析、数据挖掘、可视化展示等一站式解决方案。
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8.1 魔镜简介
2．魔镜特点
交付周期短
第八章 大数据可视化系统魔镜
简单易用
计算速度快
数据安全可靠 3 of 27
第八章 大数据可视化系统魔镜
8.1 魔镜简介 8.2 魔镜产品架构 8.3 魔镜产品功能 8.4 魔镜数据可视化案例 习题
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8.2 魔镜产品架构
外部数据源
IT人员 / 资深用户 建立 / 加载 关系数据库 （未建模）
路径查找与优化引擎，可以自动生成快速高效的查询语句，完成数据的计算
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8.3 魔镜产品功能
3．可视化分析
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
用户可以随机选择一个数据分析维度作为出发点，系统会根据底层的数据关系，
为用户不断提供其他的分析视角，最适合用户不知道需要分析什么的场景，通
过系统的引导，可以发现意想不到的结果。魔镜富有丰富的动态可视化效果库，
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8.3 魔镜产品功能
4．数据挖掘
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
数据挖掘模块提供了各式算法分析的功能列表，以及自定义分析的功能功能列
表，让没有数据挖掘专业知识的用户也能进行深入的数据挖掘工作。
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8.3 魔镜产品功能
5．仪表盘
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
魔镜仪表盘支持拖曳式自由布局，丰富的图文组建，多种配色方案，上卷下钻、
第八章 大数据可视化系统魔镜
8.1 魔镜简介 8.2 魔镜产品架构2 8.3 魔镜产品功能 8.4 魔镜数据可视化案例 习题
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8.1 魔镜简介
第八章 大数据可视化系统魔镜
1．魔镜介绍
魔镜是一套完整的解决方案，用来将客户现有的数据进行有效的整 合和分析，快速准确的提供可视化结果并提出决策依据，帮助客户做 出明智的经营管理和决策分析。通过大数据魔镜,企业积累的各种来自 内部和外部的数据，比如网站数据、销售数据、ERP数据、财务数据、 大数据、社会化数据、各种数据库等,都可进行整合、探索、挖掘、分 享和控制。
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第八章 大数据可视化系统魔镜
8.1 魔镜简介 8.2 魔镜产品架构 8.3 魔镜产品功能 8.4 魔镜数据可视化案例 习题
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8.3 魔镜产品功能
第八章 大数据可视化系统魔镜
1．多数据源连接
电子表格 Excel TxT CSV
数据源可以连接至魔镜 并转换为自助式可视化分析
传统数据库 Mysql
Sqlserver DB2
新型数据库 Mongo DB、
Spark
大型数据 Hadoop、
hive
应用数据 电商平台 微信
sina
大数据魔镜
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8.3 魔镜产品功能
2．业务建模
第八章 大数据可视化系统魔镜
魔镜系统可以把各式各样的数据，通过一个统一的业务视图整理和呈现给用户， 用户不需要知道数据之间复杂的关系，只需要识别出数据的含义即可。配合魔镜的
可以全方位的满足用户不同角度，不同层级的数据审视。
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8.3 魔镜产品功能
4．数据挖掘
第八章 大数据可视化系统魔镜
魔镜系统可以把各式各样的数据，通过一个统一的业务视图整理和呈现给用户， 用户不需要知道数据之间复杂的关系，只需要识别出数据的含义即可。配合魔镜的
路径查找与优化引擎，可以自动生成快速高效的查询语句，完成数据的计算
OLAP立方体
语
数据库
义
层
传统的语义层是现代BI的一个可选方面：
作为IT提供的记录数据集中式系统的来源 将业务用户生成的模型推广到记录系统
迭代
图中左侧部分为数据的整合部分，包含内外部数据源的接入，结构化与半结构话数据的解析，也可以支持传统数据仓库构建的OLAP立方体模型。 图中中间部分架构把数据与业务分离，在魔镜平台构建用户数据分析的立方体模型，达到大数据量实时分析。魔镜平台支持对热门分析数据进行缓存，更好的达到亿级 数据秒级响应。针对缓存的数据，魔镜提供自动数据更新服务，避免数据的滞后和不一致。 图中右侧部分为数据的分析与展示模块，提供了数据的智能探索交互式功能，给予用户深入的可视化分析以及炫酷的可视化展示，并已共享协作的方式让团队共同参与 数据分析，达到数据价值的最大化发现。
分数据展示工作。 上图是智慧城市项目中智慧医疗主题和智慧旅游主题。
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8.4 魔镜数据可视化案例
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
上图项目是典型的犯罪案件分析案例，根据近20年来的数据从地图上清晰的反映出各省的
金融诈骗案件数、犯罪率、涉案金额，宏观上了解全国的犯罪分布情况以及年变化量。多
年沉淀的历史数据通过大数据魔镜系统对数据整合、清洗、分析、可视化展示一站式完成。
内部数据源
OR
半结构化数据
直接访问
第八章 大数据可视化系统魔镜
敏捷建模（虚拟CUBE）
源数
数据 据提
自动更新
自 助
连取
数
接 管
据 数据沉淀（高频数据）准
理
Байду номын сангаас
备
直接查询
流式/实时
敏捷
自助BI平台
列存储/内存模型
桌
智能数据探索
面
视觉探索
共 享 和
开 放
协
或
分析仪表盘
作
移
动
故事演示模式
API Web
数据仓库
筛选器、图表联动，让你的分析报告“开口说话”！
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第八章 大数据可视化系统魔镜
8.1 魔镜简介 8.2 魔镜产品架构 8.3 魔镜产品功能 8.4 魔镜数据可视化案例 习题
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8.4 魔镜数据可视化案例
第八章 大数据可视化系统魔镜
•
南平市智慧城市项目在武夷智慧谷建设了可视化展厅，利用魔镜负责其中大部
8.4 魔镜数据可视化案例
第八章 大数据可视化系统魔镜
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乳制品消费地区分析
全国根据全国各地牛奶产 量和产品销售收入分析出全国 乳制品消费地区的分布情况。
习题：
1．接入数据源，在数据预览界面对数据进行拆分和联想操作。 2．在分析台界面创建一个计算字段，并做出相应的图表展现。 3．在分析台界面创建一个组字段，并做出相应的图表展现。 4．在分析台界面创建一个分层结构，并做出相应的图表展现。 5．数据可视化主要针对数据哪些方面进行展示？ 6．数据可视化的表现形式有哪些？ 7．邀请成员并进行权限设置。 8．什么是数据预测？ 9．什么是关联分析？ 10．在魔镜中，地图有哪些展现形式？