Chapter10-大数据技术原理与应用-第十章-数据可视化-pdf
《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。
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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
林子雨大数据技术原理与应用第十章答案
大数据第十章课后题答案——数据可视化黎狸1.试述数据可视化的概念。
数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
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。
2.试述数据可视化的重要作用。
.①观测、跟踪数据。
利用变化的数据生成实时变化的可视化图表，可以让人们一眼看出各种参数的动态变化过程，有效跟踪各种参数值。
②分析数据。
利用可视化技术，实时呈现当前分析结果，引导用户参与分析过程，根据用户反馈信息执行后续分析操作，完成用户与分析算法的全程交互，实现数据分析算法与用户领域知识的完美结合。
③辅助理解数据。
帮助普通用户更快、更准确地理解数据背后的定义。
④增强数据吸引力。
枯燥的数据被制成具有强大视觉冲击力和说服力的图像，可以大大增强读者的阅读兴趣。
3.可视化工具主要包含哪些类型?各自的代表性产品有哪些?主要包括入门级工具（Excel）、信息图表工具（Google Chart API、D3、Visual.ly、Raphael、Flot、Tableau、大数据魔镜）、地图工具（Modest Maps、Leaflet、PolyMaps、OpenLayers、Kartography、Google Fushion Tables、Quanum GIS）、时间线工具（Timetoast、Xtimeline、Timeslide、Dipity）和高级分析工具（Processing、NodeBox、R、Weka和Gephi）等。
4.请举出几个数据可视化的有趣案例。
①全球黑客活动安全供应商Norse打造了一张能够反映全球范围内黑客攻击频率的地图，它利用Norse的“蜜罐”攻击陷阱显示出所有实时渗透攻击活动。
地图中的每一条线代表的都是一次攻击活动，借此可以了解每天、每一分钟甚至每一秒世界上发生了多少次恶意渗透。
大数据的技术原理与应用pdf
大数据的技术原理与应用1. 什么是大数据•大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，难以使用传统的数据库和处理工具进行处理和管理。
•大数据主要包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
•大数据具有“3V特性”，即数据量大（Volume）、数据速度快（Velocity）和数据多样性（Variety）。
2. 大数据的技术原理大数据的处理和管理需要借助以下技术原理：2.1 分布式存储大数据通常存储在分布式文件系统中，比如Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）。
分布式存储可以实现数据的高可靠性和高扩展性。
2.2 分布式计算大数据的计算需要借助分布式计算框架，比如Apache Spark、Hadoop MapReduce等。
分布式计算可以实现大规模数据的并行计算，提高计算速度和效率。
2.3 数据清洗与预处理由于大数据的来源多样，数据质量通常较差。
因此，在进行数据分析之前需要对数据进行清洗和预处理，包括数据去重、数据过滤、数据格式转换等操作。
2.4 数据挖掘与机器学习大数据中蕴藏着大量的有价值信息，通过数据挖掘和机器学习算法可以从中发现隐藏的模式和规律，提供决策支持和商业价值。
3. 大数据的应用大数据的技术原理为以下领域的应用提供了支持：3.1 金融行业大数据可以用于金融风控、投资分析、反洗钱等领域，通过对海量数据的分析，可以提高风险管控能力和决策效率。
3.2 医疗健康大数据可以用于医疗数据分析、疾病预测、药物研发等领域，帮助医药行业提供个性化医疗和精准健康管理。
3.3 零售行业大数据可以用于用户画像、推荐系统、供应链管理等领域，实现精确的营销策略和优化的供应链运作。
3.4 交通运输大数据可以用于交通流量预测、智能交通管理、车辆调度等领域，提高交通运输的安全性和效率。
3.5 媒体与广告大数据可以用于用户行为分析、媒体内容推荐、广告精准投放等领域，提供个性化的媒体服务和精准的广告投放。
大数据技术原理与应用(第2版)
作者介绍
这是《大数据技术原理与应用（第2版）》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
读书笔记
天呐，我居然看完了。
这是一本偏专业的书籍。
值得一看，个中内容，源代码及实践部门太专业而！作为半业务半技术的数据分析师，值得好好了解，体会开发和大数据同行的处理思 维！。
四颗星。
大数据技术发展日新月异，这本书中的一些内容已经有点过时了，不过通篇读下来还是能对大数据领域有一 个整体认识。
15.1大数据在物流领域中的应用 15.2大数据在城市管理中的应用 15.3大数据在金融行业中的应用 15.4大数据在汽车行业中的应用 15.5大数据在零售行业中的应用 15.6大数据在餐饮行业中的应用 15.7大数据在电信行业中的应用 15.8大数据在能源行业中的应用 15.9大数据在体育和娱乐领域中的应用
第3章分布式文件系 统HDFS
第4章分布式数据库 HBase
第5章 NoSQL数据库 第6章云数据库
3.1分布式文件系统 3.2 HDFS简介 3.3 HDFS的相关概念 3.4 HDFS体系结构 3.5 HDFS的存储原理 3.6 HDFS的数据读写过程 3.7 HDFS编程实践 3.8本章小结 3.9习题
4.1概述 4.2 HBase访问接口 4.3 HBase数据模型 4.4 HBase的实现原理 4.5 HBase运行机制 4.6 HBase编程实践 4.7本章小结 4.8习题 实验3熟悉常用的HBase操作
5.1 NoSQL简介 5.2 NoSQL兴起的原因 5.3 NoSQL与关系数据库的比较 5.4 NoSQL的四大类型 5.5 NoSQL的三大基石 5.6从NoSQL到NewSQL数据库 5.7本章小结 5.8习题
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
大数据技术原理与应用-完整版
数据存储和 管理
数据处理与 分析
数据隐私和 安全
利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖 掘算法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视 化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据
1.1.3数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
图1-5 数据产生方式的变革
1.1.4 大数据的发展历程
表1-2 大数据发展的三个阶段 阶段 时间 内容
第一阶段：萌 芽期
随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟， 上世纪90年代 一批商业智能工具和知识管理技术开始被应用 至本世纪初 ，如数据仓库、专家系统、知识管理系统等。 Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生 ，传统处理方法难以应对，带动了大数据技术 的快速突破，大数据解决方案逐渐走向成熟， 本世纪前十年 形成了并行计算与分布式系统两大核心技术， 谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追 捧，Hadoop平台开始大行其道
1.6大数据计算模式
表1-3 大数据计算模式及其代表产品 大数据计算模式 解决问题 代表产品 针对大规模数据的 MapReduce、Spark等 批量处理 Storm、S4、Flume、 针对流数据的实时 Streams、Puma、 计算 DStream、Super Mario 、银河流数据处理平台等 Pregel、GraphX、 针对大规模图结构 Giraph、PowerGraph、 数据的处理 Hama、GoldenOrb等 大规模数据的存储 Dremel、Hive、 管理和查询分析 Cassandra、Impala等
1.2.2 数据类型繁多
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
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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。
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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%。
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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
数据可视化技术的原理和应用
数据可视化技术的原理和应用随着数据量的不断增长，数据可视化技术的应用越来越广泛。
数据可视化技术是指通过图表、地图等视觉化手段将数据呈现出来，以便于人们更加直观地理解数据中蕴含的信息。
本文将从数据可视化技术的原理、常用图表类型、应用场景和最新发展等方面进行介绍。
一、数据可视化技术的原理数据可视化技术的本质是将数据转化为图形，并通过视觉和感知来传达信息。
数据可视化技术的基本原理包括数据获取、数据准备、数据呈现三个步骤。
首先，数据获取是数据可视化技术的基础，数据源可以是数据库、Excel文件、网络数据等。
在数据获取的过程中，需要考虑数据结构和数据格式的问题，以确保获取的数据具有高质量的可视化效果。
其次，数据准备是将原始数据转化为可视化所需的数据格式，包括数据清洗、数据加工、数据汇总等。
数据清洗是指删除不需要的数据或纠正数据中的错误，数据加工是指通过统计、计算、分类等方式对数据进行加工，数据汇总是指将数据进行聚合或分类，以便进行可视化。
最后，数据呈现是指将处理好的数据进行可视化呈现，包括选择合适的视觉表现形式、选择视觉元素和调整视觉元素等。
通过数据呈现，人们可以更加直观地理解数据所代表的信息，从而进行决策和分析。
二、常用图表类型为了更好地呈现数据，在数据可视化技术中采用了多种图表类型，包括柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图、地图等。
不同的图表类型适用于不同的数据形式和数据类型，下面分别进行介绍。
（一）柱状图柱状图是一种以竖条的长度为比较标准的一种图表，常用于表示不同类别的数据之间的比较关系。
比如，销售部门常用柱状图来比较不同产品的销售额，以便于分析产品的市场表现。
（二）折线图折线图是一种以线条连接各个数据点来表示变化趋势的一种图表，常用于表示时间序列数据的趋势。
比如，金融行业常用折线图来表示股票价格的变化趋势，以便于分析市场趋势。
（三）饼图饼图是一种以扇形的面积为比较标准的一种图表，常用于表示数据分布的比例。
大数据可视化技术与应用 第十章 大数据可视化综合实训(15页)
10.4 Python折线图实训
● import matplotlib.pyplot as plt
● plt.rcParams[ "font.sans-serif"] =[ "Microsoft YaHei"] #设置字体
● x1 = ["2019-01", "2019-02", "2019-03", "2019-04", "2019-05", "2019-06", "2019-07",
● # 纵坐标描述
● plt.ylabel("房价")
● for a, b in zip(x1, y1):
● plt.text(a, b, b, ha="center", va="bottom", fontsize=10)
● plt.legend()
● plt.show()
10.4 Python散点图实训
● import numpy as np ● import matplotlib.pyplot as plt ● x=np.random.randn(10) ● y=np.random.randn(10) ● plt.scatter(x,y,s=np.power(20*x+30*y,2), ● c=np.random.rand(10), ● marker="o") ● plt.show()
10.3 Python多数据并列柱状图实训
● import matplotlib.pyplot as plt ● import numpy as np ● plt.rcParams[ "font.sans-serif"] =[ "Microsoft YaHei"] #设置字体 ● plt.title("不同学校专业招生人数分布图"); #图标题 ● x=np.arange(5) ● y=[400,170,160,90,50] ● y1=[300,180,150,70,90] ● bar_width=0.5 ● tick_label=["计算机","机械","电子","管理","物理"] ● plt.bar(x,y,bar_width,color="r",align="center",label="学校A") ● plt.bar(x+bar_width,y1,bar_width,color="y",align="center",label=" ● plt.xlabel("专业") ● plt.ylabel("招生人数") ● plt.xticks(x+bar_width/2,tick_label) ● plt.legend() ● plt.show()
大数据技术原理与应用PDF
大数据：世界的思维引擎
随着计算机技术的不断发展，数据已成为我们日常生活中无法避
免的存在。
而现今的大数据时代，数据的规模和种类更是空前庞大。
大数据技术的出现，不仅仅是一种技术手段，更是推动着全球各个领
域的发展与变革的思维引擎。
大数据技术的原理，主要是基于数据的存储、处理和分析等多个
方面。
其中，对于数据的存储，目前主流的方式包括关系型数据库、NoSQL数据库、文件存储等；对于数据的处理，主要是利用各种算法来完成分类、聚类、回归、关联规则挖掘等任务；至于数据分析，通过
数据的可视化、报表展示等方式，帮助人们理解数据、分析数据、发
掘数据背后的价值。
应用方面，大数据技术无处不在。
在金融领域，大数据分析已经
成为风险控制、投资决策等方面必不可少的工具；在医疗健康领域，
大数据技术有助于分析人群健康状况、研究医学新知识等；在能源领域，大数据技术有助于实现能源效率的提升和能源资源的合理利用等；在城市规划和智慧城市建设方面，大数据技术有助于实现交通、安全、环保、物流等多方面的精细化管理等。
可见，大数据技术已经深入到
我们生活的各个领域，为我们的生活带来了诸多便利与福利。
总的来说，大数据技术的丰富应用和广泛推广，为我们带来了巨
大的机遇与挑战。
我们需要加强对大数据技术原理的理解和学习，紧
跟时代步伐，积极拥抱大数据时代，用数据科技推动社会的发展与进步，创造更加美好的未来。
大数据的原理及应用pdf
大数据的原理及应用1. 概述在当今信息时代，大数据成为了各行各业必不可少的一部分。
本文将详细介绍大数据的原理及其在各领域的应用。
2. 大数据的原理大数据的原理涉及到数据的采集、存储、处理和分析等方面，下面将分别进行介绍。
2.1 数据的采集大数据时代，各种传感器和设备不断产生着海量的数据。
数据的采集包括传感器数据、用户行为数据、网络数据等。
这些数据多格式多样，需要进行统一的收集和整理。
在数据的采集过程中，需要考虑数据的实时性、可靠性和准确性，以及数据保护和隐私安全等问题。
2.2 数据的存储大数据的存储是指将采集到的大量数据进行存储和管理。
常见的存储方式包括分布式文件系统、分布式数据库、Hadoop等。
这些存储系统能够提供高性能、高可扩展性和高可靠性的存储服务。
数据的存储需要考虑到数据的安全性、可用性和成本等因素。
2.3 数据的处理和分析大数据的处理和分析是指对存储的大量数据进行处理和分析，提取有价值的信息和知识。
常见的数据处理和分析技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。
数据的处理和分析需要考虑到数据的规模、数据的复杂性和计算资源的需求等因素。
3. 大数据在各领域的应用大数据在众多领域中都有广泛的应用，下面将介绍几个典型的领域。
3.1. 金融行业大数据在金融行业中的应用非常广泛，包括风险管理、信用评估、投资决策等。
通过分析大数据，可以快速准确地进行风险评估和信用评估，提高金融机构的决策效率和业务风险控制能力。
3.2. 零售行业大数据在零售行业中的应用可以帮助企业了解消费者的购买行为和消费偏好，提供个性化的产品和服务，从而提高销售额和客户满意度。
通过对大数据的分析，可以发现潜在的市场机会和消费趋势。
3.3. 交通运输行业大数据在交通运输行业中的应用可以帮助交通管理部门进行交通流量预测和拥堵状况监测，提供交通实时信息和导航服务，优化交通运输的效率和安全性。
3.4. 医疗健康行业大数据在医疗健康行业中的应用可以帮助医疗机构实现精准医疗和个性化治疗，提高诊断准确率和治疗效果。
Chapter10-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-第十章-数据可视化
图10-7 通过浏览器在线查看Google Chart统计图表
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
10.2.2 信息图表工具
2. D3 D3是最流行的可视化库之一，是一个用于网页作图、生成互动图形的 JavaScript函数库，提供了一个D3对象，所有方法都通过这个对象调用。 D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、 树形图、圆形集群和单词云等（如图10-8所示）。
图10-7 通过浏览器在线查看Google Chart统计图表
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
10.2.2 信息图表工具
3. Visual.ly Visual.ly是一款非常流行的信息图制作工具，非常好用，不需要任何设 计相关的知识，就可以用它来快速创建自定义的、样式美观且具有强烈 视觉冲击力的信息图表。 4. Tableau Tableau是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，更适合企业和部门进 行日常数据报表和数据可视化分析工作。Tableau实现了数据运算与美观 的图表的完美结合，用户只要将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼 间就能创建好各种图表。 5. 大数据魔镜 大数据魔镜是一款优秀的国产数据分析软件，它丰富的数据公式和算法 可以让用户真正理解探索分析数据，用户只要通过一个直观的拖放界面 就可创造交互式的图表和数据挖掘模型。
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
10.2.4 时间线工具
时间线是表现数据在时间维度的演变的有效方式，它通过互联网技术， 依据时间顺序，把一方面或多方面的事件串联起来，形成相对完整的记录 体系，再运用图文的形式呈现给用户。时间线可以运用于不同领域，最大 的作用就是把过去的事物系统化、完整化、精确化。自2012年Facebook 在F8大会上发布了以时间线格式组织内容的功能后，时间线工具在国内外 社交网站中开始大面积流行。 图10-10显示了我国户籍制度在1994年到2014年间随时间的演变情况， 它采用了时间线表示方法。
大数据可视化技术研究和应用
02
去噪
去除数据中的噪声和异常值，以减少对数据可视化结果的影响。
散点图
用柱子的高度来表达数据的特征和关系。
柱状图
折线图
饼图
01
02
04
03
用扇形的大小来表达数据的比例关系。
用点的位置和颜色来表达数据的特征和关系。
用线的形状和位置来表达数据的特征和关系。
01
当鼠标悬停在某个数据点上时，显示该数据点的详细信息和关联信息。
实时性
针对流数据的连续性特点，可以采用滑动窗口技术，对历史数据进行分段处理，并选取当前窗口的数据进行可视化。
滑动窗口
针对流数据的可视化图表，如动态折线图、动态柱状图、小提琴图等技术，能够直观地展示数据的统计信息。
可视化图表
04
CHAPTER
大数据可视化技术的应用
商业决策支持
销售预测分析
客户行为分析
鼠标悬停提示
02
通过点击和拖动来调整图形的显示范围，以便更详细地查看数据。
点击放大/缩小
03
根据用户的选择和操作，实时更新数据的显示结果，以便用户更好地理解和分析数据。
动态更新
03
CHAPTER
大数据可视化技术的研究
可视化算法
针对大规模数据的可视化算法，如分布式可视化、并行可视化等技术，能够利用计算资源对大规模数据进行高效处理。
数据模拟可视化
通过数据可视化技术对科学实验数据进行展示和分析，帮助科研人员更好地理解实验数据，发现科学规律。
数据分析可视化
利用数据可视化技术将数据挖掘的过程进行展示，帮助科研人员更好地理解数据挖掘的流程和结果。
数据挖掘过程可视化
聚类分析可视化
利用数据可视化技术将聚类分析的结果进行展示，帮助研究人员更好地理解聚类结果，对数据进行分类。
大数据技术的原理与应用pdf
大数据技术的原理与应用1. 介绍大数据技术是指用于处理和分析大规模数据集合的一系列技术和方法。
随着互联网和传感器技术的发展，大量的数据被不断地产生和积累，如何高效地获取、存储、处理、分析和应用这些海量的数据成为了一个挑战。
本文档将介绍大数据技术的原理和应用。
2. 大数据技术的原理大数据技术的原理主要包括以下几个方面：2.1 数据获取与存储•数据获取：大数据技术的基础是获取数据，包括从各种数据源获取数据、数据抓取和爬取等。
•数据存储：对于大规模数据的存储，传统的存储方式已经无法满足需求，因此需要采用分布式存储技术，如Hadoop的分布式文件系统HDFS。
2.2 数据处理与分析•数据清洗：大数据中存在很多不准确、不完整甚至是冗余的数据，因此需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据质量。
•数据挖掘：通过数据挖掘技术，可以从大数据中发现隐藏的模式、关联规则和趋势，挖掘出有价值的信息。
•机器学习：通过机器学习算法，可以对大数据进行训练和学习，从而实现对未知数据的预测和分类。
2.3 数据可视化与展示•数据可视化：通过图表、图形等方式将大数据转化为可视化的形式，使得数据更加直观和易于理解。
•数据展示：将处理和分析后的数据展示给用户，提供直观的数据分析结果和洞察。
3. 大数据技术的应用大数据技术在各个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用场景：3.1 金融行业•银行风控：通过大数据技术可以对用户的信用风险进行评估和预测，提供更加精准的风控服务。
•股票交易：通过对大量的市场数据进行分析，帮助投资者制定交易策略和预测股票价格的波动。
3.2 电商行业•个性化推荐：通过对用户的历史行为和购买记录进行分析，实现个性化的商品推荐，提高用户体验和销售额。
•库存管理：通过对销售数据进行分析，预测不同商品的需求量，优化库存管理，降低成本。
3.3 医疗行业•疾病预测：通过分析大量的医疗数据，可以预测疾病的发展趋势和危险因素，提前干预和治疗。
Chapter10厦门大学林子雨-大数据技术原理与应用-第十章数据可视化精品PPT课件
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.1.3 可视化的重要作用
在大数据时代，可视化技术可以支持实现多种不同的目标： 《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.1.3 可视化的重要作用
（2）分析数据
数据 数据
可视化
图像
设置 可视化
感知和认知
知识
探索 用户
图10-4 用户参与的可视化分析过程
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.1.3 可视化的重要作用
（3）辅助理解数据
图10-5 微软“人立方”展示的人物关系图
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.1.3 可视化的重要作用
林子雨
10.2.1 入门级工具
• Excel是微软公司的办公软件Office家族的系列软件之一，可以进行 各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，已经广泛地应用于管理、 统计、金融等领域
《大数据技术原理与应用》
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林子雨
10.2.2 信息图表工具
信息图表是信息、数据、知识等的视觉化表达，它利用人脑对于图 形信息相对于文字信息更容易理解的特点，更高效、直观、清晰地传递信 息，在计算机科学、数学以及统计学领域有着广泛的应用。
4. Tableau Tableau是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，更适合企业和部门进 行日常数据报表和数据可视化分析工作。Tableau实现了数据运算与美观 的图表的完美结合，用户只要将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼 间就能创建好各种图表。 5. 大数据魔镜 大数据魔镜是一款优秀的国产数据分析软件，它丰富的数据公式和算法 可以让用户真正理解探索分析数据，用户只要通过一个直观的拖放界面 就可创造交互式的图表和数据挖掘模型。
大数据可视化技术数据可视化概述
数据质量和准确性挑战
总结词
数据质量和准确性是大数据可视化的基础， 任何误差都可能导致错误的结论。
详细描述
在大数据可视化过程中，数据清洗和预处理 是关键步骤，需要去除重复、错误或不完整 的数据，确保数据的准确性和一致性。同时 ，采用数据验证和校验方法，如统计检验、 对比分析等，可以进一步确保数据的可靠性 。
可视化技术的跨学科融合
数据科学
结合数据挖掘、机器学习和统计学等技术，深入挖掘数据 背后的规律和模式。
01
计算机图形学
利用计算机图形学技术，实现更加生动 、逼真的可视化效果，增强视觉冲击力 。
02
03
信息设计
借鉴信息设计理论和方法，优化数据 组织和信息呈现方式，提高信息传递 效率。
可视化技术的普及化发展
02
数据可视化技术分类
静态数据可视化
展示固定数据集的可视化方法
静态数据可视化是使用图表、图形和图像来展示固定数据集的一种方法。它通常用于展示数据的基本 特征和结构，帮助用户快速理解数据的分布和关系。常见的静态数据可视化方法包括条形图、饼图、 折线图和散点图等。
动态数据可视化
展示随时间变化的数据流的可视化方法
媒体与娱乐行业
媒体与娱乐行业也是大数据可视化技 术的应用场景之一。在媒体与娱乐行 业中，大数据可视化技术可以用于内 容创作、广告投放、市场分析等方面 。
通过大数据可视化技术，媒体与娱乐 行业可以更好地了解观众喜好和行为 ，优化内容创作和广告投放策略，提 高市场占有率和盈利能力。
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大数据可视化面临的挑战与解 决方案
在大数据可视化中，选择合适的图表、颜色、布局等可以 增强数据的可读性和易理解性。同时，利用交互式可视化 技术，如动态图表、交互式仪表盘等，可以提供更加丰富 的视觉效果和用户体验。
第10课+数据可视化的实现+课件+2024—2025学年河北大学版(2024)《信息技术》七年级上册
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原因
图2-22数据可视化
结论：从图2-22中我们可以清楚地看到，除了2020 年外，其他年份出口贸易指数都高于进口贸易指数。
四、拓展与深化
四、拓展与深化
根据表2-5中的数据，绘制一个反映2007~2016年我国人口变化趋势的图表(如图2-23所示)。
四、拓展与深化 图2-23 2007~2016年中国人口变化趋势图样列
二、图表的选择 饼图
雷达图
饼图则以圆形为基础，不同数据均以扇形的 形式呈现，直观地展示每一数据在整体中的 占比情况。
雷达图则通过多个轴线的组合，全面展示数据在 各个维度上的表现，便于分析数据的优劣势和潜 在机会。
在选择图表时，我们应根据数据的特性和分析目标，选择合适的图表类型，以便更准确地呈现数据并 辅助决策。
数据可视化的实现
问题情境
一、数据可视化
一、数据可视化
数据可视化是利用可视化的方式(如图形、表格等)，将数据形象地展示出来，以便更好地帮助大 家掌握数据信息。数据可视化经常用于数据探索、数据结果展示、数据报告等，好的可视化方式 会帮助大家更好地展示数据信息。与其他形式的数据相比，可视化数据更易于理解。
数据可视化是发 掘数据规律、展 示数据结果的方 式之一。“一图 胜千言”,反映了 一张好的可视化 图形的价值。
数据以数值的方 式呈现，比较抽 象，特别是大量 数据以数值方式 呈现时人们不易 发现数据之间的 关系。
使用统计图形、 图表等可视化的 形式呈现数据， 可以清晰有效地 传达信息，发现 数据之间的规律。 有效的数据可视 化，可以使复杂 的数据更易于访 问、理解和使用。
三、贸易指数对比数据的呈现
1、打开电子表格工具，打开数据文件。 2、选择数据区域，如图2-20所示。
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10.1.2 可视化的发展历程
数据可视化历史上的另一个 经典之作是1857年“提灯女 神”南丁格尔设计的“鸡冠 花图”(又称玫瑰图)，它以 图形的方式直观地呈现了英 国在克里米亚战争中牺牲的 战士数量和死亡原因，有力 地说明了改善军队医院的医 疗条件对于减少战争伤亡的 重要性
图10-7 通过浏览器在线查看Google Chart统计图表
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
10.2.2 信息图表工具
2. D3 D3是最流行的可视化库之一，是一个用于网页作图、生成互动图形的 JavaScript函数库，提供了一个D3对象，所有方法都通过这个对象调用。 D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、 树形图、圆形集群和单词云等（如图10-8所示）。
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10.3.1全球黑客活动
10.1.3 可视化的重要作用
（2）分析数据
数据
可视化
图像
感知和认知
知识
设置 数据 可视化
探索 用户
图10-4 用户参与的可视化分析过程
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10.1.3 可视化的重要作用
（3）辅助理解数据
图10-5 微软“人立方”展示的人物关系图
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10.2.5 高级分析工具
• 1. R 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 个用于统计计算和统计制图的优秀工具，使用难度较高。R的功能 包括数据存储和处理系统、数组运算工具（具有强大的向量、矩阵 运算功能）、完整连贯的统计分析工具、优秀的统计制图功能、简 便而强大的编程语言，可操纵数据的输入和输出，实现分支、循环 以及用户可自定义功能等，通常用于大数据集的统计与分析。 • 2. Weka Weka是一款免费的、基于Java环境的、开源的机器学习以及数据 挖掘软件，不但可以进行数据分析，还可以生成一些简单图表。 • 3. Gephi Gephi是一款比较特殊也很复杂的软件，主要用于社交图谱数据可 视化分析，可以生成非常酷炫的可视化图形。
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10.1可视化概述
10.1.1 什么是数据可视化 10.1.2 可视化的发展历程 10.1.3 可视化的重要作用
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10.1.1什么是数据可视化
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10.3 可视化典型案例
• • • • • • 10.3.1 10.3.2 10.3.3 10.3.4 10.3.5 10.3.6 全球黑客活动 可视化互联网地图APP
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10.2.1 入门级工具
• Excel是微软公司的办公软件Office家族的系列软件之一，可以进行 各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，已经广泛地应用于管理、 统计、金融等领域
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10.1.3 可视化的重要作用
（4）增强数据吸引力
图10-6 一个可视化的图表新闻实例
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10.2 可视化工具
10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具
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2015年版 ziyulin@
提纲
• • • 10.1 可视化概述 10.2 可视化工具 10.3 可视化典型案例
本PPT是如下教材的配套讲义： 21世纪高等教育计算机规划教材 《大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、分析与应用》 （2015年6月第1版） 厦门大学 林子雨 编著，人民邮电出版社 ISBN:978-7-115-39287-9 欢迎访问《大数据技术原理与应用》教材官方网站： /post/bigdata
图10-7 通过浏览器在线查看Google Chart统计图表
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10.2.2 信息图表工具
3. Visual.ly Visual.ly是一款非常流行的信息图制作工具，非常好用，不需要任何设 计相关的知识，就可以用它来快速创建自定义的、样式美观且具有强烈 视觉冲击力的信息图表。 4. Tableau Tableau是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，更适合企业和部门进 行日常数据报表和数据可视化分析工作。Tableau实现了数据运算与美观 的图表的完美结合，用户只要将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼 间就能创建好各种图表。 5. 大数据魔镜 大数据魔镜是一款优秀的国产数据分析软件，它丰富的数据公式和算法 可以让用户真正理解探索分析数据，用户只要通过一个直观的拖放界面 就可创造交互式的图表和数据挖掘模型。
图10-9 2008年世界各国GDP数据地图
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10.2.3 地图工具
• 1. Google Fusion Tables Google Fusion Tables让一般使用者也可以轻松制作出专业的统计地图。 该工具可以让数据表呈现为图表、图形和地图，从而帮助发现一些隐藏在 数据背后的模式和趋势。 • 2. Modest Maps Modest Maps是一个小型、可扩展、交互式的免费库，提供了一套查看卫 星地图的API，只有10KB大小，是目前最小的可用地图库，它也是一个开 源项目，有强大的社区支持，是在网站中整合地图应用的理想选择。 • 3. Leaflet Leaflet是一个小型化的地图框架，通过小型化和轻量化来满足移动网页的 需要。
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10.2.4 时间线工具
时间线是表现数据在时间维度的演变的有效方式，它通过互联网技术， 依据时间顺序，把一方面或多方面的事件串联起来，形成相对完整的记录 体系，再运用图文的形式呈现给用户。时间线可以运用于不同领域，最大 的作用就是把过去的事物系统化、完整化、精确化。自2012年Facebook 在F8大会上发布了以时间线格式组织内容的功能后，时间线工具在国内外 社交网站中开始大面积流行。 图10-10显示了我国户籍制度在1994年到2014年间随时间的演变情况， 它采用了时间线表示方法。
•数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并 利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程 •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
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10.1.3 可视化的重要作用
在大数据时代，可视化技术可以支持实现多种不同的目标： 《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
《大数据技术原理与应用》
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第十章 数据可视化
（PPT版本号：2015年6月第1.0版）
林子雨
厦门大学计算机科学系 E-mail: ziyulin@ 主页：/linziyu
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10.2.3 地图工具
•地图工具在数据可视化中较为常见， 它在展现数据基于空间或地理分布上 有很强的表现力，可以直观地展现各 分析指标的分布、区域等特征。当指 标数据要表达的主题跟地域有关联时， 就可以选择以地图作为大背景，从而 帮助用户更加直观地了解整体的数据 情况，同时也可以根据地理位置快速 地定位到某一地区来查看详细数据。 •图10-9就是以数据地图形式呈现的 2008年世界各国GDP数据，图中， 颜色越深的国家，其GDP越高。
林子雨
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10.2.2 信息图表工具
信息图表是信息、数据、知识等的视觉化表达，它利用人脑对于图 形信息相对于文字信息更容易理解的特点，更高效、直观、清晰地传递信 息，在计算机科学、数学以及统计学领域有着广泛的应用。 1. Google Chart API 谷歌公司的制图服务接口Google Chart API，可以用来为统计数据并自 动生成图片，该工具使用非常简单，不需要安装任何软件，可以通过浏 览器在线查看统计图表。
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10.1.2 可视化的发展历程
பைடு நூலகம்
霍乱地图分析了霍乱患 者分布与水井分布之间 的关系，发现在有一口 井的供水范围内患者明 显偏多，据此找到了霍 乱爆发的根源是一个被 污染的水泵
图10-1 反映霍乱患者分布与水井分布的地图
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厦门大学计算机科学系
林子雨
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10.1.2 可视化的发展历程