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
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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
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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。
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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。
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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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《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
10.1.3 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
《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 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
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系
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林子雨
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
《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。
图10-9 2008年世界各国GDP数据地图
《大数据技术原理与应用》
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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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温馨提示：编辑幻灯片母版，可以修改每页PPT的厦大校徽和底部文字
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
《大数据技术原理与应用》
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林子雨
ziyulin@
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
ziyulin@
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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林子雨
ziyulin@
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
《大数据技术原理与应用》
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林子雨
ziyulin@
10.1.2 可视化的发展历程