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大數據可視化

      大數據可視化,是關于數據視覺表現形式的科學技術研究。其中,這種數據的視覺表現形式被定義為,一種以某種概要形式抽提出來的信息,包括相應信息單位的各種屬性和變量。

      它是一個處于不斷演變之中的概念,其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法,而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面,通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示,對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比,數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。

      ①數據空間:是由n維屬性和m個元素組成的數據集所構成的多維信息空間;

      ②數據開發:是指利用一定的算法和工具對數據進行定量的推演和計算;

      ③數據分析:指對多維數據進行切片、塊、旋轉等動作剖析數據,從而能多角度多側面觀察數據;

      ④數據可視化:是指將大型數據集中的數據以圖形圖像形式表示,并利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。

      數據可視化已經提出了許多方法,這些方法根據其可視化的原理不同可以劃分為基于幾何的技術、面向像素技術、基于圖標的技術、基于層次的技術、基于圖像的技術和分布式技術等等。

      大數據可視化技術的基本思想,是將數據庫中每一個數據項作為單個圖元元素表示,大量的數據集構成數據圖像,同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示,可以從不同的維度觀察數據,從而對數據進行更深入的觀察和分析。

      大數據可視化主要是借助于圖形化手段,清晰有效地傳達與溝通信息。但是,這并不就意味著,數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜。為了有效地傳達思想概念,美學形式與功能需要齊頭并進,通過直觀地傳達關鍵的方面與特征,從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。然而,設計人員往往并不能很好地把握設計與功能之間的平衡,從而創造出華而不實的數據可視化形式,無法達到其主要目的,也就是傳達與溝通信息。

      數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。當前,在研究、教學和開發領域,數據可視化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面。"數據可視化"這條術語實現了成熟的科學可視化領域與較年輕的信息可視化領域的統一。

     關于大數據可視化的適用范圍,存在著不同的劃分方法。一個常見的關注焦點就是信息的呈現。邁克爾·弗蘭德利(2008),提出了數據可視化的兩個主要的組成部分:統計圖形和主題圖。《Data Visualization: Modern Approaches》(意為"數據可視化:現代方法")(2007),概括闡述了數據可視化的下列主題 :大數據可視化的成功,應歸于其背后基本思想的完備性。依據數據及其內在模式和關系,利用計算機生成的圖像來獲得深入認識和知識。其第二個前提就是利用人類感覺系統的廣闊帶寬來操縱和解釋錯綜復雜的過程、涉及不同學科領域的數據集以及來源多樣的大型抽象數據集合的模擬。這些思想和概念極其重要,對于計算科學與工程方法學以及管理活動都有著精深而又廣泛的影響。《Data Visualization: The State of the Art》(意為"數據可視化:尖端技術水平")一書當中重點強調了各種應用領域與它們各自所特有的問題求解可視化技術方法之間的相互作用。

     報表類,如JReport,Excel,水晶報表,FineReport等。

      BI分析工具,如Style Intelligence、BO,BIEE, Yonghong Z-Suite等。

      國內的數據可視化工具,有大數據魔鏡,FineBI商業智能軟件等。

      大數據可視化領域的起源,可以追溯到二十世紀50年代計算機圖形學的早期。當時,人們利用計算機創建出了首批圖形圖表。

      1987年,由布魯斯·麥考梅克、托馬斯·德房蒂和瑪克辛·布朗所編寫的美國國家科學基金會報告《Visualization in Scientific Computing》(意為"科學計算之中的可視化") ,對于這一領域產生了大幅度的促進和刺激。這份報告之中強調了新的基于計算機的可視化技術方法的必要性。隨著計算機運算能力的迅速提升,人們建立了規模越來越大,復雜程度越來越高的數值模型,從而造就了形形色色體積龐大的數值型數據集。同時,人們不但利用醫學掃描儀和顯微鏡之類的數據采集設備產生大型的數據集,而且還利用可以保存文本、數值和多媒體信息的大型數據庫來收集數據。因而,就需要高級的計算機圖形學技術與方法來處理和可視化這些規模龐大的數據集。

     1.在當前互聯網,各種數據可視化圖表層出不窮,圖像性的大數據有著“開口說話”的作用:讓大數據生動呈現。這里試對數據可視化的方法進行歸納,理成6步。

     2.一般的數據圖表都可以拆分成最基本的兩類元素: 所描述的事物及這個事物的數值,我們暫且將其分別定義為指標和指標值。比如一個性別分布中,男性占比40%,女性占比60%,那么指標就是男性、女性,指標值對應為40%、60%。

     3.折疊1.將指標值圖形化:一個指標值就是一個數據,將數據的大小以圖形的方式表現。比如用柱形圖的長度或高度表現數據大小,這也是最常用的可視化形式。

     4.傳統的柱形圖、餅圖有可能會帶來審美疲勞,可嘗試從圖形的視覺樣式上進行一些創新,常用的方法就是將圖形與指標的含義關聯起來。時間播放的功能,可以直觀感受到所有數據的變化。

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