《大数据》配套之八：第7章 大数据可视化 PPT.ppt

大数据可视化的概念和应用： 大数据可视化是利用图形图像处理、计算机视觉及用户界面技术，将数据以图形、图像、动画等形式直观形象地表现出来，以帮助人们快速获取信息和数据。它最早可追溯到20世纪50年代，是一项科学技术研究，主要应用在数据表达、数据操作和数据分析等计算机辅助数据认识的三个基本阶段。 数据可视化的特征包括片面性和专业性两个方面。数据可视化的片面性特征指的是，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；而数据可视化的专业性特征，则表现在人们可以从可视化模型中提取专业知识的环节。 数据可视化的流程包括数据获取、数据处理、可视化模式选择和可视化应用四个阶段。数据获取分为主动式和被动式，前者以明确的数据需求为目的，后者以数据平台为基础。数据处理则是对原始数据进行质量分析、预处理和计算等步骤，以保证数据的准确性、可用性。可视化模式的选择决定了可视化方案的雏形，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，辅助人们发现新知识或者得到新结论。 大数据可视化的工具和方法： 大数据可视化的方法和技术是处于不断演变之中的，它涵盖了较为高级的技术方法，包括图形图像处理、计算机视觉及用户界面等。大数据可视化的基本概念、基础知识以及常用工具都会在本章中进行详细讲解。 通过大数据可视化，人们可以将碎片化的、爆炸式增长的网络空间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。大数据可视化的核心问题是如何从这些数据中快速获取自己想要的信息，并以一种直观、形象的方式展现出来。数据可视化使得数据的表达更加友好，方便人们的阅读、理解和运用。 对于大数据可视化，重要的是要理解可视化的目标和作用，即通过可视化技术支持计算机辅助数据认识的三个基本阶段，包括数据表达、数据操作和数据分析。数据表达是通过计算机图形图像技术来展示数据信息，数据操作是完成人与数据的交互，而数据分析则是通过可视化方式，帮助人们推理和分析数据背后的客观规律，提高人们认识数据的能力和利用数据的水平。 大数据可视化在实际应用中的案例分析、可视化模式的选择和应用，以及具体的数据可视化工具的使用等，都是在本章中将要讲解的重要内容。通过学习这些内容，读者可以更好地掌握大数据可视化的基础知识和应用技巧，以适应大数据时代对数据表达和分析的高要求。