大数据可视化发展综述

PPT模板下载：行业PPT模板：节日PPT模板：素材下载：背景图片：图表下载：优秀PPT下载：教程：教程：教程：资料下载：课件下载：范文下载：试卷下载：教案下载：大数据可视化的发展演变和应用实例我们身处一个大数据的时代!大数据的特点(4V)：1.Volume数据量庞大KB-MB-GB-TB-PB-EB-ZB2.Variety类型多样化各种不同的数据类型：日志文件、音频、视频、图片、地理位置信息、专业数据3.Value价值密度低/价值高庞大的数据量中价值密度低，但经过分析挖掘会得出很高价值的信息4.Velocity时效性要求高需要较高的时效性和挖掘分析速度数据可视化的定义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指一切能够把抽象、枯燥或难以理解的内容，包括看似毫无意义的数据、信息、知识等等以一种容易理解的视觉方式展示出来的技术数据可视化利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行各种交互处理的理论、方法和技术涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术狭义广义技术过程数据可视化的几个基本概念数据空间：由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间基本思想：将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，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。数据开发：利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算数据可视化数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据1234数据可视化的理论模型数据变换将原始数据转换为数据表形式（数据规范化）;可视化映射将数据表映射为可视化结构，由空问基、标记、以及标记的图形属性等可视化表征组成（构建可视化结构）;视图变换则将可视化结构根据位置、比例、大小等参数设置显示在输出设备上（可视化输出）数据可视化发展历程可视化思想的起源(15世纪—17世纪)数据可视化的孕育时期(18世纪)数据图形的出现(19世纪前半叶)第一个黄金时期(19世纪中、末期)低潮期(20世纪前期)新的黄金时期(20世纪中末期至今)数据可视化早期探索时期数据可视化初步发展数据统计得到重视图形图表广泛应用没有实质性进展依附计算机技术的发展换发新的生命多维度数据分析第一季度第二季度第三季度第四季度上海北京广州深圳电器鞋子衣服食品常用的图表类型折线图柱状图饼图雷达图（蜘蛛网图）气泡图圆环图面积图条形图散点图我们可以发现很多经典的统计图表都体现了多维数据分析的思想常用的数据可视化形式Chart图表Timeseries时间序列Map地图Network网络Matrix矩阵Flow数据流Info-graphic信息图形Hierarchy层次结构大数据可视化的广泛应用1.公司财务报表、销售统计2.经济趋向、股票趋势3.数据挖掘4.电子地图5.核磁共振、CT扫描6.地质勘探、油气勘探7.天气预报8.人口普查。。。。。。大数据可视化的广泛应用英国航班目的地统计大数据可视化的广泛应用世界软饮料品牌架构极其市场份额大数据可视化的广泛应用中国接收海外侨胞汇款统计大数据可视化的广泛应用世界互联网星际图大数据可视化的广泛应用CT机扫描患者三维剖面图PPT模板下载：行业PPT模板：节日PPT模板：素材下载：背景图片：图表下载：优秀PPT下载：教程：教程：教程：资料下载：课件下载：范文下载：试卷下载：教案下载：大数据可视化的方法与技术大数据可视化方法传统的数据可视化：我们熟悉的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等。现代的数据可视化：面对复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，数据可视化面临处理的状况会复杂得多。概念图Trendmap2007新闻的展示Newsmap（新闻地图）是google新闻聚合器上实时的新闻反馈的可视化呈现。数据块的大小对应了新闻受欢迎的程度。数据的展示WeFeelFine（我们感觉很好）根据来自大量blog的统计结果，表现了人类的感情。关联的展示Musicmap（音乐地图）:他们创建了一个页面，通过连接线表现音乐之间的关联。网站的展示UBrowser是一个使用开源的概念模型。Mozilla的渲染引擎Gecko的植入实例：使用OpenGL在几何面上动态渲染页面。大数据可视化技术概念：是指运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的交互处理的理论、方法和技术。特点：交互性；多维性；可视性。大数据可视化分析方法1.原位交互分析技术大数据是云计算的延伸，云服务及其应用的出现深刻地影响了超大规模数据库与存储社区。2.数据存储技术在进行可视化分析时，将在内存中的数据尽可能多地进行分析称之为原位交互分析。3.并行计算并行处理可以有效地减少可视计算所占用的时间，从而实现数据分析的实时交互。大数据可视化分析方法4.可视化分析算法用户驱动的数据简化、可扩展性与多级层次、异构数据融合、交互查询中的数据概要与分流、表示证据和不确定性、时变特征分析、设计与工程开发等。5.用户界面与交互设计大数据的可视化算法不仅要考虑数据规模，而且要考虑视觉感知的高效法，需要引人创新的视觉表现方法和用户交互手段。大数据可视化实现技术HTML5canvas;SVG;webGL;flash&actionscript;R;…大数据可视化工具1，基本工具（拖拽式）2，进阶工具（编程式）1，基本工具1.1.1Moojnn实例1，基本工具1.1.2步骤1.注册登录3.建立新工程，导入目标数据库4.预览数据5.选择合适的图标展示数据：柱状图，饼图等，蜘蛛图等1，基本工具1.2.1GeoFlow介绍微软2013年发布的3D可视化工具运行平台：加载项形式运行在Excel上版本：支持版本Excel2013（带office365ProPlus）或OfficeProfessionalPlus2013功能：用户创建、浏览应用到数字地图上的时间敏感型数据并与之交互最多数据条：100万可视化类型：立柱型、类似热图的二维斑块、气泡图1，基本工具1.2.2GeoFlow图标，基本工具1，基本工具1.2.3GeoFlow实例1.3.1OpenStreetMap（救援任务2010年海地大地震）1，基本工具2，进阶工具2.1.1Processing介绍目的：将电子艺术的概念介绍给程序设计师语言：JAVA，但语法简单并增加许多人性化设计主要方法：setup{},draw{}适用平台：本机，JavaApplet2，进阶工具2，进阶工具2.1.1Processing界面2.2.1Rproject2，进阶工具3，方法小结大数据可视化面临的挑战数据多样性数据产生速度快数据量过大匹配人的心理映像和认知规律动态化问题THANKYOU