大數(shù)據(jù)可視化是什么

數(shù)據(jù)可視化要根據(jù)數(shù)據(jù)的特性，可視化要根據(jù)數(shù)據(jù)的特性，如時間信息和空間信息等，找到合適的可視化方式，例如圖表(Chart)、圖(Diagram)和地圖(Map)等，將數(shù)據(jù)直觀地展現(xiàn)出來，以幫助人們理解數(shù)據(jù)，同時找出包含在海量數(shù)據(jù)中的規(guī)律或者信息。數(shù)據(jù)可視化是大數(shù)據(jù)生命周期管理的最后一步，也是最重要的一步。

數(shù)據(jù)可視化起源于圖形學(xué)、計算機圖形學(xué)、人工智能、科學(xué)可視化以及用戶界面等領(lǐng)域的相互促進和發(fā)展，是當前計算機科學(xué)的一個重要研究方向，它利用計算機對抽象信息進行直觀的表示，以利于快速檢索信息和增強認知能力。

數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)并不是為了展示用戶的已知的數(shù)據(jù)之間的規(guī)律，而是為了幫助用戶通過認知數(shù)據(jù)，有新的發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)所反映的實質(zhì)。

 

 

大數(shù)據(jù)可視化的基本概念

1) 數(shù)據(jù)空間。由n維屬性、m個元素共同組成的數(shù)據(jù)集構(gòu)成的多維信息空間。

2) 數(shù)據(jù)開發(fā)。利用一定的工具及算法對數(shù)據(jù)進行定量推演及計算。

3) 數(shù)據(jù)分析。對多維數(shù)據(jù)進行切片、塊、旋轉(zhuǎn)等動作剖析數(shù)據(jù)，從而可以多角度多側(cè)面的觀察數(shù)據(jù)。

4) 數(shù)據(jù)可視化。將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)通過圖形圖像方式表示，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息。

大數(shù)據(jù)可視化的實施

大數(shù)據(jù)可視化的實施是一系列數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過程，如下圖所示：

 

 

我們有原始數(shù)據(jù)，通過對原始數(shù)據(jù)進行標準化、結(jié)構(gòu)化的處理，把它們整理成數(shù)據(jù)表。將這些數(shù)值轉(zhuǎn)換成視覺結(jié)構(gòu)(包括形狀、位置、尺寸、值、方向、色彩、紋理等)，通過視覺的方式把它表現(xiàn)出來。例如將高中低的風(fēng)險轉(zhuǎn)換成紅黃藍等色彩，數(shù)值轉(zhuǎn)換成大小。將視覺結(jié)構(gòu)進行組合，把它轉(zhuǎn)換成圖形傳遞給用戶，用戶通過人機交互的方式進行反向轉(zhuǎn)換，去更好地了解數(shù)據(jù)背后有什么問題和規(guī)律。

從技術(shù)上來說，大數(shù)據(jù)可視化的實施步驟主要有四項：需求分析，建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市模型，數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、加載(ETL)，建立可視化分析場景。

1) 需求分析

需求分析是大數(shù)據(jù)可視化項目開展的前提，要描述項目背景與目的、業(yè)務(wù)目標、業(yè)務(wù)范圍、業(yè)務(wù)需求和功能需求等內(nèi)容，明確實施單位對可視化的期望和需求。包括需要分析的主題、各主題可能查看的角度、需要發(fā)泄企業(yè)各方面的規(guī)律、用戶的需求等內(nèi)容。

2) 建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市的模型

數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市的模型是在需求分析的基礎(chǔ)上建立起來的。數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市建模除了數(shù)據(jù)庫的ER建模和關(guān)系建模，還包括專門針對數(shù)據(jù)倉庫的維度建模技術(shù)。維度建模的關(guān)鍵在于明確下面四個問題：

哪些維度對主題分析有用?

如何使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成維表?

用什么指標來"度量"主題?

如何使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成事實表?

3) 數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、加載(ETL)

數(shù)據(jù)抽取是指將數(shù)據(jù)倉庫/集市需要的數(shù)據(jù)從各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽離出來，因為每個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量不同，所以要對每個數(shù)據(jù)源建立不同的抽取程序，每個數(shù)據(jù)抽取流程都需要使用接口將元數(shù)據(jù)傳送到清洗和轉(zhuǎn)換階段。

數(shù)據(jù)清洗的目的是保證抽取的原數(shù)據(jù)的質(zhì)量符合數(shù)據(jù)倉庫/集市的要求并保持數(shù)據(jù)的一致性。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是整個ETL過程的核心部分，主要是對原數(shù)據(jù)進行計算和放大。數(shù)據(jù)加載是按照數(shù)據(jù)倉庫/集市模型中各個實體之間的關(guān)系將數(shù)據(jù)加載到目標表中。

4) 建立可視化場景

建立可視化場景是對數(shù)據(jù)倉庫/集市中的數(shù)據(jù)進行分析處理的成果，用戶能夠借此從多個角度查看企業(yè)/單位的運營狀況，按照不同的主題和方式探查企業(yè)/單位業(yè)務(wù)內(nèi)容的核心數(shù)據(jù)，從而作出更精準的預(yù)測和判斷。

大數(shù)據(jù)可視化的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)可視化面臨的挑戰(zhàn)主要指可視化分析過程中數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)方式，包括可視化技術(shù)和信息可視化顯示。大數(shù)據(jù)可視化的方法迎接了四個“V”的挑戰(zhàn)，同時這也是4個機遇。

體量(Volume)：使用數(shù)據(jù)量很大的數(shù)據(jù)集開發(fā)，并從大數(shù)據(jù)中獲得意義。

多源(Variety)：開發(fā)過程中需要盡可能多的數(shù)據(jù)源。

高速(Velocity)：企業(yè)不用再分批處理數(shù)據(jù)，而是可以實時處理全部數(shù)據(jù)。

質(zhì)量(Value)：不僅為用戶創(chuàng)建有吸引力的信息圖和熱點圖，還能通過大數(shù)據(jù)獲取意見，創(chuàng)造商業(yè)價值。

大數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展趨勢

大數(shù)據(jù)時代，大規(guī)模、高緯度、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)層出不窮，要將這樣的數(shù)據(jù)以可視化形式完美的展示出來, 傳統(tǒng)的顯示技術(shù)已很難滿足這樣的需求. 而高分高清大屏幕拼接可視化技術(shù)正是為解決這一問題而發(fā)展起來的, 它具有超大畫面、純真彩色、高亮度、高分辨率等顯示優(yōu)勢, 結(jié)合數(shù)據(jù)實時渲染技術(shù)、GIS空間數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時圖形可視化、場景化以及實時交互，讓使用者更加方便地進行數(shù)據(jù)的理解和空間知識的呈現(xiàn)，可應(yīng)用于指揮監(jiān)控、視景仿真及三維交互等眾多領(lǐng)域.

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