1、PPT模板下载： 行业 PPT模板： 节日 PPT模板： PPT 素材下载： PPT图表下载： 优秀 PPT下载： PPT教程： Word教程： Excel 教程： 资料下载： PPT 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)：n1.Volume 数据量庞大KB-MB-GB-TB-PB-EB-ZBn2.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n3.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
2、得出很高价值的信息 n4.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
3、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1 23 4数据可视化的理论模型l数据变换将原始数据转换为数据表形式（数据规范化） ;l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）
4、;l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n折线图n柱状图n饼图n雷达图（蜘蛛网图）n气泡图n圆环图n面积图n
5、条形图n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Time series 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n1.公司财务报表、销售统计n2.经济趋向、股票趋势n3.数据挖掘n4.电子地图n5.核磁共振、 CT扫描n6.地质勘探、油气勘探n7.天气预报n8.人口普查n。大数据可视化的广泛应用n英国航班目的地统计大数据可视化的广泛应用n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n中国接收海外侨胞汇款统计大数
6、据可视化的广泛应用n世界互联网星际图大数据可视化的广泛应用nCT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： PPT 素材下载： PPT图表下载： 优秀 PPT下载： PPT教程： Word教程： Excel 教程： 资料下载： PPT 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
7、会复杂得多。概念 图Trendmap 2007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We Feel Fine（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
8、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n1.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。n2.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 。n3.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n4.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。n5.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HTML5 canvas;SVG;webGL;flash 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GeoFlow数据源： Excel数据http:/ Excel,MySQL,SQL,DB2等http:/ Moojnn实例1，基本工具
