大数据可视化发展综述

PPT模板下载：,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-ZB2.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,1,2,3,4,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：,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,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，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,1，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,dr