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文档简介

一，简介数据可视化是在不同系统中以不同形式显示数据，包括属性和变量的单位信息。基于可视化的数据发现方法允许用户使用不同的数据源来创建自定义分析。先进的分析集成了许多支持交互式动画的方法，以在移动设备（如台式计算机，笔记本电脑或平板电脑，智能手机）上创建图形桌面。根据调查，表1显示了数据可视化的好处。表1.数据可视化工具的好处有几种可视化建议：（1）不要忘记元数据。这种数据很有说服力。（2）参与很重要。可视化工具应该是交互式的，用户参与非常重要；（3）鼓励用户互动。静态数据工具找不到数据，而动态数据工具找不到。大数据是具有大容量，高速度和数据之间差异很大的数据集，因此需要新的处理方法来优化决策过程。大数据的挑战在于数据的收集，存储，分析，共享，搜索和可视化。可视化被认为是大数据的“前沿”，但是它也有许多误解，例如：1.“所有数据都必须可视化”：不要过分依赖可视化，某些数据不需要可视化方法来表达其信息。2.“仅可视化好的数据”：简便的可视化使发现错误更容易，就像数据有助于发现有趣的趋势一样。3.“可视化总是做出正确的决定”：可视化不能替代批判性思维。4.“可视化将意味着准确性”：数据可视化并不专注于显示准确的图像，而是可以表达不同的效果。可视化方法可以通过创建表，图标，图像等直接显示数据。大数据可视化不是传统的小数据集。尽管已经开发了传统的大数据可视化工具的某些扩展，但是这些扩展还远远不够。在大规模数据可视化中，许多研究人员使用特征提取和几何建模在显示实际数据之前极大地减小了数据大小。当我们可视化大数据时，选择合适的数据也很重要[5]。本文的目的是通过介绍传统的可视化方法及其在处理大数据时的扩展方法，展示大数据可视化的前沿技术。同时，讨论了大数据可视化的挑战及其进展。在研究过程中，作者首先寻找近年来通过大学图书馆系统发布的与数据可视化相关的论文。在此阶段，作者总结了传统的数据可视化方法以及该领域的新进展。随后，作者搜索了与大数据可视化有关的论文。由于大数据是一个相对较新的领域，因此大多数论文都是在过去三年中发表的。同时，作者发现大多数传统的数据可视化方法都不适合大数据，仅使用从传统的可视化开发的一些方法来处理大数据是不够的。作者重点介绍了大数据可视化的新方法，技术进步，大数据可视化工具的开发以及面临的挑战。2，常规数据可视化方法经常使用许多传统的数据可视化方法，例如表格，直方图，散点图，多边形图，直方图，饼图，面积图，流程图，泡沫图等，以及多个数据系列或图的组合，例如时间线，维恩图，数据流程图，实体关系图等。此外，经常使用一些数据可视化方法，但与以前的方法不同，它们是平行坐标，树，锥树和语义网络。平行坐标用于绘制多维个体数据。显示多维数据时，平行坐标非常有用。图1是平行坐标；树视图是一种有效的视觉层次方法。每个子矩形的区域代表一个度量，其颜色通常用于代表来自另一度量的数据。图2示出了选择流音乐和视频的树视图，流音乐和视频是在社交网络社区中获得的数据。视锥树是显示分层数据的另一种方法，例如三维

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