数据基础视化应用 1

大数据可视化技术与应用第一章大数据可视化概述本章学习目标了解大数据可视化的概念了解大数据可视化的发展历史了解数据、图形与可视化的关系掌握数据可视化的特征了解数据可视化的标准了解数据可视化的目标与作用了解大数据可视化的应用1.1大数据可视化基础

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，它为大数据分析提供了一种更加直观的挖掘、分析与展示当代手段。桃园结义火山构造数字孪生当前，在大数据的研究领域中，数据可视化是一个异常活跃的方面。一方面，数据可视化以数据挖掘、数据采集、数据分析为基础；另一方面，它还是一种新的表达数据的方式，是对现实世界的抽象表达。数据科学的大力发展，让信息科学领域面临的一个巨大挑战就是数据爆炸。据2020年统计，世界数字化的信息总量在35.2*(10^21)字节。然而人类分析数据的能力已经远远落后于获取数据的能力。数据可视化技术的发展历程1)10世纪，数据可视化的起源2)14-17世纪，数据可视化拉开帷幕法国哲学家、数学家笛卡尔（1596-1650），他创立了解析几何，将几何曲线与代数方程相结合，为数据可视化的发展正式开启了大门。3）18世纪，最早的地图和图表到了18世纪，随着社会的进一步发展与文字的广泛应用，微积分，物理，化学，数学等都开始蓬勃发展，统计学也开始出现了萌芽。4）19世纪，数据绘图的广泛应用进入19世纪以后，随着科技迅速发展，工业革命从英国扩散到欧洲大陆和北美。社会对数据的积累和应用的需求日益剧增，现代的数据可视化慢慢开始成熟，统计图形和主题图的主要表达方式。5）20世纪，大数据绘图的低谷

在19世纪结束后，数据可视化的发展也随之进入了一个低谷，原因主要在于一战、二战的爆发对经济产生了深远的影响。此外，数理统计的诞生也是众多科学家们将数学基础作为首要目标，而图形作为一个辅助工具，被搁置起来。6）21世纪，大数据可视化的日新月异进入21世纪以来，计算机技术获得了长足地进展，随着数据规模不断成指数量级的增长，数据的内容和类型也比以前要丰富得多，这些都极大地改变了人们分析和研究世界的方式，也给人们提供了新的可视化素材，推动了数据可视化领域的发展。数据、图形与可视化1）数据数据也常指数据值，它不仅仅是一些数字或者符号，也可以是图像或是声音等，更是人们对现实世界的认识。2）图形图形一般指在一个二维空间中的若干空间形状，可由计算机绘制的图形有直线、圆、曲线、图标以及各种组合形状等。3）数据、图形与可视化数据可视化可通过对真实数据的采集、清洗、预处理、分析等过程建立数据模型，并最终将数据转换为各种图形，以打造较好的视觉效果。数据可视化是创造性的设计美学、缜密的数据算法和严谨的工程技术结合的产物，用形象、有趣的形式呈现沉闷繁杂的数据。好的数据可视化作品不仅能挖掘出数据中蕴含的洞察，还能体现出数据之美。数据可视化的表现和创作过程本身就是一门艺术。人类的记忆被认为并不靠谱，但最近认知科学家发现，我们的大脑所捕捉的视觉细节比曾经所认为的要多得多。一份2008年的报告指出，每3秒看一幅图片，5小时看过上千幅图片后，测试者能在类似图片中辨认出特定图片，准确度将近90%。他们不仅记得曾看过一颗有裂纹的鸡蛋，还记得蛋白形成了浑圆的水坑。数据可视化的类型随着对大数据可视化认识的不断加深，人们认为数据可视化一般分为三种不同的类型：科学可视化、信息可视化和可视化分析。科学可视化是数据可视化中的一个应用领域，主要关注空间数据与三维现象的可视化，包含气象学、生物学、物理学、农学等，重点在于对客观事物的体、面及光源等的逼真渲染，科学可视化是计算机图形学的一个子集，是计算机科学的一个分支。信息可视化（Informationvisualization）是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现（如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码）。可视化分析是科学可视化与信息可视化领域发展的产物，侧重于借助交互式的用户界面而进行对数据的分析与推理。数据可视化的标准数据可视化的标准通常包含实用性、完整性、真实性、艺术性以及交互性。数据可视化与其他学科的关系

1）数据可视化与图形学2）数据可视化与统计学

3）数据可视化与数据库4）数据可视化与数据挖掘数据可视化面临地挑战数据可视化面临的挑战主要指可视化分析过程中数据的呈现方式，包括可视化技术和信息可视化显示。目前，数据简约可视化研究中，高清晰显示、大屏幕显示、高可扩展数据投影、维度降解等技术都试着从不同角度解决这个难题。（1）正确认识数据可视化的意义。（2）重视数据的质量。（3）改善数据可视化的硬件条件。（4）重视可视化的评估。1.2数据可视化的目标与作用

应用角度来看从应用角度来看，数据可视化的目标主要有以下五个方面：通过数据可视化有效呈现数据中的重要特征。通过数据可视化揭示事物内部客观规律以及数据间的内在联系。通过数据可视化辅助人们理解事物概念和过程。通过数据可视化对模拟和测量进行质量监控。通过数据可视化提高科研开发效率。宏观角度看从宏观角度来看，数据可视化的目标主要包含有信息记录、信息分析和信息传播。数据可视化的作用数据可视化的作用主要分为三个方面：数据表达、数据操作和数据分析。1．数据表达数据表达是通过计算机图形图形技术来更加友好地展示数据信息，以方便人们理解和分析数据。2．数据操作

数据操作是以计算提供的界面、接口和协议等条件为基础完成人与数据的交互需求。3．数据分析

数据分析是通过计算机获得多维、多源、异构和海量数据所隐含信息的核心手段，它是数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应用。1.3大数据可视化的特征与应用数据可视化分为以下三个特征：功能特征。使用人群特征。应用场景特征。数据可视化技术的应用1.可视化技术在金融业中的应用2.可视化技术在工业生产中的应用3.可视化技术在现代农业中的应用4.可视化技术在医学中的应用5.可视化技术在教育科研中的应用6.可视化技术在电子商务中的应用7.可视化技术在人工智能中的应用8.可视化技术在其他领域的应用1.4本章小结（1）数据可视化是利用计算机图形学及图像处理技术，将数据转换为图形或图像形式显示到屏幕上，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及计算机视觉、图像处理、计算机辅助设计、计算机图形学等多个领域，并逐渐成为了一项研究数据表示、数据综合处理、决策分析等问题的综合技术。（2）数据可视化一般具有三个特征：科学可视化、信息可视化和可视化分析。

（3）数据可视化的流程包含有数据采集、数据清洗、可视化建模以及可视