《大数据》配套之八：第7章 大数据可视化幻灯片

1、，国家大学标准教科书云计算姐妹，大数据核心技术和实际应用分析，大数据，刘玉玲冯主编张彦章重生张智力副主任，大数据，刘玉玲冯，全国大学标准教科书云计算姐妹，大数据核心技术和实际应用分析，如何从这些数据中快速获得自己想要的信息，以一种直观的、形象的方式展示出来？这就是大数据可视化要解决的核心问题。数据可视化可以追溯到20世纪50年代，这是对数据视觉表达的科学技术研究。数据可视化是不断演变的概念，主要是指技术上更先进的技术，该技术可以利用图形图像处理、计算机视觉和用户界面，通过表示、建模、立体、曲面、属性和动画显示等直观地解释数据。本章重点介绍了数据可视化比特殊技术方法(如立体建模)更广泛的技术方法

2、。本章详细介绍大数据可视化的基础知识、基本概念和大数据可视化常用工具。7.1数据可视化的基础，第7章大数据可视化，可视化的基本特征，理解，必然性，片面性，专业性，数据可视化的片面性特征是可视化模型不能代替数据本身，只能作为数据表达的一种特定形式。专业化特征是人们从可视化模型中提取专业知识的链接，是数据可视化应用程序的最后一个过程，可视化可以通过将碎片数据转换为特定结构的知识来帮助决策支持。大数据产生的数据量必须汇总数据，转换数据的结构和形式。of，41，5，7.1.1可视化的基本特性，7.1数据可视化的基础，第7章大容量数据可视化，7.1.2可视化的目的和作用，数据可视化的作用主要包括数据表示

3、、数据活动和数据分析三个方面，它是通过可视化技术支持计算机辅助数据识别的三个基本步骤。数据表示，数据表示通过计算机图形图像技术更亲切地显示数据信息，帮助人们阅读、理解和使用数据。文本、图表、图像、二维图形、三维模型、网络图、树结构、符号和电子图等常见形式。数据操作、数据操作根据计算机提供的接口、接口、协议等条件完成人与数据的交互要求，数据操作需要友好的人机交互技术、标准化的接口和协议支持，以执行多个数据收集或分布式操作。数据分析，数据可视化可以有效地表示数据的各种特性，帮助人们推断和分析数据的客观规则，获得相关知识，提高对数据的认识和利用水平。of，41，6，7.1数据可视化基础，第7章大容量

4、数据可视化，7.1.3数据可视化过程，数据收集，主动性旨在满足明确的数据要求，例如卫星图像、测量和映射工程。手动基于数据平台，数据平台的活动者提供电子商务、web论坛等数据源。数据处理、数据处理是指原始数据的质量分析、预处理和计算等阶段。数据处理的目标是确保数据的准确性和可用性。1，2、可视化模式、可视化模式是数据的特殊显示形式，典型的可视化模式包括标签云、序列分析、网络结构、电子地图等。可视化模式的选择决定了可视化方案的原型。可视化应用程序，可视化应用程序主要根据用户的主观需求展开。最重要的应用方法是通过观察和展示、观察和人脑分析来推断和认识，帮助人们发现新知识或得到新结论。，3，4，of，

5、41，7，全国大学标准教科书云计算姐妹，大数据核心技术和实战应用分析，of，41，8，7.2大数据可视化方法，第7章大数据可视化，7.2.1文本可视化，根据单词频率或其他规则对关键字排序，按照一定的规则布局，将关键字可视化为图形属性(如大小、颜色和字体)。通常，表示此关键字重要性的大小主要用于快速识别联机媒体的主题列。7.2大数据可视化方法，7章大数据可视化，7.2.1动态文本计时信息可视化，of，41，10，7.2大数据可视化方法，7章大数据可视化，7.2.2 7.2大数据可视化方法，第7章大数据可视化，7.2.3空时数据可视化，流地图，组合了捆绑技术的流地图，密度图技术的流地图，of， 二

6、维散点图将多个维中的两组维属性值映射到两个轴，并在由二维轴确定的平面内以图形方式显示的徐璐其他可视元素中反映不同的维属性值。二维散点图显示了扩展到三维的非常有限的维，如图所示，通过可旋转的星形框(dice)扩展了可映射的维数。散点图适用于显示有限数量的更重要的维，通常不适用于需要同时显示所有维的情况。7.2大数据可视化方法，第7章大数据可视化，7.2.4多维数据可视化， of，41，18，7.3大数据可视化软件和工具，第7章大数据可视化，7.3.1Excel，如何使用Excel的可视化规则可视化数据，Excel图表样式，Microsoft Office的组件Excel Excel是Micros

7、oft office软件套件的重要组成部分，它执行多种数据处理、统计分析、数据可视化显示和决策支持任务，并广泛应用于统计、财务和财务等多个领域。of、41、19、7.3大数据可视化软件和工具；第7章大数据可视化；7 . 3 . 2 processing；和processing在数据可视化领域具有广泛的应用程序，用于创建信息图形、信息可视化、科学可视化和统计图形以下是如何使用Processing可视化数据的简单示例：，美国州GDP增长率(数据随机生成)，of，41，20，7.3大数据可视化软件和工具，第7章大数据可视化，7.3.2Processing，第一步，声明(初始化)变量Table loc

8、ationTableTable nameTableInt rowCountTable dataTableFloat dataMin=MAX _ FLOATFloat dataMax=MIN _ FLOAT，of，41，21，7.3大容量数据可视化软件和工具；第7章大容量数据可视化；7 . 3 . 2 processing；第2步；画布初始化；数据加载(生成)；代码：void setup(map image=load image(map . png)；/加载映射location table=new table(locations . tsv)；/加载位置信息name Table=new Tabl

9、e(names . tsv)；/关于加载名称row count=location table . get row count()；DataTable=new Table(random . tsv)；/加载即席数据for(int row=0；row data max)data max=value；if(value dataMin)dataMin=value；p font font=load font(university-bold-12 . vlw)；Text fontsmooth()；no stroke()；调用、of、41，22、7.3大数据可视化软件和工具、第7章大数据可视化、7.3.2P

10、rocessing、步骤3和绘图函数来绘制图形。代码如下：void draw()background(255)；Image(mapImage，0，0)；for(int row=0)；Row=0) radius=map (value，0，datamax，1.5，15)；fill(# 333366)；/blue else radius=map (value，0，datamin，1.5，15)；fill(# EC 5166)；/red ellipseMode(RADIUS)；Ellipse(x、y、radius、radius)；If (dist (x，y，mousex，mousey)radius 2

11、)fill(0)；Textalign(中心)；string name=name table . getstring(abbbv，1)；Text(名称值，x，y-radius-4)；7.3大数据可视化软件和工具，第7章大数据可视化，7.3.3 nodexl，nodexl处理临时网络以及常见分析功能，如计算中心、页面排名值、网络连接性和群集系数。在布局中，NodeXL主要使用力导向布局。NodeXL的主要特征是具有图像移动、缩放和动态查询等交互功能的可视交互功能。另一个特点是用户可以直接连接到internet，用户可以直接导入插件、电子邮件或微博客中的数据。准备数据，阶段，创建顶点，创建网络图，o

12、f，41，24，7.3大数据可视化软件和工具，第7章大数据可视化，of，41，25，1，数据准备，从开始菜单中选择not每个边包含两个Vertex和相关属性(Color、Width、Label等)。NodeXL主要研究人员及其研究组织，在Edge工作表中输入有关方面的信息，7.3大数据可视化软件和工具，第7章大数据可视化，of，41，26，2，创建顶点，在Edge工作表中输入边信息后，打开Graph Metrics对话框并选择所有可选项目。单击Calculate Metri按钮时，系统会自动识别所有顶点信息，并将这些信息写入顶点工作表，您可以获取图形测量值，例如图形类型、顶点数、边数、重复边数

13、、边总数和图形密度。然后打开“自动填充颜色”对话框，并为来自计算出的图形测量数据的自动填充设置选项值。您还可以在顶点工作表中自定义每个顶点的属性，以便最终网络图表示不同的样式。此示例设置每个顶点“Shape”属性值为“Image”，“Image File”输入顶点的地物地址(也可以是URL)。， Graph Metrics 对话框， Autofill Columns 对话框，系统生成的 Vertex 工作表数据，7.3大数据可视化软件和工具，第7章大数据可视化，of，参与NodeXL研究的组织(内部节点)和研究人员(外部节点)在网络图中清晰可见。使用，可以获得图形测量相关的值，该值清晰地表示图形类型、顶点数、边数、重复边数、总边数、图形密度等数据。最终网络图表，7.3大数据可视化软件和工具，7.3.4 e charts，e charts创建的图表，of