大數據可視化分析技術

⑴ 大數據可視化分析步驟有哪些

1、需求分析

需求分析是大數據可視化項目開展的前提，要描述項目背景與目的、業務目標、業務范圍、業務需求和功能需求等內容，明確實施單位對可視化的期望和需求。包括需要分析的主題、各主題可能查看的角度、需要發泄企業各方面的規律、用戶的需求等內容。

2、建設數據倉庫/數據集市的模型

數據倉庫/數據集市的模型是在需求分析的基礎上建立起來的。數據倉庫/數據集市建模除了資料庫的ER建模和關系建模，還包括專門針對數據倉庫的維度建模技術。

3、數據抽取、清洗、轉換、載入(ETL)

數據抽取是指將數據倉庫/集市需要的數據從各個業務系統中抽離出來，因為每個業務系統的數據質量不同，所以要對每個數據源建立不同的抽取程序，每個數據抽取流程都需要使用介面將元數據傳送到清洗和轉換階段。

數據清洗的目的是保證抽取的原數據的質量符合數據倉庫/集市的要求並保持數據的一致性。數據轉換是整個ETL過程的核心部分，主要是對原數據進行計算和放大。數據載入是按照數據倉庫/集市模型中各個實體之間的關系將數據載入到目標表中。

4、建立可視化場景

建立可視化場景是對數據倉庫/集市中的數據進行分析處理的成果，用戶能夠藉此從多個角度查看企業/單位的運營狀況，按照不同的主題和方式探查企業/單位業務內容的核心數據，從而作出更精準的預測和判斷。

⑵ 大數據的數據可視化是什麼樣的

DCV作為新一代數據中心可視化管理平台，讓管理人員可以清晰直觀地掌握IT運營中的有效信息，實現透明化與可視化管理，進而有效提升資產管理與監控管理的效率，實現立體式、可視化的新一代數據中心運行管理網頁鏈接

CampusBuilder (模模搭)提供了一個完整的、 網路化、 可視化的三維虛擬環境設計編輯平台，操作簡便，高效易用，用戶可使用滑鼠拖動的方式繪制各種結構及添加各種對象模型，即可立即創建數據中心機房的三維模型，還可以導入機房CAD圖紙輔助繪制，用戶可快速高效地設計數據中心機房，實現房間結構生成、裝飾調整、設備擺放和場景創建的工作，生成實際可用的數據中心三維虛擬模擬場景。

1、環境可視化

沙盤、展板、圖紙等傳統管理手段缺乏交互性，吸引力弱，信息傳遞效果不佳。Tarsier的環境可視化管理採用3D虛擬模擬技術，實現數據中心的園區、樓宇、機房等環境的可視化瀏覽，清晰完整地展現整個數據中心。同時配合監控可視化模塊，可以與安防、消防、樓宇自控等系統集成，為以上系統提供可視化管理手段，實現數據中心園區環境的跨系統集中管理，提高對數據中心園區的掌控能力和管理效率。

功能特性：
地理園區的虛擬模擬、建築外觀的虛擬模擬、建築內部結構的虛擬模擬。

2、

管線可視化

通過傳統的平面圖紙和跳線表方式難以看清密集管線的信息。Tarsier的管線可視化管理以3D可視化手段梳理數據中心日益密集的電氣管道與網路線路，讓數據中心運維人員從平面圖紙及跳線表格中解脫出來，更加直觀地掌握數據中心的管線分布及走線情況，從而快速排查及修復管線類故障，提高管線管理水平和故障解決效率。

功能特性：
園區管網3D可視化、建築電氣管路3D可視化、建築空調管路3D可視化、機房設備布線3D可視化。

3、資產可視化

數據中心內設備資產數量龐大，種類眾多，傳統的列表式管理方式效率低、實用性差。Tarsier的資產可視化管理模塊採用創新的三維互動技術實 現對數據中心資產配置信息的可視化管理，可與各類IT資產配置管理資料庫集成，也支持各種資產台賬表格直接導入，讓呆板的資產和配置數據變得鮮 活易用，大大提升了資產數據的實用性和易用性。

功能特性：
分級瀏覽可視化、設備上下架3D可視化、全設備虛擬模擬、快速模糊查詢、強大模型庫支持。

4、容量可視化

傳統管理軟體對機房容量情況缺乏有效的信息檢索手段，查詢困難。Tarsier的容量可視化管理模塊提供以機櫃為單位的數據中心容量管理，以樹形結構和3D可視化展現兩種方式全面表現機房和機櫃整體使用情況，對於空間容量、電力容量、承重容量等進行精確統計和展現，幫助運維人員高效的管理機房的容量資源，讓機房各類資源的負荷更加均衡，提升數據中心資源使用效率。

功能特性：
地理園區的虛擬模擬、建築外觀的虛擬模擬、建築內部結構的虛擬模擬。

5、監控可視化

監控可視化管理整合數據中心內各種專業監控工具（如動環監控、安防監控、網路監控、主機監控、應用監控等），把多種監控數據融為一體，建立統一監控窗口，解決監控數據孤島問題，實現監控工具、監控數據的價值最大化。同時，基於T3D圖形引擎強大的可視化能力，提供豐富的可視化手段，扭轉由於二維信息維度不足而導致的數據與報表泛濫狀況，切實提升監控管理水平。

功能特性：
門禁監控集成、視頻監控集成、消防監控集成、環境監控集成、配電監控集成、製冷監控集成、設備統一告警展示。

6、演示可視化

PPT介紹、動畫錄像等傳統匯報方式枯燥單調、真實感不強。Tarsier的演示可視化管理藉助T3D圖形引擎提供的虛擬線路和可視化展示等強大功能，滿足數據中心基礎設施多樣化的展示需求，如邏輯關系表達、模擬氣流、PPT整合、自動巡檢及演示路線定製等，用戶可以在平台中製作內容豐富、生動多彩、圖文並茂的數據中心介紹和演示內容，以耳目一新的形式展現數據中心的方方面面，有力提升數據中心整體形象，充分體現數據中心管理水平。

功能特性：
PPT演示匯報管理、日常工作視角管理、動畫線路管理。‍

⑶ 一般用哪些工具做大數據可視化分析

酷屏是億信華辰的數據可視化產品，內置上百種可視化元素和六十餘內種風格各異的表格、導航容、統計圖等組件及SVG特效可供用戶選擇，通過設計與搭配，可衍生出成千上萬種可視化效果。在提供傳統的柱狀圖、餅圖、儀表盤等基礎圖表組件的基礎上，還提供了光暈圖、泡泡圖、流向地圖等十餘種新穎奪目的個性化圖表，更有獨特的3D全景視角，自由快捷製作各類互動式常規屏和大屏報表。

⑷ 我們可以用哪些工具做大數據可視化分析

通過互聯網行技術的不斷突破，數據可視化分析不僅僅是通過編碼才能實現的簡單的靜態分析展現，而涌現了大批的數據可視化工具。

今天就來講講數據可視化吧，我來推薦一些實用的數據可視化工具，這些工具包含：

• 專業的大數據分析工具

• 各種Python數據可視化第三方庫

• 其它語言的數據可視化框架

  一、專業的大數據分析工具

  1、FineReport

  FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，它「專業、簡捷、靈活」的特點和無碼理念，僅需簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。

  來看看它做的dashboard吧：

  

  ⑸ 大數據可視化培訓就業前景怎麼樣

  首先可視化來這個領域就有很多源東西可以做，保證永遠有飯吃，可以鋪條前端的路走。
  前端是整個IT行業變化最大，變幻最快，當然總要學新東西，但是工資從來沒低過。
  大數據一般都是企業以及互聯網公司的用戶交易數據。
  你摸清這些數據的原委，你對企業的架構運作，以及用戶的需求分析都了如指掌，很多CEO都是從數據分析崗位走出去的。很多都走入的管理層。
  因為你對企業很熟悉啊，你對這數據摸得清楚，你對這世界上最賺錢的企業了解他整個運作的模式，這意味著什麼？這意味著你的工資也不會少。
  大數據分析接觸的都是高層，直接參與大公司決策，見識和廣度遠超技術本身。
  何況這技術含量無比的高呢。

  ⑹ 如何實現大數據可視化

  1.考慮用戶
  管理咨詢公司Aspirent視覺分析實踐主管Dan Gastineau表示，企業應使用顏色、形狀、大小和布局來顯示可視化的設計和使用。
  Aspirent使用顏色來突出希望用戶關注的分析方面。而大小可有效說明數量，但過多使用不同大小來傳遞信息可能會導致混亂。這里應該有選擇地使用大小，即在咨詢團隊成員想要強調的地方。
  2.講述連貫的故事
  與你的受眾溝通，保持設計的簡單和專注性。顏色到圖表數量等細節可幫助確保儀錶板講述連貫的故事。MicroStrategy產品管理高級副總裁Saurabh
  Abhyankar說：「儀錶板就像一本書，它需要考慮讀者的設計元素，而不僅僅是強制列出所有可訪問的數據。」儀錶板的設計將成為推動部署的因素。
  3.迭代設計
  應不斷從視覺分析用戶獲得反饋意見。隨著時間的推移，數據探索會引發新的想法和問題，而隨時間和部署推移提高數據相關性會使用戶更智能。
  從你的受眾徵求並獲取反饋意見可改善體驗。谷歌雲端數據工作室首席產品經理Nick
  Mihailovski表示，快速構建概念、快速獲取反饋意見並進行迭代可更快獲得更好的結果。另外，還可將調查和表格整合到精美的報告中，也可以幫助確保大數據的可視化結果確實有助於目標受眾。
  4.個性化一切
  應確保儀錶板向最終用戶顯示個性化信息，並確保其相關性。並且，還應確保可視化在設計上反映其所在的設備，並為最終用戶提供離線訪問，這將讓可視化走得更長遠。Mihailovski說，通過精心設計的互動式可視化來吸引觀眾以及傳播數據文化，這會使分析具有吸引力和富有樂趣。
  5.從分析目標開始
  應確保數據類型和分析目標可反映所選的可視化類型。Mihailovski稱：「人們通常會採用相反的方法，他們先看到整潔或模糊的可視化類型，然後試圖使其數據相匹配。」對於大數據項目的可視化，簡單的表格或條形圖有時可能是最有效的。

  ⑺ 大數據可視化的方法

  數據可視化技術的出現是在1950年左右計算機圖形學發展後出現的，最基本的條件就是通過計算機圖形學創造出了直觀的數據圖形圖表。如今，我們所研究的大數據可視化主要包括數據可視化、科學可視化和信息可視化。
  數據可視化
  數據可視化是指大型資料庫中的數據，通過計算機技術能夠把這些紛繁復雜的數據經過一系列快速的處理並找出其關聯性，預測數據的發展趨勢，並最終呈現在用戶面前的過程。通過直觀圖形的展示讓用戶更直接地觀察和分析數據，實現人機交互。數據可視化過程需要涉及的技術主要有幾何技術、面向像素技術、分布式技術、圖表技術等。
  科學可視化
  科學可視化是指利用計算機圖形學以及圖象處理技術等來展示數據信息的可視化方法。一般的可視化包括利用色彩差異、網格序列、網格無序、地理位置、尺寸大小等。但是傳統的數據可視化技術不能直接應用於大數據中，需要藉助計算機軟體技術提供相應的演算法對可視化進行改進。目前比較常見的可視化演算法有分布式繪制和基於CPU的快速繪制演算法。
  信息可視化
  信息可視化是指通過用戶的視覺感知理解抽象的數據信息，加強人類對信息的理解。信息可視化處理的數據需要具有一定的數據結構，並且是一些抽象數據。如視頻信息、文字信息等。對於這類抽象信息的處理，首先需要先進性數據描述，再對其進行可視化呈現。

  ⑻ 大數據可視化技術是什麼做大數據開發要會嗎

  可視化技術是利用計算機圖形學及圖像處理技術，將數據轉換為圖形或圖像形式顯示到屏版幕上，並權進行交互處理的理論、方法和技術。 做大數據開發不需要會這個，需要會的是Hadoop生態系統內的組件的開發技術，像spatk、hbase等，你可以參照八斗學院的大綱來學習