大數據可視化研究

A. 大數據可視化應用於哪些場景

【導讀】如今，大數據可視化逐漸被廣泛運用。大數據可視化的快速發展也帶來一個思考的問題：如何將大數據可視化用於解決現實世界的問題?那麼，今天就跟隨小編一起來看看，大數據可視化應用於哪些場景呢?

1.大數據可視化提高了效率

用於數據統計分析的大數據可視化一般用於政府部門和公司的經濟活動分析，包括財務報表分析、供應鏈管理分析、營銷製造分析、客戶關系管理分析等。它將企業運營產生的所有有用數據信息集中在一個系統軟體中，可用於商業智能、政府部門管理決策、公共服務、網路營銷等行業。

2.大數據可視化支持科學研究

航天是大數據可視化應用最早、最完善、成果最多的行業。航天要探索的是比地球極限大幾千倍，總輸出大，規定更高的寬闊的室內空間。因此，航天互聯網大數據不僅具有一般互聯網大數據的特點，還規定了銷售價格和高使用價值。能維持航天測量研製、測控機械設備的運行;航天指揮員作戰管理系統的模擬演習和作戰評估：航天作戰指揮官顯示信息來操作太空梭數據統計分析和情況監測。

3.大數據可視化產生競爭優勢

工業園區按照大數據可視化進行管理，可以從工業園區總體規劃、管網運行、能耗監控、工業園區交通出行、智能安全管理方式、工業園區資源優化配置等幾個方面保持平時的運行檢測和和諧管理方式;進而全面提升工業園區自主創新、服務項目和管理水平，提升工業園區產業結構和企業競爭力。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據可視化應用於哪些場景?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

B. 什麼是大數據可視化

基本概念：

1.數據空間

數據空間是由維屬性和m個元素組成的數據集所構成的多維信息空間。

2.數據開發

數據開發是指利用一定的演算法和工具對數據進行定量的推演和計算。

3.數據分析

數據分析指對多維數據進行切片、塊、旋轉等動作剖析數據，從而能多角度多側面觀察數據。

4.數據可視化

數據可視化是指將大型數據集中的數據以圖形圖像形式表示，並利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。

數據可視化優點：

1.接受更快

人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。節省接受時間。

2.增強互動

數據可視化的主要好處是它及時帶來了風險變化。與靜態圖表不同，可視化的應用可以是流動性的操作，更有力的了解數據信息。

3.強化關聯

數據可視化的應用可以使數據之間的各種聯系方式緊密關聯。以數據圖表的形式描繪各組數據之間的聯系。

4.美化數據

可視化從視覺的角度來描繪數據，可根據技術工具對數據的表現形式進行美化，以達到觀看數據的同時對於視覺也是一種享受的效果。

關於什麼是大數據可視化，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

C. 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。‍

D. 大數據 分類型數據可視化方法研究報告

大數據：分類型數據可視化方法研究報告
數據可視化可以將海量數據通過圖形、表格等形式直觀反映給大眾。降低數據讀取門檻，可以讓企業通過形象化方式對自身產品進行營銷。
一、數據可視化原理
數據化可視原理是綜合運用計算機圖形學、圖像、人機交互等技術，將採集或模擬的數據映射為可識別的圖形、圖像、視頻或者動畫，並允許用戶對數據進行交互分析的理論方法和技術。
數據可視化可以將不可見的現象轉換為可見的圖形符號，並從中發現規律從而獲取知識。在實際應用中，它可以針對復雜和大規模的數據，還原增強數據中的全局結構和具體細節。
二、 可視化方法
1. 數據採集：數據是可視化對象，可以通過儀器采樣，調查記錄、模擬計算等方式採集。在可視化解決方案中，了解數據來源採集方法和數據屬性，才能有的放矢解決問題。
2. 數據處理和變換：原始數據含有噪音和誤差同時數據模式和特徵往往被隱藏。通過去噪、數據清洗、提取特徵等變換為用戶可理解模式。
3. 可視化映射(核心)：將數據的數值、空間坐標、不同位置數據間的聯系等映射為可視化視覺通道的不同元素如標記、位置、形狀、大小和顏色等。最終讓用戶通過可視化洞察數據和數據背後隱含的現象和規律。
4. 用戶感知：用戶感知從數據可視化結果中提取信息、知識和靈感。數據可視化可用於從數據中探索新的假設，也可嚴重相關假設與數據是否吻合，還可幫助專家向公眾展示數據中的信息。
用戶感知可以在任何時期反作用於數據的採集、處理變換以及映射過程中，如下圖所示：

三、具體操作
1. 將指標值圖形化
一個指標值就是一個數據，將數據的大小以圖形的方式表現。比如用柱形圖的長度或高度表現數據大小，這也是最常用的可視化形式。
傳統的柱形圖、餅圖有可能會帶來審美疲勞，可嘗試從圖形的視覺樣式上進行一些創新，常用的方法就是將圖形與指標的含義關聯起來。
比如 Google Zeitgeist 在展現 top10 的搜索詞時，展示的就是「搜索」形狀的柱形，圖形與指標的含義相吻合，同時也做了立體的視覺變化：

2. 將指標圖形化
一般用在與指標含義相近的 icon 來表現，使用場景也比較多，如下：

3. 將指標關系圖形化
當存在多個指標時，為了挖掘指標之間的關系並將其進行圖形化表達，可提升圖表的可視化深度。常見有以下兩種方式：
藉助已有的場景來表現
聯想自然或社會中有無場景與指標關系類似，然後藉助此場景來表現。

比如網路統計流量研究院操作系統的分布(上圖)，首先分為 windows、mac 還有其他操作系統， windows 又包含 xp、2003、7等多種子系統。
宇宙星系中也有類似的關系：宇宙中有很多星系，我們最為熟悉的是太陽系，太陽系中又包括各個行星。根據這種關系聯想，圖表整體借用宇宙星系的場景，將熟知的Windows比喻成太陽系，將XP、Window7等系統比喻成太陽系中的行星，將Mac和其他系統比喻成其他星系。
構建場景來表現
指標之間往往具有一些關聯特徵，如從簡單到復雜、從低級到高級、從前到後等等。如無法找到已存在的對應場景，也可構建場景。
比如網路統計流量研究院中的學歷分布：指標分別是小學、初中、高中、本科等等。

各個類目之間是一種階梯式的關系，因此，平台就設計了一個階梯式的圖直觀的反映出了數據呈階梯式遞進的趨勢。
再比如：支付寶年初出的個人年度賬單中，在描述付款最多的三項時設計了一個類似頒獎台的樣式也很出彩：(然而並沒有覺得我在哪個類目買買買付款最多有什麼驕傲的)

下方圖示為供參考的線性化過程，實際可視化思考中，將哪類元素進行圖形化或者圖形化前後的順序可能均有不同，需根據具體情況處理。

4. 將時間和空間可視化
時間
通過時間的維度來查看指標值的變化情況，一般通過增加時間軸的形式，也就是常見的趨勢圖。
空間
當圖表存在地域信息並且需要突出表現的時候，可用地圖將空間可視化，地圖作為主背景呈現所有信息點。
Google Zeitgeist 在 2010 和 2012 年的年度熱門回顧中，都是以地圖為主要載體(同時也結合了時間)，來呈現熱門事件：

5. 將數據進行概念轉換
先看下生活中的概念轉換，當我們需要喝水時，通常會說給我來杯水而不是給我來500ml 的水。要注意來(一)杯水，是具象的，並不是用量化的數據來形容。在這里，500ml就是一個具體的數據，但是它難以被感知，所以用(一)杯的概念來轉換。
同樣在數據可視化，有時需要對數據進行概念轉換。這是為了加深用戶對數據的感知，常用方法有對比和比喻。感知就是一個將數據由抽象轉化為具象的過程。
對比
比如下圖就是一個介紹中國煙民數量的圖表。如果只看左半部分中國煙民的數量：32000000(個十百千萬十萬百萬千萬億…)好吧數據量級很大，不論是數零還是數逗號都很容易數錯，而且具體這個數字有多大仍然很難感知。讓我們目光向右移動，來看右半部分：中國煙民數量超過了美國人口總和，太恐怖了。這樣一對比，對數據的感知就加深了。

比喻
下圖是一個介紹雅虎郵箱處理數據量大小的圖表，大概就是說它每小時處理的電子郵件有近1.2TB，相當於644245094 張列印的紙。
上面這個翻譯很無聊是不是，但這並不是問題的重點，這個數它到底有多大呢?文案中用了一個比喻的手法：大意就是將這些郵件列印出來首尾相連可以繞地球4圈。嗯，比香飄飄奶瓶還多3圈。到這里，我相信大家肯定能初步感受到雅虎郵箱每天處理的數據量有多大了吧，而且還沒有被列印出來，為地球節省了很多紙(假裝環保)。

6.讓圖表「動」起來
數據圖形化完成後，可結合實際情況，將其變為動態化和可操控性的圖表，用戶在操控過程中能更好地感知數據的變化過程，提升體驗。
實現動態化通常以下兩種方式： 交互和動畫。
交互
交互包括滑鼠浮動、點擊、多圖表時的聯動響應等等。下面是網路統計流量研究院的時間分布圖，該分布圖採用左圖右表的聯動形式，左圖中滑鼠浮動則顯示對應數據，點擊則可以切換選擇：

動畫
動畫包括入場動畫、交互過程的動畫和播放動畫等等。
入場動畫：即在頁面載入後，給圖表一個「生長」的過程，取代「數據載入中」這樣的提示文字。
交互動畫：用戶發生交互行為後，通過動畫形式給以及時反饋。
播放動畫：通俗的來說就是提供播放功能，讓用戶能夠完整看到數據隨時間變化的過程。下圖是 Gapminder 在描述多維數據時，提供隨時間播放的功能，可以直觀感受到所有數據的變化。

E. 北大青鳥分享大數據可視化有什麼用處

時常聽到大數據可視化這個詞，互聯網行業也漸漸開始重視這個領域了，於是不少還不是很了解這個方面的小夥伴，就很想知道什麼是大數據可視化，有什麼用處，北大青鳥http://www.kmbdqn.com/就詳細講講，什麼是大數據可視化，有什麼用處，這個問題，來解答大家心中的疑問。

1：數據可視化，是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。主要旨在藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息，它實現了成熟的科學可視化領域與較年輕的信息可視化領域的統一。

2：可視化圖表，能將數據以更加直觀的方式展現出來。使數據更加客觀、更具說服力。在各正滑悔類報表中，用直觀的圖表展現數據，顯得簡潔、可靠。用戶可以方便地以交讓悶互的方式管理和開發數據，可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變數，而數據可以按其每一維的值，將其分類、排序、組合和顯示。

3：大數據可視化技術它還可以用圖象、曲線、二維圖形、三維體和動畫來顯示，並可對其模式和相舉正互關系進行可視化分析。總之，數據可視化可以大大加快數據的處理速度，使時刻都在產生的海量數據得到有效利用;可以實現對計算和編程過程的引導和控制，通過交互手段改變過程所依據的條件，並觀察其影響。

F. 大數據可視化是什麼

問題一：大數據可視化分析工具有哪些？ 大數據可視化分析工具，既然是大數據，那必須得有處理海量數據的能力和圖形展現和交互的能力。能快速的收集、篩選、分析、歸納、展現決策者所需要的信息，並根據新增的數據進行實時更新。
這方面的工具一般是企業級的應用，像國外的Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、IBM都有支持數據分析和分析結果展示的產品，個中優劣你可以分別去了解下。國內陣營的話，有側重於可視化展示的也有側重於數據分析的，兩者兼有的以商業智能產品比如FineBI為代表。

問題二：大數據可視化和大數據開發哪個好 大數據開發的學習內容中包含可視化，掌握了大數據的開發技術，也可以從事可視化的相老純關工作。
基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。大數據數據採集階段：Python、Scala。大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
大數據技術人員的就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
工作崗位：ETL研發、Hadoop開發、可視化（前端展現）工具開發、信息架構開發、數據倉庫研究、OLAP開發、數據預測明含襪（數據挖掘）分析、企業數據管理、數據安全研究、數據科學研究等。

問題三：大數據分析和大數據可視化哪個好 不太理解你的問題，什麼叫數據分析還是數據可視化好？這兩個是可以相互結合的，很多時候數據分析和數據可視化是相互，數據分析完不能再是單純的表格呈現，而應該是可視化的形式呈現，比如數據圖表。可視化不是單純的可視化，而是建立在數據分析的基礎上，不然可視化也沒有意義啦。所以，類似BDP個人版這類的數據工具都是很好地結合了這兩個功能，讓數據能夠真正為業務、工作服務，提高分析工作效率~~~

問題四：大數據可視化需要哪些類型的呈現形式 1.可視化是連接用戶和數據的橋梁，是我們向用戶展示我們的成果的一種手段，因此可視化並不是非常特化的研究領域，它可以有非常廣泛的應用和創建途徑。作為非計算機專業的人員，你可以藉助現有的程序和軟體，根據自己數據的特點，繪制清楚直觀的圖表。Excel，SPSS，Google Public Data 等。一些博客也會介紹常用的可視化工具，比如 22個免費的數據可視化和分析工具推薦。
2. 如果你擁有一定的編程基礎，可以嘗試使用一些編程或者數學工具來進行自定義圖表繪制，比如 Mathematica，R，ProtoType等。
3. 更進一步，你就可以用編程語言來寫自己的可視化系統了。這樣你就會有很自由的發揮空間和操控能力，數據處理，表現形式，交互方式等都可以有很自主的設計。
4. 入門書的話，你可以去看看 Edward Tufte 的一些書籍。

問題五：什麼樣的大激激數據可視化效果圖算是比較酷炫的？ 就是各種各樣的圖表類型，比如用BDP個人版的詞雲吧，直接附圖。

問題六：大數據可視化工具 起個什麼名字 是要起名字，還是了解可視化工具啊，有BDP商業數據平台等。

問題七：什麼是數據可視化及信息可視化 廣義的信息可視化范圍很廣，包含了數據可視化、科學可視化，狹義的（技術研究領域）信息可視化一般指大規模非數字型信息資源的可視化表達（我們經常看到很多所謂的信息圖裡面經常塞滿了文字）。
科學可視化和科學本身一樣歷史悠久，它是指利用計算機圖形學來創建視覺圖像，幫助人們理解科學技術的概念，比如流體運動圖像、醫學造影，其可視化案例一般都比較復雜。
數據可視化強調美觀和數據洞察之間的平衡，為了傳達與溝通信息，數據可視化實現了科學可視化的成熟領域與信息可視化的較年輕領域的統一。

問題八：大數據可視化工具哪個做出來最漂亮 zhuanlan.hu/...ferral你參考下

問題九：什麼是數據可視化？ 簡單來說，就是通過圖形化手段將抽象數據進行具象展示，在企業管理中已多有應用，比如天津建設項目綜合運監平台、遼寧電力運監中心等等。

問題十：好用的大數據可視化分析工具？ 果斷大數據魔鏡啊，國內首款免費的數據可視化分析工具，現在已經有10000多家用戶了，渲染速度賊快！

G. 北大青鳥設計培訓：大數據可視化是什麼意思_

我們時常能夠聽到大數據，以及大數據可視化這樣的字眼，這也稿雹能夠很直觀地說明了，大數據技術已經融進了我們生活的方方面面。
有部分對於這個領域感興趣的小夥伴，就來問筆者，說想知道大數據可視化是什麼意思，具體是幹嘛的，煙台計算機學習http://www.kmbdqn.cn/會詳細講一下，大數據可視化是什麼意思，具體是幹嘛的，這個話題。
1：首先我們先了解一下，大數據可視化的基本概念。
數據可視化，是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。
其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數，主要旨在藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。
2：一名大數據可視化工程師，需要負責個推大數據可視化相關產品;提出具有建設性的可視化產品和交互相關建議和方案;負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，一目瞭然地揭示數據中的復雜信息;根據產品策略和展現邏輯分析和計算，將展現數據進行提取和整合等等。
3：大數據可視化工程師需要理解並掌握javaScript語言核心技術DOM、BOM、Ajax、jsON等，能使用原生javascript編寫大部分功能組件，深入理解javascript的鍵殲帆面向對象思想並能夠應用到實際項改檔目中;有Echars、Highcahrts、d3js等數據可視化框架開發經驗等等。

H. 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。

I. 大數據可視化分析步驟有哪些

一、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。

二、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。

三、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。

四、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。

關於大數據可視化分析步驟有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

J. 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