大數據可視化分析方法

① 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：

  

  ② 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。

  ③ 數據分析之常見的數據可視化方法有哪些

  【導讀】現如今已然是大數據時代，許多企業的發展離不開數據分析。大數據可視化分為不同的類型：探索型和解釋型。勘探類型幫助人們發現數據背後的故事，而解析數據方便給人們看。那麼，在數據分析中，常見的數據可視化方法有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

  

  時態

  時態可視化是數據以線性的方式展示。最為關鍵的是時態數據可視化有一個起點和一個終點。時態可視化的一個例子可以是連接的散點圖，顯示諸如某些區域的溫度信息。

  多維

  可以通過使用常用的多維方法來展示目前二維或高維度的數據。多維的展示使得效果更加多元化，滿足企業的需求。

  分層

  分層方法用於呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體裡面的小群體。分層數據可視化的例子包括一個樹形圖，可以顯示語言組。

  網路

  在網路中展示數據間的關系,它是一種常見的展示大數據量的方法。結構較為復雜。

  以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析之常見的數據可視化方法有哪些?」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。

  ④ 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。

  
  

  關於如何實現大數據可視化，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、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。

  ⑤ 大數據分析的基本方法有哪些

  1.可視化分析

  
  

  不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

  
  

  2. 數據挖掘演算法

  
  

  可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

  
  

  3. 預測性分析能力

  
  

  數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

  
  

  4. 語義引擎

  
  

  由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

  
  

  5. 數據質量和數據管理

  
  

  數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

  ⑥ 大數據中的數據可視化怎麼做啊

  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，這回種數據的視覺表現形式被定答義為，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。網舟科技在數據分析與可視化方面有自己獨特的見解與心得，專注美國Adobe數據產品的實際應用分析。
  它是一個處於不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比，數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。

  ⑦ 大數據工程師常見數據分析方法是什麼

  1、可視化分析
  不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓群眾們以更直觀，更易懂的方式了解結果。
  2、數據挖掘演算法
  數據挖掘又稱資料庫中的知識發現人工智慧機式別、統計學、資料庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業的數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調整市場策略,減少風險,做出正確的決策。
  3、預測性分析能力
  預測性分析結合了多種高級分析功能，包括特設統計分析、預測性建模、數據挖掘、文本分析、優化、實時評分、機器學習等。這些工具可以幫助企業發現數據中的模式，並超越當前所發生的情況預測未來進展。
  4、語義引擎
  由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
  5、數據質量和數據管理
  數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

  ⑧ 數據分析技術方法有哪些

  1.可視化分析

  
  

  大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

  
  

  2.數據挖掘演算法

  
  

  大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

  
  

  3.預測性分析

  
  

  大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

  
  

  4.語義引擎

  
  

  非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

  
  

  5.數據質量和數據管理

  
  

  大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

  ⑨ 大數據怎麼能實現可視化

  分為以下五步：
  第一步：分析原始數據
  數據是可視化背後的主角，逆向可視化與從零構建可視化的第一步一樣：從原始數據入手。不同的是在逆向時我們看到的是數據經過圖形映射、加工、修飾後的最終結果，而原始數據隱藏在紛繁復雜的視覺效果中。拋開華麗的可視化效果，從中找到數據、分析數據是我們的首要工作。
  第二步：分析圖形
  圖形是可視化中的關鍵元素，也是我們最關注的部分。分析可視化中的圖形可以從很多角度來進行，我們可以先從整體入手
  第三步：深入挖掘背後技術
  通過上面的分析我們其實已經可以通過一些工具製作出類似可視化效果。但是作為可視化硬核玩家的你不能止步於此，應該深入地了解更底層的實現方法。我們可以查看開源工具的源代碼，
  第四步：實施
  進行到這里，難道你不想親自實現一下可視化效果嗎？有了數據、分析了結構、深入理解了背後的原理，具體實施將會變得十分簡單，可以根據需求選擇適合自己的工具。
  第五步：可讀性優化
  在上面的分析中我們可能漏掉了一些細節：針對可讀性進行優化。可讀性會直接影響可視化內容的質量，混亂的顏色、重疊的標簽都會大大降低可讀性。在逆向可視化案例時，我們應該注意發現和積累對可讀性優化的方法，以更好地應用到自己的案例中去。
  希望對你有幫助！

  ⑩ 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。