如何將大數據與圖片對應

A. excel表格作圖將Y軸分成兩段,裡面的小數據對應Y軸刻度小的部分,大數據對應刻度大的,請問應該怎樣設置

為何不用雙Y軸呢，比如一個主Y軸，另外一個次Y軸
你在圖表上點一下任何一個系列，右鍵，設置數據系列格式，改成次坐標軸就行了。

如果一定要一大一小，得添加一個輔助系列作為坐標軸使用

B. 如何將枯燥的大數據呈現為可視化的圖和動畫

有數據可視化工具的,大數據魔鏡,免費的大數據可視化分析工具,有最大的可視化效果庫!還有分析,預測等很多功能。 (這是動態大屏展示效果,不支持gif,無法傳動圖)

C. 如何用單片機實現較大數據的快速對比呢 比如對比兩張圖片是否一樣

以串口通訊的方式從存儲器中讀取兩塊圖片資料（）如果內容比較大，回那麼只能先放到分段邊答讀取邊比較。
對於比較來說有以下思路：
1：先比較數據塊大小是否一樣，如果不一樣那麼內容必定不一樣！（數據不完全一樣）。
2:上式不成立，那麼按照數據流開始逐一比較，如果比較要求不是十分嚴格，那麼可以按照相同程度80%以上為相同，以下為不同。具體視情況而定。

具體做法不寫了，第一每分，第二沒時間。

D. 如何將枯燥的大數據呈現為可視化的圖和動畫

大數據魔鏡---國內首款免費數據可視化分析工具 、全國最大可視化效果庫，擁有500多種可視化效果，可以試試

E. EXCEL中常用的圖表類型對應著哪些類型的數據分析，側重於分析數據的哪些特性

除了柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖等常用圖表之外，還有數據地圖、瀑布圖和散點圖，旭日圖，漏斗圖等等。一起了解下不同圖表的使用場景、優劣勢！

1.柱狀圖

適用場景：適用場合是二維數據集（每個數據點包括兩個值x和y），但只有一個維度需要比較，用於顯示一段時間內的數據變化或顯示各項之間的比較情況。

優勢：柱狀圖利用柱子的高度，反映數據的差異，肉眼對高度差異很敏感。

劣勢：柱狀圖的局限在於只適用中小規模的數據集。

延伸圖表：堆積柱狀圖、百分比堆積柱狀圖

不僅可以直觀的看出每個系列的值，還能夠反映出系列的總和，尤其是當需要看某一單位的綜合以及各系列值的比重時，最適合。

2.條形圖

適用場景：顯示各個項目之間的比較情況，和柱狀圖類似的作用；

優勢：每個條都清晰表示數據，直觀；

延伸圖表：堆積條形圖、百分比堆積條形圖

3.折線圖

適用場景: 折線圖適合二維的大數據集，還適合多個二維數據集的比較。

優勢：容易反應出數據變化的趨勢。

4.各種數據地圖（一共有6種類型）

適用場景：適用於有空間位置的數據集；

優劣勢：特殊狀況下使用，涉及行政區域；

（1）行政地圖（面積圖）

（2）行政地圖（氣泡圖）

（3）地圖圖表（根據經緯度，可做區域、全國甚至全球地圖）：點狀圖

（4）地圖圖表：熱力圖

（5）地圖圖表：散點圖

（6）地圖圖表：地圖+柱狀/餅圖/條形

5.餅圖（環圖）

適用場景：顯示各項的大小與各項總和的比例。適用簡單的佔比比例圖，在不要求數據精細的情況適用。

優勢：明確顯示數據的比例情況，尤其合適渠道來源等場景。

劣勢：肉眼對面積大小不敏感。

6.雷達圖

適用場景：雷達圖適用於多維數據（四維以上），且每個維度必須可以排序，數據點一般6個左右，太多的話辨別起來有困難。

優勢：主要用來了解公司各項數據指標的變動情形及其好壞趨向。

劣勢：理解成本較高。

7.漏斗圖

適用場景：漏斗圖適用於業務流程多的流程分析，顯示各流程的轉化率。

優勢:在網站分析中，通常用於轉化率比較，它不僅能展示用戶從進入網站到實現購買的最終轉化率，還可以展示每個步驟的轉化率，能夠直觀地發現和說明問題所在。

劣勢:單一漏斗圖無法評價網站某個關鍵流程中各步驟轉化率的好壞。

8.詞雲

適用場景： 顯示詞頻，可以用來做一些用戶畫像、用戶標簽的工作。

優勢：很酷炫、很直觀的圖表。劣勢：使用場景單一，一般用來做詞頻。

9.散點圖

適用場景：顯示若干數據系列中各數值之間的關系，類似XY軸，判斷兩變數之間是否存在某種關聯。散點圖適用於三維數據集，但其中只有兩維需要比較。

優勢：對於處理值的分布和數據點的分簇，散點圖都很理想。如果數據集中包含非常多的點，那麼散點圖便是最佳圖表類型。

劣勢：在點狀圖中顯示多個序列看上去非常混亂。

延伸圖表：氣泡圖（調整尺寸大小就成氣泡圖了）

10.面積圖

適用場景：強調數量隨時間而變化的程度，也可用於引起人們對總值趨勢的注意。

延伸圖表：堆積面積圖、百分比堆積面積圖還可以顯示部分與整體之間（或者幾個數據變數之間）的關系。

11.指標卡

適用場景：顯示某個數據結果&同環比數據。

優勢：適用場景很多，很直觀告訴看圖者數據的最終結果，一般是昨天、上周等，還可以看不同時間維度的同環比情況。

劣勢：只是單一的數據展示，最多有同環比，但是不能對比其他數據。

12.計量圖

適用場景：一般用來顯示項目的完成進度。

優勢：很直觀展示項目的進度情況，類似於進度條。

劣勢：表達效果很明確，數據場景比較單一。

13.瀑布圖

適用場景：採用絕對值與相對值結合的方式，適用於表達數個特定數值之間的數量變化關系，最終展示一個累計值。

優勢：展示兩個數據點之間的演變過程，還可以展示數據是如何累計的。

劣勢：沒有柱狀圖、條形圖的使用場景多。

14.桑基圖

適用場景：一種特定類型的流程圖，始末端的分支寬度總各相等，一個數據從始至終的流程很清晰，圖中延伸的分支的寬度對應數據流量的大小，通常應用於能源、材料成分、金融等數據的可視化分析。

15.旭日圖

適用場景：旭日圖可以表達清晰的層級和歸屬關系，以父子層次結構來顯示數據構成情況，旭日圖能便於細分溯源分析數據，真正了解數據的具體構成。

優勢：分層看數據很直觀，逐層下鑽看數據。

16.雙軸圖

適用場景：柱狀圖+折線圖的結合，適用情況很多，數據走勢、數據同環比對比等情況都能適用。

優勢：特別通用，是柱狀圖+折線圖的結合，圖表很直觀。

劣勢：這個好像沒什麼劣勢，個人感覺。

所有的數據圖表均來自BDP個人版~~~圖表綜合效果如下：

F. 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。

G. 大數據挖掘是以圖形或圖形格式對數據進行的展示嗎

大數據可視配圓磨化是利用計算機圖形學和圖像處理技術，將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來，並進行交互處理的理論、方法和技術，它涉及到計算機培斗圖形學、圖像處理、計算機視覺、計算機輔助設計等多個領域，成為研究數據表示、數據腔遲處理、決策分析等一系列問題的綜合技術，它的基本含義是將科學計算中產生的大量非直觀的、抽象的或者不可見的數據。

H. 如何使用大數據對圖像進行處理

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。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析： 假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、 卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、 因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。

大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的 數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。