大数据可视化分析技术

⑴ 大数据可视化分析步骤有哪些

1、需求分析

需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。

2、建设数据仓库/数据集市的模型

数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。

3、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)

数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。

数据清洗的目的是保证抽取的原数据的质量符合数据仓库/集市的要求并保持数据的一致性。数据转换是整个ETL过程的核心部分，主要是对原数据进行计算和放大。数据加载是按照数据仓库/集市模型中各个实体之间的关系将数据加载到目标表中。

4、建立可视化场景

建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。

⑵ 大数据的数据可视化是什么样的

DCV作为新一代数据中心可视化管理平台，让管理人员可以清晰直观地掌握IT运营中的有效信息，实现透明化与可视化管理，进而有效提升资产管理与监控管理的效率，实现立体式、可视化的新一代数据中心运行管理网页链接

CampusBuilder (模模搭)提供了一个完整的、 网络化、 可视化的三维虚拟环境设计编辑平台，操作简便，高效易用，用户可使用鼠标拖动的方式绘制各种结构及添加各种对象模型，即可立即创建数据中心机房的三维模型，还可以导入机房CAD图纸辅助绘制，用户可快速高效地设计数据中心机房，实现房间结构生成、装饰调整、设备摆放和场景创建的工作，生成实际可用的数据中心三维虚拟仿真场景。

1、环境可视化

沙盘、展板、图纸等传统管理手段缺乏交互性，吸引力弱，信息传递效果不佳。Tarsier的环境可视化管理采用3D虚拟仿真技术，实现数据中心的园区、楼宇、机房等环境的可视化浏览，清晰完整地展现整个数据中心。同时配合监控可视化模块，可以与安防、消防、楼宇自控等系统集成，为以上系统提供可视化管理手段，实现数据中心园区环境的跨系统集中管理，提高对数据中心园区的掌控能力和管理效率。

功能特性：
地理园区的虚拟仿真、建筑外观的虚拟仿真、建筑内部结构的虚拟仿真。

2、

管线可视化

通过传统的平面图纸和跳线表方式难以看清密集管线的信息。Tarsier的管线可视化管理以3D可视化手段梳理数据中心日益密集的电气管道与网络线路，让数据中心运维人员从平面图纸及跳线表格中解脱出来，更加直观地掌握数据中心的管线分布及走线情况，从而快速排查及修复管线类故障，提高管线管理水平和故障解决效率。

功能特性：
园区管网3D可视化、建筑电气管路3D可视化、建筑空调管路3D可视化、机房设备布线3D可视化。

3、资产可视化

数据中心内设备资产数量庞大，种类众多，传统的列表式管理方式效率低、实用性差。Tarsier的资产可视化管理模块采用创新的三维互动技术实 现对数据中心资产配置信息的可视化管理，可与各类IT资产配置管理数据库集成，也支持各种资产台账表格直接导入，让呆板的资产和配置数据变得鲜 活易用，大大提升了资产数据的实用性和易用性。

功能特性：
分级浏览可视化、设备上下架3D可视化、全设备虚拟仿真、快速模糊查询、强大模型库支持。

4、容量可视化

传统管理软件对机房容量情况缺乏有效的信息检索手段，查询困难。Tarsier的容量可视化管理模块提供以机柜为单位的数据中心容量管理，以树形结构和3D可视化展现两种方式全面表现机房和机柜整体使用情况，对于空间容量、电力容量、承重容量等进行精确统计和展现，帮助运维人员高效的管理机房的容量资源，让机房各类资源的负荷更加均衡，提升数据中心资源使用效率。

功能特性：
地理园区的虚拟仿真、建筑外观的虚拟仿真、建筑内部结构的虚拟仿真。

5、监控可视化

监控可视化管理整合数据中心内各种专业监控工具（如动环监控、安防监控、网络监控、主机监控、应用监控等），把多种监控数据融为一体，建立统一监控窗口，解决监控数据孤岛问题，实现监控工具、监控数据的价值最大化。同时，基于T3D图形引擎强大的可视化能力，提供丰富的可视化手段，扭转由于二维信息维度不足而导致的数据与报表泛滥状况，切实提升监控管理水平。

功能特性：
门禁监控集成、视频监控集成、消防监控集成、环境监控集成、配电监控集成、制冷监控集成、设备统一告警展示。

6、演示可视化

PPT介绍、动画录像等传统汇报方式枯燥单调、真实感不强。Tarsier的演示可视化管理借助T3D图形引擎提供的虚拟线路和可视化展示等强大功能，满足数据中心基础设施多样化的展示需求，如逻辑关系表达、模拟气流、PPT整合、自动巡检及演示路线定制等，用户可以在平台中制作内容丰富、生动多彩、图文并茂的数据中心介绍和演示内容，以耳目一新的形式展现数据中心的方方面面，有力提升数据中心整体形象，充分体现数据中心管理水平。

功能特性：
PPT演示汇报管理、日常工作视角管理、动画线路管理。‍

⑶ 一般用哪些工具做大数据可视化分析

酷屏是亿信华辰的数据可视化产品，内置上百种可视化元素和六十余内种风格各异的表格、导航容、统计图等组件及SVG特效可供用户选择，通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果。在提供传统的柱状图、饼图、仪表盘等基础图表组件的基础上，还提供了光晕图、泡泡图、流向地图等十余种新颖夺目的个性化图表，更有独特的3D全景视角，自由快捷制作各类交互式常规屏和大屏报表。

⑷ 我们可以用哪些工具做大数据可视化分析

通过互联网行技术的不断突破，数据可视化分析不仅仅是通过编码才能实现的简单的静态分析展现，而涌现了大批的数据可视化工具。

今天就来讲讲数据可视化吧，我来推荐一些实用的数据可视化工具，这些工具包含：

• 专业的大数据分析工具

• 各种Python数据可视化第三方库

• 其它语言的数据可视化框架

  一、专业的大数据分析工具

  1、FineReport

  FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

  来看看它做的dashboard吧：

  

  ⑸ 大数据可视化培训就业前景怎么样

  首先可视化来这个领域就有很多源东西可以做，保证永远有饭吃，可以铺条前端的路走。
  前端是整个IT行业变化最大，变幻最快，当然总要学新东西，但是工资从来没低过。
  大数据一般都是企业以及互联网公司的用户交易数据。
  你摸清这些数据的原委，你对企业的架构运作，以及用户的需求分析都了如指掌，很多CEO都是从数据分析岗位走出去的。很多都走入的管理层。
  因为你对企业很熟悉啊，你对这数据摸得清楚，你对这世界上最赚钱的企业了解他整个运作的模式，这意味着什么？这意味着你的工资也不会少。
  大数据分析接触的都是高层，直接参与大公司决策，见识和广度远超技术本身。
  何况这技术含量无比的高呢。

  ⑹ 如何实现大数据可视化

  1.考虑用户
  管理咨询公司Aspirent视觉分析实践主管Dan Gastineau表示，企业应使用颜色、形状、大小和布局来显示可视化的设计和使用。
  Aspirent使用颜色来突出希望用户关注的分析方面。而大小可有效说明数量，但过多使用不同大小来传递信息可能会导致混乱。这里应该有选择地使用大小，即在咨询团队成员想要强调的地方。
  2.讲述连贯的故事
  与你的受众沟通，保持设计的简单和专注性。颜色到图表数量等细节可帮助确保仪表板讲述连贯的故事。MicroStrategy产品管理高级副总裁Saurabh
  Abhyankar说：“仪表板就像一本书，它需要考虑读者的设计元素，而不仅仅是强制列出所有可访问的数据。”仪表板的设计将成为推动部署的因素。
  3.迭代设计
  应不断从视觉分析用户获得反馈意见。随着时间的推移，数据探索会引发新的想法和问题，而随时间和部署推移提高数据相关性会使用户更智能。
  从你的受众征求并获取反馈意见可改善体验。谷歌云端数据工作室首席产品经理Nick
  Mihailovski表示，快速构建概念、快速获取反馈意见并进行迭代可更快获得更好的结果。另外，还可将调查和表格整合到精美的报告中，也可以帮助确保大数据的可视化结果确实有助于目标受众。
  4.个性化一切
  应确保仪表板向最终用户显示个性化信息，并确保其相关性。并且，还应确保可视化在设计上反映其所在的设备，并为最终用户提供离线访问，这将让可视化走得更长远。Mihailovski说，通过精心设计的交互式可视化来吸引观众以及传播数据文化，这会使分析具有吸引力和富有乐趣。
  5.从分析目标开始
  应确保数据类型和分析目标可反映所选的可视化类型。Mihailovski称：“人们通常会采用相反的方法，他们先看到整洁或模糊的可视化类型，然后试图使其数据相匹配。”对于大数据项目的可视化，简单的表格或条形图有时可能是最有效的。

  ⑺ 大数据可视化的方法

  数据可视化技术的出现是在1950年左右计算机图形学发展后出现的，最基本的条件就是通过计算机图形学创造出了直观的数据图形图表。如今，我们所研究的大数据可视化主要包括数据可视化、科学可视化和信息可视化。
  数据可视化
  数据可视化是指大型数据库中的数据，通过计算机技术能够把这些纷繁复杂的数据经过一系列快速的处理并找出其关联性，预测数据的发展趋势，并最终呈现在用户面前的过程。通过直观图形的展示让用户更直接地观察和分析数据，实现人机交互。数据可视化过程需要涉及的技术主要有几何技术、面向像素技术、分布式技术、图表技术等。
  科学可视化
  科学可视化是指利用计算机图形学以及图象处理技术等来展示数据信息的可视化方法。一般的可视化包括利用色彩差异、网格序列、网格无序、地理位置、尺寸大小等。但是传统的数据可视化技术不能直接应用于大数据中，需要借助计算机软件技术提供相应的算法对可视化进行改进。目前比较常见的可视化算法有分布式绘制和基于CPU的快速绘制算法。
  信息可视化
  信息可视化是指通过用户的视觉感知理解抽象的数据信息，加强人类对信息的理解。信息可视化处理的数据需要具有一定的数据结构，并且是一些抽象数据。如视频信息、文字信息等。对于这类抽象信息的处理，首先需要先进性数据描述，再对其进行可视化呈现。

  ⑻ 大数据可视化技术是什么做大数据开发要会吗

  可视化技术是利用计算机图形学及图像处理技术，将数据转换为图形或图像形式显示到屏版幕上，并权进行交互处理的理论、方法和技术。 做大数据开发不需要会这个，需要会的是Hadoop生态系统内的组件的开发技术，像spatk、hbase等，你可以参照八斗学院的大纲来学习