大数据可视化百度百科

1. 什么是大数据可视化

大数据的可视化就是可以在海量的大数据当中，可以迅速精准的找到你需要的数据。并且对数据的整个流程有一个直观的查看方式。

2. 什么是大数据可视化

基本概念：

1.数据空间

数据空间是由维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间。

2.数据开发

数据开发是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算。

3.数据分析

数据分析指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据。

4.数据可视化

数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

数据可视化优点：

1.接受更快

人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。节省接受时间。

2.增强互动

数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。与静态图表不同，可视化的应用可以是流动性的操作，更有力的了解数据信息。

3.强化关联

数据可视化的应用可以使数据之间的各种联系方式紧密关联。以数据图表的形式描绘各组数据之间的联系。

4.美化数据

可视化从视觉的角度来描绘数据，可根据技术工具对数据的表现形式进行美化，以达到观看数据的同时对于视觉也是一种享受的效果。

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3. 什么是数据可视化

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

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4. 大数据的时代 什么叫数据可视化

基于数据的可视化形式有：视觉暗示、坐标系、标尺、背景信息以及前面四种形式的任意组合。

（1）视觉暗示：

是指通过查看图表就可以与潜意识中的意识进行联系从而得出图表表达的意识。常用的视觉暗示主要有：位置（位置高低）、长度（长短）、角度（大小）、方向（方向上升还是下降）、形状（不同形状代表不同分类）、面积（面积大小）、体积（体积大小）、饱和度（色调的强度，就是颜色的深浅）、色调（不同颜色）。

（2）坐标系：

这里的坐标系和我们之前数学中学到的坐标系是相同的，只不过坐标轴的意义可能稍有不同。常见的坐标系种类有：直角坐标系、极坐标系和地理坐标系。

大家对直角坐标系、极坐标系比较熟悉，这里说一下地理坐标系。

地理坐标系是使用三维球面来定义地球表面位置，以实现通过经纬度对地球表面点位引用的坐标系。但是我们在进行数据可视化的时候一般用投影的方法把其从三维数据转化成二维的平面图形。

（3）标尺：

前面说到的三种坐标系只是定义了展示数据的维度和方向，而标尺的作用是用来衡量不同方向和维度上的大小，其实和我们熟悉的刻度挺像。

（4）背景信息：

此处的背景和我们在语文中学习到的背景是一个概念，是为了说明数据的相关信息（who、what、when、where、why），使数据更加清晰，便于读者更好的理解。

（5）组合组件：

组合组件就是根据目标用途将上面四种信息进行组合。

5. 什么是数据可视化

充分利用数据可视化可以对乏味的数据起到点金石成金的效果。现阶段我们对视觉信息的需求越来越高。视觉信息比传统文本信息更受关注，它便于阅读和加深记忆，因此也可以更快地被人们传播。

通过对业务数据的集中分析并以有逻辑的数据可视化方式进行显示，在遵循逻辑的情况下，数据可视化能够提供有关特定数据信息的宝贵见解，提高决策水平，你就有可能与竞争对手拉开业务差距，并成为该领域的佼佼者。

通过数据将数据驱动的分析转换为可被广泛访问的数据可视化形式，以通过利用最终转化为可操作见解的数据可视化分析来影响企业业务决策，战略或行动的过程。光说没图假把式，下面我将借用图扑软件（Hightopo）的智慧矿产选矿工艺案例进行说明：

为了从数据叙述工作中获得最大收益，你应该专注于在洞察力和受众之间创建交互式数据可视化展示，使用历史，实时和预测性数据的组合来传达信息，无论是用于财务报告流程或公司的战略发展。

数据的力量及其大的。如何激发企业的数据，发现其独特的信息故事，并转化为引人注目的数据可视化叙述，从而大大提高业务成功率。