如何将大数据与图片对应

A. excel表格作图将Y轴分成两段,里面的小数据对应Y轴刻度小的部分,大数据对应刻度大的,请问应该怎样设置

为何不用双Y轴呢，比如一个主Y轴，另外一个次Y轴
你在图表上点一下任何一个系列，右键，设置数据系列格式，改成次坐标轴就行了。

如果一定要一大一小，得添加一个辅助系列作为坐标轴使用

B. 如何将枯燥的大数据呈现为可视化的图和动画

有数据可视化工具的,大数据魔镜,免费的大数据可视化分析工具,有最大的可视化效果库!还有分析,预测等很多功能。 (这是动态大屏展示效果,不支持gif,无法传动图)

C. 如何用单片机实现较大数据的快速对比呢 比如对比两张图片是否一样

以串口通讯的方式从存储器中读取两块图片资料（）如果内容比较大，回那么只能先放到分段边答读取边比较。
对于比较来说有以下思路：
1：先比较数据块大小是否一样，如果不一样那么内容必定不一样！（数据不完全一样）。
2:上式不成立，那么按照数据流开始逐一比较，如果比较要求不是十分严格，那么可以按照相同程度80%以上为相同，以下为不同。具体视情况而定。

具体做法不写了，第一每分，第二没时间。

D. 如何将枯燥的大数据呈现为可视化的图和动画

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E. EXCEL中常用的图表类型对应着哪些类型的数据分析，侧重于分析数据的哪些特性

除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势！

1.柱状图

适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。

劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图

不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。

2.条形图

适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；

优势：每个条都清晰表示数据，直观；

延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图

3.折线图

适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。

优势：容易反应出数据变化的趋势。

4.各种数据地图（一共有6种类型）

适用场景：适用于有空间位置的数据集；

优劣势：特殊状况下使用，涉及行政区域；

（1）行政地图（面积图）

（2）行政地图（气泡图）

（3）地图图表（根据经纬度，可做区域、全国甚至全球地图）：点状图

（4）地图图表：热力图

（5）地图图表：散点图

（6）地图图表：地图+柱状/饼图/条形

5.饼图（环图）

适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。

优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。

劣势：肉眼对面积大小不敏感。

6.雷达图

适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。

优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。

劣势：理解成本较高。

7.漏斗图

适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的转化率。

优势:在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。

劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。

8.词云

适用场景： 显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。

优势：很酷炫、很直观的图表。劣势：使用场景单一，一般用来做词频。

9.散点图

适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。

优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。

劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。

延伸图表：气泡图（调整尺寸大小就成气泡图了）

10.面积图

适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。

延伸图表：堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的关系。

11.指标卡

适用场景：显示某个数据结果&同环比数据。

优势：适用场景很多，很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。

劣势：只是单一的数据展示，最多有同环比，但是不能对比其他数据。

12.计量图

适用场景：一般用来显示项目的完成进度。

优势：很直观展示项目的进度情况，类似于进度条。

劣势：表达效果很明确，数据场景比较单一。

13.瀑布图

适用场景：采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。

优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。

劣势：没有柱状图、条形图的使用场景多。

14.桑基图

适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

15.旭日图

适用场景：旭日图可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况，旭日图能便于细分溯源分析数据，真正了解数据的具体构成。

优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据。

16.双轴图

适用场景：柱状图+折线图的结合，适用情况很多，数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。

优势：特别通用，是柱状图+折线图的结合，图表很直观。

劣势：这个好像没什么劣势，个人感觉。

所有的数据图表均来自BDP个人版~~~图表综合效果如下：

F. 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。

G. 大数据挖掘是以图形或图形格式对数据进行的展示吗

大数据可视配圆磨化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术，它涉及到计算机培斗图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据腔迟处理、决策分析等一系列问题的综合技术，它的基本含义是将科学计算中产生的大量非直观的、抽象的或者不可见的数据。

H. 如何使用大数据对图像进行处理

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析： 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。