20数据可视化基础 (4)
数据库
关系数据库 文档存储 列式存储 键值存储 图形数据库 分布式数据库 内存数据库
4. 大数据计算框架
数据类型
静态数据 动态数据 计算框架
批处理 流式处理 交互式查询 具体技术
MapReduce Spark
5. 数据挖掘
•（1）分类分析。 •（2）聚类分析。 •（3）关联分析。
02
数据准备
➢数据采集与预处理 ➢数据存储与管理 ➢数据分析与挖掘
大数据应用开发流程
数据采集 数据预处理
大数据存储与管 理
大数据分析 数据挖掘
可视化展示
1. 数据采集与预处理
（1）企业/机构内部数据 （2）社交Байду номын сангаас体数据 （3）机器和传感器数据
量更大
类型 更多
更快速
真实性
数据类型
类别型
有序型
数据类型
算法分类
有监督学习 无监督学习
分类 预测 关联分析 聚类
决策树 KNN 贝叶斯 SVM/神经网络 回归 SVM/神经网络
Apriori FP-growth
K-means 层次聚类 密度聚类
总结
2. 数据准备
数据采集 数据预处理
大数据存储与管 理
大数据分析 数据挖掘
可视化展示
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数据可视化基础
报告人： 曙光瑞翼教育品牌部 时 间： 2017年7月6日
目录
01
视觉感知
02
数据准备
03
数据可视化基本框架
04
数据可视化基本原则
05
数据可视化基本图表
06
数据可视化工具
课前回顾 数据可视化概述 1. 视觉感知
• （1）视觉感知的定义和处理过程，以及格式塔原则 • （2）介绍了三基色的原理以及色彩三要素 • （3）可视化编码以及视觉通道的概念
区间型
比值型
1. 数据采集与预处理
初始数据 的获取
数据集成 与融合
数据归约
数据清理
数据变换
3. 大数据存储与管理
目前的主要数据存储介质类型包括内存、磁盘、磁带等。 主要数据组织管理形式包括按行组织、按列组织、按键值组织和
按关系组织。 主要数据组织管理层次包括按块级组织、文件级组织及数据库级
数据可视化案例
3. 绘制散点
在坐标轴上根据数据点的值绘制 散点，并尽量保持点的标记清晰 易读。
4. 添加图例和标签
为了更好地解释图表，需要添加 适当的图例和标签，包括坐标轴 标签、图例等。
1. 确定数据
首先需要确定要展示的数据，并 确保数据的质量和准确性。
5. 分析并解释结果
最后，我们需要根据散点图的分 布和趋势，进行深入的分析和解 释，得出有价值的结论。
通过颜色、大小、形状等视觉元素，可以展示大量数据信息 。
地图可视化的优缺点
交互性强
地图可视化通常具有丰富的交互功能， 方便用户进行筛选、过滤和探索性分析 。
VS
动态效果
可以展示数据的动态变化过程，帮助用户 更好地理解数据随时间的变化趋势。
地图可视化的优缺点
数据精度限制
地图可视化通常以地理区域为单位进行展示，难以展示精确的个 体数据。
折线图的制作步骤
1. 收集数据
首先需要收集需要可视化的数据，确保数据准确无误。
2. 选择软件
选择适合的数据可视化工具，如Excel、Tableau、 Python等。
3. 数据处理
对数据进行清洗和整理，确保数据格式正确，没有缺 失值或异常值。
折线图的制作步骤
4. 创建图表
在所选软件中创建折线图，选择正确的图表类型和数据范围。
数据可视化案例
目录
• 数据可视化基础 • 案例一：折线图 • 案例二：柱状图 • 案例三：饼图 • 案例四：散点图 • 案例五：地图可视化
01
数据可视化基础
数据可视化的定义
总结词
数据可视化是将数据以图形、图像等形式展现出来的过程。
详细描述
数据可视化是一种技术，通过将数据转换成图形、图像等形式，帮助人们更好地理解和分析数据。数据可视化能 够将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来，使得数据更加易于理解和使用。
数据 可视化基础
目录
数据分析与数据库初步 认识
第1章
企业级数据分析环境 的搭建
第3章
数据可视化基础 第5章
供应链数据分析 与数据挖掘实战
第7章
第2章
TPC-DS数据分 析案例简介
第4章
结构化查询语言 SQL
第6章
用户数据分析与 数据挖掘实战
2
本章内容
1 工作界面布局 2 基本可视化组件 3 进阶可视化组件 4 分析板块的应用 5 仪表板与故事
Desktop、Tableau Desktop等数据分析工具对TPC-DS数据
集展开数据可视化分析；
2. 掌握各种可视化组件的技术实现方法以及应用场景；
3. 掌握不同数据分析工具在操作、功能实现、可视化效果等方
面的异同点；
4. 了解分析板块的使用方法；
5. 掌握仪表板和故事的设计方法。
3
工作界面布局
析工具的工作界面布局，包括工作板、字段列表、值区域、筛
选器等；接下来讲解了基本与进阶的可视化组件的技术实现方
法、应用场景及可视化效果，包括堆积条形图、簇状条形图、
折线图、组合图、饼状图与环状图、表格与矩阵、仪表与卡片、
排名图、瀑布图、树状图、直方图、盒须图、散点图、词云图、
弦图与桑基图、地图等，在介绍可视化组件的基础上横向对比
• 【例5-1】使用堆积条形图或堆积百分比条形图探究store sales网络各城 市不同婚姻状况用户的消费总金额情况。
• 1. 堆积条形图 • Power BI 堆积条形图
12
堆积条形图
• Tableau堆积条形图
13
堆积条形图
• Power View堆积条形图
14
堆积条形图
大数据可视化之基础图表
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（13）气泡图
• 气泡图与散点图相似， 不同之处在于：气泡图 允许在图表中额外加入 一个表示大小的变量进 行对比。
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（14）时间类
时间类图表也是应用较为广泛的 图表。一般按周分布。
Ø
每页显示一日信息的叫日历。
Ø
每页显示一个月信息的叫月历
Ø
每页显示全年信息的叫年历。
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（15）漏斗图
漏斗图形如漏斗，一般分层设计， 可以根据各层之间的变化情况进 行分析，发现该层次的问题，予 以改进。
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23
谢谢！
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• 指标值用指针形式展示， 落在相应的区域中。
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（11）热力图
• 热力图采用特殊高亮的 形式显示出高密度、高 数值等焦点区域，从而 引导阅读者的视觉访问。
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（12）K线图
• K线图形态可分为反转形态、整理形 态及缺口和趋向线等。K线图因其细 腻独到的标画方式而被引入到股市 及期货市场。股市及期货市场中的K 线图的画法包含四个数据，即开盘 价、最高价、最低价、收盘价，所 有的k线都是围绕这四个数据展开， 反映大势的状况和价格信息。
• 散点图将序列显示为一组点。值由 点在图表中的位置表示。
• 类别由图表中的不同标记表示。 • 散点图通常用于比较跨类别的聚合
数据。
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（5）面积图
• 面积图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。
数据可视化分析2篇
数据可视化分析2篇第一篇：数据可视化分析的基础知识数据可视化是指将数据以图形的方式展示出来，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化分析可以帮助人们发现数据中的规律和趋势，从而更好地决策。
在实际应用中，数据可视化被广泛应用于商业、科学研究、工业、金融等领域。
下面是几个关于数据可视化分析的基础知识：1. 可视化类型常见的数据可视化类型包括柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图、地图等。
每种可视化类型适用于展示不同类型的数据。
例如，柱状图适用于展示分类数据的数量，折线图和散点图适用于展示变量之间的关系，地图适用于展示地理位置相关的数据。
2. 数据处理在进行数据可视化分析之前，需要对原始数据进行处理，以便更好地进行可视化。
常见的数据处理方法包括数据清洗、数据整合、数据转换等。
数据清洗是指去除无效数据、缺失数据、异常数据等；数据整合是指将多个数据集合并成一个；数据转换是指将数据从一个格式转换为另一个格式，例如将文本数据转换为数字数据等。
3. 可视化工具常见的数据可视化工具包括Excel、Tableau、Power BI、Python等。
每个工具有不同的优缺点和适用场景。
Excel是最常用的数据可视化工具之一，适用于处理小规模的数据和简单的可视化需求。
Tableau和Power BI适用于处理中等规模的数据和高级可视化需求。
Python则适用于处理大规模的数据和定制化的可视化需求。
4. 数据可视化的设计原则好的数据可视化设计应该遵循一些基本原则，例如数据的准确性、简洁性、易读性、美观性、互动性等。
数据准确性是最基本的原则，数据可视化的图形应该准确地反映原始数据的真实情况。
简洁性指的是图形应该尽量简洁，不应该添加过多的花哨元素。
易读性指的是图形应该易于理解和阅读。
美观性指的是图形应该有吸引人的外观，使人愿意停留在图形上。
互动性指的是图形应该具有互动性，使人可以根据需要进行探索和交互操作。
第二篇：数据可视化分析的实际应用数据可视化分析已经成为各个行业中最重要的工具之一。
20个数据可视化（数据视觉化）工具
20个数据可视化（数据视觉化）⼯具⼈们常说，数据是新世界的货币，⽽ Web 则是新世界交易的外汇局。
作为消费者，我们正在在数据中漫游；处处都是数据，从⾷品标签，到世界卫⽣组织组织的报告。
其结果是，信息设计师在从数据流中呈现数据时愈发凸现窘境。
获得信息的最佳⽅式之⼀是，通过视觉化⽅式，快速抓住要点信息。
另外，通过视觉化呈现数据，也揭⽰了令⼈惊奇的模式和观察结果，是不可能通过简单统计就能显⽽易见看到的模式和结论。
正如作家、记者和信息设计师 David McCandless 在 TED 上说道：“通过视觉化，我们把信息变成了⼀道可⽤眼睛来探索的风景线，⼀种信息地图。
当你在迷失在信息中时，信息地图⾮常实⽤。
”（伯乐在线补配视频：视觉化数据 David McCandless）讲故事有很多种⽅式，但万事都源于构思。
俗话说，⼀图胜千⾔。
不过制作⼀张超酷的信息图，⼜是⼀件费时⼜费⼒的事。
本⽂就整理了 20 个相应⼯具，应该能简化你的⼯作。
01. iChartsiCharts can have interactive elements, and you can pull in data from Google DocsiCharts 提供了⼀个⽤于创建并呈现引⼈注⽬图表的托管解决⽅案。
有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合⽹站的颜⾊主题。
iCharts 有交互元素，可以从 Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。
iCharts 的免费版只允许你⽤基本的图表类型，如果基本图表类型⽆法满⾜需求，升级到付费⽤户吧。
02. FlotCreate animated visualisations with this jQuery pluginFlot 是⼀个⽤于 jQuery 的专业绘图库，有很多便捷的特性，最关键的是，跨浏览器（包括 IE6）。
可把数据做成动画，因为它是⼀个jQuery插件，所以你完全可以控制动画、演⽰和⽤户交互的⽅⽅⾯⾯。
数据可视化 课程大纲
数据可视化课程大纲一、引言1.1 课程背景1.2 课程目标二、基础知识介绍2.1 数据可视化概述- 数据可视化的定义- 数据可视化的重要性和应用领域2.2 数据可视化的原理- 视觉感知原理- 数据分类与属性- 数据可视化工具介绍三、数据预处理技术3.1 数据清洗与整合- 数据缺失值处理- 数据异常值处理- 数据重复值处理3.2 数据转换与规范化- 数据类型转换- 数据标准化与归一化- 数据离散化与连续化四、可视化图表设计与应用4.1 基本图表设计原则- 数据类型与图表选择- 视觉编码与映射- 图表的布局与美观4.2 常用可视化图表- 条形图、折线图、散点图 - 饼图、雷达图、箱线图 - 地图、热力图、网络图五、交互式可视化与可视分析5.1 可视化交互技术- 缩放、平移与旋转- 高级交互功能设计- 应用案例介绍5.2 可视分析与可视化工具- 数据探索与发现- 可视化故事讲解- 可视化报告与展示六、数据可视化的实践应用6.1 现实世界的数据可视化案例分析 - 商业分析与数据报表- 社交媒体分析与舆情监测- 医疗与生命科学数据可视化6.2 数据可视化项目实训- 实践项目的设计与开发- 数据分析与可视化实现- 最佳实践与案例分享七、课程评估与总结7.1 期中考试7.2 课程作业与实验报告7.3 课程总结与展望八、参考资料- 数据可视化教材- 学术论文及研究报告- 数据可视化工具手册备注：以上为数据可视化课程大纲的简要框架，具体内容和章节可根据课程设置和教学需求进行调整。
详细的课程安排和具体授课内容将在课程开始前发布给学生。
祝您学业有成，顺利完成任务！。
大数据基础--大数据可视化（刘鹏《大数据》课后习题答案）
⼤数据基础--⼤数据可视化（刘鹏《⼤数据》课后习题答案）1.数据可视化有哪些基本特征？ （1）易懂性，可视化可以使碎⽚化的数据转换成具有特定结构的知识，从⽽为决策⽀持提供帮助。
（2）必然性，⼤数据所产⽣的数据量必然要求⼈们对数据进⾏归纳总结，对数据的结构和形式进⾏转换处理。
（3）⽚⾯性，数据可视化的⽚⾯性特征要求可视化模式不能替代数据本⾝，只能作为数据表达的⼀种特定形式。
（4）专业性，专业化特征是⼈们从可视化模型中提取专业知识的环节，它是数据可视化应⽤的最后流程。
2.简述可视化技术⽀持计算机辅助数据认识的3个基本阶段。
（1）数据表达，数据表达是通过计算机图形图像技术来更加友好地展⽰数据信息。
（2）数据操作，数据操作是以计算机提供的界⾯、接⼝、协议等条件为基础完成⼈与数据的交互需求。
（3）数据分析，数据分析是通过数据计算获得多维、多源、异构和海量数据所隐含信息的核⼼⼿段，它是数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应⽤。
3.数据可视化对数据的综合运⽤有哪⼏个步骤？ （1）数据获取。
数据获取的形式多样，⼤致可以分为主动式和被动式两种。
（2）数据处理。
数据处理是对原始数据进⾏质量分析、预处理和计算等步骤。
数据处理的⽬标是保证数据的准确性、可⽤性。
（3）可视化模式。
可视化模式是数据的⼀种特殊展现形式，常见的可视化模式有标签云、序列分析、⽹络结构、电⼦地图等。
（4）可视化应⽤。
可视化应⽤主要是根据⽤户的主管需求展开，最主要的应⽤⽅式是⽤来观察和展⽰，通过观察和⼈脑分析进⾏推理和认知，辅助⼈们发现新知识或得到新结论。
4.简述数据可视化的应⽤。
可视化应⽤主要是根据⽤户的主管需求展开，最主要的应⽤⽅式是⽤来观察和展⽰，通过观察和⼈脑分析进⾏推理和认知，辅助⼈们发现新知识或得到新结论。
可视化界⾯也可帮助⼈们进⾏⼈与数据的交互，辅助⼈们完成对数据的迭代运算，通过若⼲步数据的计算实验⽣产系列化的可视化成果。
数据可视化基础考试 选择题40题 附答案
1. 数据可视化的主要目的是：A. 使数据更易于理解B. 增强数据的表现力C. 揭示数据背后的模式和趋势D. 以上都是答案：D2. 以下哪项不是数据可视化的基本原则？A. 准确性B. 简洁性C. 美观性D. 复杂性答案：D3. 数据可视化的主要类型包括：A. 图表B. 地图C. 网络图D. 以上都是答案：D4. 以下哪项是图表的主要类型？A. 条形图B. 折线图C. 饼图D. 以上都是答案：D5. 条形图适用于展示：A. 分类数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：A6. 折线图适用于展示：A. 分类数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：B7. 饼图适用于展示：A. 分类数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：C8. 以下哪项是地图的主要类型？A. 点状地图B. 热力地图C. 等值线地图D. 以上都是答案：D9. 点状地图适用于展示：A. 地理位置数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：A10. 热力地图适用于展示：A. 地理位置数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：A11. 等值线地图适用于展示：A. 地理位置数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：A12. 以下哪项是网络图的主要类型？A. 树状图B. 力导向图C. 矩阵图D. 以上都是答案：D13. 树状图适用于展示：A. 层次结构数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：A14. 力导向图适用于展示：A. 网络关系数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：A15. 矩阵图适用于展示：A. 多维数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：A16. 数据可视化的主要工具包括：A. ExcelB. TableauC. PythonD. 以上都是答案：D17. Excel适用于：A. 简单的数据可视化B. 复杂的数据分析C. 大规模数据处理D. 以上都是答案：A18. Tableau适用于：A. 简单的数据可视化B. 复杂的数据分析C. 大规模数据处理D. 以上都是答案：B19. Python适用于：A. 简单的数据可视化B. 复杂的数据分析C. 大规模数据处理D. 以上都是答案：C20. 数据可视化的主要步骤包括：A. 数据准备B. 数据处理C. 数据呈现D. 以上都是答案：D21. 数据准备的主要内容包括：A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据转换D. 以上都是答案：D22. 数据处理的主要内容包括：A. 数据分析B. 数据挖掘C. 数据建模D. 以上都是答案：D23. 数据呈现的主要内容包括：A. 选择合适的图表B. 设计图表布局C. 优化图表效果D. 以上都是答案：D24. 数据可视化的主要挑战包括：A. 数据量大B. 数据复杂C. 数据更新快D. 以上都是答案：D25. 数据可视化的主要策略包括：A. 选择合适的工具B. 优化数据处理C. 提高数据呈现效果D. 以上都是答案：D26. 选择合适的工具的主要依据包括：A. 数据类型B. 数据规模C. 用户需求D. 以上都是答案：D27. 优化数据处理的主要方法包括：A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据分析D. 以上都是答案：D28. 提高数据呈现效果的主要方法包括：A. 选择合适的图表B. 设计图表布局C. 优化图表效果D. 以上都是答案：D29. 数据可视化的主要应用领域包括：A. 商业分析B. 科学研究C. 教育培训D. 以上都是答案：D30. 商业分析的主要应用包括：A. 市场分析B. 销售分析C. 财务分析D. 以上都是答案：D31. 科学研究的主要应用包括：A. 生物学B. 物理学C. 天文学D. 以上都是答案：D32. 教育培训的主要应用包括：A. 教学辅助B. 学习评估C. 知识传播D. 以上都是答案：D33. 数据可视化的未来发展方向包括：A. 交互式可视化B. 动态可视化C. 智能化可视化D. 以上都是答案：D34. 交互式可视化的主要特点包括：A. 用户参与B. 数据探索C. 动态更新D. 以上都是答案：D35. 动态可视化的主要特点包括：A. 时间序列展示B. 数据变化展示C. 实时更新D. 以上都是答案：D36. 智能化可视化的主要特点包括：A. 自动分析B. 自动推荐C. 自动优化D. 以上都是答案：D37. 数据可视化的主要教育培训内容包括：A. 理论知识B. 操作技能C. 应用案例D. 以上都是答案：D38. 理论知识的主要内容包括：A. 数据可视化原理B. 数据可视化工具C. 数据可视化方法D. 以上都是答案：D39. 操作技能的主要内容包括：A. 数据准备B. 数据处理C. 数据呈现D. 以上都是答案：D40. 应用案例的主要内容包括：A. 商业分析案例B. 科学研究案例C. 教育培训案例D. 以上都是答案：D答案：1. D2. D3. D4. D5. A6. B7. C8. D9. A10. A11. A12. D13. A14. A15. A16. D17. A18. B19. C20. D21. D22. D23. D24. D25. D26. D27. D28. D29. D30. D31. D32. D33. D34. D35. D36. D37. D38. D39. D40. D。
《数据可视化技术》课程标准
《数据可视化技术》课程标准1.课程说明《数据可视化技术》课程标准课程编码〔38429〕承担单位〔计算机信息学院〕制定〔〕制定日期〔2022年11月16日〕审核〔专业指导委员会〕审核日期〔2022年11月20日〕批准〔二级学院（部）院长〕批准日期〔2022年11月28日〕（1）课程性质：《数据可视化技术》大数据技术与应用专业的专业必修课，它是针对信息化工作中面临的在B/S应用框架下，基于Html5、CSS、JavaScript等Web前端设计技术去实现应用数据的展示任务而开发设计的课程。
同时，大数据技术与应用专业软件开发岗位能力培养课程的基础，可为.Net和Java开发方向Web开发技术课程提供必要的支撑。
（2）课程任务：本课程以JavaScript语言为主，以Web页面上数据可视化技术相关的知识的掌握为学习任务，以Web页面可视化技术典型任务为实现为能力培养抓手，通过理实一体化的学习途径，帮助学生快速掌握Web页面前端数据可视化应用技术。
（3）课程衔接：《数据可视化技术》的先修课程为《JAVA程序设计》、《HTML网页设计》和《网络数据库》，上述内容建议作为前续课程开设，可为学生奠定必要的知识和能力基础，以便有效学习本课程内容。
《数据可视化技术》课程的学习可为.Net和Java开发方向Web开发技术课程提供必要的支撑。
2.学习目标通过本门课程的学习，首先，使学生知道数据可视化技术的概念，了解可视化的难点和意义，知道可视化技术的新特性、主要的数据可视化软件以及数据属性与视觉编码。
知道数据可视化的基本工具以及如何设计数据的可视化。
（1）知识目标知道《数据可视化技术》这门课程的性质、地位和作用以及数据可视化的工具和意义；理解数据可视化设计的基本原则；理解并掌握D3.js复杂数据类型可视化；掌握Tableau安装、基础以及Tableau 可视化数据分析。
（2）能力目标力求在简洁的基础上使学生能从整体上了解和掌握数据可视据化技术的内容体系，培养学生自学能力以及获取计算机新知识、新技术的能力，使学生能够在实际工作中、后续学科的学习能灵活、自如地应用数据可视化技术。
第4章 数据可视化基础-SDU
2015-2-3
表现力—视觉突出( pop-out)
4.2.3可视化编码元素的优先级
可视化的有效性取决于用户的感知
类型和排序
不同类数据可视化编码元素的优先级
可视化视图集合
4.3 可视化设计
数据类型
数值型（quantitative，Q）
10厘米，17厘米，23厘米
有序型（ordinal，O）
Ben Shneiderman的数据/任务分类
数据（Hanrahan提出）
一维，二维，三位，N维，时 序，树，网络 ,文本，文档
任务
总览（overview） 缩放（zoom） 过滤（filter，details-on-demand） 相关（relate） 历史（history） 提取（extract） 仅靠数据是不够的 人们需要做什么？
4.1.1 数据可视化流程概念
4.1.2 Haber,和McNabb可视化流水线
适合于科学可视化领域
Haber, R. B. and McNabb, D. A. Visualization idioms: A conceptual model for scientific visualization systems, 1990.
地图
/2011/03/22/are-gasprices-really-that-high/
Maps