大数据基础-数据可视化技术
了解大数据分析和数据可视化的基础知识
了解大数据分析和数据可视化的基础知识大数据分析和数据可视化是当今信息时代的重要话题，它们在各个行业都得到了广泛应用。
无论是企业决策、市场营销、金融分析还是科学研究，都离不开对大数据的分析和可视化。
本文将介绍大数据分析和数据可视化的基础知识，帮助读者更好地了解和应用这两个领域。
首先，我们来了解一下大数据分析的基础知识。
大数据分析是指对大规模、高维度、多样性的数据进行处理和分析，以获取有价值的信息和知识。
大数据分析可以帮助企业发现隐藏在海量数据中的规律和趋势，从而进行精细化管理和决策。
它可以应用于市场分析、用户行为分析、产品研发等领域，对企业的发展起到重要的推动作用。
大数据分析主要包括数据采集、数据处理、数据建模和数据挖掘四个步骤。
数据采集是指收集和整理数据，常见的数据源包括企业内部的数据库、互联网上的社交媒体数据和传感器等设备产生的数据。
数据处理包括数据清洗、数据转换和数据集成等过程，目的是将原始数据整理成适合分析的结构化数据。
数据建模是根据业务需求选择适当的数据模型，常见的模型包括关系模型、多维模型和图模型等。
数据挖掘是利用统计学和机器学习的方法挖掘数据背后的规律和模式，以提供决策支持。
数据可视化是通过视觉图表的形式将数据进行展示和理解的过程。
数据可视化可以帮助人们更好地理解数据，发现其中的规律和趋势。
同时，数据可视化也是向他人传达数据分析结果的重要方式。
通常，数据可视化的目的是为了让数据更易于理解和传达，而不仅仅是把数据呈现出来。
因此，在进行数据可视化时，要注意选择合适的图表类型、布局和颜色等设计元素，以提高可视化效果和传达效果。
在数据可视化的过程中，常见的图表类型包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。
折线图可以用来显示数据的趋势和变化；柱状图适合比较不同组别的数据；饼图可以用来显示各部分占整体的比例；散点图适合表示两个变量之间的关系。
除了基本的图表类型，还有许多高级的图表类型可以用来展示特定类型的数据，如热力图、地图、网络图等。
第9章 数据可视化技术 大数据基础PPT课件
桌面可视化技术
3．R可视化 R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个集统计分析与图
形显示于一体的用于统计计算和统计制图的优秀工具。它可以运行于UNIX、Windows 和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统。 用户可以在R官方网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及文档 资料。标准的安装文件自身就带有多个模块和内嵌统计函数，安装好后可以直接实 现许多常用的统计功能。同时，R还是一种编程语言，具有语法通俗易懂、易学易用 和资源丰富的优点。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接获取。
Seaborn基于Matplotlib提供内置主题、颜色调色板、函数、可视化单变量、双变量 和线性回归等工具，使作图变得更加容易。
OLAP可视化工具
1．Oracle BI Oracle BI Data Visualization Desktop具备可视、自助、简单、快速、
智能、多样的特性，为用户提供个人桌面应用程序，以便用户能够访问、 探索、融合和分享数据可视化。Oracle BI有着丰富的可视化组件，可实 现对颜色、尺寸、外形的创新性使用模式以及多种坐标系统。并通过 Html5进行渲染，还可以选择或制作个性化的色系。Oracle BI新增了列 表、平行坐标、时间轴、和弦图、循环网络、网络、桑基和树图等。 Oracle BI对大多数数据通过可视化方式进行整理、转换操作。可在面板 和分析注释之间自由切换，为用户提供友好的数据源页面，还提供打印 面板和分析注释页面；支持导出为PDF和PowerPoint格式。Oracle BI向 用户提供数据模式的自动检测，能更好地帮助用户了解数据及完成数据 可视化。
大数据可视化技术
提升工作效率
可视化技术能够将复杂的数据以 简单的方式呈现，帮助用户更快 地处理和分析数据，提高工作效 率。
大数据可视化的历史与发展
历史
大数据可视化技术的发展可以追溯到20世纪80年代，随着计算机技术的不断发展，可视化技术也在不断进步。
发展
目前，大数据可视化技术已经越来越成熟，应用也越来越广泛。未来，随着技术的不断发展，可视化技术将更加 智能化、自动化和个性化。
特点
可视化技术能够将复杂的数据以直观 、易懂的方式呈现出来，帮助用户更 好地理解数据，发现数据中的规律和 趋势。
大数据可视化的重要性
提高理解能力
可视化技术能够将大量数据以直 观的方式呈现，帮助用户更好地 理解数据，发现数据中的规律和 趋势。
辅助决策制定
可视化技术能够将数据中的信息 以直观的方式呈现，帮助决策者 更好地制定决策。
ECharts支持多种数据格式， 如JSON、CSV等，可以通过 简单的配置项实现复杂的数据 可视化效果，同时提供了丰富 的API接口，方便用户进行定 制和扩展。
D3.js
总结词
详细描述
总结词
详细描述
D3.js是一款用于制作数据驱 动的文档的JavaScript库。
D3.js允许用户通过数据来操 作文档，使用HTML、SVG 和CSS等技术创建动态、交 互式的数据可视化效果。它 提供了丰富的API和工具， 可以帮助用户快速构建复杂 的数据可视化项目。
优化价格策略和制定促销计划，提高销售额和用户满意度。
案例二：社交媒体的用户行为数据可视化
要点一
总结词
要点二
详细描述
社交媒体平台通过大数据可视化技术，可以更好地了解用 户行为和喜好，优化产品设计和服务。
《数据可视化技术》理论课程教学大纲
《数据可视化技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：11390课程名称：数据可视化技术Data Visualization technology课程类别：学科专业必修课程学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：Python编程教学环境：课堂、多媒体开课学院：计算机与信息工程学院二、课程简介《数据可视化技术》是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。
数据可视化是实现数据价值的重要工具，数据可视化可以将抽象的数字积累转变成为图形、表单等，可以快速理解数据所代表的情况或趋势。
通过该课程学习，从一些基础的可视化方法开始，逐渐延伸到可视化技术，其目标是培养学生掌握数据可视化的技术，能够独立完成数据可视化处理工作。
三、课程教学目标四、教学内容（一）数据可视化概述1.主要内容：数据可视化的作用、分类、发展历史、未来的挑战和发展方向；2.基本要求：了解数据可视化的作用、分类、发展历史、未来的挑战和发展方向；3.重点：理解数据可视化的作用、分类；4.难点：理解数据可视化的作用、分类；5.教学方式方法：理论为主，实际案例为辅；6.考核知识点：数据可视化的作用、分类、未来的挑战和发展方向。
（二）数据可视化基础1.主要内容：数据的视觉感知、数据可视化的基本流程与设计标准、可视化的基本原则、可视化的基本图标和工具。
2.基本要求：熟悉数据可视化的基本流程和工具的使用；3.重点：重点掌握数据可视化的基本流程和设计原则4.难点：数据可视化的设计原则、颜色理论5.教学方式方法：理论为主，实际案例为辅；6.考核知识点：数据可视化的基本流程与设计原则。
（三）数据分类可视化1.主要内容：时间数据可视化、比例数据可视化、关系数据可视化、文本数据可视化、复杂数据可视化2.基本要求：掌握时间数据可视化、比例数据可视化、关系数据可视化、文本数据可视化、复杂数据可视化的特点和基本设计原则以及应用场景，能够使用相关可视化工具进行数据展示；3.重点：掌握不同类型数据的可视化方式，熟练操作相关可视化工具，能够对数据进行富有感染力的表达。
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。
大数据时代的数据可视化技术
大数据时代的数据可视化技术随着大数据时代的到来，越来越多的数据被收集和生成，这些数据是人类社会活动和行为的镜像，也是指导决策的重要依据。
但是，这些数据往往是庞大、复杂、多维度的，如何有效地将它们呈现出来，让人们更好地理解和利用这些数据，是一个亟待解决的问题。
这时候，数据可视化技术就显得尤为重要了。
一、什么是数据可视化技术数据可视化技术是指利用各种图表、地图、图形、动画等手段，将数据转化成易于理解和分析的视觉形式，以达到更好地观察和分析数据的目的。
数据可视化技术将抽象的数据转化成具体的视觉形象，使数据呈现形式更加直观、生动，能够展示大量信息的联系和规律。
二、数据可视化技术的应用场景1.商业分析在商业分析领域，数据可视化技术可以将复杂的商业模型、经济统计数据等数据转化成直观的图表、趋势图、柱状图等，帮助商家更好地理解客户行为规律、市场趋势、产品销售情况等。
2.政府运营在政府运营中，数据可视化技术可以将城市交通流量、公共设施使用情况、环保数据等数据转化成地图、气象图、指标卡等直观形式，推动城市数字管理建设，优化政府服务，进一步提高城市治理效率。
3.科学研究在科学研究领域，数据可视化技术可以将复杂的科学实验数据、天文学数据、生物学数据等转化成立体图、动画、虚拟现实等形式，帮助科学家更好地理解和分析数据，发掘新的科学规律和发现。
三、数据可视化技术的发展趋势1.基于人工智能的数据可视化技术未来，随着人工智能应用的不断深入，数据可视化技术也将向着基于人工智能的方向发展，自动化地分析用户行为、建模和设计适合用户的可视化结果。
2.增强现实和虚拟现实技术在虚拟现实技术和增强现实技术的支持下，未来的数据可视化技术将更加直观、生动、深度体验性，用户可以通过虚拟现实技术和增强现实技术与可视化数据进行更直观的互动。
3.共享分析和数据协作未来，数据可视化技术将更加注重共享分析和数据协作，通过数据共享、协同编辑等方式，让更多的人了解数据，将数据呈现形式更加直观、生动，能够展示大量信息的联系和规律。
大数据基础(大数据基本概念,数据预处理、数据分 析、数据模型、数据挖掘、可视化
大数据基础涵盖了大数据的基本概念和相关技术领域，包括数据预处理、数据分析、数据模型、数据挖掘和可视化等。
1. 大数据基本概念：大数据是指规模庞大、种类繁多且产生速度快的数据集合。
它通常具有3V特征：Volume（大量的数据量）、Variety（多样的数据类型）和Velocity （高速的数据生成和处理速度）。
此外，还有Veracity（数据的真实性）和Value（数据的价值）等方面。
2. 数据预处理：数据预处理是指在进行数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和集成等操作，以提高数据质量和可用性。
常见的数据预处理步骤包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据变换等。
3. 数据分析：数据分析是指通过运用统计学、机器学习和数据挖掘等方法，从大数据中提取有用的信息和洞察，并进行解释和推断。
数据分析可以帮助发现趋势、模式、关联和异常等，以支持决策和业务优化。
4. 数据模型：数据模型是对数据和数据之间关系的抽象表示。
在大数据领域，常用的数据模型包括关系型数据模型（如SQL数据库）、非关系型数据模型（如NoSQL数据库）和图数据模型（如图数据库）等。
选择合适的数据模型可以提高数据存储和查询效率。
5. 数据挖掘：数据挖掘是从大规模数据集中自动发现模式、关联和规律等的过程。
它利用统计学、机器学习和人工智能等技术，通过探索数据来发现隐藏在其中的有价值的信息。
数据挖掘可以应用于分类、聚类、预测和推荐系统等任务。
6. 可视化：可视化是将数据以图形、图表或其他可视化形式展示的过程。
通过可视化，人们可以更直观地理解数据、发现趋势和模式，并进行数据探索和分析。
常见的可视化工具包括折线图、柱状图、散点图、热力图和地图等。
以上是大数据基础中涉及的主要概念和技术领域。
深入学习这些内容可以帮助您更好地理解和应用大数据相关技术。
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通过将抽象的指标数据转换成人们更熟悉、更容易感知的数据，用户便 更容易理解图形要表达的意义。
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目录
数据可视化概述
数据可视化工具 可视化组件与Echarts示例 与大数据平台集成 习题
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数据可视化概述
当时的野战医院卫生条件极差，资源极度匮乏，她竭尽全力排除各种困难，为 伤员解决必须的生活用品和食品，并对他们悉心护理。每个夜晚，她都手执风 灯巡视，伤病员们亲切地称她为“提灯女神”，战争结束后，被英国民众推崇 为民族英雄。南丁格尔在分析士兵致死原因时发现，战地医疗卫生条件不足导 致的致死率远高于战场直接致死率。为引起军方和决策者重视，她创造性地提 出类似鸡冠花图的图表，也就南丁格尔的玫瑰图（见下页），说服政府重视改 善前方将士的卫生情况和做好食品与药品的保障工作。
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数据可视化概述
进入20世纪，数据可视化有了飞跃性的发展。数据可视化的方式可以分为面 积与尺寸可视化、颜色可视化、图形可视化、地域空间可视化和概念可视化等。 （1）面积与尺寸可视化
对同一类图形（例如柱状、圆环图等）的长度、高度或面积加以区别，表达 不同指标对应的指标值之间的对比。制作这类可视化图形需要用数学公式计算 出准确的尺度和比例。 （2）颜色可视化
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目录
数据可视化概述 数据可视化工具 可视化组件与Echarts示例 与大数据平台集成 习题
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数据可视化概述
数据可视化，是指将结构或非结构化的数据转换成适当的可视化图表，然后将 隐藏在数据中的信息直接展现在人们面前，是一种关于数据视觉表现形式的科 学技术研究。 数据可视化起源于18世纪，William Playfair在《The mercial and Political Atlas》 一书中首次使用了柱形图和折线图表示国家的进出口量。19世纪初，他在 《Statistical Breviary》一书里，又首次使用了饼状图。柱状图、折线图和饼状 图是至今最常用的数据可视化的表现形式。到了19世纪中叶，数据可视化主要 被用于军事用途，用来表示军队死亡原因、军队的分布图等，其中，南丁格尔 图最为著名的例子。 南丁格尔图是一种圆形的直方图，它将战争中不同形式死亡的人数以图形式展 现在人们眼前，南丁格尔图的背后有着一段为敬畏生命而存的历史。在19世纪 50年代，英国、法国、土耳其和俄国进行了克里米亚战争，英国的战地战士死 亡率高达42%。弗罗伦斯·南丁格尔女士率领38名护士在战争前线的战地医院 服务。
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数据可视化工具
根据可视化工具的使用方式使用用户的不同，可分为桌面数据可视化 技术（如Excel、R可视化和Python可视化等）、在线数据可视化技术 （Oracle BI、Superset等）和Web数据可视化技术（如D3.js、echart等）， 下面就代表型的工具进行介绍。
桌面可视化技术
1．Microsoft Excel Microsoft Excel是常用的一款办公软件。它具有的直观的界面、出色的
桌面可视化技术
2．SPSS 统计产品与服务解决方案（Statistical Product and Service，
SPSS），是最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它的突出优势在于用 户操作界面友好，结果输出界面美观。用户只需要具备一些基本的Windows 操作知识，并掌握统计分析原理，就可以将SPSS运用在科研工作中，深受 社会科学、统计学和医学领域研究者喜爱。SPSS采用的是与Microsoft Excel类似的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便地从其他数 据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全 可以满足非统计专业用户的需求。SPSS输出结果十分美观，支持HTML格式 和文本格式的转存。
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数据可视化概述
在南丁格尔图中，雷达 轴分为12个区间，分别代 表了从1854年4月至1855 年3月共12个月份，最内 层区域代表因受伤而死亡 的人数，中间一层黑色区 域代表因其他原因死亡的 人数，最外层区域代表由 于可治疗的疾病而死亡的 人数。通过该图可以很直 观地发现，本可采用治疗 避免死亡的人数远远大于 战争的直接伤亡人数。
计算功能和图表工具使其成为最流行的个人计算机上的数据处理软件。获 取数据后，可先使用Excel进行数据预处理，采用手动或自动方式进行数据 输入；接着进行格式设置，改变单元格区域外观等；对处理好的数据，可 使用排序、筛选等方法进行数据分析与分类汇总；最后进行可视化处理， 以更加直观地向用户展示数据。
Microsoft Excel中的常用图表有柱形图、条形图、折线图、面积图、饼 图和散点图等。作为一个入门级工具，Microsoft Excel是快速分析数据的理 想工具，也能创建供内部使用的数据图。通过Microsoft Excel绘制的图像可 以方便地嵌入Microsoft Solutions，Word和Microsoft Solutions Powerpoint中， 是数据可视化的利器之一。
通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法， 用户可直观地发现哪一部分指标的数据值更加突出，例如，热力图。 （3）图形可视化
在设计指标及数据时，使用有对应实际含义的图形结合呈现数据，会使数据 图表更加生动，便于用户理解图表要表达的主题。
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数据可视ห้องสมุดไป่ตู้概述
（4）地域空间可视化 当指标数据要表达的主题与地域有关联时，一般会选择用地图作为大背
第9章 数据可视化技术
华中科技大学软件学院
数据可视化
通过图表可视化分析数据结果，不仅能让数据更加生动、形象，便于用户发现 数据中隐含的规律与知识，而且这也是软件工程师与数据工程师合作的最终工 作成果，有助于帮助用户理解大数据技术的价值。在Hadoop生态群中，核心部 件（如HDFS、Yarn和HBase等）都提供可视化的集群管理功能，便于用户直观、 快速地了解集群的运行状态；第6章Kylin、Superset及第8章的Zeppelin等OLAP工 具的重要任务是为用户提供在线可视化分析功能。但在企业级应用开发中，在 前面章节中提到的技术无法直接集成到应用系统，还需要使用基于桌面、Web 等的可视化组件进行定制开发。 本章简单介绍数据可视化的发展历史、可视化工具分类，重点结合ECharts介绍 Web可视化组件生成方法，并给出Java Web开发与相关大数据组件的数据集成， 以展现数据可视化结果。