大数据可视化的类型与模型
大数据分析报告与可视化
数据分析与可视化1.什么是数据分析？数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。
其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。
1、明确分析目的与框架一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。
基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。
例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。
不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。
2、数据收集数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。
3、数据处理数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。
这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。
数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。
4、数据分析数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。
到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。
其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。
5、数据展现一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。
借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。
常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
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。
大数据可视化分析的主要工具和方法
⼤数据可视化分析的主要⼯具和⽅法1.Excel：在office软件中，excel作为其下的⼀种⽤来表格分析的⼯具，也可以做很多的可视化图形，包括柱状图，折线图，饼图等基本图形，在结合smartBi后，也可以⽤来做Bi的分析⼯具，对于⼤部分会操作电脑的⽤户来说，excel是⼀种很好的分析软件，⼊门简单，不需要编程基础。
2.Echarts:百度开发的⼀款开源图形库类，底层实现为ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ，对可视化图形的各属性都进⾏了模块化处理，在⽇常做可视化图形中，Echarts可以满⾜⼤多数的需求，在处理地图时，还可以结合百度地图做出迁徙图，点图，热⼒图等图形，中间接⼝需要改源码来适配数据格式，这时候就需要良好的编程基础，当然，新⼿⼀般可以尝试做其他的图形，Echarts封装的图形适合新⼿学习，通过官⽅⼿册即可学会⼤多数图形的展⽰及对图形样式的修改。
3.D3.js:D3是近⼏年发展较⽕的⼀款可视化⼯具，⼯具开源，主要通过SVG做图，新版本加⼊了canvas的做图⽅式。
D3在使⽤SVG做图时，通过创建svg对象，对其中的点，线等都通过创建对象的⽅式来实现，使我们可以控制svg图形中的每⼀个元素，图形的⼤⼩通常通过获取屏幕⼤⼩的⽅式来定义，这样可以使图形的展⽰效果更好的适配屏幕，对于数据与屏幕上的轴线关系，需要我们⼯程师观察数据的分布选取合适的的坐标系来展现，对于新⼿来说，D3掌握较难，但是认真学习⼀定能够学会，掌握D3.js，我们就可以根据⽤户的数据⾃⼰定制出客户需要的图形来对数据进⾏可视化。
4.Webgl:个⼈感觉会是后⼏年热门的⼀种可视化⼯具，主要集合three.js⽤于做3D模型或者3D的图表是⼀种3D绘图协议，这种绘图技术标准允许把ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ和OpenGL ES 2.0结合在⼀起，通过增加OpenGL ES 2.0的⼀个ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ绑定，WebGL可以为HTML5 Canvas提供硬件3D加速渲染，这样使得Web开发⼈员能够借助系统显卡在浏览器中更流畅地展⽰3D场景和模型，还可以创建复杂的导航和数据视觉化。
第五章--数据处理和可视化表达-学业水平考试总复习
C.数据规模大
D.数据处理速度快
2某超市曾经研究销售数据，发现购买方便面的顾客购买火腿肠、卤蛋等商品的概率
很大，进而调整商品摆放位置。这种数据分析方法是（ C ）
A.聚类分析
B.分类分析
C.关联分析
D.回归分析
【典型例题】
3.小智通过网络问卷收集同学们课外阅读时间的百分比分布情况，下列可以用于分
析调查数据的是( A )
D. XML
【典型例题】
6.利用Python采集网络数据时，导入扩展库的关键字是import。（ A ）
7.从互联网产生大数据的角度来看，大数据具有的特征是“4V”特征：大量、多样、
高价值密度、低速。( B )
8.网络数据采集法主要通过网络爬虫或网站公开API的方式获取网络爬虫，从网页的
URL开始获取。( A )
Seaborn：关注统计模型的可视化，高度依赖Matplotlib Bokeh：实现交互式可视化，可通过浏览器呈现
【知识梳理】
一、认识大数据
（一）大数据的概念
大数据：无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行高效捕捉、管理和处理的数据集合，是需要 新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
A.饼图
B.折线图 C .动态热力图
D.词云图
4.下列关于大数据的特征，说法正确的是（ D ）。
A．数据价值密度高
B．数据类型少
C．数据基本无变化
D．数据体量巨大
5.网络数据采集法，主要通过网络爬虫或网站公开API的方式获取，网络爬虫从网页
的( A )开始获取。
A. URL
B. WWW C. HTML
（二）数据可视化表达的工具
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。
数据分析与数据可视化
数据分析与数据可视化简介数据分析和数据可视化是在当今信息时代中越来越重要的领域。
随着大数据的出现，各行各业都面临着海量数据的处理和利用问题。
本文将介绍数据分析和数据可视化的基本概念、方法和技巧，以及其在实际应用中的作用。
数据分析1.什么是数据分析？数据分析是通过对收集到的原始数据进行整理、清洗、转换和建模等一系列操作，以获取有用信息并做出相关决策的过程。
它可以揭示出隐藏在大量数据背后的规律、趋势和关联性。
2.常见的数据分析方法•描述性统计：根据已有的数据进行总结、概括和描述。
•探索性数据分析：通过可视化手段发现与数据相关的特征、模式或异常。
•预测性模型：基于历史数据构建数学模型来预测未来事件或行为。
•假设检验：验证某种假设是否具有统计显著性。
3.常见的数据分析工具•Excel：功能强大且易于使用，适合进行基本统计和简单图表绘制。
•Python：提供了众多数据分析库（如Pandas、NumPy、Matplotlib 等），可以进行更复杂的分析和可视化操作。
•R：专门用于数据处理、统计和可视化的编程语言，拥有丰富的统计学习资源。
数据可视化1.什么是数据可视化？数据可视化是将抽象的数据以图形方式展示，帮助人们更好地理解和分析数据。
通过可视化手段，可以呈现数据的模式、趋势和关联性，使得数据更具意义。
2.常见的数据可视化图表类型•折线图：用于显示随时间变化的趋势或关系。
•柱状图：用于比较不同类别之间的数量或大小。
•散点图：用于表示两个变量之间的关系或相关性。
•饼图：用于显示各个部分占整体的比例。
3.常见的数据可视化工具•Tableau: 提供直观且交互式地创建各种图表和仪表盘，适合非技术人员使用。
•Power BI: 可连接各种数据源并创建丰富而动态的报表和大屏幕展示。
•D3.js: JavaScript库，灵活性高，能够通过代码自定义绘制各种图表。
数据分析与数据可视化的应用数据分析和数据可视化可以应用于各个行业和领域，如金融、市场营销、医疗、电商等。
大数据分析与可视化技术
大数据分析与可视化技术随着互联网和智能手机的普及，我们生活中产生的数据量呈现爆炸式增长，这些数据涉及各个领域，包括社交网络、电子商务、金融、医疗健康等。
这些数据的存储、处理和分析，成为了一项具有挑战性和机遇的任务。
大数据分析与可视化技术作为一种重要的工具，可以帮助我们更好地发掘数据价值和优化决策。
本文将介绍大数据分析与可视化技术及其应用。
一、大数据分析技术1. 数据获取：数据获取是大数据分析的第一步，它通常包括开发数据采集模型、数据清洗、数据清理和数据集成等多个阶段。
2. 数据储存：大数据储存通常使用分布式数据库，包括Hadoop、Apache HBase和NoSQL等。
3. 数据分析：大数据分析通常包括数据挖掘、机器学习、深度学习和人工智能等。
4. 数据可视化：数据可视化将数据转化为图表、地图、散点图等形式，使数据更容易理解。
二、可视化技术1. 直方图：直方图是一种使用条形图展示数据分布的可视化方式，用于展示大量数据的数量和区间。
2. 折线图：折线图常用于展示时间序列数据和连续数据的变化趋势，如气温变化、股票价格等。
3. 散点图：散点图可以用于展示两个变量之间的关系，如人口数量和经济增长、广告费用和销售额等。
三、应用案例1. 金融领域：金融行业是大数据分析的主要应用领域之一，可以通过大数据分析预测股票走势、管理风险、提高客户满意度。
2. 健康医疗：大数据分析可以帮助诊断疾病、研究新药、改善医院管理和提高患者满意度等。
3. 电子商务：大数据分析可以帮助电子商务平台改进销售策略、了解客户需求和行为、预测销售趋势等。
四、未来展望随着物联网和5G技术的发展，数据的规模将继续增加，大数据分析和可视化技术将会变得越来越重要。
未来，人工智能和深度学习等技术将会更加普及，大数据分析将更高效、更准确、更自动化。
总之，大数据分析和可视化技术正在成为企业、政府和社会各个领域的重要工具。
使用这些工具，企业可以更好地了解市场需求和客户需求，政府可以增强效率和公共服务，社会可以更好地了解自己和自己的行为。
大数据可视化分析
大数据可视化分析大数据可视化分析是一种以图表、图形和其他可视化工具来呈现大数据的分析结果的方法。
这种方法的目的是通过可视化的方式更好地理解和解释数据，并从中发现隐藏的模式、趋势和洞察力。
在当今信息时代，大数据的积累和应用已经成为许多领域的基础，如商业、科学、政治等。
因此，掌握大数据可视化分析的技巧和应用是非常重要的。
大数据可视化分析的优势之一是能够以直观、易于理解的方式展示复杂的数据。
相比于纯文本或简单的数字报告，大数据可视化分析可以帮助我们更好地理解数据的结构、相互关系和分布情况。
例如，通过绘制柱状图、饼图或散点图等不同类型的图表，我们可以快速了解数据的分布趋势、相关性以及异常值等。
这种可视化的方式可以帮助我们更好地捕捉到数据背后的故事。
另一个优势是大数据可视化分析能够提供更加灵活和交互式的数据探索和分析体验。
通过交互式的可视化界面，我们可以自由地选择、过滤和排序数据，以深入了解数据中的细节和特征。
同时，我们还可以通过不同的视图和图表来比较和研究不同数据集之间的差异和相似性。
这种灵活性和交互性使得大数据可视化分析成为一个强大的数据探索和决策支持工具。
在商业领域，大数据可视化分析可以帮助企业更好地理解市场、客户和竞争对手。
通过绘制销售趋势图、市场份额图或客户分群图，企业可以更好地了解产品的需求和市场的潜力。
同时，通过对销售数据和用户行为数据的可视化分析，企业也能发现潜在的机会和挑战，从而调整和优化其业务策略。
在科学领域，大数据可视化分析也起到了重要的作用。
科学家们可以通过绘制气候模型、基因序列图或分子结构图来理解复杂的科学现象。
这种可视化的方式不仅可以帮助科学家更好地掌握和传播研究结果，还能够促进不同研究领域之间的交叉和合作。
例如，在医学研究中，通过绘制疾病传播模型和药物分子结构图，研究人员可以更好地理解疾病的发展和药物的作用机制，进而为临床治疗提供有效的指导。
除了商业和科学领域，大数据可视化分析还在政府和社会领域得到了广泛应用。
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(7)网络结构
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信息可视化技术
第2章 可视化的类型与模型
1)多维数据可视化技术
3)网络数据可视化
(1)平行坐标系
(2)散点图 (3)Andrews 曲线法 2)层次数据的可视化 (1)节点连接图
(1)力导向布局
(2)分层布局 (3)网格布局
(2)树图
第2章 可视化的类型与模型
信息可视化是 1989 年由斯图尔特卡德(Stuart K. Card )、约克·麦金利(Jock D. Mackinlay) 和乔治·罗伯逊(GeorgeG. Robertson)提出的 信息可视化就是利用计算机支撑的、交互的、对抽象数据的可视表示，增强人们对 这些抽 象信息的认知。 -------即是将非空间数据的信息对象的特征值抽取、转换、映射、高度 抽象与整合，用图 形、图像、动画等方式表示信息对象内容特征和语义的过程。 信息对 象包括文本、图像、视频和语音等类型，它们的可视化分别采用不同模型方法 实现。
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信息可视化技术
第2章 可视化的类型与模型
(1)平行坐标系
(1)平行坐标和星形图的结合
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信息可视化技术
第2章 可视化的类型与模型
鸢尾花数据散点图矩阵
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信息可视化技术
第2章 可视化的类型与模型
Andrews曲线
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信息可视化技术
第2章 可视化的类型与模型
02
分析模型
（1）数据表示与转换（2）数据的可视化呈现 （3）用户交互 （4）分析推理
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
大数据可视化
BIG DATA
高级大数据人才培养系列教材
第2章 可视化的类型与模型
2.1 2.2 习题
可视化的类型 可视化的模型
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2.1可视化的类型
科学可视化
第2章 可视化的类型与模型
科学可视化最初称为“科学计算之中的可视化”(Visualization In Scientific Computing， VISC) 运用计算机图形学和图像处理的研究成果创建视觉图像，替代那些规模庞大而又错综复 杂 的数字化呈现形式，帮助人们更好地理解科学技术概念和科学数据结果。
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科学可视化系统的组成
第2章 可视化的类型与模型
根据科学可视化系统主要功能的要求，科学可视化系统大致可由以下几部分组成: 数据的管理与过滤， 提取几何图元和建立模型， 绘制，显示和播放。
众多的科学可视化系统采用“可视化流水线”作为理论模型
Topics与日志分析
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信息可视化
数据转换的过程:
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信息可视化具有以下主要特点
第2章 可视化的类型与模型
(1)位置特征 (2)直观形象性 (3)多源数据的采集和集成性
(4)交互探讨性
(5)信息的动态性 (6)信息载体的多样性
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信息可视化应用领域
第2章 可视化的类型与模型
1)可视化数据挖掘
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科学可视化的发展方向
。
第2章 可视化的类型与模型
1)计算机动画
3)视觉通信
2)计算机模拟
科学可视化 的发展方向
5)远程可视化 5)远程可视化
4)界面技术与 感知
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科学可视化的分类
第2章 可视化的类型与模型
体可视化 研究对象主要是体数据，即三维采样数 据，是各类科学工程领域以及医学领域中常 见的数据类型(图 2-1)。 体可视化技术包括 等值面的抽取技术(Iso-surfaces Extraction Technique)、直接体 绘制(Direct Volume Rendering)等。 流场可视化 运用计算机图形学和图像处理技术，将流场数据转换为二维或三维图 形、图像或动 画进行呈现，并详细分析其模式和相互关系，是计算流体力学研究与工程 实践中不 可缺少的手段。 大规模数据可视化 研究重点在于如何高效 快捷地对海量的数据进行处理
2)可视化技术在空间信息
挖掘中的应用 3)KM 可视化 4)信息可视化商品
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2.2可视化的模型
01
第2章 可视化的类型与模型
顺序模型
数据可视化的流程分为了七步：获取、分析、过滤、 挖掘、表示、修饰、交互。为了使这个流程更便于 理解，把这七步归纳为三大部分，即原始数据的转 换、数据的视觉转换以及界面交互。
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科学可视化常用方法
颜色映射方法
第2章 可视化的类型与模型
用颜色表示数据场中数据 值的大小，即在数据与颜色之间建立一个映射关系，把不同 的数据映射为不同的颜色
等值线方法
制图对象某一数量指标值相等的各点连成的平滑曲线，由地图上标出的表示制图对象 数量的各点采用内插法找出各整数点绘制而成的。每两条等值线之间的数量差额多为 常数，可通过等值线的疏密程度来判断现象的数量变化趋势。 立体图法和层次分割法 矢量数据场 的直接法和流线法 通过记录坐标的方式来尽可能将地理实体的空间位置表现的准确无误
节点链接图
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信息可视化技术
第2章 可视化的类型与模型
树图
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信息可视化的基本过程及特征
第2章 可视化的类型与模型
在 CARD 等提出的信息 可视化模型中，信息可视
原始数据到数据表的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ换、
数据表到可视化结构的转换、 可视化结构 到视图的转换
化过程可以划分为 3 个
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2.1可视化的类型
第2章 可视化的类型与模型
科学可视化 的研究重点有两个 科学可视化 的研究重点有两个 一是判断可视化对象的类别，判断类别之后才能确定如何用 计算机 来进行可视化表现; 二是将研究对象以最接近真实事物的效果快速地绘制出来， 不仅以 单纯展示的方式显现出来，而且能通过虚拟空间的方 式让人们身临其境，用视觉、触觉 等交互方式进行观察、理 解和研究。
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现代信息可视化发展
第2章 可视化的类型与模型
(1)文本信息可视化 (2)层次信息可视化 (3)Web 信息可视化 (4)可视化数据挖掘 (5)多维信息可视化
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信息可视化数据分类
第2章 可视化的类型与模型
(1)一维线性数据
(2)二维数据
(3)三维数据 (4)多维数据 (5)时态数据 (6)层次数据