大数据时代下数据可视化应用
大数据时代下的数据可视化方法
大数据时代下的数据可视化方法在大数据时代，数据的规模和复杂性不断增加，如何有效地理解和分析海量数据成为了一个重要的挑战。
数据可视化作为一种强大的工具，可以匡助人们更好地理解和发现数据中的模式、趋势和关联。
本文将介绍大数据时代下常用的数据可视化方法，并详细阐述其原理和应用。
一、折线图折线图是最常用的数据可视化方法之一，它通过连接数据点的线段来展示数据的变化趋势。
折线图适合于展示时间序列数据或者不同变量之间的关系。
例如，可以使用折线图来展示某个城市每天的气温变化，或者不同产品的销售量随时间的变化情况。
二、柱状图柱状图是另一种常见的数据可视化方法，它通过不同长度的竖条来表示数据的大小。
柱状图适合于展示不同类别之间的比较。
例如，可以使用柱状图来展示不同国家的GDP大小，或者不同部门的销售额对照情况。
三、饼图饼图是用来展示数据占比的一种图表形式，它将整个数据集分成不同的扇形，每一个扇形的角度表示该数据占总体的比例。
饼图适合于展示不同类别的数据在总体中的占比情况。
例如，可以使用饼图来展示某个城市的人口构成，或者不同产品的市场份额。
四、散点图散点图用于展示两个变量之间的关系，其中每一个数据点代表一个观测值，横轴和纵轴分别表示两个变量的取值。
散点图适合于发现变量之间的相关性或者异常值。
例如，可以使用散点图来展示学生的身高和体重之间的关系，或者销售额和广告投入之间的关系。
五、热力图热力图是一种二维图表，通过颜色的深浅来表示数据的大小。
热力图适合于展示数据在空偶尔者时间上的分布情况。
例如，可以使用热力图来展示某个城市各个区域的人口密度，或者不同时间段的网站访问量。
六、雷达图雷达图也称为蜘蛛图，它以多边形的形式展示多个变量的取值，并通过不同的边长来表示数据的大小。
雷达图适合于展示多个指标之间的比较。
例如，可以使用雷达图来展示不同球队在得分、篮板、助攻等指标上的表现。
七、树状图树状图是一种层级结构的图表形式，它通过树状的分支来展示数据的组织结构。
数据可视化在数据分析中的应用
数据可视化在数据分析中的应用随着大数据时代的到来，数据分析变得越来越重要。
而数据可视化作为数据分析的一种重要工具，也逐渐受到了广泛的关注和应用。
本文将探讨数据可视化在数据分析中的应用，并分析其优势和挑战。
一、概述数据可视化是通过图表、图形和动画等可视方式呈现数据信息，以帮助人们更好地理解和交流数据。
在数据分析中，数据可视化可以直观地展示数据的规律、趋势和异常，帮助分析师快速洞察数据，做出科学决策。
二、数据可视化在数据探索中的应用数据探索是对数据进行初步分析和挖掘的过程，通过对数据的可视化呈现，可以帮助分析师更好地了解数据的特点和规律。
比如，通过制作柱状图、折线图等可以清晰地展示数据的分布情况和趋势变化，以发现数据中的离群点和异常值，提高数据的质量和准确性。
三、数据可视化在数据预处理中的应用数据预处理是在进行数据分析之前的一个重要环节，其目的是通过清洗、转换和集成等处理手段，将原始数据转化为适合分析的数据形式。
通过数据可视化，可以帮助分析师更好地理解数据的特点和问题，并根据分析的需求进行相应的预处理操作。
比如，通过绘制直方图、箱线图等图表，可以直观地检测数据是否存在缺失值、异常值等问题，并采取相应的处理措施。
四、数据可视化在模型建立中的应用在进行数据分析建模时，数据可视化可以帮助分析师更好地理解数据的关系和模式，提高模型建立的准确性和可靠性。
比如，通过绘制散点图、热力图等图表，可以直观地展示变量之间的相关性和层次结构，从而指导模型的选择和优化。
五、数据可视化在结果展示中的应用数据分析的最终目标是通过分析结果来支持决策和解决问题，而数据可视化则成为将分析结果转化为可理解和可交流的形式的关键步骤。
通过制作仪表盘、报告和动画等形式，可以将复杂的分析结果以直观、简洁的方式展示出来，提高决策者对结果的理解和信任。
六、数据可视化的优势1. 直观易懂：通过图表、图形等可视方式呈现数据，更容易理解和记忆。
2. 有效沟通：可以通过可视化的方式展示数据结果，更好地与他人进行交流和共享。
大数据时代下的数据可视化研究
大数据时代下的数据可视化研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据已经成为了现代社会不可或缺的一部分。
大数据不仅改变了我们获取、存储和处理信息的方式，也为我们提供了新的视角来理解和分析世界。
然而，大数据的复杂性和海量性使得传统的数据处理和分析方法面临挑战，数据可视化作为大数据处理的关键环节，其重要性日益凸显。
本文旨在探讨大数据时代下的数据可视化研究。
我们将对大数据和数据可视化的基本概念进行界定，明确研究对象和范围。
接着，我们将分析大数据时代下数据可视化的特点和发展趋势，包括可视化技术的创新、可视化需求的多样化和可视化应用的广泛化等。
在此基础上，我们将深入探讨大数据时代下数据可视化的技术挑战和解决方案，如数据降维、可视化算法优化、交互式可视化等。
我们将通过案例分析，展示大数据可视化在不同领域的应用实践和效果评估，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、大数据与数据可视化概述随着信息技术的飞速发展和数据量的爆炸式增长，大数据已经成为当代社会的重要特征。
大数据不仅指数据量的大规模，更是指数据的多样性和复杂性。
这些数据可能来源于社交媒体、企业运营、科学研究、公共服务等多个领域，它们通常以非结构化或半结构化的形式存在，处理和分析这些数据的难度日益增大。
数据可视化作为一种将大量数据转化为直观图形的技术，对于理解和分析大数据具有至关重要的作用。
数据可视化能够将海量的数据信息进行简化，帮助人们快速识别数据中的模式和趋势，揭示数据背后隐藏的信息。
在大数据时代，数据可视化技术不断发展和创新，从简单的图表展示到复杂的交互式可视化，其表现形式日益丰富多样。
大数据与数据可视化的结合，不仅提高了数据分析的效率，也促进了知识的发现和传播。
通过数据可视化，研究者可以直观地展示研究成果，让非专业人士也能理解和接受；企业可以利用数据可视化工具进行市场分析、产品优化等决策支持；政府则可以通过数据可视化来监测公共服务、城市规划等方面的运行情况。
大数据时代企业财务数据可视化的应用现状与未来趋势分析
大数据时代企业财务数据可视化的应用现状与未来趋势分析1. 引言1.1 背景介绍企业财务数据可视化在大数据时代的背景下变得愈发重要。
随着大数据技术的不断发展和普及，企业积累的财务数据量呈现爆炸式增长，如何有效地分析和利用这些海量数据成为了企业管理者们亟待解决的问题。
在传统的企业财务数据处理中，数据往往以数字、表格等形式呈现，难以直观地展示出数据之间的关联和趋势，更难以支持管理者做出及时有效的决策。
而通过可视化技术，将数据转化为直观易懂的图表、图像等形式，可以帮助企业管理者快速准确地了解企业的财务状况、发现潜在的问题和机会。
企业财务数据可视化不仅可以提高企业财务数据的透明度和可理解性，帮助管理者及时调整经营策略和决策，还可以促进不同部门之间的沟通和协作，实现企业的协同发展。
在这样一个大数据时代，企业财务数据可视化已经成为企业管理中不可或缺的一部分。
1.2 研究意义企业财务数据可视化在大数据时代具有重要的研究意义。
通过对企业财务数据进行可视化分析，可以帮助企业更加直观地了解财务状况，及时发现潜在的财务风险和机会，从而做出更准确的决策。
对财务数据进行可视化还可以帮助企业管理层更好地了解企业运营情况，优化资源配置，提高运营效率。
通过对财务数据进行可视化分析，可以帮助企业快速发现市场趋势和竞争对手的动态，从而及时调整战略，保持竞争优势。
在大数据时代，企业财务数据量庞大且复杂，传统的数据分析方法已经无法满足企业对数据洞察的需求，因此研究如何利用大数据技术和可视化工具，更有效地分析和展现企业财务数据具有重要的现实意义。
通过本研究，不仅可以促进企业财务管理的现代化和信息化，还可以为企业提供更深入的数据洞察，帮助企业更好地应对市场挑战和机遇，并推动企业的可持续发展。
研究企业财务数据可视化在大数据时代的应用现状和未来趋势具有重要的理论和实践价值。
2. 正文2.1 大数据时代企业财务数据可视化的现状随着大数据技术的不断发展，企业财务数据可视化在大数据时代扮演着越来越重要的角色。
可视化技术在大数据分析中的应用
可视化技术在大数据分析中的应用随着科技发展和信息时代的到来，大数据已经成为当前社会不可回避的一个话题。
我们生活的每个领域，都在不断地积累着各种各样的数据，而这些数据又往往包含着我们想要探究的一些重要信息。
要想从这些数据中提取出有价值的信息，传统的方法已经不能满足需求，这时，可视化技术在大数据分析中的应用便成为了一个热门话题。
一、可视化技术在大数据分析中的作用可视化技术是指将大量数据通过可视化图表或图像进行展示和呈现，方便人们更加直观、易懂地了解各种数据之间的联系和规律。
而大数据分析，则需要对大量数据进行识别、提取、分析和处理，从中找出有意义的结论或预测未来趋势。
因此，可视化技术在大数据分析中的作用则非常显著，主要体现在以下几个方面：1. 显示数据间的关系可视化技术通过将数据展现出来，可以帮助人们更加清晰地了解数据之间的联系和关系。
例如，通过建立热力图展示某个大型城市中不同区域的人口密度，可以直观地看出哪些地区的人口集中度高，哪些地区的人口分布较为分散。
2. 展现数据间的趋势可视化技术能够将大量数据以图表的形式呈现出来，帮助人们更容易地分析数据的变化趋势和规律。
例如，建立柱状图或折线图可以更加直观地显示出某个业务的销售额、用户数量等指标的变化趋势。
3. 提高数据分析效率大数据分析需要花费大量的时间、人力和物力，但是有了可视化技术的帮助，这一过程将变得更加高效。
通过数据可视化，数据分析人员可以更加快速地找到数据中的异常点、群组信息等，这些信息也可以在不断地探索和比对中找出更多的规律和特征。
二、可视化技术在各个领域的应用可视化在大数据分析中的应用已经广泛涉及到了许多不同的领域，包括但不限于：1. 金融领域在金融行业中，可视化技术可以帮助分析人员更好地评估不同资产之间的风险水平和收益率，从而制定出更加科学的投资策略。
2. 医疗领域医疗行业需要大量的数据支撑，例如患者的病历记录、药物使用记录、手术记录等。
基于大数据时代的数据可视化应用分析
基于大数据时代的数据可视化应用分析
摘要：如今随着数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大幅度降低了数据储存和处理的成本，我们即将步入一个大数据时代。
大数据时代的改革将海量数据处理变为可能，而且大幅降低了处理成本，促使越来越多跨专业学科的人才投入到大数据的开发应用中来。
如何才能让大型数据集变得简单和易于理解，可视化无疑是最有效的途径。
对大数据背景下的数据可视化应用展开研究，将有助于我们发展和创新数据可视化技术。
关键词：大数据；数据可视化；数据图表；信息设计
造就大数据时代的因素除了由于政府机构、媒体、企业等提供了更多的数据外，用户数据、社会化媒体平台上的UGC、移动终端的地理信息、物联网技术的发展等，也使信息的数量急剧增长。
大数据时代强调的是对大规模数据的综合处理能力，大数据带来了机遇与挑战，但是数据给人的直观感受却总是千差万别，我们需要采用一种特别的方式来展示数据，来解释、分析和应用它，并且达到有效传播的目的，这就是数据可视化技术。
1 数据可视化的概念与意义
数据可视化其定义可以被概括为：利用电脑图形理论和电脑图像处理手段，通过图表、地图、网页、视频以及任何种类的能够使数据内容更容易理解的图形表达方式来表达数据，使得通过数据表达的形式更容易被理解。
据研究表明，关于外在世界的信息80%以上是人类通过视觉通道获得的，所以对大量、复杂和多维的数据信息进行可视化呈现具有重要的意义。
如何去有效处理和分析这些包含大量信息的海量数据将是我们目前面临的巨大挑战，同时，这也是数据可视化技。
浅析大数据时代下数据可视化技术
摘要：大数据时代的到来不仅给人们带来无限的可能也带来巨大的挑战。
在当今大数据背景下，海量数据只有在被合理采集、解读与表达之后才能完美展现它们奥秘，而可视化则无疑是让数据变的亲切和便于理解。
所以，只有在理解了数据可视化的概念和技术之后，才能通过对其原理和方法进行研究和合理运用，获取数据背后隐含的价值。
关键词：大数据；数据可视化；可视化技术；应用大数据时代的来袭，使得各行各业发挥各自领域的专业优势，相互合作，将数据可视化推向了当代的热潮。
所以数据可视化顺应大数据时代的到来而兴起，从大数据中掌握相关的规律，从而掌握用户的购买能力、购买习惯等，然后进行相关营销策略的调整，由此可见数据的潜在价值是巨大的。
信息可视化工具可以帮助我们高效处理大量的数据，并以形象化的视图呈现在使用数据的人的面前。
一、数据及数据可视化的基本概念数据，英文名是 Data，是用来描述科学现象和客观世界的符号记录，是构成信息和知识的基本单元。
而大数据比较公认的概念是含有 4 个 V 的特点的数据 : 数据量大(Volume)，变化速度快 (Velocity )、数据类型多样化(Variety) 与价值密度低 (Value )。
从计算机技术的专业角度来说，大数据是结构复杂、数量庞大、类型众多的数据的集合，包括非结构化数据、半结构化数据和结构化数据。
在运用这些大数据之前我们需要对数据进行搜集、归类、分析甚至后期的信息重组，转化为我们能够一目了然的、可视化的线条变化趋势和图像，这样我们能够清晰的得出结论。
可视化 (Visualization) 技术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、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。
二、数据可视化技术分析数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。
数据可视化技术的发展和应用
数据可视化技术的发展和应用近年来，随着大数据时代的到来，数据可视化技术也逐渐成为了热门话题。
数据可视化技术是指通过图表、图形、地图等形式将数据转化为可视化的图像，使人们更直观地了解并分析数据。
随着科技的不断发展，数据可视化技术也在不断升级，其应用场景也越来越广泛。
一、数据可视化技术的发展历程早期数据可视化技术主要以图表、统计表格等方式来呈现数据，但这种方式对大量数据的处理相对繁琐，难以直观地展示数据间的关系。
直到计算机技术的发展，出现了Excel、SPSS等软件，更便捷地处理和展示数据。
但这些软件的表格和图表方式仍然局限于静态的数据展示，不够生动直观。
而随着Web2.0的兴起，HTML5、CSS3等新技术的应用，越来越多的交互可视化技术被开发。
可交互的数据可视化技术让用户可以灵活地探索和分析数据，如Google的Fusion Tables、Tableau等软件，使得数据分析工作变得更加高效。
二、数据可视化技术的应用领域1.商业分析商业领域是最早引入数据可视化技术的领域之一。
商业分析师可以利用数据可视化技术更好地理解市场趋势、竞争对手的情况、消费者喜好等信息，从而为企业的价格策略、营销策略等制定提供参考。
2.科研领域在互联网时代，科学家可以轻松地获取大量数据，但如何高效地分析和呈现这些数据成为了一个问题。
数据可视化技术为科学家提供了一个更好的方式来展示数据、发现异常数据，使得科学研究更加高效。
3.医疗领域数据可视化技术在医疗领域也有着广泛应用。
医护人员可以通过数据可视化技术更全面地分析患者数据，进而制定更合理的治疗方案。
4.政府机构政府机构是开发和使用数据可视化技术的重要用户之一，政府机构可以通过数据可视化技术更加高效地展示各类政策数据，更有效地为决策提供依据。
三、数据可视化技术的趋势1.移动化随着移动设备的流行，越来越多的数据可视化技术开始向移动平台发展。
相对于传统PC端，移动端数据可视化需要考虑更多的响应速度、内存、存储等问题。
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大数据时代下数据可视化应用
发表时间：2017-09-22T11:49:13.987Z 来源：《基层建设》2017年第15期作者：胡博
[导读] 大数据的处理能够将足够大的样本快速、科学的以图像、音频等形式展现在人们面前，使人们在多感官全面了解事物的同时，能够更好的分析事物的现状以及事物未来的发展形态，从而更好的支持事物全寿命过程的把握。
重庆汇锦电子工程有限公司重庆 400005
摘要：随着全球信息技术的发展，人们对生活中事物认知度要求也随着技术的发展而不断提高，而大数据分析处理的性能正好较好的满足了人们这一需求，大数据的处理能够将足够大的样本快速、科学的以图像、音频等形式展现在人们面前，使人们在多感官全面了解事物的同时，能够更好的分析事物的现状以及事物未来的发展形态，从而更好的支持事物全寿命过程的把握。
关键词：大数据时代；数据可视化；应用
引言
大数据时代背景下，数据收集的质量和数量，数据分析的速度和精度是保证整个产品在全寿命过程中质量的重要保障。
在实际生活中，人们对产品可视化的要求非常高，对直观感觉的依赖非常大，因此，质量较好、结果科学的数据可视化处理工作是未来产品研发和营销的趋势。
一、数据可视化的概念与意义
大数据时代背景下的数据可视化的一般定义可被概述为，充分利用计算机的能力，设计符合计算机性能和操作经济性的通用软件，采用计算机辅助设计的形式，配合一定的图像和音频，尽量直观的了解事物，利用多感官的体验对事物进行全面的认识的过程，在该过程中，大数据处理不但会帮助设计人员更好的展现设计理念，帮助人们更为现实的了解事物的实际形态，还可以以更好的图像和音频形态展现事物，同时还可以通过云计算等形式，较为快速的对事物进行更为全面立体的分析。
不仅在感官上给予人美好的感受，还给予人们以科学的数据，帮助人们更好的了解事物的原理、作用和使用过程中会发生的问题，不断优化事物全寿命过程的质量，在一定程度上使产业更加标准化，发展趋势更加清晰化，运行目的更加实用化，设计理念更加超前化。
二、大数据时代的机遇与挑战
大数据处理背景下的事物展现过程不但能够将事物较好的展现在人们眼前，还可以对用户的需求、用户对事物功能的偏好倾向、用户选择时的侧重点、产品继续改进的方面进行尽量多样本数据的收集，对分析结果的精确度起到积极的作用。
设计人员可以根据实际数据反映的情况，对产品意见和建议较多的方面进行设计和工艺上的改进，不断完善设计中人和物的协调功能。
在工艺方面，可以根据数据反应的情况更换更加符合客户需求的材料，并且在实际的工艺加工过程中能够进行有针对性的改进，保证物品的质量和触感能够更好的迎合受众需求。
使整个产品从研发到设计再到生产最后再到销售整个流程都能得到科学的指导，最大限度的满足市场需求，能够保证产品改进、生产和维护的科学性，对产品的性能能够进行较为精确的全寿命过程工作指导。
三、数据环境下的数据可视化技术发展趋势
1、即时的数据关联趋势可视化服务
数据可视化除单纯呈现数据状态之外，还有一个非常实用的功能，就是通过对若干存在关联性的可视化数据进行比较中，能够挖掘出数据之间的重要关联或者是呈现一个有理有据的数据发展趋势。
在大数据环境下，这种数据可视化服务已经能够轻松做到即时生成。
也就是说，数据采集完成后可以立刻生成可视化方案。
某电子钱包的一项电子对账单服务就是这样，通过用户使用该电子钱包交易所产生的数据信息，月末自动生成出一套属于用户个性化的数据图表，用户借由这组数据图可以轻松地分析出自身的消费状况，即时地做出调整与规划。
2、多维叠加式数据可视化应用
这类数据可视化应用常见为社交网络或者生活消费类应用与数字地图的叠加，这种叠加模式针对年轻化的人群很有吸引力，基于地理位置的网络数据信息分享传播具有某种互动娱乐性。
比如在微信这款应用中，用户可以依靠对方和自己的距离信息来筛选好友：在世纪佳缘网上，有一种地图搜索的模式，用户可以通过其他人所标注的地理信息来对一张交友地图进行搜索；在大众点评这款智能手机应用中，可以基于地理信息轻松找到附近的酒店、餐厅，用户可以在地图上对店铺进行留言评价，还可以在地图的对应位置留下图片供其他用户参考。
在此类数据可视化应用中，用户所获取的视觉信息不再是单一维度而是多维的。
四、大数据时代背景下的web数据可视化
1、基于web的数据可视化的参考模型
基于web的数据可视化主要有以下四种参考模型：
1.1在服务器端生成描述数据的图形，然后在客户端实现图形的显示，客户端用浏览器来显示；
1.2服务器端以HTMLFoms或JavaApplet方式提供可视化控制页面，浏览器客户下载控制页面，实现对可视化过程的控制；
1.3服务器端经过可视化映射后，输出ⅥlML成Java3D格式的3D模型，返回给客户，客户端利用支持VRML或Java3D的浏览器来绘制和操纵3D模型，这种方式的交互局限于绘制阶段；
1.4客户下载数据，在客户端执行可视化流水线，利用JavaApplet实现可视化计算，客户还可以下载可视化软件。
虽然客户端可以完全控制可视化过程，但对客户端的硬件、软件资源要求高，并且对大规模过程的控制；模型1使用Tee ChanPro Aetivex控件，可以直接安装在服务器端，在服务器端动态生成图形文件(JPEG格式)，然后将图形传回客户端，在浏览器中显示出来，方法可以适用于任何流行的客户端浏览器；模型2和模型3需要针对具体的应用编制Java绘图程序，模型4采用了复杂的可视化计算在服务器端处理，避免了客户端较高的资源要求，同时客户端又能完成可视化结果的交互绘制，具有较好的交互性以及计算负荷分摊的优点，但同样编制程序复杂。
2、大数据的web数据可视化方法流程
2.1发现问题
数据可视化都是为了解决某个问题的。
所以，面对海量的数据，首先要思考如何针对领域问题合理抽取对应的数据。
为创建信息可视化而提出问题时，我们应该尽可能地关注以数据为中心的问题。
而对于以“为什么”开头的问题则要格外小心，它意味着你对数据的较为正式
的描述开始转入改写数据分析。
2.2收集数据
数据的收集和整理则是数据可视化的重中之重。
然而准确地找到所需要的数据是一个非常困难的任务。
通常，最好从已经可用的数据着手并尽量找到一种方式来描绘它，而不是尝试自己去收集数据。
得到原始数据之后_贝0要着手于数据的解析、组织、分组或者修改，对数据进行再加工。
3、大数据的web数据可视化展现方式
3.1色彩
色彩是展现大数据集的一种优秀方式，我们可以通过色彩识别出很多层次和色调。
这一点使得色彩成为展现宏观趋势的必然选择。
运用色彩进行可视化创作时要特别注意的是要确保读者能够区分出在45％和55％的数据点。
3.2时间
随时间变化的数据通常是根据时间轴进行描绘。
众多的表现形式需要通过各种各样的手段来呈现，在计算机上主要通过程序算法来实现。
设计师在选择表现形式的同时一定要考虑到受众是否能够很好的去接受和吸收信息，设计师需要了解视觉心理对用户浏览时的影响。
随着互联网的发展，今后数据可视化还会发展出许多新的形式和特点来帮助人们理解数据、驾驭数据。
3.3尺寸
这是最常用的可视化展现方式。
当辨别两个对象时，我们可以通过尺寸对比快速地区分它们。
此外，使用尺寸可以加快理解两组不熟悉的数字之间的区别。
如百度统计，这个应用指在通过对网站流量的专业分析，帮助用户不断从网站流量数据中挖掘有价值的信息，指导网站运营。
如这个网页目录的访客数统计图，采用了气泡面积的可视化展现方式，通过气泡尺寸面积对比，直观的展现出各网页目录的访客数多少。
3.4网络
网络展现方式显示了数据点之间的二元连接，在查看这些数据点之间的关系时很有帮助，在线网络可视化在视交网站中已十分广泛的应用了，如QQ上有个应用，你可以通过人脉关系图查看自己的人际网络。
参考文献
[1]涂聪.大数据时代背景下的数据可视化应用研究[J].数字产业.2013(5).
[2]周嫣然.基于大数据时代的数据可视化应用分析[J].技术应用.2014(11).。