大数据可视化基础
20数据可视化基础 (10)
时间数据可视化
课前回顾
大数据存 储与管理
01
OPTION
时间概念
02
OPTION
03
OPTION
时间数据的概念
时间数据的广泛应用。
02
连续型数据处理
01
03
CONTENT
02
04
1.连续型数据概念
定义：
连续型数据就是指任意两个数据点之间可以细分出无限多个数值，它表现的是不断变化 的现象。
的数值标
出图表的
刻度
3
2
1
0
拟合线 在众多数据中估算出 一条趋势线
1月 2月 3月 4月 5月
6月
时间轴 根据月份显示数据，先后顺序排列
图 拟合曲线的基本框架
4.拟合曲线
Python实例： 在这里我们使用了多项式拟合的方法来拟合一条曲线。我们从网站
(/ unemployment-rate-1948-2010.csv)下载了 一个美国过去几十年的失业率的数据统计。代码如下页：
2
节点 对应的横轴和纵轴的 坐标
边线 表示链接各节点的线 条，有助于显示趋势
1
0
1月
2月
3月 4月 5月
时间轴 根据月份显示数据，先后顺序排列
图 折线图的基本框架
3.折线图
Python实例： 在阶梯图代码的基础上进行改进， 代码如下：
1. from pyecharts import Line 2. line = Line("美国邮票折线图") 3. datax = [1995,1996,1997,1998,1999,2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009] 4. datay = [0.32,0.32,0.32,0.32,0.33,0.33,0.34,0.37,0.37,0.37,0.37,0.39,0.41,0.42,0.44] 5. line.add("Price",datax, datay, is_step = False,is_label_show = True,yaxis_min = 0.3,yaxis_max = 0.45) 6. line.render()
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。
大数据基础-数据可视化技术
大数据基础-数据可视化技术大数据基础数据可视化技术在当今数字化的时代，数据如同海洋般浩瀚无垠，而如何从这海量的数据中快速有效地获取有价值的信息，成为了摆在人们面前的一道难题。
数据可视化技术应运而生，它就像是一把神奇的钥匙，能够打开数据宝库的大门，让隐藏在其中的秘密清晰地呈现在我们眼前。
数据可视化技术，简单来说，就是将复杂的数据以直观、易懂的图形、图表等形式展现出来的手段。
它并不是简单地将数据变成图形，而是通过精心的设计和选择，以最恰当的方式呈现数据的特征、关系和趋势，帮助我们更好地理解和分析数据。
想象一下，如果一家公司的销售数据只是一堆密密麻麻的数字表格，要从中找出销售的高峰和低谷、不同产品的销售对比以及销售的季节性变化等信息，那将是多么困难和耗时的事情。
但如果将这些数据转化为清晰的柱状图、折线图或者饼图，一切就会变得一目了然。
我们可以迅速地看出哪些产品卖得好，哪个时间段销售业绩最佳，从而为决策提供有力的支持。
数据可视化技术的应用场景极为广泛。
在商业领域，它可以帮助企业进行市场分析、销售预测、客户关系管理等。
例如，通过可视化客户的购买行为数据，企业能够精准地了解客户的需求和偏好，从而优化产品设计和营销策略。
在金融领域，可视化技术能够展示股票价格的走势、风险评估的结果等，辅助投资者做出更明智的决策。
在医疗领域，它可以呈现患者的病历数据、疾病的传播趋势等，有助于医疗工作者提高诊断效率和制定更有效的治疗方案。
数据可视化的类型多种多样，每种都有其独特的用途和优势。
柱状图是一种常见的可视化形式，它特别适合用于比较不同类别之间的数据。
比如，展示不同地区的销售额、不同产品的产量等。
柱子的高度直观地反映了数据的大小，让人一眼就能看出差异。
折线图则擅长展示数据随时间的变化趋势。
无论是股票价格的波动、气温的变化还是网站流量的增减，折线图都能清晰地呈现出其动态发展过程。
饼图主要用于展示数据的占比关系。
比如，在市场份额的分析中，通过饼图可以清楚地看到各个竞争对手所占的比例。
19_大数据可视化介绍课件
大数据可视化介绍课件演讲人目录01.大数据可视化的概念02.大数据可视化的工具和技术03.大数据可视化的设计原则04.大数据可视化的应用前景大数据可视化的概念1数据可视化的定义数据可视化是将数据转化为图表、图形等形式，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化可以帮助人们更好地理解数据的分布、关系和趋势。
数据可视化可以提高数据分析的效率和准确性。
数据可视化可以更好地传达数据和信息，提高沟通效果。
数据可视化的作用01帮助人们更好地理解数据02提高数据分析的效率03促进数据驱动的决策04增强数据的传播力和影响力数据可视化的应用领域商业领域：帮助企业分析市场趋势，制定营销策略01教育领域：帮助教师和学生更好地理解和分析数据，提高教学效果02科研领域：帮助研究人员更好地分析和展示研究成果，提高科研效率03政府领域：帮助政府更好地分析和展示政策效果，提高政策制定和实施的准确性和有效性04大数据可视化的工具和技术2数据可视化工具●Tableau：商业智能和数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型●Power BI：微软开发的数据可视化和业务智能工具，支持多种数据源和图表类型●D3●Plotly：Python库，用于创建交互式数据可视化●Google Data Studio：谷歌开发的数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型●***gram：在线数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型●Canva：在线设计工具，支持创建数据可视化图表●ECharts：百度开发的数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型●Apache ECharts：Apache基金会开发的数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型●SAS Visual Analytics：SAS公司开发的数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型数据可视化技术01数据可视化工具：如Tableau、Power BI等02数据可视化技术：如数据可视化图表、数据可视化地图、数据可视化动画等03数据可视化设计原则：如清晰、简洁、易于理解等04数据可视化应用领域：如商业智能、数据分析、数据新闻等数据可视化案例分析01案例一：Google Flu Trends02案例二：FacebookSocial Graph03案例三：Amazon SalesDashboard04案例四：NewYork TimesElection Map大数据可视化的设计原则3数据来源：确保数据来源可靠，真实反映实际情况数据处理：对数据进行清洗、整理和转换，保证数据质量数据展示：选择合适的图表类型，准确反映数据关系和趋势数据解读：对数据进行正确解读，避免误导和误解数据更新：定期更新数据，保持数据可视化的时效性数据安全：确保数据安全和隐私保护，防止数据泄露和滥用交互式设计：提供交互式功能，让用户能够更深入地了解数据布局设计：合理布局，避免元素过于拥挤或分散标签设计：使用简洁明了的标签，避免使用过于复杂的术语颜色选择：使用对比度高的颜色，提高数据之间的区分度数据可视化的视觉效果01清晰明了：数据可视化应使数据易于理解，避免过于复杂或模糊的视觉效果。
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。
2018-7-23
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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！
2018-7-23
24
• 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。
大数据可视化基本原理2018及以后的中文参考文献
一、概述大数据可视化是指通过图表、地图、仪表盘等方式将大规模数据以直观、易懂的形式呈现出来。
随着大数据时代的到来，大数据可视化成为数据分析和决策支持的重要工具。
本文将介绍大数据可视化的基本原理，并列举2018年以后的中文参考文献，帮助读者深入了解这一领域的最新研究进展。
二、大数据可视化的基本原理1.数据采集与清洗：大数据可视化的第一步是收集大规模的数据，并对数据进行清洗和预处理。
只有充分清洗的数据才能准确地用于可视化分析。
2.数据分析与挖掘：在数据清洗的基础上，需要对数据进行分析和挖掘，发现数据背后的规律和趋势。
这些分析结果将成为可视化的基础。
3.可视化设计与呈现：在数据分析的基础上，需要设计合适的可视化图表和工具来呈现数据分析的结果。
这些可视化手段包括折线图、饼状图、柱状图、地图、仪表盘等。
4.交互式可视化：随着科技的发展，交互式可视化成为大数据可视化的新趋势。
用户可以通过交互式界面对数据进行操作和探索，获得更深入的洞察和理解。
5.可视化结果解读与应用：最后一步是对可视化结果进行解读和应用。
有效的大数据可视化结果可以帮助决策者迅速理解数据，做出正确的决策。
三、2018年以后的中文参考文献1.李明等人在2018年发表的《大数据可视化关键技术研究与应用》一文中，阐述了大数据可视化的关键技术和应用案例，为大数据可视化研究提供了新的思路和方法。
2.张红等人在2019年的《基于大数据可视化的航空客流分析与预测》中提出了一种基于大数据可视化的航空客流分析与预测方法，为航空运营提供了新的决策支持。
3.王阳等人在2020年的《大数据可视化在金融风控中的应用研究》中研究了大数据可视化在金融风控中的应用，为金融行业提供了新的数据分析和风险管理方法。
四、结语大数据可视化作为大数据时代的重要工具，正在发挥越来越重要的作用。
通过本文的介绍和列举的中文参考文献，相信读者已经对大数据可视化有了更深入的了解，并可以继续深入研究这一领域的最新进展。
第6章大数据可视化
在展现数据的时候，有时我们只需要突出一个最重要的数据。 我们需要直接将这个数据放大或通过简单的颜色对比反映数据。。
单一数据展示
6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢对比型数据的展示
在对比型数据表示过程中，一般通用的图表就是条形图或 柱形图，长长短短一目了然。
对比型数据展示
6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢ 6.3 大数据可视化实验分析
6.1 大数据可视化分类
➢ 数据可视化是关于图形或图形格式的数据展示，它 能够帮助人们快速地理解数据。
➢ 其目的是利用计算机自动分析能力，挖掘人对可视 化信息的认知能力优势，洞悉套数背后的信息、知 识与智慧。
一幅图画最伟大的价值莫过于它能够使我们实 际看到的比我们期望看到的内容丰富得多！
第6章 大数据可视化
本章内容
➢ 6.1 数据可视化分类
➢ 6.1.1 结构可视化 ➢ 6.1.2 功能可视化 ➢ 6.1.3 关联关系可视化 ➢ 6.1.4 趋势可视化
➢ 6.2 可视化表现形式
➢ 6.2.1 二维可视化形式 ➢ 6.2.2 三维可视化形式 ➢ 6.2.3 仪表盘 ➢ 6.2.4 定制可视化形式 ➢ 6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢ 6.2.1 二维可视化形式 ➢ 6.2.2 三维可视化形式 ➢ 6.2.3 仪表盘 ➢ 6.2.4 定制可视化形式 ➢ 6.2.5 大数据可视化方式的选择
6.2.1二维可视化形式
二维可视化的表现形式以平面的形式表达数据之间的 关联。主要包括2D区域图、时间序列图、网络图等。
二维可视化－2D区域图
生物蛋白质结构图 iPhone信息图
6.1.3 关联关系可视化
关联关系可视化在很大程度上都是反映数据之间的关 联关系，比如层级关系、对比关系之类的社交图谱。
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3.1 光与视觉特性
3.1.3 黑白视觉特性
第三章 数据可视化基础
●视敏特性：指人眼对不同波长和光具有不同灵敏度的特性，即对于辐射
功率相同的各色光具有不同的亮度感觉。在相同的辐射功率条件下，人眼 感到最亮的光是黄绿光，而感觉最暗的光是红光和紫光。视敏特性可用视 敏函数和相对视敏函数来描述。
亮度、色调和饱和度称为彩色的三要素。人眼对不同波长的谱色光有不同的色调感觉。人眼的彩色视 觉的辨色能力总共有3000～4000种。人眼对彩色感觉具有非单一性。颜色感觉相同，光谱组成可以 不同。
彩色细节分辨力
画面最大亮度与最小亮度之间可分辨的亮度级差数称为亮度层次或灰度层次。人眼对彩色细节的分辨 力比对黑白细节的分辨力要低，只有对黑白细节分辨力的1/3～1/5。
专业性
数据可视化与领域专业知识紧密相关，其形式需求多种多样并随行业、用户和环境等条件而动态变化。 专业化特征是人们从可视化模型中提取专业知识的必要环节，是数据可视化应用的最后流程。
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第三章 数据可视化基础
3.1 3.2 3.3 3.4 光与视觉特性 可视化的基本特征 可视化流程 可视化设计组件
3.5 素 3.6
习题
可视化中的美学因
可视化框架设计整体思路
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3.3 可视化流程
3.3.1 数据可视化的基本步骤
第三章 数据可视化基础
1
明确问题
开始创建一个可视化项目时，第一步是要明确可视化项目要解决的问题
混色特性
混色特性包括时间混色、空间混色和双眼混色等。
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第三章 数据可视化基础
3.1 3.2 3.3 3.4 光与视觉特性 可视化的基本特征 可视化流程 可视化设计组件
3.5 素 3.6
习题
可视化中的美学因
可视化框架设计整体思路
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3.2 数据可视化的基本特征
易懂性
第三章 数据可视化基础
可视化使人们更加容易地理解数据和使用数据，进而便于人们将数据与他们的经验知识相关联。可视
化使得原本碎片化的数据转换为具有特定结构的知识，从而为科学决策支持提供强有力的支持。
必然性
数据量已远远超出了人们直接读取、浏览和操作数据的能力，必然要求人们对数据进行形象化的归纳 和总结，对数据的结构和表现形式进行有效的转换处理。
它把彩色电视系统需要传送成千上万种颜色的任务简化成只需传送3种基 本颜色，包含以下规则：
人的视觉只能分辨颜色的3种变化，即亮度、色调和色饱和度。 任何彩色均可以由3种线性无关的彩色混合得到时，称这3种彩色为三基色。 合成彩色光的亮度等于三基色分量亮度之和，即符合亮度相加定律。
光谱组成成分不同的光在视觉上可能具有相同的颜色外貌，及相同的彩色感觉。 在由两个成分组成的混合色中，如果一个成分连续变化，混合色也连续变化。
对比度
把景物或重现图像最大亮度Lmax和最小亮度Lmin的比值称为对比度。
第三章 数据可视化基础
亮度层次
画面最大亮度与最小亮度之间可分辨的亮度级差数称为亮度层次或灰度层次。
视觉惰性
人眼的视觉有惰性，这种惰性现象也称为视觉的暂留。
闪烁
观察者观察按时间重复的亮度脉冲，当脉冲重复频率不够高时，人眼就睛形成的张角叫做视角。
分辨力
当与人眼相隔一定距离的两个黑点靠近到一定程度时，人眼就分辨不出有两个黑点存在，而只感觉到 是连在一起的一个点。这种现象表明人眼分辨景物细节的能力是有一定极限的。
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3.1 光与视觉特性
3.1.4 彩色视觉特性
辨色能力
第三章 数据可视化基础
1）补色律：每种颜色都有一个相应的补色。
2）中间色律：任何两个非补色的色光相混合，可产生出它们两个色调之间的新 的中间色调。
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3.1 光与视觉特性
3.1.2 三基色原理
第三章 数据可视化基础
●三基色原理：自然界中几乎所有的彩色都能由3种线性无关的色光按一定
比例混配得到，合成彩色的亮度由3种色光的亮度之和决定，色度由3种色 光所占比例决定。 ●线性无关是指3种色光必须相互独立，其中任何一种色光都不能由其他 两种色光混配得到。
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
第三章 数据可视化基础
3.1 3.2 3.3 3.4 光与视觉特性 可视化的基本特征 可视化流程 可视化设计组件
3.5
3.6 习题
可视化中的美学因素
可视化框架设计整体思路
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3.1 光与视觉特性
3.1.1 光的特性
亮度可见度阈值
人眼对亮度变化的分辨能力是有限的，人眼无法区分非常微弱的亮度变化。通常用亮度级差来表示人 眼刚刚能感觉到的两者的差异。
人眼视觉的掩盖效应
如果是在空间和时间上不均匀的背景中，测量可见度阈值，可见度阈值就会增大，即人眼会丧失分辨 一些亮度的能力
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3.1 光与视觉特性
3.1.3 黑白视觉特性
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3.1 光与视觉特性
3.1.3 黑白视觉特性
亮度感觉
第三章 数据可视化基础
亮度感觉不仅仅取决于景物给出的亮度值，而且还与周围环境的平均亮度有关，是一个主观量。
人眼感光适应性
适应性是指随着外界光的强弱变化，人眼能自动调节感光灵敏度的特性。
亮度视觉范围
人眼的亮度感觉不仅仅取决于景物本身的亮度值,而且还与环境亮度有关。
多维性
通过数据可视化的多维呈现，能够清楚地对数据相关的多个变量或者多个属性进行标识，并且所处理 的数据可以根据每一维的量值来进行显示、组合、排序与分类。 片面性
数据可视化往往只是从特定的视角或需求来认识数据，并得到符合特定目的的可视化模式。数据可视
化的片面性特征意味着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。
第三章 数据可视化基础
●可见光谱的波长由780 nm向380 nm变化时，人眼产生的颜色感觉依次
是红、橙、黄、绿、青、蓝、紫7色。 ●一定波长的光谱呈现的颜色称为光谱色。太阳光包含全部可见光谱，给 人以白色感觉。
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3.1 光与视觉特性
3.1.2 三基色原理
第三章 数据可视化基础
●三基色原理是根据色度学中著名的格拉兹曼法则和配色实验总结出来的，