第1章 大数据可视化概述
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
大数据可视化一、引言大数据可视化是指通过图表、图形、地图等可视化方式将大量的数据呈现出来，使得数据更加直观、易于理解和分析。
随着大数据时代的到来，大数据可视化成为了重要的工具和技术，匡助人们更好地利用和应用大数据。
本文将介绍大数据可视化的定义、优势、应用场景以及常用的工具和技术。
二、定义大数据可视化是一种将大数据呈现为可视化形式的技术和方法。
通过将大数据转化为图表、图形、地图等可视化元素，使得数据更加直观、易于理解和分析。
大数据可视化能够匡助人们发现数据中的模式、趋势和关联性，从而支持决策和判断。
三、优势1. 提供直观的数据呈现：大数据可视化通过图表、图形等形式将数据直观地展示出来，使得人们能够一目了然地看到数据的特征和规律。
2. 促进数据分析和决策：通过大数据可视化，人们可以更加深入地分析数据，发现隐藏在数据暗地里的模式和趋势，从而做出更加准确和明智的决策。
3. 提高信息传递效率：大数据可视化能够将复杂的数据变得简单易懂，使得信息传递更加高效和清晰，减少沟通和理解的障碍。
四、应用场景1. 商业智能分析：大数据可视化在商业智能分析中起到了重要的作用。
通过将销售数据、市场数据等可视化展示，匡助企业了解市场趋势、产品销售情况等，从而做出相应的调整和决策。
2. 金融风控：大数据可视化在金融风控中也有广泛的应用。
通过将大量的金融数据可视化展示，匡助金融机构发现潜在的风险和异常情况，及时采取相应的措施。
3. 医疗健康：大数据可视化在医疗健康领域也有着重要的应用。
通过将患者的病历数据、医疗数据等可视化展示，匡助医生更好地了解患者的病情和治疗效果，提供个性化的医疗服务。
五、常用工具和技术1. Tableau：Tableau是一种常用的大数据可视化工具，提供了丰富的图表和图形展示方式，支持多种数据源的连接和分析。
2. Power BI：Power BI是微软推出的一款大数据可视化工具，与其他微软产品无缝集成，提供了强大的数据分析和可视化功能。
《大数据导论》复习资料
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：3.7附1.1.1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。
大数据可视化
大数据可视化一、概述大数据可视化是指通过图表、图形、地图等可视化方式将大数据进行展示和分析，以便更直观地理解和发现数据中的模式、趋势和关联性。
本文将详细介绍大数据可视化的定义、目的、常用的可视化工具和技术，以及实际应用案例。
二、定义大数据可视化是将大规模、高维度的数据通过可视化方式呈现出来，以便用户能够更容易地理解和分析数据。
它可以帮助用户从数据中发现隐藏的模式、趋势和关联性，从而做出更明智的决策。
三、目的1. 提供直观的数据展示：通过可视化方式呈现数据，使复杂的数据变得易于理解和解释。
2. 发现数据中的模式和趋势：通过可视化工具和技术，帮助用户从大数据中发现隐藏的模式和趋势。
3. 支持决策制定：通过可视化方式呈现数据，帮助决策者更好地理解数据，从而做出更明智的决策。
四、常用的可视化工具和技术1. 数据可视化工具：常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、QlikView 等。
这些工具提供了丰富的图表和图形选项，用户可以根据自己的需求选择最合适的可视化方式。
2. 可视化编程语言：常用的可视化编程语言包括Python的Matplotlib、R语言的ggplot2等。
这些语言提供了强大的可视化功能，用户可以自由定制和控制可视化效果。
3. 可视化技术：常用的可视化技术包括柱状图、折线图、散点图、热力图、地图等。
不同的可视化技术适用于不同类型的数据和分析目的。
五、实际应用案例1. 电商数据分析：某电商平台通过大数据可视化工具对销售数据进行分析，发现了不同地区的销售热点和产品偏好，从而优化了物流和库存管理，提高了销售效率和利润。
2. 健康数据监测：某医疗机构使用大数据可视化技术对患者的健康数据进行监测和分析，发现了患者的健康趋势和异常情况，及时采取相应的治疗措施，提高了患者的生活质量和治疗效果。
3. 交通流量预测：某城市交通管理部门利用大数据可视化工具对交通流量数据进行分析和预测，帮助决策者制定更合理的交通规划和路线优化方案，提高了交通运输效率和道路安全性。
大数据可视化技术数据可视化概述
发展历程与趋势
发展历程
大数据可视化技术的发展经历了从简单图表到复杂交互式图表的演变，随着技术的不断进步，可视化呈现的效果 和交互性越来越丰富。
趋势
未来大数据可视化技术将朝着更加智能化、交互化、动态化、可视化的方向发展，同时结合人工智能等技术，实 现更加精准和高效的数据分析和决策支持。
02
数据可视化基本原理
访问控制
设置严格的访问控制策略 ，限制对数据的访问权限 ，防止未授权的访问和泄 露。
匿名化处理
对数据进行匿名化处理， 隐藏敏感信息，保护用户 隐私。
数据质量与清洗
数据预处理
对原始数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处 理、格式转换等，以提高数据质量。
数据验证
对数据进行校验和验证，确保数据的准确性和完整性 。
01
可读性
确保图形清晰易懂，避免信息过载 和误导。
交互性
提供交互功能，使用户能够探索和 操作数据可视化。
03
02
直观性
使用直观的图形元素和颜色，便于 用户快速理解数据。
美学性
注重视觉美感，提高用户对数据的 兴趣和理解。
04
可视化工具与技术
可视化软件
01
如Tableau、Power BI、D3.js等，提供丰富的可视化组件和工
01
制定标准
制定统一的可视化技术标准和规 范，确保不同工具和平台之间的 兼容性和互操作性。
02
03
培训和教育
社区交流
提供培训和教育资源，提高用户 对可视化技术的理解和应用能力 。
建立社区交流平台，促进用户之 间的交流和分享，推动可视化技 术的发展和应用。
THANKS
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大数据技术应用基础作业指导书
大数据技术应用基础作业指导书第1章大数据概述 (4)1.1 大数据定义与特征 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 特征 (4)1.2 大数据应用领域与发展趋势 (4)1.2.1 应用领域 (4)1.2.2 发展趋势 (5)第2章数据采集与存储 (5)2.1 数据来源与采集技术 (5)2.1.1 网络数据采集 (5)2.1.2 传感器数据采集 (5)2.1.3 公共数据资源采集 (5)2.1.4 企业内部数据采集 (5)2.2 数据存储技术 (6)2.2.1 关系型数据库 (6)2.2.2 非关系型数据库 (6)2.2.3 分布式文件存储系统 (6)2.3 数据仓库与数据湖 (6)2.3.1 数据仓库 (6)2.3.2 数据湖 (6)第3章数据预处理 (6)3.1 数据清洗 (6)3.1.1 数据缺失处理 (7)3.1.2 异常值处理 (7)3.1.3 重复数据处理 (7)3.2 数据集成 (7)3.2.1 数据集成策略 (7)3.2.2 数据集成方法 (7)3.3 数据转换与归一化 (7)3.3.1 数据转换 (8)3.3.2 数据归一化 (8)第4章数据分析算法 (8)4.1 描述性统计分析 (8)4.1.1 集中趋势分析 (8)4.1.2 离散程度分析 (8)4.1.3 分布形态分析 (8)4.2 摸索性数据分析 (9)4.2.1 数据可视化 (9)4.2.2 数据挖掘方法 (9)4.2.3 异常值分析 (9)4.3 假设检验与预测分析 (9)4.3.1 假设检验 (9)4.3.2 预测分析 (10)4.3.3 模型评估与优化 (10)第5章数据挖掘技术 (10)5.1 关联规则挖掘 (10)5.1.1 概述 (10)5.1.2 关联规则挖掘算法 (10)5.1.3 应用实例 (10)5.2 聚类分析 (10)5.2.1 概述 (10)5.2.2 聚类算法 (11)5.2.3 应用实例 (11)5.3 分类与预测 (11)5.3.1 概述 (11)5.3.2 分类与预测算法 (11)5.3.3 应用实例 (11)第6章机器学习与深度学习 (11)6.1 机器学习基础 (11)6.1.1 机器学习概述 (11)6.1.2 机器学习算法 (12)6.1.3 模型评估与优化 (12)6.2 线性回归与逻辑回归 (12)6.2.1 线性回归 (12)6.2.2 逻辑回归 (12)6.2.3 回归模型评估 (12)6.3 神经网络与深度学习 (12)6.3.1 神经网络基础 (12)6.3.2 深度学习框架 (12)6.3.3 卷积神经网络（CNN） (12)6.3.4 循环神经网络（RNN） (12)6.3.5 对抗网络（GAN） (12)6.3.6 深度学习模型评估与优化 (13)第7章大数据可视化 (13)7.1 数据可视化基本概念 (13)7.1.1 可视化的目的 (13)7.1.2 可视化类型 (13)7.1.3 可视化流程 (13)7.2 常用可视化工具与技术 (13)7.2.1 常用可视化工具 (14)7.2.2 常用可视化技术 (14)7.3 可视化设计原则与案例 (14)7.3.1 可视化设计原则 (14)7.3.2 可视化案例 (14)第8章大数据应用实践 (15)8.1 大数据技术在金融领域的应用 (15)8.1.1 客户画像与精准营销 (15)8.1.2 信贷风险评估 (15)8.1.3 智能投顾 (15)8.1.4 交易欺诈检测 (15)8.2 大数据技术在医疗领域的应用 (15)8.2.1 疾病预测与预防 (15)8.2.2 临床决策支持 (16)8.2.3 药物研发 (16)8.2.4 健康管理 (16)8.3 大数据技术在智慧城市中的应用 (16)8.3.1 智能交通 (16)8.3.2 环境监测 (16)8.3.3 公共安全 (16)8.3.4 城市规划 (16)8.3.5 智能家居 (16)第9章大数据安全与隐私保护 (16)9.1 数据安全概述 (16)9.1.1 大数据安全背景 (17)9.1.2 安全威胁 (17)9.1.3 安全策略 (17)9.2 数据加密与安全存储 (17)9.2.1 数据加密算法 (17)9.2.2 加密技术在存储设备中的应用 (17)9.2.3 安全存储方案 (17)9.3 隐私保护技术 (17)9.3.1 隐私保护技术 (17)9.3.2 隐私泄露途径 (18)9.3.3 隐私保护策略 (18)第10章大数据未来发展趋势与挑战 (18)10.1 新一代大数据技术 (18)10.1.1 概述 (18)10.1.2 新技术发展趋势 (18)10.2 大数据与云计算、物联网的融合 (18)10.2.1 概述 (18)10.2.2 云计算与大数据 (18)10.2.3 物联网与大数据 (18)10.3 大数据面临的挑战与解决方案 (19)10.3.1 数据安全与隐私保护 (19)10.3.2 数据质量与数据治理 (19)10.3.3 数据存储与管理 (19)10.3.4 数据分析与挖掘算法 (19)10.3.5 人才培养与知识普及 (19)第1章大数据概述1.1 大数据定义与特征1.1.1 定义大数据（Big Data）指的是传统数据处理应用软件难以捕捉、管理和处理的在一定时间范围内迅速增长的、复杂的数据集合。
什么是大数据可视化
什么是大数据可视化数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。
其主要目的是借助图形手段，清晰、有效地进行传达与沟通信息，其中，数据的可视化表示被定义为一种以某种形式提取的信息，包括相应信息单元的各种属性和变量。
数据可视化技术包含以下几个基本概念：1.数据空间数据空间是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间。
2.数据开发数据开发是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算。
3.数据分析数据分析指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据。
4.数据可视化数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
数据可视化优点1.接受更快人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。
使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。
节省接受时间。
2.增强互动数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。
与静态图表不同，可视化的应用可以是流动性的操作，更有力的了解数据信息。
3.强化关联数据可视化的应用可以使数据之间的各种联系方式紧密关联。
以数据图表的形式描绘各组数据之间的联系。
4.美化数据可视化从视觉的角度来描绘数据，可根据技术工具对数据的表现形式进行美化，以达到观看数据的同时对于视觉也是一种享受的效果。
数据可视化是大数据发展的产物，它增强了普通用户对大数据的理解。
目前，可视化技术的应用领域主要集中在BI和报表行业。
复杂的数据需要借助有效的工具实现数据可视化，易于理解。
大数据可视化技术 第1章 数据可视化概述
数据可视化的发展历史
著到名19的世可纪视下化半专叶家，、系作统家构和建评可论视家化爱方德法华的・条 塔件夫日特渐（成熟Ed，wa人rd类Tu社ft会e）进评入论了该统图计说图：形“学这的是黄迄 今金为时止期最。好其的中统，计法图国。人”查在尔这斯张・图约中瑟，夫密·纳密德纳 用德一(C种ha艺rl术es的J方os式ep，h 详M尽in地ar表d)达是了将多可个视数化据应的用 维于度工（程军和队统的计规的模先、驱行。军他方用向图、形军描队绘汇了聚18、12分年 散拿和破重仑聚的的军时队间在与俄地国点战、役军中队遭减受员的过损程失、，地如理右 位图置所和示温。度开等始）在。波1兰9世与纪俄出国现，了粗许带多状伟图大形的代可表 视了化每作个品地，点其上中军许队多的都规记模载。在拿塔破夫仑特军的队网在站苦和寒 可的视冬化天书从籍莫中斯。科撤退的路径则用下方较暗的带 状图形表示，图中标注了对应的温度和时间。
信息可视化
与科学可视化相比，信息可视 化的数据更贴近我们的生活与工 作，包括地理信息可视化、时变 数据可视化、层次数据可视化、 网络数据可视化、非结构化数据 可视化等我们常见的地图是地理 信息数据，属于信息可视化的范 畴。现在很多地图不仅仅有地理 信息，还有很多其他信息，如交 通流量数据等。
信息可视化
数据可视化的发展历史
随着工艺技术的完善，到19世纪上半叶， 人们已经掌握了整套统计数据可视化工具（包 括柱状图、饼图、直方图、折线图、时间线、 轮廓线等），关于社会、地理、医学和基金的 统计数据越来越多。将国家的统计数据与其可 视表达放在地图上，从而产生了概念制图的方 式。这种方式开始体现在政府规划和运营中。 人们在采用统计图表来辅助思考的同时衍生了 可视化思考的新方式：图表用于表达数据证明 和函数，列线图用于辅助计算，各类可视化显 示用于表达数据的趋势和分布。这些方式便于 人们进行交流、数据获取和可视化观察。
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平均值 (Means): X =9 Y = 7.5 方差（Variance）: X =11 Y =4.112 相关度 (Correlation):X-Y:0.816 线性回归（Linear regression）:Y=3.0+0.5X
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1.2.2数据可视化的意义
第1章 大数据可视化概述
7.0
7.26
7.0
6.42
8.0
5.68
5.0
4.74
5.0
5.73
8.0
Ⅳ y
6.58 5.76 7.71 8.84 8.47 7.04 5.25 12.50 5.56 7.91 6.89
7 of 25
1.2.2数据可视化的意义
第1章 大数据可视化概述
图 1-3 Anscombe's quartet的可视化显示
12.74
8.0
8.81
9.0
8.77
9.0
7.11
8.0
8.33
11.0 9.26 11.0
7.81
8.0
9.96
14.0 8.10 14.0
8.84
8.0
7.24
6.0
6.13
6.0
6.08
8.0
4.26
4.0
3.10
4.0
5.39
19.0
10.84
12.0 9.13 12.0
8.15
8.0
4.82
数据可视化
第1章 大数据可视化概述
数据可视化指的是技 术上较为高级的技术 方法，而这些技术方 法允许利用图形、图 像处理、计算机视觉 以及用户界面，通过 表达、建模以及对立 体、表面、属性以及 动画的显示，对数据 加以可视化解释
异质性数据集的分 析工作提供支持
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高级大数据技术系列
第1章 大数据可视化概述
①数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间；
②数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算；
③数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观 察数据；
④数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发 工具发现其中未知信息的处理过程。
1. 与计算机图形学的关系 2. 与计算机视觉的关系 3. 与计算仿真的关系 4. 与人机交互的关系 5. 与数据库的关系 6. 与数据分析和数据挖掘的关系
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习题：
1．大数据可视化内涵是什么？ 2．简述数据可视化的起源。 3．总结数据可视化的意义。 4．简述大数据可视化在工业4.0 中的应用。 5．简述城市计算的概念，如何理解城市计算的框架？ 6．城市计算可解决大城市哪些典型问题？ 7．如何理解可视化在大数据技术中的地位？ 8．简述大数据可视化与其他学科的关系。 9．解决高维数据可视化的思路是什么？
斯诺的霍乱地图
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高级大数据技术系列
第1章 大数据可视化概述
1.1 大数据可视化的概念 1.2 数据可视化的作用与意义 1.3 数据可视化的应用领域 1.4 与相关学科关系 习题
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1.3 数据可视化的应用领域
在工业4.0中的应用 在智能交通中的应用 在新一代人工智能领域的应用 在其它领域的应用
x 10.0 8.0 13.0 9.0 11.0 14.0 6.0 4.0 12.0 7.0 5.0
表1-1 Anscombe的4组数据（Anscombe's quartet)
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
y
x
y
x
y
x
8.04
10.0 9.14 10.0
7.46
8.0
6.95
8.0
8.14
8.0
6.77
8.0
7.58
13.0 8.74 13.0
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1.1大数据可视化的概念
第1章 大数据可视化概述
数
•数据统计图表化阶段
据 可
1
•-----------表达历史数据，省略过程数据
视
•数据结果展示化
化 分
2
•功能强大、交互性强、适用范围广；集成了大量的图形算法、可视化算法，降低复杂的图表的成本。
层
•数据分析过程可视化
3
•需要对数据的分析过程进行可视化，更好的探索规律、查找问题
1.1 大数据可视化的概念 1.2 数据可视化的作用与意义 1.3 数据可视化的应用领域 1.4 与相关学科关系 习题
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1.2.1数据可视化的作用
1．数据记录和表达 2．数据操作 3．数据分析
第1章 大数据可视化概述
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1.2.2数据可视化的意义
第1章 大数据可视化概述
1．视觉是人类获得信息的最主要途径 2．数据可视化的主要优势 3．可视化能够帮助人们提高理解与处理数据的效率 4. 数据可视化能够在小空间中展示大规模数据
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第1章 大数据可视化概述
应用
第1章 大数据可视化概述
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高级大数据技术系列
第1章 大数据可视化概述
1.1 大数据可视化的概念 1.2 数据可视化的作用与意义 1.3 数据可视化的应用领域 1.4 与相关学科关系 习题
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1.4 与相关学科关系
第1章 大数据可视化概述
1.1大数据可视化的概念
第1章 大数据可视化概述
定义
数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。
数据空间
数据 可视化 图形
视觉空间
数据：聚焦于解决数据的采集，清理，预处理，分析，挖掘。 图形：聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、 模式识别及存储显示。 可视化：聚焦于解决将数据转换成图形，并进行交互处理。
数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何 的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技 术等等。
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1.1大数据可视化的概念
数据可视化领域的起源
科学与工程实践当中对于 计算ຫໍສະໝຸດ 建模和模拟的运用科学可视化。
信息可视化
大数据
•VR/AR 阶段的虚拟现实的可视化
4
•虚拟现实提升概率思维、多维数据的可视化、高密度信息的展示、以及提供情境使人们更全面地理解问题。
•人工智能
5
•串联决策层（人）和数据层的最佳桥梁。发现大数据背后隐含的规律，产生洞见。
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1.1大数据可视化的概念
数据可视化技术包含以下几个基本概念：
第1章 大数据可视化概述