《大数据可视化》第2章 可视化的类型与模型
合集下载
大数据运用实例及模型课件
大数据与分析的未来
1 人工智能融合
2 边缘计算
3 隐私和安全
将大数据和机器学习与人 工智能相结合，实现更强 大的智能分析和决策能力。
Hale Waihona Puke 将数据分析和处理推向网 络边缘，实现低延迟和实 时响应的边缘计算能力。
面对大数据带来的隐私和 安全挑战，加强数据保护 和隐私合规的措施。
效率优化
利用大数据模型和算法，优 化业务流程和资源分配，提 高工作效率和生产力。
创新驱动
通过探索和分析大数据，发 现新的业务机会和创新点， 帮助企业在竞争中脱颖而出。
数据挖掘技术
1
关联规则
通过分析数据中的关联性，发现隐藏在数据背后的模式和规则。
2
分类和预测
使用机器学习算法，将数据分为不同类别，并预测未来的趋势和结果。
社交网络分析
探索社交网络的拓扑结构和 关系，揭示社交影响力和信 息传播机制。
大数据在行业中的应用案例
医疗保健
通过分析患者数据、医疗记录和 研究结果，提高临床决策和医疗 服务质量。
零售业
利用大数据分析消费者行为和购 买趋势，进行个性化营销和优化 供应链。
智慧城市
通过城市感知和大数据分析，提 升城市管理和公共服务的效率和 可持续性。
2
故事型可视化
通过情节和故事线展示数据，引导观众对数据进行深入的理解和思考。
3
虚拟现实可视化
利用虚拟现实技术，以沉浸式的方式探索和理解大数据的复杂性。
大数据在社交媒体分析中的应用
情感分析
通过分析文本和用户评论等 数据，了解用户对产品和品 牌的情感倾向。
热点话题挖掘
识别和跟踪社交媒体中的热 门话题和趋势，帮助企业制 定相关策略。
大数据可视化技术 第1章 数据可视化概述
可视分析学
可视化分析的含义包括可视化和预测性分 析两部分。信息可视化的目的是回答“发生 了什么”和“正在发生什么”，这与商务智 能（日常报表、计分卡、仪表盘）有密切联 系。而可视化分析主要回答“为什么会发生” 和“将来可能发生什么”，与业务分析（预 测、分割、关联分析）有关。许多数据可视 化供应商都在产品中加入了相关功能，使它 们可以被称为可视化分析供应商。比如，最 著名的、创立最久的数据分析提供商SAS， 将分析技术嵌入一个高性能数据可视化环境 中，称之为可视化分析。
什么是数据（特指）
在计算机科学中，数据是指所 有能输入到计算机并被计算机程 序处理的符号的介质的总称，是 用于输入电子计算机进行处理， 具有一定意义的数字、字母、符 号和模拟量等的通称。计算机存 储和处理的对象十分广泛，表示 这些对象的数据也随之变得越来 越复杂。
什么是信息
数据经过加工后就成为信息。两者既有 联系，又有区别。数据是信息的表现形式 和载体，而信息是数据的内涵，信息是加 载于数据之上，对数据作具有含义的解释。
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。
第1章 数据可视化概述
主要内容
• 什么是数据可视化 • 数据可视化的发展历史 • 大数据可视化的分类 • 大数据可视化作用 • 大数据可视化发展方向
数据 可视化
03 11.3 在手机客户端解析JSON
Android 客户端用 GET 方式分别获取服务器端返回的 JSON 数据，并将 4 种不同的 JSON 数据解析成 4 种不同的结果类 型（(Person，List<Person>，List<String>， List<Map<String, Object>>)，用 Intent 方式由 MainActivity 传递给 ResultActivity，在 ResultActvity 中显 示解析的结果。
20世纪后
数据可视化
20世纪后，各种数据分析和可视化技术逐渐出现，特别是采用计算机编程技术来实现数据可 视化。70年代后，可视化的数据来源越来越广泛，数据密集型计算开始产生实际需求。21世 纪以后，需要分析和表示的数据量激增，新的可视化分析方法进一步综合了可视化、图形、 数据挖掘理论与方法，从结构庞大的数据中迅速找到有用的信息以便完成有效的决策支持。 现阶段，不仅大数据随处可见，而且相应的可视化处理也随处可见。
数据收集
•数据是可视化的对象。数据可以通过采样、调查记录、模拟实验等不同的方式进行采集。数据采集直接决定了数据的格 式、大小、精度等重要属性，在很大程度上决定了可视化结果的质量。
数据筛选 及处理
•即数据预处理。将原始数据转换为用户能够理解和显示的模式和特性。这个过程包括去误差、数据清理和筛选、提取特 征值等，为之后的可视化映射做好准备。
本章导读
本章主要知识点有： （1）JSON简介； （2）服务器端生成JSON数据； （3）在手机客户端解析JSON。
01 11.1 JSON 简介
1. JSON 数据格式的定义
JSON 的诞生原因是因为 XML 整合到 HTML 中各个浏览器实现的细节 不尽相同，所以道格拉斯·克罗克福特（Douglas Crockford） 和 奇普·莫 宁斯达（Chip Morningstar）一起从 JS 的数据类型中提取了一个子集， 作为新的数据交换格式，因为主流的浏览器使用了通用的 JavaScript 引 擎组件，所以在解析这种新数据格式时就不存在兼容性问题，于是他们 将这种数据格式命名为 “JavaScript Object Notation”，缩写为 JSON ， 由此 JSON 便诞生了！
《大数据技术原理与应用》林子雨 课后简答题答案
《大数据技术原理与应用》林子雨课后简答题答案第一章大数据概述1. 试述大数据的四个基本特征。
数据量大：人类进入信息社会后，数据以自然方式增长，数据每两年就会增加一倍多。
数据类型繁多：大数据的数据类型非常丰富，包括结构化数据和非结构化数据，如邮件、音频、视频等，给数据处理和分析技术提出了新的挑战。
处理速度快：由于很多应用都需要基于快速生成的数据给出实时分析结果，因此新兴的大数据分析技术通常采用集群处理和独特的内部设计。
价值密度低：有价值的数据分散在海量数据中。
2. 举例说明大数据的关键技术。
大数据技术层面功能数据采集与预处理利用ETL 工具将分布在异构数据源中的数据抽到临时中间层后进行清洗、转换和集成后加载到数据仓库中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，也可以利用日志采集工具（如 Flume、Kafka 等）将实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析。
数据存储和管理利用分布式文件系统、NoSQL 数据库等实现对数据的存储和管理。
数据处理与分析利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析，并进行可视化呈现。
数据安全和隐私保护构建数据安全体系和隐私数据保护体系。
3. 详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系区别联系大数据侧重于海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算旨在整合和优化各种 IT 资源并通过网络以服务的方式，廉价地提供给用户；物联网的发展目标是实现“ 物物相连”，应用创新是物联网的核心。
从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。
大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算，云计算的分布式存储和管理系统提供了海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架MapReduce 提供了数据分析能力。
没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。
物联网的传感器源源不断的产生大量数据，构成了大数据的重要数据来源，物联网需要借助于云计算和大数据技术，实现物联网大数据的存储、分析和处理。
大数据可视化之基础图表
• 如果把每日的K线图放在一张纸上， 就能得到日K线图，同样也可画出周 K线图、月K线图。
2018-7-23
20
（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
21
（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。
2018-7-23
22
（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。
2018-7-23
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。
2018-7-23
18
（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。
2018-7-23
19
（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。
2018-7-23
11
（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。
2018-7-23
20
（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
21
（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。
2018-7-23
22
（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。
2018-7-23
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。
2018-7-23
18
（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。
2018-7-23
19
（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。
2018-7-23
11
（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。
第6章大数据可视化
➢单一数据可视化
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。
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。
数据科学与大数据技术导论-第2章-大数据概述
• 随着大数据的蓬勃发展，大数据在隐私保护和数据安全方面存在严重的风险， 需要对大数据的使用进行规范和限制。虽然目前国家出台了部分相关法规， 但相比于欧美国家，我国在大数据制度建设上还有进一步提升的空间。
• 目前专业人才的缺乏仍然是大数据产业所面临的重要问题。据中国商委会数 据分析部统计，我国大数据市场未来将面临1400万的人才缺口。除此之外， 我国大数据人才资源存在着结构不平衡的问题。
MB（Megabyte，兆字节） GB（Gigabyte，吉字节） TB（Trillionbyte，太字节） PB（Petabyte，拍字节）
节（PB）级及以上，可想而知大数据的体 量是非常庞大的。
EB（Exabyte，艾字节） ZB（Zettabyte，兆字节）
换算关系
1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB 1PB=1024TB 1EB=1024PB 1ZB=1024EB
2.2.1 大数据的概念与特征
1.大数据的特征
（1）数据量大
数据量大是大数据的首要特征，通过 右表数据的存储单位换算关系可更形象的 表现出大数据的庞大的数据量。通常认为，
单位 B（Byte，字节） KB（Kilobyte，千字节）
处于吉字节（GB）级别的数据就称为超大 规模数据，太字节（TB）级别的数据为海 量级数据，而大数据的数据量通常在拍字
01
大数据的产生和发展
PART ONE
2.1.1 大数据的产生背景
信息化的浪潮是不断更迭的，根据国际商业机器公司(IBM）前 CEO郭士纳的观 点，IT领域每隔若干年就会迎来一次重大变革，每一次的信息化浪潮，都推动了信息 技术的向前发展。目前，在IT领域相继掀起了3次信息化浪潮，如下表所示。
• 目前专业人才的缺乏仍然是大数据产业所面临的重要问题。据中国商委会数 据分析部统计，我国大数据市场未来将面临1400万的人才缺口。除此之外， 我国大数据人才资源存在着结构不平衡的问题。
MB（Megabyte，兆字节） GB（Gigabyte，吉字节） TB（Trillionbyte，太字节） PB（Petabyte，拍字节）
节（PB）级及以上，可想而知大数据的体 量是非常庞大的。
EB（Exabyte，艾字节） ZB（Zettabyte，兆字节）
换算关系
1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB 1PB=1024TB 1EB=1024PB 1ZB=1024EB
2.2.1 大数据的概念与特征
1.大数据的特征
（1）数据量大
数据量大是大数据的首要特征，通过 右表数据的存储单位换算关系可更形象的 表现出大数据的庞大的数据量。通常认为，
单位 B（Byte，字节） KB（Kilobyte，千字节）
处于吉字节（GB）级别的数据就称为超大 规模数据，太字节（TB）级别的数据为海 量级数据，而大数据的数据量通常在拍字
01
大数据的产生和发展
PART ONE
2.1.1 大数据的产生背景
信息化的浪潮是不断更迭的，根据国际商业机器公司(IBM）前 CEO郭士纳的观 点，IT领域每隔若干年就会迎来一次重大变革，每一次的信息化浪潮，都推动了信息 技术的向前发展。目前，在IT领域相继掀起了3次信息化浪潮，如下表所示。
大数据导论-大数据可视化
应用Excel的图表功能 实现数据的可视化展示
6.3大数据可视化软件与工具
第六章大数据可视化
Processing
Processing在数据可视化领域有着广泛的应用，可制作信息 图形、信息可视化、科学可视化和统计图形等。下面通过一 个简单的实例来认识一下如何利用 Processing实现数据的可 视化展示。如下表所示为美国各州GDP增长率。该示例将一 系列随机数据呈现在地图上，将数值的大小通过圆点的大小 来可视化地显示出来。
void draw Data(float x,float y,String abbrev){ float value=data Table.getFloat(abbrev,1); float radius=0; if(value>=0){ radius=mappicture(value,0,dataMax,1.5,15); fill(#333366)； //blue } else { radius=picturemap(value,0,dataMin,1.5,15); fill(#ec5166); //red }
第六章 大数据可视化
6.1 数据可视化基础 6.2 大数据可视化方法 6.3 大数据可视化软件与工具 习题
6.2 大数据可视化方法
大数据可视化方法
1 文本可视化
2 网络（图）可视化
3
多维数据可视化
第六章大数据可视化
6.2大数据可视化方法
第六章大数据可视化
文本可视化
动态文本时序信息可视化
有些文本的形成和变化过程与时间紧密 相关，如何将这些模式与规律进行可视 化展示，是文本可视化的重要内容。常 见的技术以河流图居多。河流图可以划 分为主题、文本及事件河流图等。
6.3大数据可视化软件与工具
第六章大数据可视化
Processing
Processing在数据可视化领域有着广泛的应用，可制作信息 图形、信息可视化、科学可视化和统计图形等。下面通过一 个简单的实例来认识一下如何利用 Processing实现数据的可 视化展示。如下表所示为美国各州GDP增长率。该示例将一 系列随机数据呈现在地图上，将数值的大小通过圆点的大小 来可视化地显示出来。
void draw Data(float x,float y,String abbrev){ float value=data Table.getFloat(abbrev,1); float radius=0; if(value>=0){ radius=mappicture(value,0,dataMax,1.5,15); fill(#333366)； //blue } else { radius=picturemap(value,0,dataMin,1.5,15); fill(#ec5166); //red }
第六章 大数据可视化
6.1 数据可视化基础 6.2 大数据可视化方法 6.3 大数据可视化软件与工具 习题
6.2 大数据可视化方法
大数据可视化方法
1 文本可视化
2 网络（图）可视化
3
多维数据可视化
第六章大数据可视化
6.2大数据可视化方法
第六章大数据可视化
文本可视化
动态文本时序信息可视化
有些文本的形成和变化过程与时间紧密 相关，如何将这些模式与规律进行可视 化展示，是文本可视化的重要内容。常 见的技术以河流图居多。河流图可以划 分为主题、文本及事件河流图等。