大数据可视化研究应用

大数据可视化研究应用

摘要：伴随着大数据时代的到来，数据可视化成为一个热门的话题，引起了人们极大的关注。本文从研究背景、数据可视化的定义、常用数据可视化工具、可视化效果的评估、可视化面临的挑战及发展方向介绍数据可视化。
关键词：数据可视化 可视化工具 效果评估 挑战 发展方向

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1.研究背景

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普通意义上讲，数据可视化伴随着统计学的出现而出现。事实上，从人们开始观察世界之时，就在利用图形图像记录、描绘信息。

数据可视化发展历程

15世纪-17世纪：可视化思想诞生，数据可视化的早期探索正式拉开序幕
18世纪： 数据可视化初步发展，直方图、饼图、柱状图等开始出现
19世纪前半叶：数据开始受到重视，数据图形出现 19世纪后半叶 数据可视化第一个黄金时期，图表、图形等被广泛应用
20世纪前期：前期的可视化表达方式已经够用，图表、图形表达的研究没有新进展
20世纪中后期至今：数据可视化依附计算机科学与技术拥有了新的生命力，并会在不久的将来大放异彩

当前，整个世界已经步入了大数据时代，伴随着互联网、云计算、物联网等信息技术的飞速发展，信息技术正在与人类世界的各个方面进行深入融合，产生出比以往任何年代都多的海量数据。对海量数据进行统计、分析，并挖掘出其中蕴含的潜在价值，是我们一直在深入研究的。从前，由数据分析师、统计学方面的专家及其科研工作者对数据进行统计、分析。但在当前大数据背景下，海量的数据只有在被合理的采集、解读、表达后才可完美的呈现出它们的深奥，而数据可视化让数据的更加亲切、更加让人理解。

一副图传达出的信息胜过千言万语。人类从外界获得信息的80%以上均来自人的视觉系统。将大数据通过直观的、可视化图形方式展示给分析者，更容易方便分析者挖掘出数据背后隐藏的信息。

数据可视化伴随着大数据时代的到来而兴起，可视化分析是大数据分析不可或缺的一种重要手段和工具，只有在真正理解可视化概念本质后，才能更好的研究并应用其方法和原理，获得数据背后隐藏的价值。

2.数据可视化的定义

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。可视化技术是利用计算机图形学及图像处理技术，将数据转换为图形或图像形式显示到屏幕上，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及计算机视觉、图像处理、计算机辅助设计、计算机图形学等多个领域，成为一项研究数据表示、数据处理、决策分析等问题的综合技术。

2.1数据可视化的基本概念

1）数据空间。由n维属性、m个元素共同组成的数据集构成的多维信息空间。
2）数据开发。利用一定的算法和工具对数据进行定量推演及计算。
3）数据分析。对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而可以多角度多侧面的观察数据。
4）数据可视化。将大型数据集中的数据通过图形图像方式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息。

2.2数据可视化的标准
为实现信息的有效传达，数据可视化应兼顾美学与功能，直观的传达出关键的特征，便于挖掘数据背后隐藏的价值。

可视化技术应用标准应该包含以下4个方面：
1）直观化。将数据直观、形象的呈现出来。
2）关联化。突出的呈现出数据之间的关联性。
3）艺术性。使数据的呈现更具有艺术性，更加符合审美规则。
4）交互性。实现用户与数据的交互，方便用户控制数据。

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3.常用的数据可视化工具

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目前常用的数据可视化工具有很多。下面从以下6个方面介绍常用的数据可视化工具。

1）入门级。
EXCEL是常用的入门级的数据可视化工具。
可视化应用：报表、统计图表等方面。
优点：快速、方便。
不足：样式选择范围有限

2）在线数据可视化
A）Google Chart API
可视化应用：动态图表、丰富的现成的图表类型。
优点：丰富的图表选择、SVG、CANVAS、VML浏览器。
不足：客户端动态图生成会引发问题。
B）Flot
可视化应用：jQuery JavaScript绘图库。
优点：操作简单、定制、灵活。
不足：在展现不同效果时，难度会增加。
C）RaphaёL
可视化应用：在线输出图表、图形等。
优点：SVG/VML矢量输出格式，分辨率高。
不足：速度比画布创建栅格化图像慢。
D）D3(Data Driven Documents)
可视化应用：复杂的可视化图形。
优点：复杂的交互、展现效果好。
不足：不够简洁。
E）Visual.ly
可视化应用：信息可视化图形、信息图设计师的在线集市。
优点：大量的信息图模板。
不足：功能有一定限制。

3）互动图形用户界面（GUI）控制
Crossfilter是常用的GUI工具。
可视化应用：交互式GUI图形图表。
优点：方便快速查看、操作有交互性。
不足：操作复杂性增加。

4）地图工具
A）Modest Maps
可视化应用：基本的地图功能。
优点：小型、拓展性好。
不足：基本形式非常有限。
B）Leaflet
可视化应用：移动端平面地图。
特点：小巧轻便、灵活、备份。
C）Polymaps
可视化应用：网络地图功能。
优点：强大的资源库、全方位信息可视化。
D）OpenLayers
可视化应用：地图库。
优点：强大的地图库，可靠性高。
不足：文档注释不完善，操作难度高。
E）Kartogragh
可视化应用：区域地图绘制。
优点：标记线、定义，更多的选择。
不足：处理世界范围的数据有一定的困难。
F）CartoDB
可视化应用：地图库。
优点：轻易结合表格数据与地图。
不足：需要按月付费。

5）编程进阶
Processing是一款适合于编程进阶的常用可视化工具。
可视化应用：开源的编程语言；
优点：语法简易，大量实例和代码。

6）专家级工具
A）R
可视化应用：分析大数据集的统计组件包。
优点：强大社区和组件库。
不足：复杂、学习难度大。
B）Weka
可视化应用：机器学习、数据挖掘。
优点：免费。
C）Gephi
可视化应用：社交图谱数据可视化。
当然，Tableau、SAS、IBM、SAP、ORACLE、Qlik、Microsoft等是目前商业主流的数据可视化工具。

4.可视化效果的评估

目前关于信息可视化评价的研究还比较少，少量的研究也没有提出一种直接和通用的可视化评估准则。大量研究表明，界面的美观性和感知易用性存在密切关系，但是感知易用性有可能与实际可用性不相关。一些学者专注于研究人的认知心理学对于可视化效果的评估，但效果还不明显。

总的来说，信息可视化效果的评估已经引起了一些专家学者的注意，但是研究成果还不是很好，因此，可视化效果的评估是一个值得深入研究的课题。

5.数据可视化面临挑战

伴随着大数据时代的到来，数据可视化日益受到关注，可视化技术也日益成熟。然而，数据可视化仍存在许多问题，且面临着巨大的挑战。

1）视觉噪声。在数据集中，大多数数据具有极强的相关性，无法将其分离作为独立的对象显示。
2）信息丢失。减少可视数据集的方法可行，但会导致信息的丢失。
3）大型图像感知。数据可视化不单单受限于设备的长度比及分辨率，也受限于现实世界的感受。
4）高速图像变换。用户虽然能够观察数据，却不能对数据强度变化做出反应。
5）高性能要求。对于静态可视化对性能要求不高，因为可视化速度较低，性能要求不高，然而动态可视化对性能要求会比较高。

数据可视化面临的挑战主要指可视化分析过程中数据的呈现方式，包括可视化技术和信息可视化显示。目前，数据简约可视化研究中，高清晰显示、大屏幕显示、高可扩展数据投影、维度降解等技术都试着从不同角度解决这个难题。

在大数据应用程序中，大规模数据及高维数据使数据可视化变得十分困难。

由于人和机器的限制，在可预见的未来，大数据的可视化问题会是一个重要的挑战。

6.数据可视化技术的发展方向

1）可视化技术与数据挖掘有着紧密的联系。数据可视化可以帮助人们洞察出数据背后隐藏的潜在信息，提高了数据挖掘的效率，因此，可视化与数据挖掘紧密结合是可视化研究的一个重要发展方向。

2）可视化技术与人机交互拥有着紧密的联系。实现用户与数据的交互，方便用户控制数据，更好地实现人机交互这是我们一直追求的目标。因此，可视化与人机交互相结合是可视化研究的一个重要发展方向。

3）可视化与大规模、高维度、非结构化数据有着紧密的联系。目前，我们身处于大数据时代，大数据时代，大规模、高纬度、非结构化数据层出不穷，要将这样的数据以可视化形式完美的展示出来，并非易事。因此，可视化与大规模、高维度、非结构化数据结合是可视化研究的一个重要发展方向。

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