数据可视化道不尽的那些事儿

一直说我们都身处于一个大数据时代，那大数据是什么呢？大数据是指数据庞大、类型多样化、价值密度低但是价格高、时效性要求高的数据，而数据可视化可以将大数据归结，利用数据分析和开发工具发现其中位置信息的处理过程，最后以图片或图像展示出来。

数据可视化的基本概念：

将数据库中每一个数据项座位的那个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以及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分析。

数据可视化的理论模型：

数据变换将原始数据转换为数据表形式（数据规范化）可视化映射将数据表映射为可视化结构，由标记以及标记的图形属性等可视化表征组成（构建可视化结构）视图变换则将可视化结构根据位置、比例、大小等参数设置显示在输出设备上（可视化输出）

数据可视化形成到今天这样成熟的形态，也是经过几十年的历程，从十五世纪的探索，逐渐到二十世纪的发展黄金时期。

数据可视化的图表形式有很多：

折线图、柱状图、饼图、雷达图、气泡图、环形图、面积图、条形图、散点图、数据图表、还有各样式类地图等：

数据可视化在现实生活中的应用也十分广泛：

公司财务报表、公司销售统计、经济趋势、股票趋势、数据挖掘、电子地图、核磁共振、CT扫描、地质勘探、油气勘探、天气预报、人口普查……

英国航班目的统计

世界软饮料品牌架构及其市场份额

中国接受海外侨胞汇款

数据可视化的方法有很多，传统的数据可视化的方法比如饼图、柱状图、散点图这些已经没有办法满足现在复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，我们需要更具备能处理复杂状况下的数据可视化方法。

trendmap2007

新闻地图是Google新闻聚合器上实时的新闻反馈的可视化呈现。数据块的大小对应了新闻受欢迎的程度。

音乐地图：通过连接线表现音乐之间关联的页面

数据可视化不只是展示单纯的扎实现有的数据，而是要通过现有的数据进行数据分析从而发现其中未知的信息。

数据分析的方法也很多：

1.原位交互分析技术

在进行可视化分析时，将在内存中的数据尽可能多地进行分析。

2.数据存储技术

大数据是云计算的延伸，云服务及其应用的出现深刻的影响了超多规模数据库与存储社区。

3.并行计算

并行处理可以有效地减少可视计算所占用的时间，从而实现数据分析的实时交互。

4.可视化分析算法

大数据的可视化算法不仅要考虑数据规模，而且要考虑视觉感知的高效法，需要引入创新的视觉表现方法和用户交互手段。

5.用户界面与交互设计

用户驱动的数据简化、可扩展性与多级层次、异构数据融合、交互查询中的数据概要与分流、表示证据和不确定性、时变特征分析、设计与工程开发等。

数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为企业展示数据的一个重要趋势。

山海鲸可视化是新一代智能数据可视化大屏软件，本软件专注于数据可视化大屏应用，不仅支持对导入数据的智能识别和数据处理，同时提供了强大的可视化大屏编辑功能，包括丰富的数据源格式、各种类型的可视化组件、灵活的大屏分享方式和深度优化的可视化编辑 体验。此外，软件还内置了大量可视化大屏模板，为用户创建可视化大屏提供了丰富的资源，从而进一步降低了创建可视化大屏的难度。