大數據可視化Introductiontobigdata主講教師：XXX大數據可視化主講教師：商俊燕《大數據導論》課程Introductiontobigdata數據可視化的作用數據可視化分類數據可視化流程01021數據可視化分類

隨著互聯網技術的發展，人類產生數據的形式發生了巨大的變化，數據形式也越來越多樣化，數據量呈爆炸式增長。如何從大量數據提取數據中蘊含的知識并將其應用到具體的領域中是人們關心的重點。數據可視化分類數據可視化主要分為三類：信息可視化，科學可視化，可視化分析。數據可視化分類

信息可視化是研究抽象數據（包括數字和非數字數據，如地理信息、文本和社交網絡等）的交互式視覺表示以加強人類認知。柱狀圖、趨勢圖、流程圖、樹狀圖等，都屬于信息可視化等都屬于信息可視化。數據可視化分類科學可視化主要關注三維現象的可視化，如建筑學、氣象學、醫學或生物學方面的各種系統。目的是以圖形方式說明科學數據，使科學家能夠從數據中了解、說明和收集規律。數據可視化分類可視化分析是科學可視化和信息可視化發展而形成的新領域，結合可視化和數據挖掘的分析模式，重點是通過交互式視覺界面進行分析推理。2數據可視化流程很多人認為數據可視化就是設計柱狀圖、餅圖、散點圖等圖表，而這只是數據可視化的一小部分。在大數據時代，數據可視化難度和復雜度大大增加，那么數據可視化的流程是什么呢？數據可視化流程

數據可視化流程是以數據流向為主線，主要包括數據采集、數據處理和變換、可視化映射和用戶感知模塊。模塊之間并不是順序執行的，任意兩模塊間存在聯系，如用戶可以通過可視化交互來反饋數據處理和數據采集等模塊。數據采集數據處理和變換可視化映射用戶感知知識社會自然現象數據可視化流程數據采集

通過傳感器采樣、調查技術、模擬計算等進行數據采集，數據采集的方法和質量，很大程度上就決定了數據可視化的最終效果。數據可視化流程數據處理和變換

進行數據可視化的前提條件，包括數據預處理和數據挖掘兩個過程。通過前期的數據采集得到的數據，不可避免的含有噪聲和誤差，數據質量較低；而數據的特征、模式往往隱藏在海量的數據中。因此，對采集到的原始數據進行數據清洗和提取特征等。數據可視化流程可視化映射

整個數據可視化流程的核心，可視化映射是指將處理后的數據信息映射成可視化元素的過程。數據可視化流程用戶感知

從數據可視化結果中提取信息、知識和靈感。用戶在感知過程，除了被動接受可視化的圖形之外，還通過與可視化各模塊之間的交互，主動獲取信息。3數據可視化原則

可視化的首要任務是準確地展示和傳達數據所包含的信息。過于復雜的可視化可能會造成對原始數據信息的誤讀；缺少直觀交互控制的可視化可能會阻礙用戶獲得可視化所包含的信息；美學因素也能影響可視化作為信息傳播和表達手段的功能。用戶在設計時，遵循可視化設計的原則，作品會更高效和美觀。數據可視化原則1.理解數據源

這是理解數據至關重要的第一步。用戶需要對宏觀的全局有所理解：為什么收集這些數據？公司對于這些數據賦予什么樣的價值？用戶是誰？如何能讓數據作用最大化？深入理解這些問題，能為創造出既有意義又人性化的可視化信息，打下重要的基礎。數據可視化原則2.明確要講的故事

好的數據可視化不僅僅是一張美麗的圖片，它還能講述一個任何人都能明白的故事。因此，首先需明確你想講的故事，然后將數據作為一種潤色故事的方式。數據可視化原則3.簡單法則

數據可視化是用來告知用戶，而非讓用戶接收不需要的過載信息。作用一名設計者，你的角色就是專注簡單，將復雜或者零散的信息變得切實可行，易于理解，極具意義和更人性化的信息。記住，越簡單，用戶才能越明白。數據可視化原則4.一種設計驅動的方法

好的數據可視化不僅僅是設計上的杰作，也是幫助人們去解讀之前無法觸及的內容的一種極具價