大数据可视化的方法

数据可视化技术的出现是在1950年左右计算机图形学发展后出现的，最基本的条件就是通过计算机图形学创造出了直观的数据图形图表。如今，我们所研究的大数据可视化主要包括数据可视化、科学可视化和信息可视化。

数据可视化

数据可视化是指大型数据库中的数据，通过计算机技术能够把这些纷繁复杂的数据经过一系列快速的处理并找出其关联性，预测数据的发展趋势，并最终呈现在用户面前的过程。通过直观图形的展示让用户更直接地观察和分析数据，实现人机交互。数据可视化过程需要涉及的技术主要有几何技术、面向像素技术、分布式技术、图表技术等。

科学可视化

科学可视化是指利用计算机图形学以及图象处理技术等来展示数据信息的可视化方法。一般的可视化包括利用色彩差异、网格序列、网格无序、地理位置、尺寸大小等。但是传统的数据可视化技术不能直接应用于大数据中，需要借助计算机软件技术提供相应的算法对可视化进行改进。目前比较常见的可视化算法有分布式绘制和基于CPU的快速绘制算法。

信息可视化

信息可视化是指通过用户的视觉感知理解抽象的数据信息，加强人类对信息的理解。信息可视化处理的数据需要具有一定的数据结构，并且是一些抽象数据。如视频信息、文字信息等。对于这类抽象信息的处理，首先需要先进性数据描述，再对其进行可视化呈现。

计算机模拟，又称为计算机仿真，是指计算机程序或计算机网络试图对于特定系统模型的模拟。对于许许多多系统的数学建模来说，计算机模拟都已经成为有效实用的组成部分。比如，这些系统包括物理学、计算物理学、化学以及生物学领域的天然系统；经济学、心理学以及社会科学领域的人类系统。在工程设计过程以及新技术当中，计算机模拟旨在深入认识和理解这些系统的运行情况或者观察它们的行为表现。对某一系统同时进行可视化与模拟的过程，称为视觉化（visulation）（注意：视觉化不同于可视化）。

根据规模的不同，计算机模拟所需的时间也各不相同，包括从只需运行几分钟的计算机程序，到需要运行数小时的基于网络的计算机群，直至需要持续不断运行数日之久的大型模拟。计算机模拟所模拟事件的规模已经远远超出了传统铅笔纸张式数学建模所能企及的任何可能（甚至是任何可以想像的事情）：十多年前，关于一支军队进攻另一军队的沙漠战役模拟，采用了美国国防部高性能计算机现代化计划（High Performance Computer Modernization Program）的多台超级计算机。其中，在其模拟的科威特周围地区范围内，所建模的坦克、卡车以及其他的交通工具就多达66,239辆。 信息可视化的研究对象是大规模非数字型信息的视觉表达（representation）问题。此类信息如软件系统之中众多的文件或者代码行、图书馆与文献书目数据库以及国际互联网上的关系网络等等。

信息可视化集中关注的是建立以直观的方式传达抽象信息的手段和方法。可视化的表达形式与交互技术则是利用人类眼睛通往心灵深处的广阔带宽优势，使得用户能够目睹、探索以至立即理解大量的信息。 在计算机图形学当中，渲染是指利用计算机程序，依据模型生成图像的过程。其中，模型是采用严格定义的语言或数据结构而对于三维对象的一种描述；这种模型之中一般都会含有几何学、视角、纹理、照明以及阴影方面的信息；渲染所产生的图像则是一种数字图像或位图（又称光栅图）。“渲染”一词可能是对艺术家渲染画面场景的一种类比。另外，渲染还用于描述为了生成最终的视频输出而在视频编辑文件之中计算效果的过程。表面渲染，又称为表面绘制。立体渲染，又称为体渲染、体绘制或者立体绘制，指的是一种用于展现三维离散采样数据集之二维投影的技术方法。典型的三维数据集就是利用CT、MRI或PET技术所采集和重建出来的一组二维切片图像。通常情况下，这些图像都是按照某种规则的模式（比如，每毫秒一层）而采集和重建的；因而，在同样的规则模式下，这些图像分别都具有相同的像素数量。这些是一类关于规则立体网格的例子；其中，每个立体元素或者说体素分别采用单独一个取值来表示，而这种取值是通过在相应体素周围毗邻区域采样而获得的。重要的渲染技术方法包括：

扫描线渲染与栅格化

图像的高级表达形式之中必然含有不同于像素方面的一些要素。这些要素被称为基元。例如，就示意图的绘制而言，线段和曲线可能就属于是其中的基元。在图形用户界面之中，基元则可能是窗口和按钮。在三维渲染当中，基元则可能是位于三维空间之中的三角形和多边形。

光线投射

光线投射主要用于实时模拟，如三维计算机游戏和卡通动画之中所采用的模拟手段（其中，细节并不重要，或者为了在计算阶段获得更好的性能，采用手工方式仿造细节的办法更为有效）。当有大量的帧需要实现动画效果的时候，尤其是如此。在不额外采用任何其他技巧的情况下，最终所获得的表面都会带有一种特征性的“平板”效果，就好像场景之中的那些对象全都涂上了哑光似的。

辐射着色

辐射着色，又称为全局照明，指的是一种旨在模拟直接受照表面作为间接光源而照亮其他表面的方法。这种方法将产生更为真实的阴影，从而更好地捕捉室内场景的环境光线。典型例子就是阴影在房间角落的呈现方式。

光线跟踪

光线跟踪是对扫描线渲染与栅格化之中所建立的同一技术方法的一种扩展。与扫描线渲染与栅格化的情况类似的就是，其处理的是复杂的对象，而且还可能采用数学方法来描述这些对象。与扫描线和投射方法不同的是，光线跟踪几乎始终是一种蒙特·卡罗技术方法，而后者则依赖于对于取自同一模型的许多随机生成样品的平均。 恒星的形成：如右图描绘的是恩佐恒星和银河系模拟之中气体/尘埃密度对数的立体图。其中，高密度区域显示为白色，而密度较低的区域则趋向于蓝色且更为透明。

引力波：研究人员借助Globus工具箱，利用多台超级计算机，模拟了黑洞碰撞的引力效应。

大型恒星的超新星爆炸：所可视化是关于大型恒星的超新星爆炸的三维辐射流体动力学计算结果。其中，SN 1987A模型爆炸的三维计算采用的是DJEHUTY星体演化代码。

三维分子结构的渲染：如上精选是利用VisIt的通用绘图功能所创建的分子结构渲染结果。其原始数据取自蛋白质数据库（Protein Data Bank，PDB），并于渲染之前在VisIt之中首先转换为VTK文件。 表面形貌的计算机绘制：利用计算机绘制表面形貌，数学家们可以检验有关在应力条件下各种材料将会如何发生变化的理论。这项成像任务乃是NSF所资助的，美国芝加哥伊利诺伊大学电子可视化实验室的工作之一。

曲线图：VisIt可以利用读取自文件的数据来绘制曲线。借助于相应的操作符或查询，尚可用于从高维数据集之中提取和绘制曲线数据。这幅精选之中的曲线是利用VisIt的lineout功能所绘制的，且对应于分布在DEM数据海拔线之上的海拔数据。Lineout使用户能够以交互的方式绘制线条，从而详细指定用于提取数据的路径。继而，VisIt即可把最终所获得的数据绘制成曲线。

图像标注：这幅精选之中显示的是来自NetCDF数据集的叶面积指数；该指数乃是反映全球植被情况的一项指标。主图是位于底部的大图，显示的是全世界的LAI。上部的两幅小图实际上属于标注，是VisIt早些时候所生成的图像。图像标注可用来包括旨在加强可视化结果的材料，如辅图、实验数据图像、项目徽标等等。

散点图：VisIt的散点图可用于高达四维的多变量数据的可视化。这种散点图可以接受多个标量式变量，并将它们分别用于相空间当中的不同轴之上。不同的变量相互组合起来，共同构成相空间当中各点的坐标。而且，各点采用符号来显示，并按另一标量式变量的取值来着色。 保时捷911模型：NASTRAN模型。该精选是从NASTRAN批量数据文件之中导入的保时捷911模型的网格图。VisIt可读取NASTRAN批量数据文件的有限子集。通常，这种有限子集足以导入模型之中的那些适合于可视化的几何学特征。

城市的渲染：这里，VisIt读取的是一个ESRI形状文件；该文件之中含有建筑物足迹的多边形描述。接着，在一个直线网格之上对这些多边形进行重新采样。最后，这个直线网格也就凸现为这幅精选的城市风景。

我们知道，计算的目的是从数据中获得洞察力。可视化技术是一种将数据转换成几何图形表示的技术，它能够直观地展现数据，提供自然的人机交互的能力。

简而言之，可视化是一种数据的可视表现形式以及交互技术的总称。它通过图形化的方式把数据表现出来，方便用户进行观察和理解，并帮助用户对数据进行探索(Exploration)、发现（Discover）数据里隐藏的模式，获得对大量数据的理解和洞察力（Insight）

常话说： 一幅图胜过千言万语 ，即某些事物用文字来表达相当烦琐，很不真观，但是用图形来表现，则非常容易把握和理解。

以地图导航为例，从杭州的武林广场到西湖音乐喷泉之间的路，文字和地理信息分别如下图：

在地图上我们可以一目了然地看到线路的全貌。通过对关键的换乘点进行点击，就可以获得时一步的线程信息。这个实例生成地展示了可视化的直观性。

在大数据时代，数据来源多样，数据的规模巨大，可视化技术可以帮助我们对数据进行观察，理解、探索和发现。

可视化的一般过程以下图1-3所示：

目前，可视化领域包括三个主要分支，分别是 科学可视化（Scientific Visualization） 、 信息可视化（Information Visualization） 以及 可视分析（Visual Analytics） 。

可视化领域的顶级学术会议是 IEEE VIS ，它包含三个分会，正好分别对应数据可视化的三个分支。

在数据可视化领域，科学可视化是其中最成熟的一个研究分支，它主要面向自然科学实验、探测活动（如天文观测）、计算机模拟所产生的数据进行建模、操作和处理。科学可视化是针对特定领域的，比如：天文观测、地震研究、医学研究、核物理研究、石油勘探等，其数据类型较为单一，数据中一般带有物理和几何结构数据，可视化的任务一般是固定的。

科学可视化和信息可视化在目标任务、应用领域、数据类型、主要方法、面向的用户等方面的主要区别如下表：

可视化的目的是把复杂数据有效地展出来，首要的原则是 准确（Precision） 和 清晰（Clarity） 。

准确是指可视化结果反映的是数据的本来面目或者本质（Substance）;

清晰是指可视化结果所表达的含义要明确。

直言图 ，也称为频率直方图（Frequency Histogram），它是统计学中用于表示频率分布的图形。在直角坐标系中，横坐标表示随机变量的取值，横轴一般划分成一系列的小区间，每个区间对应一个分组，作为小矩形的底边。纵坐标表示频率，每个分组的小矩形的高度表示随机变量取值落入该区间的频率。一系列的小矩形构成频率直方图。

数据可视化实训总结

总结是对某一阶段的工作、学习或思想中的经验或情况进行分析研究的书面材料，它能使我们及时找出错误并改正，让我们一起认真地写一份总结吧。总结怎么写才不会千篇一律呢？下面是我精心整理的数据可视化实训总结，仅供参考，希望能够帮助到大家。

数据可视化实训总结1

数据可视化是指将数据间的关系利用图表直观地展示出来。通过数据可视化将大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

一、数据分析可视化常用的图表类型有如下几种：

1、表格

2、散点图

3、折线图

4、柱状图

5、条形图

二、可视化分析

21想分析购买数量前10名的用户是否是回头客还是客单量大？

对该项分析使用 表格 分析，按购买数量排名前10的用户根据购买日期的次数分析：都是一次性购买，并非回头客用户，企业应该想办法维护这些大客户群。

22 根据21分析结果继而想到那些回头客购买力度怎么样呢？从而再次对后买日期统计，分析购买次数多的用户：得出本次共分析29944个用户，回头客只有25个，占比0083%；其中只有1名用户是购买4次的， 其余24名用户只购买2次。商家需要拉些回头客，考虑是否质量过关，是否活动力度不够？

使用一个饼状图更直接看出回头客比重之小

23 根据商品种类cat_id统计出销量前10名的商品种类，使用条形图做了可视化分析：

24 对20xx年和20xx年总销量分别按照月度和按照季度做 折线图 可视化分析，很明了看出销售变化趋势如下；11月度销量最高，第四季度销量最高。

25 分析表2数据，想知道哪个年龄段的儿童服装销量比较高？如下分别用 柱形图 和 散点图 进行可视化图表分析（感觉点状图效果稍好一些），可以看出相同年龄段的男女生销量走势是一致的，且随着年龄增长销量呈下降趋势。

若以3岁为一个阶段，0—3岁为婴儿期间的销量最高，淘宝和天猫市场需求量大。

三、作为数据分析职责的思想总结

在此总结下两篇初步学习数据分析的心得：数据分析首先要掌握常用的数据分析方法，数据分析工具，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。接下来我要系统学习数据分析知识。数据分析师是一个实践的职位，要在实际项目中不断的训练，才能成为高手。

作为数据分析师我认为的主要职责是要将业务数据清晰、准确、明了的呈现给数据使用者和决策者，比如预测用户的流失，对用户进行自动分类等。你能提供的价值大了。决策者和管理者能够根据呈现的数据结果及时合理调整业务活动，以使企业得到利润最大化。

数据可视化实训总结2

一、数据可视化的定义

数据可视化（Data Visualization）是涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科交叉领域，通过将非数字的信息进行可视化以表现抽象或复杂的概念和信息的技术。简单的说，这种技术将数据以图表的方式呈现，用以传递信息。人类有五官，能通过5种渠道感受这个物质世界，那么为什么单单要青睐可视化的方式来传递信息呢？这是因为人类利用视觉获取的信息量巨大，人眼结合大脑构成了一台高带宽巨量视觉信号输入的并行处理器，具有超强模式识别能力，有超过50%功能用于视觉感知相关处理的大脑，大量视觉信息在潜意识阶段就被处理完成，人类对图像的处理速度比文本快6万倍，所以数据可视化是一种高带宽的信息交流方式。

如果我们的视野再开阔些，数据可视化从广义上来说包含了三个分支：科学可视化（Scientific Visualization），信息可视化（Information Visualization）和可视分析学（Visual Analytics）。科学可视化是跨学科研究与应用领域，关注三维现象的可视化，在建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统中有广泛的应用，这个领域研究的数据具有天然几何结构（如磁感线、流体分布等）。

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信息可视化则研究抽象数据的交互式视觉表示以加强人类认知。抽象数据包括数字和非数字数据，如地理信息与文本，这个领域研究的数据具有抽象的结构，比如柱状图，趋势图，流程图和树状图，这些图表将抽象的概念转化成为可视化信息，常常以数据面板的形式体现。

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可视分析学结合了交互式视觉表示以及基础分析过程（统计过程、数据挖掘技术），执行高级别、复杂的活动（推理、决策）。

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二、在数据科学全过程中的位置

数据科学的主要组成部分包含三个大的阶段：数据整理，探索性数据分析和数据可视化。站在一个更高的位置来看，数据可视化在数据科学中的位置是比较靠后的，是属于最后的成果展示阶段。如果要从头说起的话，首先，在数据整理阶段，我们的主要任务是数据的获取和解析，包括一系列对原始数据的清洗和加工工作，这一块的知识领域主要涉及计算机科学。紧接着是探索性数据分析阶段，这个阶段要大量使用统计和数据挖掘方面的专业知识，也需要绘制图表来解释数据和探索数据，这个阶段的主要任务是过滤和挖掘。但这个阶段的可视化分析只是你和数据之间的“对话”，是数据想要告诉你什么，而数据可视化则是数据和你的读者之间的对话，是你通过数据想要告诉读者什么，这是它们之间最大的区别。完成了上面两个阶段的内容，才到了我们最后的数据可视化阶段，这是一个多学科交叉的领域，涉及到图形设计，信息可视化和人机交互，我们的主要任务是对信息进行精炼，然后通过可视化表示出来，并与读者产生交互。然而，如果将数据科学的这三个阶段理解为按严格顺序进行的“线性”的模型那就大错特错了，它经历的是一个迭代的，非线性的过程。后面的步骤会让你更了解之前所做的工作，可能到了数据可视化阶段，才意识到还有太多疑点要弄明白，我们需要回到上一步重新进行之前的工作，就像画家翻来覆去才能最终完成一幅杰作一样，数据可视化的过程并不是给数据分析这个刚出炉的蛋糕加点糖霜，，而是有一个反复迭代，不断优化的过程。

三、数据可视化的技术栈

数据可视化是一个再典型不过的多学科交叉领域了，可以说数据可视化所需要用到的知识，就是数据科学庞大知识体系的一个剪影。你会感受到数据科学理性的一面，同样也会感受到她感性的一面。你可以穷尽自己的一生，在这个浩如烟海的领域中尽情的探索，常学常新，其乐无穷。

四、数据可视化过程

数据可视化的本质，是充分理解业务的基础上对数据进行深入分析和挖掘，然后将探索数据所得到的信息和知识以可视化的形式展现出来。也就是说我们做的工作其实就是从数据空间映射到图形空间。我们要做的第一步工作是充分的结合业务理解数据，然后采用某些方法选择合适的图表类型，这又要求我们先对图表类型有个比较全面的了解。绘制完图表是不是就完成了呢？其实不是。我们还要对图表进行优化，优化所针对的对象是各种图表元素，对此我们有一系列的设计技巧，下面将一步一步的来介绍这些知识。

41 结合业务理解数据

离开对业务的理解谈数据分析都是耍流氓。这里介绍一种快速了解数据与业务以开展进一步的探索与分析的方法，叫“5W2H法”。

步骤一：WHAT，这是关于什么业务的什么事？数据所描述的业务主题是什么？

步骤二：HOW，即如何采集的数据？采集规则会影响后续分析，比如如果是后端数据埋点，那么数据一般是实时的；而如果是前端数据埋点，那么就要进一步弄清楚数据在什么网络状态会上传？无网络状态下是如何处理的？这些都会影响最后数据的质量进而影响分析质量。

步骤三：WHY，为什么搜集此数据？我们想从数据中了解什么？数据分析的目标是什么？

步骤四：WHEN，是何时段内的业务数据？

步骤五：WHERE，是何地域范围内的业务数据？

步骤六：WHO，谁搜集了数据（Who）？在企业内可能更关注是来自哪个业务系统。

步骤七：HOW MUCH，各种数据有多大的量，足够支持分析吗？数据充足和不足的情况下，分析方法是有所不同的。如果七个问题中有一个答复不能令人满意，则表示这方面有改进余地。

42 选择图表类型

用简单的三个步骤就可以选择合适的图表类型：一看数据类型，二看数据维度，三看要表达的内容。

我们有两种数据类型，每种数据类型又有两个子类别。首先，我们有分类数据和定量数据。分类数据用来表示类别，比如苹果，香蕉，梨子和葡萄，就是水果的4种类别，称为分类定类；有的分类变量是有一定顺序的，比如可以把红酒的品质分为低，中，高三档，人的身材有偏瘦，正常和肥胖等等，这种特殊的分类变量称为分类定序。定量数据也可以进一步分为两类，一类叫连续值数据，比如人的年龄；一类叫离散值数据，比如猫咪的数量。