大数据可视化分析方法有哪些建议收藏

从事大数据行业的人肯定都知道大数据可视化分析，它可以让我们更快做出决策。下面小编就来说说大数据可视化分析方法有哪些，千万别错过!

数据可视化技术是指可视化技术在大数据方面的应用，将数据信息转化为视觉形式的过程，以此增强数据呈现的效果。用户可以以更加直观的交互方式进行数据观察和分析，从而发现数据之间的关联性。

1数据可视化过程

1.1数据可视化模型

在数据信息的可视化模型中，一般把信息可视化分成3个数据转换的过程，即:由最初的原始数据→数据表→可视化的数据结构→数据视图。如图1所示。

1.2数据可视化过程

数据可视化模型可以将数据信息的可视化过程分为3个基本阶段。

1.2.1数据预处理阶段

这是数据可视化过程的一个基本阶段，数据预处理是指将收集到的数据进行一些简单的预处理加工，把相关联的数据整合，并进行模块化处理。具体来说，数据预处理包括对数据进行基本的格式化和标准化、进行数据相关变换、将数据压缩和解压缩等。对于不同领域，有些数据还要进行异常值检查、聚类等处理。

1.2.2绘测阶段

绘测指的是将信息从数据到几何图象的转换，此阶段需要考虑不同用户群的需求。

1.2.3显示和交互

显示功能指的是将绘测阶段生成的数据图形和图像按照用户的要求输出结果。这一阶段除了单纯的显示数据图象信息，还要传递数据之间的关联性以及数据发展趋势，并把用户的反馈信息传递到软件层，以实现人机交互。

2数据可视化技术

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。

2.1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。

2.2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。

2.3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 性数据描述，再对其进行可视化呈现。

3大数据时代下的数据可视化发展

面对海量的纷繁复杂的数据，研究人员需要从中找出某领域内相关有价值的数据并进行处理，这项工作无疑是枯燥并且艰难的。因为大数据时代下的数据具有规模庞大且结构复杂的特点。对于用户而言他们需要在最短的时间内得到对于这些数据比较客观和全面的分析结果。数据可视化技术可以快速有效地提取数据信息并进行数据关联性处理，生成数据之间的关系，并呈现在用户面前，帮助用户观察与分析数据。因此，在大数据时代下数据可视化技术是一门十分有效的数据综合处理技术。

大数据可视化分析方法包括数据收集关联技术、原位交互分析技术、可视化分析技术、数据计算量化技术、面向工具和用户界面的交互技术以及数据存储技术等。目前，数据可视化技术已经用于人们生活的方方面面。从人们的生活社交，如一些交友软件，可以根据用户喜好和用户数据向用户推荐好友等，到人们的教育发展，如一些学习网站和学习移动终端的产生，通过数据可视化技术产生人机交互，为教育提供多种格式。再到天气、建筑、航天、金融等各行各业都需要可视化技术。

但是，大数据时代背景下也对可视化技术提出了更高的要求。数据信息的更新换代，发展速度之快要求可视化技术能够即时生成数据关联性。传统的可视化方法面对日益纷繁复杂的数据已经显得捉襟见肘，甚至已经无法及时有效地处理数据。所以大数据时代的到来对于数据可视化的发展既是机遇又带来挑战，研究者们需要不断创新新技术以满足日益扩大的需求。

在大数据时代背景下，为了让大众更方便地享受数据结果，数据可视化技术应运而生。传统的可视化技术基于计算机图形的绘制，在传统的可视化技术的基础上，随着计算机技术的发展以及数据图象处理技术和其他主流智能技术的发展，现代可视化技术取得了一定的发展成果。