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大数据可视化的最新动态

来源:新闻门户     作者:华夏门户     浏览:次     发布时间:2020-09-03
摘要:数据可视化 是将数据以差异形式展此刻差异系统中,个中包罗属性和变量的单元信息。基于可视化发明数据的要领允……

数据可视化是将数据以差异形式展此刻差异系统中,个中包罗属性和变量的单元信息。基于可视化发明数据的要领答允用户利用差异的数据源,来建设自界说阐明。先进的阐明集成了很多要领,为了支持交互式动画在台式电脑、条记本电脑或平板电脑、智妙手机等移动设备上建设图形桌面。按照观测,表1显示了数据可视化的长处。

 大数据可视化的最新动态

对付可视化有以下几点发起

大数据 是大容量、高速度而且数据之间差别很大的数据集,因此需要新的处理惩罚要领来优化决定的流程。大数据的挑战在于数据收罗、存储、阐明、共享、搜索和可视化[5]

1、“所有数据都必需可视化”:不要过度依赖可视化,一些数据不需要可视化要领来表达它的动静。

2、“只有好的数据才应该做可视化”:轻便的可视化可以便于找到错误就像数据有助于发明有趣的趋势一样。

3、“可视化老是能做出正确的抉择”:可视化并不能取代批驳性思维。

4、“可视化将意味着精确性”:数据可视化并不着重于显示一个精确的图像,而是它可以表达出差异的结果。

通例数据可视化要领

很多传统的数据可视化要领常常被利用,好比表格、直方图、散点图、折线图、柱状图、饼图、面积图、流程图、泡沫图表等以及图表的多个数据系列或组合像时间线、维恩图、数据流图、实体干系图等。另外,一些数据可视化要领常常被利用,却不像前面那些利用的遍及,它们是平行坐标式、树状图、锥形树图和语义网络等。

平行坐标被用于绘制多维度个别数据。平行坐标在显示多维数据时长短常有用的。图1就是平行坐标;树状图则是一种有效的可视化条理布局要领。每个子矩形的面积代表一个丈量,而它的颜色常被用来代表另一个丈量的数据。图2显示了一个选择流媒体音乐和视频的树状图,是在一个社交网络社区得到的数据;锥形树图是另一种显示分层数据的要领,如三维空间中的组织体,它的树枝是锥发展的形式;语义网络是一个暗示差异观念之间的逻辑干系的图形。它生成有向图,组合节点或极点,边或弧,并在每个边上做标志。

可视化并非仅仅是静态形式,而该当是互动的。交互式可视化可以通过缩放等要领举办细节概述。它有如下的步调:

1、选择:交互式按照用户的乐趣选择数据实体或完整的数据集,以及它的子集。

2、链接:在多个视图找到有用的信息,如图3所示。

3、过滤:辅佐用户调理显示的信息量,淘汰信息数量而且专注于用户感乐趣的信息。

重排或再映射:空间机关是最重要的视觉映射,重排信息的空间机关对发生差异的看法很是有效。

新的数据库技能和前沿的网络可视化要领大概是淘汰本钱的重要因素,也有助于完善科研的历程。跟着网络时代的到来,数据时时都在更新,大大减小了可视化的时效性。这些“低端”可视化凡是用于贸易阐明和当局数据的开放,但它们对科研没有太大的辅佐。很多科学家利用的可视化东西都不答允毗连这些网络东西。

大数据可视化面对的挑战

拓展性和动态阐明是可视化的两个最主要的挑战。按照数据量的巨细,表2显示了静态数据和动态数据的研究近况。对大型动态数据,原本A问题的谜底和B问题的谜底也许在同时应对AB两个问题时就不合用了。

基于可视化的要领迎接了四个“V”的挑战,并将它们转化成以下的机会。

• 体量(Volume):利用数据量很大的数据集开拓,并从大数据中获自得义。

• 多源(Variety):开拓进程中需要尽大概多的数据源。

• 高速(Velocity):企业不消再分批处理惩罚数据,而是可以及时处理惩罚全部数据。

• 质量(Value):不只为用户建设有吸引力的信息图和热点图,还能通过大数据获取意见,缔造贸易代价。

大数据可视化的多样性和异构性(布局化、半布局化和非布局化)是一个大问题。高速是大数据阐明的要素。在大数据中,设计一个新的可视化东西并具有高效的索引并非易事。云计较和先进的图形用户界面更有助于成长大数据的扩展性。

可视化系统必需与非布局化的数据形式(如图表、表格、文本、树状图尚有其他的元数据等)相抗衡,而大数据凡是是以非布局化形式呈现的。由于宽带限制和能源需求,可视化应该更贴近数据,并有效地提取有意义的信息。可视化软件应以原位的方法运行。由于大数据的容量问题,大局限并行化成为可视化进程的一个挑战。而并行可视化算法的难点则是如何将一个问题解析为多个可同时运行的独立的任务。

责任编辑:华夏门户

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