大數據圖形
❶ 什麼是大數據可視化
基本概念：
1.數據空間
數據空間是由n維屬性和m個元素組成的數據集所構成的多維信息空間。
2.數據開發
數據開發是指利用一定的演算法和工具對數據進行定量的推演和計算。
3.數據分析
數據分析指對多維數據進行切片、塊、旋轉等動作剖析數據，從而能多角度多側面觀察數據。
4.數據可視化
數據可視化是指將大型數據集中的數據以圖形圖像形式表示，並利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。
數據可視化優點：
1.接受更快
人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。節省接受時間。
2.增強互動
數據可視化的主要好處是它及時帶來了風險變化。與靜態圖表不同，可視化的應用可以是流動性的操作，更有力的了解數據信息。
3.強化關聯
數據可視化的應用可以使數據之間的各種聯系方式緊密關聯。以數據圖表的形式描繪各組數據之間的聯系。
4.美化數據
可視化從視覺的角度來描繪數據，可根據技術工具對數據的表現形式進行美化，以達到觀看數據的同時對於視覺也是一種享受的效果。
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❷ 怎麼樣的大數據可視化效果圖才算好看，直觀
對於大數據可視化效果圖的問題，我理解的題主的問題分兩方面：
1、好看
2、直觀
那麼關於大數據可視化效果圖的這個問題，我們就可以分兩部分來說了。
一、好看
其實好看很容易達到，一方面需要合理安排dashboard（儀表盤）中的布局，另一方面需要好看的設計和配色。
比如我們之前一位同事做過的她個人的健身數據分析。通過一張儀表盤，就全面展示出了她近期的健身狀況。
那麼這其中的整體配色就和背景一致，圖形選用的顏色也在一個色系，整體看起來就很舒服。
那從這張圖中，我們其實可以看到4點：
1、合同數量增長了
2、合同數量一直在波動
3、8月份合同數量達到最高點
4、合同數量在8個月里兩次下跌
你想強調的是哪一點？看的人其實並不清楚，你需要選擇其中一點你想表述的主題，作為該圖表的標題。
所以說，我會認為直觀中的「直」指的是信息表達要直接，「觀」是你選擇的圖表要適合你要表達的信息（關於這部分可以看下關於圖表選擇的一篇內容），也就是說並不是你把圖表做出來就結束了，而是你要通過標題、顏色等方式，去強調你想表達的觀點。
在我看來，直觀可能比好看要更重要一些。
❸ 大數據的數據可視化是什麼樣的
DCV作為新一代數據中心可視化管理平台，讓管理人員可以清晰直觀地掌握IT運營中的有效信息，實現透明化與可視化管理，進而有效提升資產管理與監控管理的效率，實現立體式、可視化的新一代數據中心運行管理網頁鏈接
CampusBuilder (模模搭)提供了一個完整的、 網路化、 可視化的三維虛擬環境設計編輯平台，操作簡便，高效易用，用戶可使用滑鼠拖動的方式繪制各種結構及添加各種對象模型，即可立即創建數據中心機房的三維模型，還可以導入機房CAD圖紙輔助繪制，用戶可快速高效地設計數據中心機房，實現房間結構生成、裝飾調整、設備擺放和場景創建的工作，生成實際可用的數據中心三維虛擬模擬場景。
1、環境可視化
沙盤、展板、圖紙等傳統管理手段缺乏交互性，吸引力弱，信息傳遞效果不佳。Tarsier的環境可視化管理採用3D虛擬模擬技術，實現數據中心的園區、樓宇、機房等環境的可視化瀏覽，清晰完整地展現整個數據中心。同時配合監控可視化模塊，可以與安防、消防、樓宇自控等系統集成，為以上系統提供可視化管理手段，實現數據中心園區環境的跨系統集中管理，提高對數據中心園區的掌控能力和管理效率。
功能特性：
地理園區的虛擬模擬、建築外觀的虛擬模擬、建築內部結構的虛擬模擬。
2、
管線可視化
通過傳統的平面圖紙和跳線表方式難以看清密集管線的信息。Tarsier的管線可視化管理以3D可視化手段梳理數據中心日益密集的電氣管道與網路線路，讓數據中心運維人員從平面圖紙及跳線表格中解脫出來，更加直觀地掌握數據中心的管線分布及走線情況，從而快速排查及修復管線類故障，提高管線管理水平和故障解決效率。
功能特性：
園區管網3D可視化、建築電氣管路3D可視化、建築空調管路3D可視化、機房設備布線3D可視化。
3、資產可視化
數據中心內設備資產數量龐大，種類眾多，傳統的列表式管理方式效率低、實用性差。Tarsier的資產可視化管理模塊採用創新的三維互動技術實 現對數據中心資產配置信息的可視化管理，可與各類IT資產配置管理資料庫集成，也支持各種資產台賬表格直接導入，讓呆板的資產和配置數據變得鮮 活易用，大大提升了資產數據的實用性和易用性。
功能特性：
分級瀏覽可視化、設備上下架3D可視化、全設備虛擬模擬、快速模糊查詢、強大模型庫支持。
4、容量可視化
傳統管理軟體對機房容量情況缺乏有效的信息檢索手段，查詢困難。Tarsier的容量可視化管理模塊提供以機櫃為單位的數據中心容量管理，以樹形結構和3D可視化展現兩種方式全面表現機房和機櫃整體使用情況，對於空間容量、電力容量、承重容量等進行精確統計和展現，幫助運維人員高效的管理機房的容量資源，讓機房各類資源的負荷更加均衡，提升數據中心資源使用效率。
功能特性：
地理園區的虛擬模擬、建築外觀的虛擬模擬、建築內部結構的虛擬模擬。
5、監控可視化
監控可視化管理整合數據中心內各種專業監控工具（如動環監控、安防監控、網路監控、主機監控、應用監控等），把多種監控數據融為一體，建立統一監控窗口，解決監控數據孤島問題，實現監控工具、監控數據的價值最大化。同時，基於T3D圖形引擎強大的可視化能力，提供豐富的可視化手段，扭轉由於二維信息維度不足而導致的數據與報表泛濫狀況，切實提升監控管理水平。
功能特性：
門禁監控集成、視頻監控集成、消防監控集成、環境監控集成、配電監控集成、製冷監控集成、設備統一告警展示。
6、演示可視化
PPT介紹、動畫錄像等傳統匯報方式枯燥單調、真實感不強。Tarsier的演示可視化管理藉助T3D圖形引擎提供的虛擬線路和可視化展示等強大功能，滿足數據中心基礎設施多樣化的展示需求，如邏輯關系表達、模擬氣流、PPT整合、自動巡檢及演示路線定製等，用戶可以在平台中製作內容豐富、生動多彩、圖文並茂的數據中心介紹和演示內容，以耳目一新的形式展現數據中心的方方面面，有力提升數據中心整體形象，充分體現數據中心管理水平。
功能特性：
PPT演示匯報管理、日常工作視角管理、動畫線路管理。
❹ 大數據怎麼能實現可視化
分為以下五步：
第一步：分析原始數據
數據是可視化背後的主角，逆向可視化與從零構建可視化的第一步一樣：從原始數據入手。不同的是在逆向時我們看到的是數據經過圖形映射、加工、修飾後的最終結果，而原始數據隱藏在紛繁復雜的視覺效果中。拋開華麗的可視化效果，從中找到數據、分析數據是我們的首要工作。
第二步：分析圖形
圖形是可視化中的關鍵元素，也是我們最關注的部分。分析可視化中的圖形可以從很多角度來進行，我們可以先從整體入手
第三步：深入挖掘背後技術
通過上面的分析我們其實已經可以通過一些工具製作出類似可視化效果。但是作為可視化硬核玩家的你不能止步於此，應該深入地了解更底層的實現方法。我們可以查看開源工具的源代碼，
第四步：實施
進行到這里，難道你不想親自實現一下可視化效果嗎？有了數據、分析了結構、深入理解了背後的原理，具體實施將會變得十分簡單，可以根據需求選擇適合自己的工具。
第五步：可讀性優化
在上面的分析中我們可能漏掉了一些細節：針對可讀性進行優化。可讀性會直接影響可視化內容的質量，混亂的顏色、重疊的標簽都會大大降低可讀性。在逆向可視化案例時，我們應該注意發現和積累對可讀性優化的方法，以更好地應用到自己的案例中去。
希望對你有幫助！
❺ 大數據可視化工具都有什麼
大數據可視化分析抄工具，既然是大數據，那必須得有處理海量數據的能力和圖形展現和交互的能力。能快速的收集、篩選、分析、歸納、展現決策者所需要的信息，並根據新增的數據進行實時更新。
這方面的工具一般是企業級的應用，像國外的Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、IBM都有支持數據分析和分析結果展示的產品，個中優劣你可以分別去了解下。國內陣營的話，有側重於可視化展示的也有側重於數據分析的，兩者兼有的以商業智能產品比如FineBI為代表。
❻ 大數據可視化有哪些優點
1、動作更快
由於人腦對視覺信息的處理要比書面信息簡單得多。生活中咱們都能發現，有時候文字表達記不住，換成圖形表達就會記得很快。所以說，數據可視化是一種十分清晰的交流方法，使事務領導者能夠更快地理解和處理那些雜亂的數據。
大數據可視化東西能夠提供實時信息，使利益相關者更簡單對整個企業進行評估。對商場改變更快的調整和對新機會的快速識別是每個職業的競賽優勢。
2、以設性方法提供成果
規范化的文檔經常被靜態表格和各種圖表類型所誇張，由於它製造的太過於具體了。而領導恰恰不需要知道這些泰國具體的內容。
而使用大數據可視化的東西陳述就能夠讓咱們能夠用一些簡短的圖形就能表現那些雜亂信息，甚至單個圖形也能做到。決議計劃者能夠通過可視化東西，輕松地解說各種不同的數據源和進行各種決議計劃。
3、能夠理解運營和成果之間的連接
數據可視化允許用戶去盯梢運營和整體事務性能之間的連接，在競賽環境中，找到事務功用和商場性能之間的相關性是至關重要的。
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❼ 大數據圖形化軟體有哪些
先了解一個概念，大數據。大數據指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊
❽ 如何使用大數據對圖像進行處理
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析： 假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、 卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、 因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的 數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
❾ 大數據可視化展現方式有哪些
一、面積&尺寸可視化
對同一類圖形(例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等)的長度、高度版或面積加以區別，來清晰的表達權不同目標對應的目標值之間的比照。
這種辦法會讓閱讀者對數據及其之間的比照一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式核算，來表達准確的標准和份額。
二、顏色可視化
經過顏色的深淺來表達目標值的強弱和巨細，是數據可視化規劃的常用辦法，用戶一眼看上去便可全體的看出哪一部分目標的數據值更突出。
三、圖形可視化
在咱們規劃目標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表愈加生動的被展示，更便於用戶了解圖表要表達的主題。
四、地域空間可視化
當目標數據要表達的主題跟地域有關聯時，咱們一般會挑選用地圖為大布景。
這樣用戶能夠直觀的了解全體的數據情況，同時也能夠依據地理位置快速的定位到某一區域來查看詳細數據。
五、概念可視化
經過將籠統的目標數據轉換成咱們熟悉的簡單感知的數據時，用戶便更簡單了解圖形要表達的意義。
❿ 計算機專業的學生選大數據還是圖形圖像處理哪個利於就業
數字圖像處理的學科基礎是統計學,高等數學,隨機數學以及計算機圖像學偏重顏色及視感方面的內容。許多數字圖像的處理演算法已經相當成熟,而且實現它們的難度並不算大,關鍵是找到對應的編程語言合適的像素操作函數即可。
其實一般來說，只要涉及到成像或者圖像的基本都要圖像處理方面的人。比方說一個成像設備，在輸出圖像之前需要對原始圖像進行增強或者去噪處理，存儲時需要對圖像進行壓縮，成像之後需要對圖像內容進行自動分析，這些內容都是圖像處理的范疇。
在知識結構的設計上，大數據應用技術涉及到數學、統計學、編程語言、大數據平台、操作系統、數據分析工具等內容，另外也會涉及到物聯網、雲計算等相關方面的內容。數學和統計學是大數據技術的重要基礎，即使從事落地應用也要重點掌握一些常見的演算法。
編程語言的學習通常會集中在Java、Python、Scala、R等編程語言上，從目前就業的角度出發，Java是不錯的選擇。如果未來想從事大數據應用開發崗位，那麼需要重點學習一下編程語言部分。