数据可视化技术的发展与变化

1、 更多企业商业智能bi信息化相关信息获取 数据可视化技术的发展与变化我们对传统的数据可视化都比较熟悉条形图、饼状图、柱状图、散布图、曲线图，以及用不同颜色对不同省份进行标注的地图等等。从源数据到人们眼中的可见的数据，这个过程可以说是一个从粗糙，迷惑到简约，高雅的升华。这也是数据可视化的魅力所在，这一过程在我看来可以分为以下部分：  1、获取数据        数据来源可以从磁盘上的一个文件，或者网络资源  2、归类，结构化       根据数据的意义进行结构化，分析归类  3、筛选&#

2、160;     不是所有的数据你都有兴趣，也不是所有的数据是有效的   4、统计，挖掘       关注的点需要数据算法等进行统计，或者从已有数据引出新的概念   5、选择可视化形式       确定可视的方式，比如表格，线图，bar图，tree等等   6、改善，提纯        使用合理的样式，标准化的页面，以及设计，颜色等方面的理论支持   7、操纵数据 

3、       添加方法来操作，控制你想看到的数据特性这样的数据可视化表达方式已经成为了包括政府、科研和商业在内的各行各业的通用标准。然而，随着当今数据分析技术的发展，数据可视化也在发生着剧变。在下文中，我们一起来看看它都有哪些显著的变化。想一想你在选择应用工具之前，最希望将哪一个类别的数据进行可视化呢?这些数据是多维度的吗?一般情况下，我们针对一个以上维度的数值进行可视化,在图表中，我们可以看到，月销售额是量度，时间是维度;月销售额在时间跨度中呈现了出来。以这个具体的实例来看，就是失业人数为量度，地理信息为维度(可以是省份、地区或者是业务区域等等)。在多

4、维度的数据库中，用户可以通过多个不同的维度对多个不同的量度进行分析，问题就在于我们怎样“看到”这些复杂的结果。所幸的是，今天的许多应用工具都能达到这类可视化要求了，不信的话就搜索一下“可视化工具”吧。在数据可视化领域，某教授成就斐然。请注意，他不是一个商人，他只是一位在瑞典卡罗林斯卡研究所(swedens karolinska institute)工作的教授。rosling热衷技术，关注世界健康，发自内心地想要帮助人们理解复杂的数据分析。他的个人网站非常值得一看：通过尺寸、颜色和运动来表现可视化，不可思议。同时，你还可以免费下载他的软件。如果你的数据不是多维度的，那是不是非常非常大呢?众所周知

5、，大数据在关系数据库引擎中存储和分析起来都很困难。因此，对大数据的解读也影响到了可视化技术的发展方向。说的具体一点，像地震仪和光谱仪的追踪记录、x光的片子以及核磁共振的图像都属于大数据范畴。当然了，你可以轻而易举地将核磁共振信息存入关系数据库中，但图像本身的意义却不容易传达。一张核磁共振图像就等于一个巨型数据块，将其可视化的流程可不仅仅只是展示一张图片那么简单。想象一下，一个系统会如何扫描一张不规则图像并将其展示给医生呢?这张图像会被简化;可视化流程会移除所有规则内容，重点突出不规则的部分。要解决这个问题，就需要编写出捕捉不规则图像的软件;这一点，现在的分析流程已经能够处理得很好了。还在为地图数据发愁吗?大多数人都喜欢看到地图数据，这一方式在涉及地域维度的案例中被广泛运用。绘制地图需要合并两个数据集一个是你的客户的邮编或类似信息，另一个是极为庞大与复杂的地图构成数据集。在过去，合并的成本不菲，你只能以高昂的价格购买gis(地理咨询系统)软件。到了今天，十分精细、可缩放的世界地图已经唾手可得;好几家公司都免费提供，并赋予一定的交互功能。只要置入自己的数据集，就能得到你想要的可视