大数据可视化概述

大数据可视化概述目录大数据可视化的概念可视化的应用领域可视化的作用与意义相关学科2数据可视化的概念--源自：百度百科3

主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。数据图形数据空间视觉空间可视化技术数据可视化4数据：聚焦于解决数据的采集，清理，预处理，分析，挖掘。存储非结构化数据视觉：聚焦于解决提取信息、加工变换、模式识别及存储显示。可视化：聚焦于解决将数据转换成图形，并进行交互处理。注:此图片来自于百度百科数据可视化概念--源自：百度百科5一、数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间。二、数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算。三、数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据。数据可视化概念--源自：百度百科6四、数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。数据可视化分层7统计图表结果展示化分析过程可视化表达历史数据，省略过程数据。需要对数据的分析过程进行可视化，更好的探索规律、查找问题。功能强大、交互性强、适用范围广；集成了大量的图形算法、可视化算法，降低复杂的图表的成本。虚拟现实可视化AI可视化虚拟现实提升概率思维、多维数据的可视化、高密度信息的展示。利用深度学习技术获得大数据背后隐含的规律。数据可视化领域--源自：百度百科81科学可视化2信息可视化3数据可视化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。

是跨学科研究与应用领域，主要关注的是三维现象的可视化，如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统。重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染，包括动态成分。

采用高级的技术方法，允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。数据可视化的工作902数据表达01数据记录03数据操作数据可视化04数据分析数据可视化的意义---源自：百度百科101．视觉是人类获得信息的最主要途径2．数据可视化的主要优势3．可视化能够帮助人们提高理解与处理数据的效率4.数据可视化能够在小空间中展示大规模数据

数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。数据可视化的应用领域11工业4.0数据可视化智能交通人工智能其他注:以上图片来自于百度百科相关学科12涉及相关学科：计算机图形学计算机视觉计算仿真人机交互数据库数据分析和数据挖掘

计算机图形学(ComputerGraphics，简称CG)是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。--源自百度百科练习131、你眼中的大数据可视化是什么？请例举三个相关的实例。2、思考在工业4.0中大数据可视化的应用