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认识大数据可视化

大数据可视化是什么

 

数据可视化起源于图形学、计算机图形学、人工智能、科学可视化以及用户界面等领域的相互促进和发展,是当前计算机科学的一个重要研究方向,它利用计算机对抽象信息进行直观的表示,以利于快速检索信息和增强认知能力。

 

数据可视化要根据数据的特性,如时间信息和空间信息等,找到合适的可视化方式,例如图表(Chart)、图(Diagram)和地图(Map)等,将数据直观地展现出来,以帮助人们理解数据,同时找出包含在海量数据中的规律或者信息。

 

数据可视化系统并不是为了展示用户的已知的数据之间的规律,而是为了帮助用户通过认知数据,有新的发现,发现这些数据所反映的实质。

 

总之,大数据可视化是大数据生命周期管理的最后一步,也是最重要的一步。

 

 

大数据可视化的基本概念

 

1) 数据空间。由n维属性、m元素共同组成的数据集构成的多维信息空间。

2) 数据开发。利用一定的工具及算法对数据进行定量推演及计算。

3) 数据分析。对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据,从而可以多角度多侧面的观察数据。

4) 数据可视化。将大型数据集中的数据通过图形图像方式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息。

 

大数据可视化的市场需求

 

优秀的数据可视化讲究场景应用,结合数据分析逻辑,制定高效决策。好的数据可视化的体验,是通过美好有效的表达更好的分享和传达数据信息。数据可视化给大数据的各种实践落地提供了检验依据,大量枯燥的数据可以通过数据合理的数据可视化实践,得以落地且容易被用户感知。大数据的绝大部分应用都将以可视化的形式呈现,可视化信息表、城市地图、信息热力图等等。

 

 

大数据可视化的核心价值

数据辅助决策,可视化让数据使用价值得以呈现

 

数据融合(Data Fusion)

数据汇聚融合、挖掘、分层、缓冲

高分应用(High Resolution Application)

超高分辨率场景、主题渲染显示

关联性(Relevance)

数据与业务逻辑融合算法,形成业务沙盘

 

大数据可视化的发展趋势

 

大数据时代,大规模、高纬度、非结构化数据层出不穷,要将这样的数据以可视化形式完美的展示出来, 传统的显示技术已很难满足这样的需求. 高分高清大屏幕可视化技术正是为解决这一问题而发展起来的, 它具有超大画面、纯真彩色、高亮度、高分辨率等显示优势, 结合数据实时渲染技术、GIS空间数据可视化技术,实现数据实时图形可视化、场景化以及实时交互,让使用者更加方便地进行数据的理解和空间知识的呈现,可应用于指挥监控、视景仿真及三维交互等众多领域

 

未来的大数据可视化技术,将会兼容各类显示端,融合AIARVR等高新技术;自适应多维展示,不单单局限于2D或是3D的分类;由行业专家导入专业知识,导入人工智能形成算法学习;最终形成工具化产业生态链。

认识大数据可视化

2019-06-20
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