大數(shù)據(jù)可視化需要有效處理大規(guī)模、多類型、快速更新類型的數(shù)據(jù)。這給數(shù)據(jù)可視化研究與應用帶來一系列新的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)可視化這一概念自1987年正式提出，經(jīng)過30余年的發(fā)展，逐漸形成3個分支：科學計算可視化(scientificvisualization)、信息可視化(informationvisualization)和可視分析(visualanalytics)。近些年來，這3個子領域出現(xiàn)了逐漸融合的趨勢。本文統(tǒng)稱為“數(shù)據(jù)可視化”。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)可視化基礎上，論文嘗試給出大數(shù)據(jù)可視化的內(nèi)涵：大數(shù)據(jù)可視化是指有效處理大規(guī)模、多類型和快速變化數(shù)據(jù)的圖形化交互式探索與顯示技術(shù)。其中，有效是指在合理時間和空間開銷范圍內(nèi);大規(guī)模、多類型和快速變化是所處理數(shù)據(jù)的主要特點;圖形化交互式探索是指支持通過圖形化的手段交互式分析數(shù)據(jù);顯示技術(shù)是指對數(shù)據(jù)的直觀展示。大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)首先從方法層面介紹基本滿足常用數(shù)據(jù)可視化需求的通用技術(shù)，根據(jù)可視化目標分類介紹，然后根據(jù)大數(shù)據(jù)的特點，重點介紹相關(guān)的大規(guī)模數(shù)據(jù)可視化、時序數(shù)據(jù)可視化、面向可視化的數(shù)據(jù)采樣方法和數(shù)據(jù)可視化生成技術(shù)。常用的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)在應用過程中，多數(shù)非技術(shù)驅(qū)動，而是目標驅(qū)動。3d數(shù)據(jù)可視化怎么做？3d數(shù)據(jù)可視化設計方案！西安警務數(shù)據(jù)可視化定制開發(fā)
可視化工具可以提供多樣的數(shù)據(jù)展現(xiàn)形式，多樣的圖形渲染形式，豐富的人機交互方式，支持商業(yè)邏輯的動態(tài)腳本引擎等等。并采取行動。數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)治理涵蓋為特定組織機構(gòu)之數(shù)據(jù)創(chuàng)建協(xié)調(diào)一致的企業(yè)級視圖（enterpriseview）所需的人員、過程和技術(shù)，數(shù)據(jù)治理旨在：1）增強決策制定過程中的一致性與信心2）降低遭受監(jiān)管罰款的風險3）改善數(shù)據(jù)的安全性4）限度地提高數(shù)據(jù)的創(chuàng)收潛力5）指定信息質(zhì)量責任數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)管理，又稱為“數(shù)據(jù)資源管理”，包括所有與管理作為有價值資源的數(shù)據(jù)相關(guān)的學科領域。對于數(shù)據(jù)管理，不過，在科學領域，數(shù)據(jù)挖掘也越來越多地用于從現(xiàn)代實驗與觀察方法所產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)集之中提取信息。數(shù)據(jù)挖掘被描述為“從數(shù)據(jù)之中提取隱含的，先前未知的，潛在有用信息的非凡過程”，以及“從大型數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)庫之中提取有用信息的科學”。與企業(yè)資源規(guī)劃相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘是指對大型交易數(shù)據(jù)集進行統(tǒng)計分析和邏輯分析，從中尋找可能有助于決策制定工作的模式的過程。數(shù)據(jù)可視化電商數(shù)據(jù)電商數(shù)據(jù)可視化，獲得信息的方式之一是，通過視覺化方式，快速抓住要點信息。另外，電商數(shù)據(jù)通過視覺化呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，也揭示了令人驚奇的模式和觀察結(jié)果。西安警務數(shù)據(jù)可視化定制開發(fā)上海數(shù)據(jù)可視化服務商，上海數(shù)據(jù)可視化公司，上海大數(shù)據(jù)公司排名。
包括數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)融合、圖表繪制效率、圖表表達能力、系統(tǒng)可擴展性、快速構(gòu)建能力、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)交互等。數(shù)據(jù)規(guī)模大數(shù)據(jù)規(guī)模大、價值密度降低，受限于屏幕空間，所能顯示的數(shù)據(jù)量有限。因此為了有效顯示使用者所關(guān)注的數(shù)據(jù)和特征，需要采用有效的數(shù)據(jù)壓縮方法。目前已有的方法針對數(shù)據(jù)本身進行采樣或聚合，未考慮數(shù)據(jù)可視化的顯示特性。近期一些學者提出了針對特定可視化場景的數(shù)據(jù)壓縮方法。但是目前依然缺少通用的面向可視化的數(shù)據(jù)壓縮方法，也缺少實際應用的產(chǎn)品。數(shù)據(jù)融合大數(shù)據(jù)的另一個表現(xiàn)是數(shù)據(jù)類型多樣，常常分布于不同的數(shù)據(jù)庫。如何融合不同來源、不同類型的數(shù)據(jù)，為使用者提供統(tǒng)一的可視化視角，支持可視化的關(guān)聯(lián)探索與關(guān)系挖掘，是一個重要的問題。其中涉及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的自動發(fā)現(xiàn)、多類型數(shù)據(jù)可視化、知識圖譜構(gòu)建等多個技術(shù)問題。圖表繪制效率隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加，圖表可視化的效率問題越來越凸顯。目前，有些可視化產(chǎn)品開始采用WebGL借助GPU實現(xiàn)平行繪制。越來越多的數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品采用B/S架構(gòu)，其性能一定程度上優(yōu)先于瀏覽器;另外，由于跨終端需求越來越普遍，也對圖表繪制提出了更多挑戰(zhàn)。圖表表達能力隨著產(chǎn)生數(shù)據(jù)的來源增加，數(shù)據(jù)類型不斷增加。
數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的組成元件當中包括用于將測量參數(shù)轉(zhuǎn)換成為電信號的傳感器，而這些電信號則是由數(shù)據(jù)采集硬件來負責獲取的。數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是指為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘密切相關(guān)，但數(shù)據(jù)挖掘往往傾向于關(guān)注較大型的數(shù)據(jù)集，較少側(cè)重于推理，且常常采用的為另外一種不同目的而采集的數(shù)據(jù)。在統(tǒng)計學領域有些人將數(shù)據(jù)分析劃分為描述性統(tǒng)計分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗證性數(shù)據(jù)分析；其中，探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，而驗證性數(shù)據(jù)分析則側(cè)重于已有假設的證實或證偽。數(shù)據(jù)分析的類型包括：1）探索性數(shù)據(jù)分析：是指為了形成值得假設的檢驗而對數(shù)據(jù)進行分析的一種方法，是對傳統(tǒng)統(tǒng)計學假設檢驗手段的補充。該方法由美國統(tǒng)計學家約翰·圖基命名。2）定性數(shù)據(jù)分析：又稱為“定性資料分析”、“定性研究”或者“質(zhì)性研究資料分析”，是指對諸如詞語、照片、觀察結(jié)果之類的非數(shù)值型數(shù)據(jù)（或者說資料）的分析。2010年后數(shù)據(jù)可視化工具基本以表格，圖形（chart），地圖等可視化元素為主，數(shù)據(jù)可進行過濾，鉆取，數(shù)據(jù)聯(lián)動，跳轉(zhuǎn)，高亮等分析手段做動態(tài)分析。大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)有哪些？
OHLC圖通常用作交易工具。螺旋圖沿阿基米德螺旋線繪制基于時間的數(shù)據(jù)。堆疊式面積圖的原理與簡單面積圖相同，但它能同時顯示多個數(shù)據(jù)系列。量化波形圖可顯示不同類別的數(shù)據(jù)隨著時間的變化。另外，具有空間位置信息的時序數(shù)據(jù)，常常將上述可視化方法地圖結(jié)合，例如軌跡圖。面向可視化的數(shù)據(jù)采樣方法面向可視化的時序數(shù)據(jù)采樣，主要針對時序數(shù)據(jù)的折線圖視覺效果進行優(yōu)化。此類研究的主要目標為，從時序數(shù)據(jù)中選擇小部分時序數(shù)據(jù)，利用折線圖上的點與連線的視覺效果，使得選取數(shù)據(jù)的折線圖視覺效果與原始數(shù)據(jù)的可視化結(jié)果盡可能接近。數(shù)據(jù)可視化生產(chǎn)方式編程方式根據(jù)語言類型可以分為函數(shù)式編程與聲明式編程。函數(shù)式編程可以根據(jù)圖表元素封裝層級分為更基礎的圖形編程接口。數(shù)據(jù)可視化開發(fā)公司哪家好？上海3D數(shù)據(jù)可視化排名
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