大數(shù)據(jù)可視化是什么
數(shù)據(jù)可視化要根據(jù)數(shù)據(jù)的特性赖瞒，可視化要根據(jù)數(shù)據(jù)的特性，如時間信息和空間信息等蚤假，找到合適的可視化方式栏饮，例如圖表(Chart)、圖(Diagram)和地圖(Map)等磷仰，將數(shù)據(jù)直觀地展現(xiàn)出來袍嬉，以幫助人們理解數(shù)據(jù)，同時找出包含在海量數(shù)據(jù)中的規(guī)律或者信息芒划。數(shù)據(jù)可視化是大數(shù)據(jù)生命周期管理的最后一步冬竟，也是最重要的一步欧穴。
數(shù)據(jù)可視化起源于圖形學、計算機圖形學泵殴、人工智能涮帘、科學可視化以及用戶界面等領域的相互促進和發(fā)展，是當前計算機科學的一個重要研究方向笑诅，它利用計算機對抽象信息進行直觀的表示调缨，以利于快速檢索信息和增強認知能力。
數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)并不是為了展示用戶的已知的數(shù)據(jù)之間的規(guī)律吆你，而是為了幫助用戶通過認知數(shù)據(jù)弦叶，有新的發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)所反映的實質(zhì)妇多。
大數(shù)據(jù)可視化的基本概念
1) 數(shù)據(jù)空間伤哺。由n維屬性、m個元素共同組成的數(shù)據(jù)集構成的多維信息空間者祖。
2) 數(shù)據(jù)開發(fā)立莉。利用一定的工具及算法對數(shù)據(jù)進行定量推演及計算。
3) 數(shù)據(jù)分析七问。對多維數(shù)據(jù)進行切片蜓耻、塊、旋轉等動作剖析數(shù)據(jù)械巡，從而可以多角度多側面的觀察數(shù)據(jù)刹淌。
4) 數(shù)據(jù)可視化。將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)通過圖形圖像方式表示讥耗，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息有勾。
大數(shù)據(jù)可視化的實施
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大數(shù)據(jù)可視化的實施是一系列數(shù)據(jù)的轉換過程喝峦，如下圖所示：
我們有原始數(shù)據(jù)，通過對原始數(shù)據(jù)進行標準化呜达、結構化的處理谣蠢，把它們整理成數(shù)據(jù)表。將這些數(shù)值轉換成視覺結構(包括形狀、位置眉踱、尺寸挤忙、值、方向谈喳、色彩册烈、紋理等)，通過視覺的方式把它表現(xiàn)出來婿禽。例如將高中低的風險轉換成紅黃藍等色彩赏僧，數(shù)值轉換成大小。將視覺結構進行組合扭倾，把它轉換成圖形傳遞給用戶淀零，用戶通過人機交互的方式進行反向轉換，去更好地了解數(shù)據(jù)背后有什么問題和規(guī)律膛壹。
從技術上來說驾中，大數(shù)據(jù)可視化的實施步驟主要有四項：需求分析，建設數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市模型恢筝，數(shù)據(jù)抽取哀卫、清洗、轉換撬槽、加載(ETL)，建立可視化分析場景趾撵。
1) 需求分析
需求分析是大數(shù)據(jù)可視化項目開展的前提侄柔，要描述項目背景與目的、業(yè)務目標占调、業(yè)務范圍艇棕、業(yè)務需求和功能需求等內(nèi)容说铃，明確實施單位對可視化的期望和需求。包括需要分析的主題、各主題可能查看的角度咒锻、需要發(fā)泄企業(yè)各方面的規(guī)律、用戶的需求等內(nèi)容主经。
2) 建設數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市的模型
數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市的模型是在需求分析的基礎上建立起來的腻异。數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市建模除了數(shù)據(jù)庫的ER建模和關系建模，還包括專門針對數(shù)據(jù)倉庫的維度建模技術取试。維度建模的關鍵在于明確下面四個問題：
哪些維度對主題分析有用?
如何使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成維表?
用什么指標來"度量"主題?
如何使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成事實表?
3) 數(shù)據(jù)抽取悬槽、清洗、轉換瞬浓、加載(ETL)
數(shù)據(jù)抽取是指將數(shù)據(jù)倉庫/集市需要的數(shù)據(jù)從各個業(yè)務系統(tǒng)中抽離出來初婆，因為每個業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量不同，所以要對每個數(shù)據(jù)源建立不同的抽取程序，每個數(shù)據(jù)抽取流程都需要使用接口將元數(shù)據(jù)傳送到清洗和轉換階段磅叛。
數(shù)據(jù)清洗的目的是保證抽取的原數(shù)據(jù)的質(zhì)量符合數(shù)據(jù)倉庫/集市的要求并保持數(shù)據(jù)的一致性屑咳。
數(shù)據(jù)轉換是整個ETL過程的核心部分，主要是對原數(shù)據(jù)進行計算和放大弊琴。數(shù)據(jù)加載是按照數(shù)據(jù)倉庫/集市模型中各個實體之間的關系將數(shù)據(jù)加載到目標表中兆龙。
4) 建立可視化場景
建立可視化場景是對數(shù)據(jù)倉庫/集市中的數(shù)據(jù)進行分析處理的成果，用戶能夠借此從多個角度查看企業(yè)/單位的運營狀況访雪，按照不同的主題和方式探查企業(yè)/單位業(yè)務內(nèi)容的核心數(shù)據(jù)详瑞，從而作出更精準的預測和判斷。
大數(shù)據(jù)可視化的挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)可視化面臨的挑戰(zhàn)主要指可視化分析過程中數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)方式臣缀，包括可視化技術和信息可視化顯示坝橡。大數(shù)據(jù)可視化的方法迎接了四個“V”的挑戰(zhàn)，同時這也是4個機遇精置。
體量(Volume)：使用數(shù)據(jù)量很大的數(shù)據(jù)集開發(fā)计寇，并從大數(shù)據(jù)中獲得意義。
多源(Variety)：開發(fā)過程中需要盡可能多的數(shù)據(jù)源脂倦。
高速(Velocity)：企業(yè)不用再分批處理數(shù)據(jù)番宁，而是可以實時處理全部數(shù)據(jù)。
質(zhì)量(Value)：不僅為用戶創(chuàng)建有吸引力的信息圖和熱點圖赖阻，還能通過大數(shù)據(jù)獲取意見蝶押，創(chuàng)造商業(yè)價值。
大數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展趨勢
大數(shù)據(jù)時代火欧，大規(guī)模棋电、高緯度、非結構化數(shù)據(jù)層出不窮苇侵，要將這樣的數(shù)據(jù)以可視化形式完美的展示出來, 傳統(tǒng)的顯示技術已很難滿足這樣的需求. 而高分高清大屏幕拼接可視化技術正是為解決這一問題而發(fā)展起來的, 它具有超大畫面赶盔、純真彩色、高亮度榆浓、高分辨率等顯示優(yōu)勢, 結合數(shù)據(jù)實時渲染技術于未、GIS空間數(shù)據(jù)可視化技術，實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時圖形可視化陡鹃、場景化以及實時交互烘浦，讓使用者更加方便地進行數(shù)據(jù)的理解和空間知識的呈現(xiàn)，可應用于指揮監(jiān)控杉适、視景仿真及三維交互等眾多領域.
數(shù)據(jù)可視化的工具
數(shù)據(jù)可視化主要通過編程和非編程兩類工具實現(xiàn)谎倔。主流編程工具包括以下三種類型：從藝術的角度創(chuàng)作的數(shù)據(jù)可視化，比較典型的工具是 Processing猿推，它是為藝術家提供的編程語言;從統(tǒng)計和數(shù)據(jù)處理的角度片习，既可以做數(shù)據(jù)分析捌肴，又可以做圖形處理，如R藕咏，SAS;介于兩者之間的工具状知，既要兼顧數(shù)據(jù)處理，又要兼顧展現(xiàn)效果孽查，D3.js饥悴、Echarts都是很不錯的選擇，二者這種基于Java的數(shù)據(jù)可視化工具更適合在互聯(lián)網(wǎng)上互動的展示數(shù)據(jù)盲再。
1. 入門級
入門級的意思是該工具是可視化工作者必須掌握的技能西设，難度不一定小、門檻也不一定低答朋。相反贷揽，對于可視化大拿來說，這些工具依舊起到四兩撥千斤的妙用梦碗。
Excel
別以為EXCEL只會處理表格禽绪，你可以把它當成數(shù)據(jù)庫，也可以把它當成IDE洪规，甚至可以把它當成數(shù)據(jù)可視化工具來使用印屁。它可以創(chuàng)建專業(yè)的數(shù)據(jù)透視表和基本的統(tǒng)計圖表，但由于默認設置了顏色斩例、線條和風格雄人，使其難以創(chuàng)建用于看上去“高大上”視覺效果。盡管如此念赶，我仍然推薦你使用Excel柠衍。
億信BI
億信BI真正敏捷實用的商業(yè)智能分析平臺，相信每一個接觸到數(shù)據(jù)可視化的人都聽說過億信BI晶乔，億信BI是一款數(shù)據(jù)可視化工具，可輕松實現(xiàn)中國式報表牺勾、dashboard儀表盤正罢、統(tǒng)計圖、地圖分析驻民、分析報告翻具、多維分析等它不需要編程，而僅僅通過簡單的拖拽操作即可完成驚艷的效果回还。對比Excel裆泳，它是專業(yè)應對數(shù)據(jù)可視化方案的利器，主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)可視化柠硕、聚焦/深挖工禾、靈活分析运提、交互設計等功能。億信BI是為數(shù)據(jù)而生闻葵，他洞悉數(shù)據(jù)的蛛絲馬跡民泵，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在價值，預測數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢槽畔，他可以構建大型的總和數(shù)據(jù)分析平臺栈妆，也可以作為小型的個性化的解決方案。億信BI最大的缺點在于它是商業(yè)軟件厢钧，不過官方提供試用鳞尔。
2. 在線數(shù)據(jù)可視化
Google Charts
Google Charts是一個免費的開源js庫，使用起來非常簡單早直，只需要在標簽中將src指向然后即可開始繪制寥假。它支持HTML5/SVG，可以跨平臺部署莽鸿，并特意為兼容舊版本的IE采用了vml昧旨。
在新版google charts 發(fā)布之前，google有個類似的產(chǎn)品叫做Google Charts API祥得，不同之處在于后者使用http請求的方式將參數(shù)提交到api兔沃，而后接口返回一張png圖片。
Flot
Flot是一個很棒的線圖和條形圖創(chuàng)建工具级及，可以運用于支持canvas的所有瀏覽器——意味著大多數(shù)主流瀏覽器乒疏。這是一個jQuery庫，如果你已經(jīng)熟悉jQuery饮焦，你就可以容易的對圖像進行回調(diào)怕吴、風格和行為操作。 浮懸的優(yōu)點是你可以訪問大量的調(diào)用函數(shù)县踢，這樣就可以運行你自己的代碼转绷。設定一種風格，可以讓在用戶懸停鼠標硼啤、點擊议经、移開鼠標時展示不同的效果。比起其他制圖工具谴返，浮懸給予你更多的靈活空間煞肾。浮懸提供的選項不多，但它可以很好地執(zhí)行常見的功能嗓袱。
D3
D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一種Java庫籍救。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖渠抹、樹形圖蝙昙、圓形集群和單詞云等闪萄。D3.js是數(shù)據(jù)驅(qū)動文件(Data-Driven Documents)的縮寫，他通過使用HTMLCSS和SVG來渲染精彩的圖表和分析圖耸黑。D3對網(wǎng)頁標準的強調(diào)足以滿足在所有主流瀏覽器上使用的可能性桃煎，使你免于被其他類型架構所捆綁的苦惱，它可以將視覺效果很棒的組件和數(shù)據(jù)驅(qū)動方法結合在一起大刊。
Echarts
Echarts百度出品的優(yōu)秀產(chǎn)品之一为迈，也是國內(nèi)目前開源項目中少有的精品。一個純 Java 的圖表庫缺菌，可以流暢的運行在 PC 和移動設備上葫辐，兼容當前絕大部分瀏覽器，底層依賴輕量級的 Canvas 類庫 ZRender伴郁，提供直觀耿战，生動，可交互焊傅，可高度個性化定制的數(shù)據(jù)可視化圖表剂陡。3.0版本中更是加入了更多豐富的交互功能以及更多的可視化效果，并且對移動端做了深度的優(yōu)化狐胎。Echarts最令人心動的是它豐富的圖表類型鸭栖，以及極低的上手難度。
Highcharts
Highcharts在Echarts出現(xiàn)之初握巢，功能還不是那么完善晕鹊，可視化工作者往往會選擇HighCharts。Highcharts 系列軟件包含 Highcharts JS暴浦，Highstock JS溅话，Highmaps JS 共三款軟件，均為純 Java 編寫的 HTML5 圖表庫歌焦。Highcharts 是一個用純 Java 編寫的一個圖表庫飞几， 能夠很簡單便捷的在 Web 網(wǎng)站或是 Web 應用程序添加有交互性的圖表。Highstock 是用純 Java 編寫的股票圖表控件独撇，可以開發(fā)股票走勢或大數(shù)據(jù)量的時間軸圖表循狰，Highmaps 是一款基于 HTML5 的優(yōu)秀地圖組件。
R
R嚴格來說券勺，R是一種數(shù)據(jù)分析語言，與matlab灿里、GNU Octave并列关炼。然而ggplot2的出現(xiàn)讓R成功躋身于可視化工具的行列，作為R中強大的作圖軟件包匣吊，ggplot2牛在其自成一派的數(shù)據(jù)可視化理念儒拂。它將數(shù)據(jù)寸潦、數(shù)據(jù)相關繪圖、數(shù)據(jù)無關繪圖分離社痛，并采用圖層式的開發(fā)邏輯见转，且不拘泥于規(guī)則，各種圖形要素可以自由組合蒜哀。當熟悉了ggplot2的基本套路后斩箫，數(shù)據(jù)可視化工作將變得非常輕松而有條理。
DataV
DataV阿里出品的數(shù)據(jù)可視化解決方案撵儿，之所以推薦DataV這個后起之秀乘客，完全是因為淘寶雙“11”活動中實時互動大屏幕太搶眼了。DataV支持多種數(shù)據(jù)源淀歇，尤其是和阿里系各種數(shù)據(jù)庫完美銜接易核，如果你的數(shù)據(jù)本身就存在阿里云上，那選用DataV肯定是個省時省力的好辦法浪默。圖表方面牡直，DataV內(nèi)置了豐富的圖表模板，支持實時數(shù)據(jù)采集和解析纳决。
3. 類GUI數(shù)據(jù)可視化CrossfilterCrossfilter
類GUI數(shù)據(jù)可視化CrossfilterCrossfilter是一個用來展示大數(shù)據(jù)集的 Java 庫碰逸，它可以把數(shù)據(jù)可視化和GUI控件結合起來，按鈕岳链、下拉和滑塊演變成更復雜的界面元素花竞，使你擴展內(nèi)容，同時改變輸入?yún)?shù)和數(shù)據(jù)掸哑。交互速度超快约急，甚至在上百萬或者更多數(shù)據(jù)下都很快。Crossfilter也是一種Java庫苗分，它可以在幾乎不影響速度的前提下對數(shù)據(jù)創(chuàng)建過濾器厌蔽，將過濾后的數(shù)據(jù)用于展示，且涉及有限維度摔癣，因此可以完成對海量數(shù)據(jù)集的篩選與加載奴饮。
4. 進階工具 ProcessingProcessing
進階工具 ProcessingProcessing?是用 Java 編程語言寫的，并且 Java 語言也是在語言樹中最接近 Processing 的择浊。所以戴卜，如果您熟悉 C 或 Java 語言，Processing 將很容易學琢岩。Processing 并不包括 Java 語言的一些較為高級的特性投剥，但這些特性中的很多特性均已集成到了 Processing。如今担孔，圍繞它已經(jīng)形成了一個專門的社區(qū)江锨，致力于構建各種庫以供用這種語言和環(huán)境進行動畫吃警、可視化、網(wǎng)絡編程以及很多其他的應用啄育。Processing 是一個很棒的進行數(shù)據(jù)可視化的環(huán)境酌心，具有一個簡單的接口、一個功能強大的語言以及一套豐富的用于數(shù)據(jù)以及應用程序?qū)С龅臋C制挑豌。
WekaWeka是一個能根據(jù)屬性分類和集群大量數(shù)據(jù)的優(yōu)秀工具安券，Weka不但是數(shù)據(jù)分析的強大工具，還能生成一些簡單的圖表浮毯。weka首先是一個數(shù)據(jù)挖掘的利器完疫，它能夠快速導入我們的結構化數(shù)據(jù)，然后對數(shù)據(jù)屬性做分類债蓝、聚類分析壳鹤，幫助我們理解數(shù)據(jù)。但他的可視化功能同樣不遜色饰迹，選擇界面中的visualization芳誓，你會
