大数据技术与应用 课件 第八章 大数据可视化.pptx

第八章大数据可视化

大连理工大学软件学院

赵亮博士、副教授、硕士生导师

目录》

CONTENTS

数据可视化概览

数据可视化是一种表示数据或信息的技术，它将

数据或信息编码为包含在图形里的可见对象，如点、线、条等，目的是将信息更加清晰有效地传达给用户，是数据分析或数据科学的关键技术之一。简单地说，数据可视化就是以图形化方式表示数据。

广义的数据可视化涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科。

数据可视化

交互

数据管理和知

识表达

信息技术

地理信息

自然科学

统计分析

表达作业和传播

感知与认知科学

数据可视化

图形学

1、科学可视化：是科学之中的一个跨学科研究与应用领域。

●主要关注三维现象的可视化，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。

●目的是以图形方式说明科学数据，使科学家能够从数据中了解、说明和收集规律。

可视化的三个主要分支

GEOS-5集成仿真数据的可视化结果

数据可视化

2、信息可视化：是研究抽象数据的交互式视觉表示以加强人类认知。

信息可视化与科学可视化的不同：

●科学可视化处理的数据具有天然几何结构(如磁感线、流体分布等)。

●信息可视化处理的数据具有抽象数据结构。

3、可视分析学：是随着科学可视化和信息可视化发展而形成的新领域。

●重点是通过交互式视觉界面进行分析推理。

●综合了图形学、数据挖掘和人机交互等技术。

数据可视化

可视化的三个主要分支

数据可视化

可视化的三个主要分支

科学可视化、信息可视化与可视分析学的区分：

科学可视化处理具有自然几何结构(磁场、MRI数据、洋流)的数据。信息可视化处理抽象数据结构，如树或图形。

可视分析学将交互式视觉表示与基础分析过程(统计过程、数据挖掘技术)结合,能有效执行高级别、复杂的活动(推理、决策)。

数据可视化概览

02为什么需要数据可视化

●人类利用视觉获取的信息量，远远超出其他器官，人类对图像的处理速度比文本快6万倍。

●可视化可以帮助我们处理更加复杂的信息并增强记忆。

●可视化的终极目的是对事物规律的洞悉，而非所绘制的可视化结果本身。

●可视化有助于将认知行为从感知系统中剥离，提高信息认知的效率。

●图形化符号可以高效地传递信息，将用户的注意力引导到重要的目标上。

数据图形

原始数据预处理数据关注数据几何数据图像数据

数据分析过滤映射绘制

数据空间到图形空间的映射

a

b

C

d

X

y

X

y

X

y

X

y

10.0

8.04

10.0

9.14

10.0

7.46

8.0

6.58

8.0

6.95

8.0

8.14

8.0

6.77

8.0

5.76

13.0

7.58

13.0

8.74

13.0

12.74

8.0

7.71

9.0

8.81

9.0

8.77

9.0

7.11

8.0

8.84

11.0

8.33

11.0

9.26

11.0

7.81

8.0

8.47

14.0

9.96

14.0

8.10

14.0

8.84

8.0

7.04

6.0

7.24

6.0

6.13

6.0

6.08

8.0

5.25

4.0

4.26

4.0

3.10

4.0

5.39

8.0

12.50

12.0

10.84

12.0

9.13

12.0

8.15

19.0

5.56

7.0

4.82

7.0

7.26

7.0

6.42

8.0

7.91

5.0

5.68

5.0

4.74

5.0

5.73

8.0

6.89

根据统计方法看数据很难看出规律数据被可视化显示，规律非常明确

根据统计方法看数据很难看出规律，但当数据被可视化显示，规律就非常明确。

为什么需要数据可视化

e.g.Anscombe的四重奏：

数据可视化概览

Anscombesquartet

数据可视化概览

如何实现数据的可视化

在技术上，数据可视化最简单的理解，就是数据空间到图形空间的映射

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