大数据技术与应用 第2版 课件 第5章 大数据分析与挖掘；第6章 大数据可视化.ppt

在大数据的可视化图中，按照数据的作用和功能可以把图分为以下几类：比较类、分布类、流程类、地图类、占比类、区间类、关联类、时间类和趋势类等。随着欧洲在14世纪开始进入了文艺复兴时期，各种测量技术的出现，在数学学科中出现了早期的数学坐标图表，如笛卡尔解析几何坐标系等。值得一提的是法国哲学家、数学家笛卡尔（1596-1650），他创立了解析几何，将几何曲线与代数方程相结合，为数据可视化的发展正式开启了大门。到了18世纪，随着社会的进一步发展与文字的广泛应用，微积分，物理，化学，数学等都开始蓬勃发展，统计学也开始出现了萌芽。数据的价值开始为人们重视起来，人口、商业、农业等经验数据开始被系统的收集整理，记录下来，于是各种图表和图形也开始诞生。大数据可视化已经注定成为可视化历史中的新的里程碑，VR、AR、MR、全息投影…这些当下最火热的数据可视化技术已经被应用到游戏、房地产、教育等各行各业。当前，在大数据的研究领域中，数据可视化是一个异常活跃的方面。一方面，数据可视化以数据挖掘、数据采集、数据分析为基础；另一方面，它还是一种新的表达数据的方式，是对现实世界的抽象表达。数据可视化世界人口数据可视化城市污染数据可视化百度校园案件最早的数据可视化伦敦地铁数据可视化伦敦地铁数据可视化战争中的伤亡数据可视化动物研究数据可视化足球比赛这就是数据被可视化之后的魅力，它们会产生逻辑、意义，变成更值得思考的东西。随着对大数据可视化认识的不断加深，人们认为数据可视化一般分为三种不同的类型：科学可视化、信息可视化和可视化分析科学可视化是数据可视化中的一个应用领域，主要关注空间数据与三维现象的可视化，包含气象学、生物学、物理学、农学等，重点在于对客观事物的体、面及光源等的逼真渲染。信息可视化（Informationvisualization）是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现（如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码）。通过利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。可视化分析是科学可视化与信息可视化领域发展的产物，侧重于借助交互式的用户界面而进行对数据的分析与推理。可视化分析是一个多学科领域。大数据可视化的流程数据可视化是一个系统的流程，该流程以数据为基础，以数据流为导向，还包括了数据采集、数据处理、可视化映射和用户感知等环节。数据采集数据可视化的基础是数据，数据可以通过仪器采样、调查记录等方式进行采集。数据采集又称为“数据获取”或“数据收集”，是指对现实世界的信息进行采样。采集得来的原始数据一方面不可避免含有噪声和误差，另一方面数据的模式和特征往往被隐藏。因此，通过数据处理能够保证数据的完整性、有效性、准确性、一致性和可用性。数据处理可视化映射是可视化流程的核心环节，它用于把不同数据之间的联系映射为可视化视觉通道中的不同元素，如标记的位置、大小、长度、形状、方向、色调、饱和度、亮度等。可视化映射用户感知从数据的可视化结果中提取有用的信息、知识和灵感。用户可以借助数据可视化结果感受数据的不同，从中提取信息、知识和灵感，并从中发现数据背后隐藏的现象和规律。用户感知大数据可视化图表介绍图是表达数据的最直观、最强大的方式之一，通过图的展示能够将数据进行优雅的变换，从而让枯燥的数字能吸引人们注意力。在实现数据可视化选择图时，应当首先考虑的问题是：我有什么数据，我需要用图做什么，我该如何展示数据。统计图表中每一种类型的图表中都可包含不同的数据可视化图形，如柱状图、饼图、气泡图、热力图、趋势图、直方图、雷达图、色块图、漏斗图、和弦图、仪表盘、面积图、折线图、密度图以及K线图等。某女，26岁，相亲，提出的见面条件如下：（1）年龄在30岁以下；（2）长相中等以上；（3）收入高，或者职业是公务员。KNN算法KNN算法也叫作K最近邻算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法的实现主要有三个步骤：（1）给定待分类样本，计算它与已分类样本中的每个样本的距离。（2）圈定与待分类样本距离最近的K个已分类样本，作为待分类样本的近邻。（3）根据这K个近邻中的大部分样本所属的类别来决定待分类样本该属于哪个分类。遗传算法遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象，