可视化大数据是怎么实现的

1. 可视化大数据是怎么实现的

第一步：分析原始数据
数据是可视化背后的主角，逆向可视化与从零构建可视化的第一步一样：从原始数据入手。不同的是在逆向时我们看到的是数据经过图形映射、加工、修饰后的最终结果，而原始数据隐藏在纷繁复杂的视觉效果中。抛开华丽的可视化效果，从中找到数据、分析数据是我们的首要工作。
第二步：分析图形
图形是可视化中的关键元素，也是我们最关注的部分。分析可视化中的图形可以从很多角度来进行，我们可以先从整体入手
第三步：深入挖掘背后技术
通过上面的分析我们其实已经可以通过一些工具制作出类似可视化效果。但是作为可视化硬核玩家的你不能止步于此，应该深入地了解更底层的实现方法。我们可以查看开源工具的源代码，
第四步：实施
进行到这里，难道你不想亲自实现一下可视化效果吗？有了数据、分析了结构、深入理解了背后的原理，具体实施将会变得十分简单，可以根据需求选择适合自己的工具。
第五步：可读性优化
在上面的分析中我们可能漏掉了一些细节：针对可读性进行优化。可读性会直接影响可视化内容的质量，混乱的颜色、重叠的标签都会大大降低可读性。在逆向可视化案例时，我们应该注意发现和积累对可读性优化的方法，以更好地应用到自己的案例中去。

2. 如何让大数据可视化?

大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

　　为什么会产生大数据？为什么要使用大数据呢？在这里给大家再通俗的解释一下：

　　起初，数据量很少的时代，通过表格工具、mysql等关系型数据库（二维表数据库，数据逐行插入）就能够解决数据存储的问题。

　　但是，随着互联网的飞速发展，产品以及用户的激增，产生了海量的数据。考虑到长足发展，公司会对产品、用户相关的原生数据、埋点数据等进行分析，传统的关系型数据库就无法满足需要，只能通过行式、分布式等数据库来存储这些数据（HBASE、hive等，能够实现集群化，及分配到多台主机上同时计算）。

　　认识数据可视化

　　有了数据之后，对数据分析就是成了最关键的环节，海量的数据让用户通过逐条查看是不可行的，图像化才是有效的解决途径。少量的数据可以通过表格工具生成图表、tou视表的方式进行分析，但是大数据的分析就需要借助专门的可视化工具了，常见的可视化工具包括：Tableau、BDP、Davinci、Quick BI、有数等。

　　大部分商用数据可视化工具的计算、图表展示虽然比较强大，但是却无法做到实时数据快速生成，数据也多为push（固定的范围）的方式，有时候数据还需要二次加工满足可视化产品的规则（商用产品多考虑通用性，无法适用于所有企业的数据规范）。

　　除此之外，现在很多图表插件的开源化（如：Echart、GoogleChart），以及行业内对数据安全性等的考虑，越来越多的公司也开始进行数据可视化的私有化部署。

　　数据可视化的实现

　　数据可视化产品（系统）的结构框架主要分为三层：数据存储层、数据计算层、数据展示层。

　　1.数据存储层

　　数据存储层在开头已经和大家说过了，在数据可视化产品（系统）中，既支持常规数据（MySQL、CSV等）可视化，也支持大数据（hive、HBASE等）的可视化，满足日常分析人员定性、定量的分析。

　　在考虑到数据安全的因素，数据存储还会与权限管理相结合，实现不同角色的人员只能访问指定的数据（未来有机会再分享）。

　　2.数据计算层

　　这里的计算不是平时所说的聚合、排序、分组等计算，解释之前我们先了解一下数据分析的工作流程吧：

　　产品/运营人员提出数据需求，如“APP一周留存”；

　　分析师确认需求后需要明确本次分析需要的字段及分析方式；

　　数仓人员提供整理后的表格（数据模型，多张表join后合成的中间表）；

　　分析师基于数据模型进行可视化分析。

　　数仓提供的数据模型主要分为增量、全量数据，不能直接对某个较长范围的数据进行分析，举个例子1月1日、1月2日两天都产生了数据，增量、全量的数据存储方式效果如下：

　　以上述举例的“APP一周留存”，就需要每天计算一下隔日留存，才能够基于每天的隔日留存计算出一周的留存。分析师每天会有很多任务，大量的基础计算（如每天的隔日留存）就可让电脑自动完成，这里就需要依赖调度功能（你可以理解成一个自动运行公式的工具）。

　　通过以上内容，我们可以得到多表关联、定时计算就是计算层的主要功能。

　　3.数据展示层

　　数据展示层分为两部分：

　　一部分是对看图人的可视化，看图人包括：产品、运营、高层主管等。根据需求方的要求，将数据用适合的图表呈现，比如，趋势相关用折线图、数据明细用表格、留存用漏斗图……

　　另一部分是对作图人的可视化，作图人主要是分析师。让分析师用可视化的操作，来代替尽可能多的SQL语句输入。常见的可视化工具中，可以快捷得将数据模型中的字段拖拽到维度/度量（可理解为X、Y轴）中。

　　通过可视化产品（系统）结构学习，我们不难看出，实现数据可视化的操作过程包括：数据连接（存储）、制作数据模型（计算）、制作图表（展示）。

　　如何实现大数据可视化系统.中琛魔方大数据分析平台表示正确适当的可视化使得讲故事变得很简单。它也从复杂、枯燥的数据集连接了语言、文化间的代沟。所以不要仅仅是展示数据，而是要用数据讲故事。

3. 如何让大数据可视化?

可以试试国产开源的免费可视化web项目le5le-topology
还支持动画、事件、websocket/mqtt与服务器通信等交互

4. 大数据怎么能实现可视化

分为以下五步：
第一步：分析原始数据
数据是可视化背后的主角，逆向可视化与从零构建可视化的第一步一样：从原始数据入手。不同的是在逆向时我们看到的是数据经过图形映射、加工、修饰后的最终结果，而原始数据隐藏在纷繁复杂的视觉效果中。抛开华丽的可视化效果，从中找到数据、分析数据是我们的首要工作。
第二步：分析图形
图形是可视化中的关键元素，也是我们最关注的部分。分析可视化中的图形可以从很多角度来进行，我们可以先从整体入手
第三步：深入挖掘背后技术
通过上面的分析我们其实已经可以通过一些工具制作出类似可视化效果。但是作为可视化硬核玩家的你不能止步于此，应该深入地了解更底层的实现方法。我们可以查看开源工具的源代码，
第四步：实施
进行到这里，难道你不想亲自实现一下可视化效果吗？有了数据、分析了结构、深入理解了背后的原理，具体实施将会变得十分简单，可以根据需求选择适合自己的工具。
第五步：可读性优化
在上面的分析中我们可能漏掉了一些细节：针对可读性进行优化。可读性会直接影响可视化内容的质量，混乱的颜色、重叠的标签都会大大降低可读性。在逆向可视化案例时，我们应该注意发现和积累对可读性优化的方法，以更好地应用到自己的案例中去。
希望对你有帮助！

5. 大数据可视化的方法

数据可视化技术的出现是在1950年左右计算机图形学发展后出现的，最基本的条件就是通过计算机图形学创造出了直观的数据图形图表。如今，我们所研究的大数据可视化主要包括数据可视化、科学可视化和信息可视化。
 数据可视化
数据可视化是指大型数据库中的数据，通过计算机技术能够把这些纷繁复杂的数据经过一系列快速的处理并找出其关联性，预测数据的发展趋势，并最终呈现在用户面前的过程。通过直观图形的展示让用户更直接地观察和分析数据，实现人机交互。数据可视化过程需要涉及的技术主要有几何技术、面向像素技术、分布式技术、图表技术等。
科学可视化
科学可视化是指利用计算机图形学以及图象处理技术等来展示数据信息的可视化方法。一般的可视化包括利用色彩差异、网格序列、网格无序、地理位置、尺寸大小等。但是传统的数据可视化技术不能直接应用于大数据中，需要借助计算机软件技术提供相应的算法对可视化进行改进。目前比较常见的可视化算法有分布式绘制和基于CPU的快速绘制算法。
 信息可视化
信息可视化是指通过用户的视觉感知理解抽象的数据信息，加强人类对信息的理解。信息可视化处理的数据需要具有一定的数据结构，并且是一些抽象数据。如视频信息、文字信息等。对于这类抽象信息的处理，首先需要先进性数据描述，再对其进行可视化呈现。

6. 怎么做数据可视化

　　1、可视化是连接用户和数据的桥梁，是我们向用户展示我们的成果的一种手段，因此可视化并不是非常特化的研究领域，它可以有非常广泛的应用和创建途径。作为非计算机专业的人员，你可以借助现有的程序和软件，根据自己数据的特点，绘制清楚直观的图表。Excel，SPSS，Google Public Data 等。一些博客也会介绍常用的可视化工具，比如 22个免费的数据可视化和分析工具推荐。
　　2、如果你拥有一定的编程基础，可以尝试使用一些编程或者数学工具来进行自定义图表绘制，比如 Mathematica，R，ProtoType等。
　　3、更进一步，你就可以用编程语言来写自己的可视化系统了。这样你就会有很自由的发挥空间和操控能力，数据处理，表现形式，交互方式等都可以有很自主的设计。

7. 大数据的数据可视化是什么样的？

在大数据可视化这个概念没出现之前，其实人们对于数据可视化的应用便已经很广泛了，大到人口数据，小到学生成绩统计，都可通过可视化展现，探索其中规律。如今信息可以用多种方法来进行可视化，每种可视化方法都有着不同的侧重点。
数据的特性：
数据可视化，先要理解数据，再去掌握可视化的方法，这样才能实现高效的数据可视化。在设计时，你可能会遇到以下几种常见的数据类型：量性：数据是可以计量的，所有的值都是数字离散型：数字类数据可能在有限范围内取值。例如：办公室内员工的数目持续性：数据可以测量，且在有限范围内，例如：年度降水量范围性：数据可以根据编组和分类而分类，例如：产量、销售量
传统的数据可视化以各种通用图表组件为主，不能达到炫酷、震撼人心的视觉效果。优秀的数据可视化设计需要有炫酷的视觉效果，让可视化设计随时随地脱颖而出。这时用三维元素的添加制造出空间感可以大大的加大画面层次感，且可以多维度观察，每个角度可能会产生震撼的视觉体验。百闻不如一见，下图是图扑软件（Hightopo）做过的一些三维设计案例：

图注：图扑软件
有许多的大屏设计案例都会涉及二维和三维相融合，需要整体的考虑风格一致。风格一致可以从色调与元素使用样式来做到统一，没有违和感。

图注：图扑软件

图注：图扑软件

8. 数据怎样可视化

简而言之，内容如上：
1、根据真实需求匹配可视化图表
一般工具内除了有基础性的图表外，还有数十种针对不同场景的可视化图表。比如说专用于展示顾客对产品、服务认可度的评分图。当你需要展示此类数据时自然要用评分图，而不是柱形图、扇形图之类。因此在制作数据可视化分析报表时，先想清到底需要展示什么数据，然后再去选择需求匹配的数据可视化分析图表。
2、颜色不要超过三种
一张表上不加限制地使用多种颜色，看得人头晕目眩，一般来说颜色控制在3种内较为理想。
3、灵活使用智能功能，避免页面过于拥挤
想要将报做得更详细，因此在同一张报表上挤进去各种可视化图表。但事实上，有些可视化图表是可以放在别的地方，这样就能节省很多空间，让数据可视化分析报表页面看上去更简洁。
4、参考软件提供的数据可视化分析报表模板
各大软件往往会提供大量现成数据可视化分析报表模板，或者是完整的UI皮肤设置。这些即可用于参考，也可直接下载使用，是非常使用的数据可视化分析报表制作素材。
数据可视化分析报表的制作步骤少、操作简单，又有大量现成的报表模板，如果刚开始还不知道怎么制作好看又实用的数据可视化分析，不如多看看软件提供的报表模板或UI主题。