大数据可视化技术现状分析及技术实践

前言

伴随着大数据时代的到来，数据可视化成为一个热门的话题，引起了人们极大的关注。本文从数据可视化研究概述、定义、常用的数据可视化工具及应用技术路线介绍数据可视化。

1.数据可视化研究概述

数据可视化，可以增强数据的呈现效果，方便用户以更加直观的方式观察数据，进而发现数据中隐藏的信息。可视化应用领域十分广泛，主要涉及网络数据可视化、交通数据可视化、文本数据可视化、数据挖掘可视化、生物医药可视化、社交可视化等领域。依照CARD可视化模型，将数据可视化过程分为：数据预处理、绘制、显示和交互这几个阶段。依照SHNEIDERMAN分类，可视化的数据分为：一维数据、二维数据、三维数据、高维数据、时态数据、层次数据和网络数据。其中高维数据、层次数据、网络数据、时态数据是当前可视化的研究热点。

高维数据目前已经成为了计算机领域的研究热点，所谓高维数据是指每一个样本数据包含p（p≥4）维空间特征。人类对于数据的理解主要集中在低维度的空间表示上，如果单从高维数据的抽象数据值上进行分析很难得到有用的信息。相对于对数据的高维模拟，低维空间的可视化技术显得更简单、直截。而且高维空间包含的元素相对于低维空间来说更加更复杂，容易造成人们的分析混乱。将高维数据信息映射到二三维空间上，方便高维数据进行人与数据的交互，有助于对数据进行聚类以及分类。高维数据可视化的研究主要包含数据变化、数据呈现两个方面。

层次数据具有等级或层级关系。层次数据的可视化方法主要包括节点链接图和树图２种方式。其中树图（treemap）由一系列的嵌套环、块来展示层次数据。

为了能展示更多的节点内容，一些基于“焦点＋上下文”技术的交互方法被开发出来。包括“鱼眼”技术、几何变形、语义缩放、远离焦点的节点聚类技术等。

网络数据表现为更加自由、更加复杂的关系网络。分析网络数据的核心是挖掘关系网络中的重要结构性质，如节点相似性、关系传递性、网络中心性等，网络数据可视化方法应清晰表达个体间关系以及个体的聚类关系。主要布局策略包含结点链接法和相邻矩阵法。

时间序列数据是指具有时间属性的数据集，针对时间序列数据的可视化方法包含：线形图、动画、堆积图、时间线、地平线图。

数据可视化伴随着大数据时代的到来而兴起，可视化分析是大数据分析不可或缺的一种重要手段和工具，只有在真正理解可视化概念本质后，才能更好的研究并应用其方法和原理，获得数据背后隐藏的价值。

2.数据可视化的定义

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。可视化技术是利用计算机图形学及图像处理技术，将数据转换为图形或图像形式显示到屏幕上，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及计算机视觉、图像处理、计算机辅助设计、计算机图形学等多个领域，成为一项研究数据表示、数据处理、决策分析等问题的综合技术。

2.1数据可视化的基本概念

1）数据空间

由n维属性、m个元素共同组成的数据集构成的多维信息空间。

2）数据开发

利用一定的工具及算法对数据进行定量推演及计算。

3）数据分析

对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而可以多角度多侧面的观察数据。

4）数据可视化

将大型数据集中的数据通过图形图像方式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息。

2.2数据可视化的标准

为实现信息的有效传达，数据可视化应兼顾美学与功能，直观的传达出关键的特征，便于挖掘数据背后隐藏的价值。

可视化技术应用标准应该包含以下4个方面：

1）直观化

将数据直观、形象的呈现出来。

2）关联化

突出的呈现出数据之间的关联性。

3）艺术性

使数据的呈现更具有艺术性，更加符合审美规则。

4）交互性

实现用户与数据的交互，方便用户控制数据。

3.常用的数据可视化工具

1、excel：可以在excel中选择插入图表，选择你想要的图表，然后进行标题、坐标轴等设置，操作相对多点，有饼图、折线图、柱状图等常见图表。

2、Tabluea：之前他为了学习特地花钱买过Tabluea的个人版，话说真的蛮贵的，一年要999刀，就只买了一年，我也玩过他们很多功能，工具挺不错的，功能挺强大的，可视化效果不错。

3、BDP个人版：直接把表格数据上传，然后拖拽数据到X轴（维度栏）、Y轴（数值栏），点一下选择你想要的可视化图表就行，除了常见图表，还有数据地图、漏斗、词云、旭日等酷炫图表~~

4.数据可视化面临的挑战

伴随着大数据时代的到来，数据可视化日益受到关注，可视化技术也日益成熟。然而，数据可视化仍存在许多问题，且面临着巨大的挑战。

大数据可视化存在以下问题：

1）视觉噪声

在数据集中，大多数数据具有极强的相关性，无法将其分离作为独立的对象显示。

2）信息丢失

减少可视数据集的方法可行，但会导致信息的丢失。

3）大型图像感知

数据可视化不单单受限于设备的长度比及分辨率，也受限于现实世界的感受。

4）高速图像变换

用户虽然能够观察数据，却不能对数据强度变化做出反应。

5）高性能要求

对于静态可视化对性能要求不高，因为可视化速度较低，性能要求不高，然而动态可视化对性能要求会比较高。

数据可视化面临的挑战主要指可视化分析过程中数据的呈现方式，包括可视化技术和信息可视化显示。目前，数据简约可视化研究中，高清晰显示、大屏幕显示、高可扩展数据投影、维度降解等技术都试着从不同角度解决这个难题。

可感知的交互的扩展性是大数据可视化面临的挑战之一。从大规模数据库中查询数据可能导致高延迟，使交互率降低。

在大数据应用程序中，大规模数据及高维数据使数据可视化变得十分困难。

在超大规模的数据可视化分析中，我们可以构建更大、更清晰的视觉显示设备，但是人类的敏锐度制约了大屏幕显示的有效性。

由于人和机器的限制，在可预见的未来，大数据的可视化问题会是一个重要的挑战。
 

5.数据可视化技术的发展方向

1）可视化技术与数据挖掘有着紧密的联系。数据可视化可以帮助人们洞察出数据背后隐藏的潜在信息，提高了数据挖掘的效率，因此，可视化与数据挖掘紧密结合是可视化研究的一个重要发展方向。

2）可视化技术与人机交互拥有着紧密的联系。实现用户与数据的交互，方便用户控制数据，更好地实现人机交互这是我们一直追求的目标。因此，可视化与人机交互相结合是可视化研究的一个重要发展方向。

3）可视化与大规模、高维度、非结构化数据有着紧密的联系。目前，我们身处于大数据时代，大数据时代，大规模、高纬度、非结构化数据层出不穷，要将这样的数据以可视化形式完美的展示出来，并非易事。因此，可视化与大规模、高维度、非结构化数据结合是可视化研究的一个重要发展方向。