大数据可视化技术求大数据可视化的方法

数据可视化的方法有哪些？

一、面积&尺寸可视化 对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。

这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。

制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。

二、颜色可视化 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。

三、图形可视化 在我们设计指标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表更加生动的被展现，更便于用户理解图表要表达的主题。

四、地域空间可视化 当指标数据要表达的主题跟地域有关联时，我们一般会选择用地图为大背景。

这样用户可以直观的了解整体的数据情况，同时也可以根据地理位置快速的定位到某一地区来查看详细数据。

五、概念可视化 通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时，用户便更容易理解图形要表达的意义。

注意事项 在总结了常见维度的数据可视化方法和范例之后，要再次总体强调下做数据可视化设计时的注意事项，总结了三点如下： 1）设计的方案至少适用于两个层次：一是能够整体展示大的图形轮廓，让用户能够快速的了解图表所要表达的整体概念；之后再以合适的方式对局部的详细数据加以呈现（如鼠标hover展示）。

2）做数据可视化时，上述的五个方法经常是混合用的，尤其是做一些复杂图形和多维度数据的展示时。

3）做出的可视化图表一定要易于理解，在显性化的基础上越美观越好，切忌华而不实。

有谁了解大数据可视化有没有发展前景

大数据时代下的数据挖掘与可视化展现全世界每天都有几十亿人使用计算机、平板电脑、手机和其它数字设备产生海量数据。

在这个各个行业和领域都已经被数据给渗透，数据已成为非常重要的生产因素的大数据时代，对于大数据的处理和挖掘将意味着新一波的生产率不断增长和消费者盈余浪潮的到来。

在大数据时代下，从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。

煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。

与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。

价值含量、挖掘成本比数量更为重要。

什么是数据挖掘？所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式（pattern）和规则（rule）的业务流程。

数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

为什么要进行数据挖掘？我们关心什么是数据挖掘，同时，我们更关心的是我们如何通过数据挖掘过程找到我们需要的东西。

如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“挖掘能力”，通过“挖掘”实现数据的“增值”。

数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式（pattern）和规则（rule）的业务流程。

谈到发现模式与规则，其实就是一项业务流程，为业务服务。

我们要做就是让业务做起来显得更简单，或直接帮助客户如何提升业务。

在大量的数据中找到有意义的模式和规则。

在大量数据面前，数据的获得不再是一个障碍，而是一个优势。

在现在很多的技术在大数据集上比在小数据集上的表现得更好——你可以用数据产生智慧，也可以用计算机来完成其最擅长的工作：提出问题并解决问题。

模式和规则的定义：就是发现对业务有益的模式或规则。

发现模式就意味着把保留活动的目标定位为最有可能流失的客户。

这就意味着优化客户获取资源，既考虑客户数量上的短期效益，同时也考虑客户价值的中期和长期收益。

数据挖掘后结果的可视化展现大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，将海量的信息数据在经过分布式数据挖掘处理后将结果可视化。

数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。

依据数据及其内在模式和关系，利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。

其次，利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。

但是，这并不就意味着，数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。

为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。

因而，对于数据可视化应用软件的开发就迫在眉睫，数据可视化软件的开发既要保证实现其功能用途，同时又要兼顾美学形式，这样就对数据可视化软件提出了更高的要求。

目前，在国内能同时兼顾这两方面的数据可视化软件屈指可数。

其中，比较受用户欢迎的是一款名为大数据魔镜的可视化分析软件。

企业通过大数据魔镜可以将积累的各种来自内部和外部的数据整合起来实时分析,推动自身实现数据智能化管理,增强核心竞争力,将数据价值转化为商业价值,获取最大化利润。

求大数据可视化的方法

在网页上显示基本上就四种方法：Flash(Flex)或者JS(HTML5)或者Java或者ASP.NET(Silverlight) Flash的有Degrafa、BirdEye、Axiis、Open Flash Chart JS的有、Sencha Ext JS、Filament、jQchart、Flot、Sparklines、gRaphael、TufteGraph、Exhibit、PlotKit、ExplorerCanvas、MilkChart、Google Chart API、Protovis Java的有Choosel、google-visualization-java、GWT Chronoscope、JFreeChart ASP.NET的有Telerik Charts、Visifire、Dundas Chart 数据量大了基本上都会卡 目前我比较喜欢d3(Data-Driven Documents)，图形种类丰富，有交互能力，你可以去看看，有很多种图形的demo