数据可视化技术包含以下几个基本概念:
①数据空间:是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间;
②数据开发:是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算;
③数据分析:指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据,从而能多角度多侧面观察数据;
④数据可视化:是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
数据可视化已经提出了许多方法,这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。
数据可视化服务是什么?
数据可视化服务(DataLake Visualization)通常是指一个一体式的大数据可视化服务平台,适应多个数据源,提供丰富多样的二维、三维可视化组件,采用拖放布局,旨在帮助快速定制和应用自己的大数据大屏。
数据可视化服务的呈现有许多操作场景,有些人认为这只是把数据变成图表。他们可能没有想到,传统的图表只是静态数据,而大数据可视化服务做出实际的数据表示,结果是动态的。即使在什么表面上也是不同的,在移动端、大屏端显示,背后的技术要求肯定是不同的。
中心价值:多维分析的智能大数据可视化平台, 不仅仅只是呈现出数据,更能智能 分析,提供决策依据。
数据资源整合分析:构建数据分析模型库,实现数据发掘的模 型化分析;建立数据探索分析能力,发现 数据背后的隐藏规律。
进行数据可视:呈现打造数据全景可视化平台,形式表现; 数据及时更新,实时分类呈现。
BI数据可视化:丰富的数据可视化探索,3D立体化呈现, 提供定制式数据可视化解决方案。
数据可视化的成功,应归于其背后基本思想的完备性。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。其第二个前提就是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。这些思想和概念极其重要,对于计算科学与工程方法学以及管理活动都有着精深而又广泛的影响。以上信息由专业从事数据采集方案的纺友于2024/5/14 7:23:22发布
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