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大数据可视化的类型

发布日期:2020-04-08

  数据可视化无处不在,并且随着城市、交通、气象等数据容量和复杂性的与日俱增,大数据可视化的需求越来越大,成为人类对信息的一种新的阅读和理解方式。通过大数据可视化手段进行数据分析,再通过可视化的方式展示出来,使读者对数据的空间分布模式、趋势、相关性和统计信息一目了然,而这些可能会在其他呈现方式下难以被发现。

  大数据可视化大致分为时空数据可视化、层次与网络结构数据可视化、文本和跨媒体数据可视化以及多变量数据可视化。

大数据可视化

  时空数据可视化:时间和空间是描述事物的必要元素,因此,时间变化数据和地理信息数据的可视化非常重要。我们可以从很多的历史博物馆中通过大数据可视化看到博物馆的发展历史及其变化。

  层次与网络结构数据可视化:网络数据是网络安全世界中最常见的数据类型。层次与网络结构数据通常使用点线图来可视化,大数据可视化就需要在空间中合理的布局节点和连线了。

  文本和跨媒体数据可视化:过去是将许多的文本数据转变为传统的图表,而现在我们可以将各种文本、跨媒体数据中的有价值的信息进行大数据可视化。

多变量数据可视化

  多变量数据可视化:用来描述现实世界中复杂问题和对象的数据常常是多变量的高维数据。就像现在疫情的实时更新地图一样,受众可以很简单的从大数据可视化的地图上了解到疫情的变化。

   大数据可视化正在逐渐的融入到许多领域,受众也会更加的愿意摆脱传统的数据图表来接受大数据可视化的效果。

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