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数据可视化要根据数据的特性，可视化要根据数据的特性，如时间信息和空间信息等，找到合适的可视化方式，例如图表(Chart)、图(Diagram)和地图(Map)等，将数据直观地展现出来，以帮助人们理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息。数据可视化是大数据生命周期管理的最后一步，也是最重要的一步。
数据可视化系统并不是为了展示用户的已知的数据之间的规律，而是为了帮助用户通过认知数据，有新的发现，发现这些数据所反映的实质
大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。
大数据可视化的实施
大数据可视化的实施是一系列数据的转换过程:
我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。
从技术上来说，大数据可视化的实施步骤主要有四项：需求分析，建设数据仓库/数据集市模型，数据抽取、清洗、转换、加载（ETL），建立可视化分析场景。
大数据可视化的发展趋势
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,传统的显示技术已很难满足这样的需求.而高分高清大屏幕拼接可视化技术正是为解决这一问题而发展起来的,它具有超大画面、纯真彩色、高亮度、高分辨率等显示优势,结合数据实时渲染技术、GIS空间数据可视化技术，实现数据实时图形可视化、场景化以及实时交互，让使用者更加方便地进行数据的理解和空间知识的呈现，可应用于指挥监控、视景仿真及三维交互等众多领域.
信息来源：温职院大数据专业综合部
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审核：王玲玲
编辑：柯尚武陈雅莉
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