大數據可視化常用方法

① 大數據挖掘常用的方法有哪些

1. Analytic Visualizations(可視化分析)

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)

數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)

由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

② 大數據可視化需要哪些類型的呈現形式

主要就是數據可視化圖表吧，各種各樣的圖表，如柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖這些常見的圖表，還有數據地圖、詞雲、漏斗圖、桑基圖等好看、酷炫的圖表。

以上圖表都是通過BDP個人版製作的~~~

③ 大數據可視化的方法

數據可視化技術的出現是在1950年左右計算機圖形學發展後出現的，最基本的條件就是通過計算機圖形學創造出了直觀的數據圖形圖表。如今，我們所研究的大數據可視化主要包括數據可視化、科學可視化和信息可視化。
數據可視化
數據可視化是指大型資料庫中的數據，通過計算機技術能夠把這些紛繁復雜的數據經過一系列快速的處理並找出其關聯性，預測數據的發展趨勢，並最終呈現在用戶面前的過程。通過直觀圖形的展示讓用戶更直接地觀察和分析數據，實現人機交互。數據可視化過程需要涉及的技術主要有幾何技術、面向像素技術、分布式技術、圖表技術等。
科學可視化
科學可視化是指利用計算機圖形學以及圖象處理技術等來展示數據信息的可視化方法。一般的可視化包括利用色彩差異、網格序列、網格無序、地理位置、尺寸大小等。但是傳統的數據可視化技術不能直接應用於大數據中，需要藉助計算機軟體技術提供相應的演算法對可視化進行改進。目前比較常見的可視化演算法有分布式繪制和基於CPU的快速繪制演算法。
信息可視化
信息可視化是指通過用戶的視覺感知理解抽象的數據信息，加強人類對信息的理解。信息可視化處理的數據需要具有一定的數據結構，並且是一些抽象數據。如視頻信息、文字信息等。對於這類抽象信息的處理，首先需要先進性數據描述，再對其進行可視化呈現。

④ 如何讓大數據可視化

大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

為什麼會產生大數據？為什麼要使用大數據呢？在這里給大家再通俗的解釋一下：

起初，數據量很少的時代，通過表格工具、mysql等關系型資料庫（二維表資料庫，數據逐行插入）就能夠解決數據存儲的問題。

但是，隨著互聯網的飛速發展，產品以及用戶的激增，產生了海量的數據。考慮到長足發展，公司會對產品、用戶相關的原生數據、埋點數據等進行分析，傳統的關系型資料庫就無法滿足需要，只能通過行式、分布式等資料庫來存儲這些數據（HBASE、hive等，能夠實現集群化，及分配到多台主機上同時計算）。

認識數據可視化

有了數據之後，對數據分析就是成了最關鍵的環節，海量的數據讓用戶通過逐條查看是不可行的，圖像化才是有效的解決途徑。少量的數據可以通過表格工具生成圖表、tou視表的方式進行分析，但是大數據的分析就需要藉助專門的可視化工具了，常見的可視化工具包括：Tableau、BDP、Davinci、Quick BI、有數等。

大部分商用數據可視化工具的計算、圖表展示雖然比較強大，但是卻無法做到實時數據快速生成，數據也多為push（固定的范圍）的方式，有時候數據還需要二次加工滿足可視化產品的規則（商用產品多考慮通用性，無法適用於所有企業的數據規范）。

除此之外，現在很多圖表插件的開源化（如：Echart、GoogleChart），以及行業內對數據安全性等的考慮，越來越多的公司也開始進行數據可視化的私有化部署。

數據可視化的實現

數據可視化產品（系統）的結構框架主要分為三層：數據存儲層、數據計算層、數據展示層。

1.數據存儲層

數據存儲層在開頭已經和大家說過了，在數據可視化產品（系統）中，既支持常規數據（MySQL、CSV等）可視化，也支持大數據（hive、HBASE等）的可視化，滿足日常分析人員定性、定量的分析。

在考慮到數據安全的因素，數據存儲還會與許可權管理相結合，實現不同角色的人員只能訪問指定的數據（未來有機會再分享）。

2.數據計算層

這里的計算不是平時所說的聚合、排序、分組等計算，解釋之前我們先了解一下數據分析的工作流程吧：

產品/運營人員提出數據需求，如「APP一周留存」；

分析師確認需求後需要明確本次分析需要的欄位及分析方式；

數倉人員提供整理後的表格（數據模型，多張表join後合成的中間表）；

分析師基於數據模型進行可視化分析。

數倉提供的數據模型主要分為增量、全量數據，不能直接對某個較長范圍的數據進行分析，舉個例子1月1日、1月2日兩天都產生了數據，增量、全量的數據存儲方式效果如下：

以上述舉例的「APP一周留存」，就需要每天計算一下隔日留存，才能夠基於每天的隔日留存計算出一周的留存。分析師每天會有很多任務，大量的基礎計算（如每天的隔日留存）就可讓電腦自動完成，這里就需要依賴調度功能（你可以理解成一個自動運行公式的工具）。

通過以上內容，我們可以得到多表關聯、定時計算就是計算層的主要功能。

3.數據展示層

數據展示層分為兩部分：

一部分是對看圖人的可視化，看圖人包括：產品、運營、高層主管等。根據需求方的要求，將數據用適合的圖表呈現，比如，趨勢相關用折線圖、數據明細用表格、留存用漏斗圖……

另一部分是對作圖人的可視化，作圖人主要是分析師。讓分析師用可視化的操作，來代替盡可能多的SQL語句輸入。常見的可視化工具中，可以快捷得將數據模型中的欄位拖拽到維度/度量（可理解為X、Y軸）中。

通過可視化產品（系統）結構學習，我們不難看出，實現數據可視化的操作過程包括：數據連接（存儲）、製作數據模型（計算）、製作圖表（展示）。

如何實現大數據可視化系統.中琛魔方大數據分析平台表示正確適當的可視化使得講故事變得很簡單。它也從復雜、枯燥的數據集連接了語言、文化間的代溝。所以不要僅僅是展示數據，而是要用數據講故事。