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据IBM称，社交媒体、传感器、网页每天都会产生2.5千万亿字节的数据，各种业务流程。 通过帮助大数据世界中的数千个变量之间的关联，技术可以以理解的方式呈现大量数据，这意味着大数据可视化计划将 IT 和管理项目结合在一起。 在本文中，我们将讨论数据及其视觉表示应如何协同运行以确保有效使用数据。 您将看到以下主题： 什么是大数据可视化？ 为什么拥有良好的可视化方法很重要？ 大数据可视化有哪些类型？ 大数据可视化的主要工具有哪些？ 在下面输入您的电子邮件即可下载此帖子 在此输入您的电子邮件 请不要担心，我们不会发送垃圾邮件。 什么是大数据可视化？ 大数据的一个决定性特征是数量。


当今的公司收集和存储了大量的信息，而人类需要花费数年的时间才能阅读和理 亚美尼亚 whatsapp 资源 解这些信息。 可视化资源依靠强大的工具来解释原始数据并对其进行处理以生成视觉表示，使人类能够在几分钟内吸收和理解大量数据。 大数据可视化以可视化基础格式（编码、报告分析、图形交互）描述几乎任何类型的数据（数字、三角函数、线性代数、几何、基本或统计算法），使其易于理解和解释。 因此，它远远超出了典型的图表、气泡图、直方图、饼图和环形图，而是更复杂的表示形式，如热图和箱线图和晶须图，使决策者能够探索数据集以识别相关性或意外模式。 为什么拥有良好的可视化方法很重要？ 由于互联网以及操作系统、传感器和物联网等创新，数据量每年都在增长。 对于公司来说，问题在于，只有能够从大量原始数据中提取有价值的见解并由能够分析它们的人读取时，数据才有用——近乎实时的数据素养。


大数据可视化技术很重要，因为它们： 使决策者能够非常快速地了解数据量意味着什么； 捕捉趋势——使用适当的技术可以轻松识别这些信息； 揭示模式——识别特定问题无法发现的相关性和意外联系； 提供一种高度有效的方式来传达任何向他人提出的见解。 大数据可视化有哪些类型？ 大数据可视化提供了一套相关的技术来获得定性理解。 我们在下面描述了基本类型。 图表 图表使用元素来匹配变量的值并比较多个组成部分，显示数据点之间的关系。 折线图——可比较的元素是线，可以帮助分析轴线变量处的峰值和下降时刻，例如一段时间内的销售量。 饼图和环形图— 用于比较整体的各个部分，例如某一类别的组成部分。每个扇区的角度和弧度与图示值相对应，与中心的距离用于评估其重要性。