京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代数据信息可视化研究
近几年来,随着互联网的普及,大数据时代来临。人们的日常生活以及工作中出现了形形色色、各种各样的数据,如何筛选和处理有效的信息,是人们对数据信息提出的新需要。因此,人们对商业数据的批量计算以及数据仓库的应用等提出了更高的要求。数据信息的可视化不但用于科学的数据,而且还广泛使用于抽象信息,同时揭示着信息与数据间的关系以及信息背后的规律。可视化既是一种计算方法,同时还能够把一些非空间的抽象的信息通过映射或转化成为一种直接的、可视的形式来便于人们研究和观察。
一、关于数据信息可视化的内涵及其外延
人们经常说的数据信息可视化指的是把大量的数据、知识等信息转化成为人类的一种视觉形式。数据信息可视化过程中充分运用人类对图像、图形等可视模式快速识别的能力,通过有效的可视画面,来观察、研究、分析、操纵、过滤和理解大量的数据,进而能够实现直接的解释和分析,形象地表现和模拟大规模数据,以此来发现或探求数据内部隐藏的特征以及规律,从而提高人们对事物的观察能力、记忆水平以及理解能力,促进人们形成对某一事物的整体概念。
1989年,Mack in lay和Robertson,Card在其论文《用于交互性的用户界面的认知协处理器》中第一次提出“ 信息可视化”这一概念。论文指出,由于科学技术的飞速发展,促使在用户界面里使用硬件系统的速度和图形性能来探索3D 以及动画的可能性提高,为了能够充分的发挥其功用,必须研究新的软件结构来支撑复杂的多智能体实现异步交互问题。因此,数据信息的可视化是实现这一目标的关键点。此后关于数据信息的可视化作为一门独立的学科逐渐成熟起来。数据信息可视化在结合了许多学科的理论及其方法的基础上不断的发展成长,数据信息可视化技术能够明确抽象信息间的关系。
从本质上来说,数据信息可视化实现的是人与信息间的形成的可视化的界面,它是研究人和计算机传达出的信息以及两者间互相影响的技术。数据信息的可视化有两个基础,即图形设计与认知心理学。其中图形设计为数据信息可视化提供了更具艺术性的表现方法,为实际的操作经验提出了指导。认知心理学是关于人们怎样认识与感知世界的理论,其主要研究的是人类的认识与感知信息的过程。数据信息可视化的基础理论便是认知理论。数据信息可视化的重点是利用计算机技术、多媒体技术、数字技术等手段,把人们无法设想和想象以及接近或相似的环境、事物等用动态直观的形式表现出来,进而达到揭示自然以及社会发展规律的目的。
二、数据信息可视化的过程
数据信息可视化的过程一般包括信息的组织和调度、静态的可视化、模拟过程以及探索性分析四个阶段。数据信息的组织和调度这一阶段主要实现的是适用于大规模信息的简化模式以及快速调度。数据静态可视化这一阶段主要实现的是通过符号系统来反映信息的质量特征、关系特征和数量特征。数据的模拟过程主要实现的是通过对信息的引导、跟踪、监控等来完成信息的分析、处理、维护和使用,为信息的可视化提供了手段。数据的探索性分析主要是通过交互式建模分析、多维分析等为数据信息的可视化提供技术上的支持。
三、提高视觉设计能力,实现数据信息可视化的方法
数据信息实现可视化,最为关键的在于提高人们的视觉设计水平,将多维的、抽象的数据以二维或三维图形的模式展现在人们的面前,实现人与信息数据的交互。实现视觉设计的方法主要有以下几种:
(一)基于多维数据信息的视觉设计基于多维数据信息视觉设计是实现信息可视化的重要内容。目前世界上比较流行的多维数据信息视觉设计的方法主要有平行坐标法、表透镜法、星图法、三点矩阵法等。这些方法基本上实现了多维数据的展现,让用户能够从许多侧面对数据展开分析与理解,通过人机交互过程后,得到需要的可视化的结果。用户能够更加方便的对数据展开观察和分析,从而获得有价值的信息,这就为用户大大的减少了工作量,提高了工作效率。
(二)基于层次的视觉设计抽象的、多维的信息间的关系中最普遍的就是层次关系,最为直观的层次视觉设计的方法就是树型结构。在进行设计时,由于结构层次的增多或节点增多,因此这种结构会占用较大的可视化空间。所以,如何利用有限的视觉空间完整的将数据信息呈现出来是层次信息的视觉设计的难点和重点。
(三)基于文本的视觉设计鉴于需要处理的信息里大部分都是文本信息,而且文本信息的数量及其种类也是多种多样。如何进行视觉设计,及时地从浩瀚的文本信息里提取到自己需要的内容与知识,实现数据信息的可视化,是我们需要研究的内容。针对文本信息设计主要有两种;一种是对单个文本进行的视觉设计;另一种是对大型的文本集合的信息的视觉设计。对于单个的文本视觉设计可以通过进行字体设计、强化刺激、加大信号强度、利用文本结构进行艺术设计等实现数据的可视化。针对大型集合文本而言,视觉设计的重点应放在主题或相关内容方面。
四、结语
综上所述,越来越多的单位或个人将注意力转移到视觉设计中,通过视觉设计实现数据信息的可视化,有利于为人们提供信息背后的规律与知识,为信息资源的科学管理创造根本上的有利条件,而且能够将人们难以想象的信息以及多维的信息,用动态的直观的方式呈现在人们面前,对政府、企业以及个人等进行的科学研究和决策工作有着重要的作用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18