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
尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level III 考试大纲将于 2025 年 12 月 31 日实施重大更新,并正式启用,2026年3月考 ...
2025-12-31“字如其人”的传统认知,让不少“手残党”在需要签名的场景中倍感尴尬——商务签约时的签名歪歪扭扭,朋友聚会的签名墙不敢落笔 ...
2025-12-31在多元统计分析的因子分析中,“得分系数”是连接原始观测指标与潜在因子的关键纽带,其核心作用是将多个相关性较高的原始指标, ...
2025-12-31对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,高质量的数据是开展后续分析、挖掘业务价值的基础,而数据采集作为数据链路的 ...
2025-12-31在中介效应分析(或路径分析)中,间接效应是衡量“自变量通过中介变量影响因变量”这一间接路径强度与方向的核心指标。不同于直 ...
2025-12-30数据透视表是数据分析中高效汇总、多维度分析数据的核心工具,能快速将杂乱数据转化为结构化的汇总报表。在实际分析场景中,我们 ...
2025-12-30在金融投资、商业运营、用户增长等数据密集型领域,量化策略凭借“数据驱动、逻辑可验证、执行标准化”的优势,成为企业提升决策 ...
2025-12-30CDA(Certified Data Analyst),是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,源自中国,走向世界,面向全行业的专业技能认证,旨 ...
2025-12-29在数据分析领域,周期性是时间序列数据的重要特征之一——它指数据在一定时间间隔内重复出现的规律,广泛存在于经济、金融、气象 ...
2025-12-29数据分析师的核心价值在于将海量数据转化为可落地的商业洞察,而高效的工具则是实现这一价值的关键载体。从数据采集、清洗整理, ...
2025-12-29在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业提升决策效率、挖掘商业价值的核心工具。CDA(Certified Data Analys ...
2025-12-29CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-26在数字化转型浪潮下,审计行业正经历从“传统手工审计”向“大数据智能审计”的深刻变革。教育部发布的《大数据与审计专业教学标 ...
2025-12-26统计学作为数学的重要分支,是连接数据与决策的桥梁。随着数据规模的爆炸式增长和复杂问题的涌现,传统统计方法已难以应对高维、 ...
2025-12-26数字化浪潮席卷全球,数据已成为企业核心生产要素,“用数据说话、用数据决策”成为企业生存与发展的核心逻辑。在这一背景下,CD ...
2025-12-26箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,凭借简洁的结构直观呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键信息,广泛应用 ...
2025-12-25在数据驱动决策的时代,基于历史数据进行精准预测已成为企业核心需求——无论是预测未来销售额、客户流失概率,还是产品需求趋势 ...
2025-12-25在数据驱动业务的实践中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,本质上是通过“指标”这一数据语言,解读业务现 ...
2025-12-25在金融行业的数字化转型进程中,SQL作为数据处理与分析的核心工具,贯穿于零售银行、证券交易、保险理赔、支付结算等全业务链条 ...
2025-12-24在数据分析领域,假设检验是验证“数据差异是否显著”的核心工具,而独立样本t检验与卡方检验则是其中最常用的两种方法。很多初 ...
2025-12-24