数据可视化的显示空间通常是二维的,比如电脑屏幕、大屏显示器等,3D图形绘制技术解决了在二维平面显示三维物体的问题。
但是在大数据时代,我们所采集到的数据通常具有4V特性:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值)。如何从高维、海量、多样化的数据中,挖掘有价值的信息来支持决策,除了需要对数据进行清洗、去除噪声之外,还需要依据业务目的对数据进行二次处理。常用的数据处理方法包括:降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。
可视化的目的,是为了反映数据的数值、特征和模式,以更加直观、易于理解的方式,将数据背后的信息呈现给目标用户,辅助其作出正确的决策。但是通常,我们面对的数据是复杂的,数据所蕴含的信息是丰富的。如果在可视化图形中,将所有的信息不经过组织和筛选,全部机械的摆放出来,不仅会让整个页面显得特别臃肿和混乱,缺乏美感;而且模糊了重点,分散用户的注意力,降低用户单位时间获取信息的能力。
当下随着大数据热潮的到来,数据可视化作为一个新兴的领域,受到了学术界和工业界的重视。从可视分析、数据新闻到商业报表,各个领域都在越来越多的使用它。既然是数据可视化,说明数据是主体,可视化只是将数据以可视的形式表达的手段。未来的数据可视化趋势已成为了必然性,国内的数据可视化工具也越来越多,这样的趋势只有创新才能走的更远。以上信息由专业从事图像数据采集的纺友于2024/4/16 14:07:58发布
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