大数据可视化及趋势

**大数据可视化是什么** 　　数据可视化要根据数据的特性，可视化要根据数据的特性，如时间信息和空间信息等，找到合适的可视化方式，例如图表(Chart)、图(Diagram)和地图(Map)等，将数据直观地展现出来，以帮助人们理解数据，同时找出包含在[海量数据](http://stockpage.10jqka.com.cn/603138/)（[603138](http://stockpage.10jqka.com.cn/603138/)）中的规律或者信息。数据可视化是大数据生命周期管理的最后一步，也是最重要的一步。 　　数据可视化起源于图形学、计算机图形学、人工智能、科学可视化以及用户界面等领域的相互促进和发展，是当前计算机科学的一个重要研究方向，它利用计算机对抽象信息进行直观的表示，以利于快速检索信息和增强认知能力。 　　数据可视化系统并不是为了展示用户的已知的数据之间的规律，而是为了帮助用户通过认知数据，有新的发现，发现这些数据所反映的实质。 **大数据可视化的基本概念** 　　1)数据空间。由n维属性、m个元素共同组成的数据集构成的多维信息空间。 　　2)数据开发。利用一定的工具及算法对数据进行定量推演及计算。 　　3)数据分析。对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而可以多角度多侧面的观察数据。 　　4)数据可视化。将大型数据集中的数据通过图形图像方式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息。 **大数据可视化的挑战** 　　大数据可视化面临的挑战主要指可视化分析过程中数据的呈现方式，包括可视化技术和信息可视化显示。大数据可视化的方法迎接了四个“V”的挑战，同时这也是4个机遇。 　　体量(Volume)：使用数据量很大的数据集开发，并从大数据中获得意义。 　　多源(Variety)：开发过程中需要尽可能多的数据源。 　　高速(Velocity)：企业不用再分批处理数据，而是可以实时处理全部数据。 　　质量(Value)：不仅为用户创建有吸引力的信息图和热点图，还能通过大数据获取意见，创造商业价值。 　　**大数据可视化的发展趋势** 　　大数据时代，大规模、高纬度、非结构化数据层出不穷，要将这样的数据以可视化形式完美的展示出来,传统的显示技术已很难满足这样的需求.而高分高清大屏幕拼接可视化技术正是为解决这一问题而发展起来的,它具有超大画面、纯真彩色、高亮度、高分辨率等显示优势,结合数据实时渲染技术、GIS空间数据可视化技术，实现数据实时图形可视化、场景化以及实时交互，让使用者更加方便地进行数据的理解和空间知识的呈现，可应用于指挥监控、视景仿真及三维交互等众多领域。

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