大数据可视化实现途径

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显示结果

大数据可视化实现途径

数据可视化是指以图形或图表格式通过人工或以其他方式组织和显示数据,以使受众能够:更清楚地查看分析结果、简化正在使用的数据中的复杂性、了解并掌握正在使用的数据制作方法。可视化并不是一个新的概念。这种使用图片(排版、色彩、对比度和形状)来传达或理解数据的概念并不是新鲜事物,从17世纪的手工描绘地图和图形到十九世纪初发明的饼图都是这种形式。如今,计算机可以用来快速处理大量的数据,使可视化更具价值。


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即时满足

大数据可视化实现途径

通过交互式的可视化,人们可以更多地使用数据可视化的概念,进一步利用技术让观众与数据交互,为用户提供自助服务能力,以实时(或接近实时)交互式地深入到生成的图片、图表、图形(访问更多或特定的细节)来改变显示的数据(可能是不同的时间框架或事件)以及如何处理和/或呈现(可能选择条形图而不是饼图)。这使可视化更加有效和个性化。


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操作智能

大数据可视化实现途径

操作智能(OI)是一种分析方法,试图通过(通常是机器生成的)操作或事件数据来提供可视性和洞察力,实时运行针对数据流馈送的查询,产生作为操作指令的分析结果,可以通过人工或自动操作(将数据集转化为价值的明确例子)让组织立即执行。


复杂的操作智能(OI)系统还提供了将元数据与数据中发现的某些度量、流程步骤、渠道等相关联的能力。有了这个能力,就很容易获得额外的相关信息,例如,机器生成的操作数据通常都具有唯一的标识符和结果或状态代码。这些代码或标识符对于处理和存储可能是有效的,但是并不总是易于理解。为了使这些数据更具可读性(因此更有价值),可以将更多用户友好的附加信息与数据结果相关联 - 可能是以状态或事件描述的形式,或者可能是产品名称或机器名称。一旦了解将基本分析和可视化技术应用于操作大数据的挑战,数据的价值可以更好或更快地实现。


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(文章综合整理来源:大数据D1Net)


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