第1章 大數(shù)據(jù)可視化概述

第1章大數(shù)據(jù)可視化概述1大數(shù)據(jù)可視化目錄CONTENTS大數(shù)據(jù)可視化的概念大數(shù)據(jù)可視化的作用與意義123大數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展史大數(shù)據(jù)可視化的應(yīng)用領(lǐng)域4大數(shù)據(jù)可視化面臨的挑戰(zhàn)5大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的發(fā)展方向61.大數(shù)據(jù)可視化的概念數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)可視化1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.1數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)是一種未經(jīng)加工的原始資料，是客觀對象的表示。

借助數(shù)據(jù)來表示一定的含義，傳遞一定的信息。因此，信息則是數(shù)據(jù)內(nèi)涵的意義，是數(shù)據(jù)的內(nèi)容和解釋。

信息與數(shù)據(jù)是不可分離的，數(shù)據(jù)是信息的表達(dá)，信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵。數(shù)據(jù)本身并沒有意義，數(shù)據(jù)只有對實體行為產(chǎn)生影響時才成為信息。90就是一個數(shù)據(jù)，可以表示小明這次語文考試得了90分，也可表示今天小王充了90元話費。1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.1數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的分類

（1）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（2）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（3）半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：即行數(shù)據(jù),存儲在數(shù)據(jù)庫里,可以用二維表結(jié)構(gòu)來邏輯表達(dá)實現(xiàn)的數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：是介于完全結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和完全無結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)，它一般是自描述的，數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容混在一起。1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.1數(shù)據(jù)表示數(shù)據(jù)的存儲單位計算機(jī)中的數(shù)據(jù)存儲在存儲器中，存儲器存儲數(shù)據(jù)的最小基本單位是bit，按照從小到的順序表示數(shù)據(jù)的大小單位有bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

《紅樓夢》是中國古典四大名著之一，該書含標(biāo)點共有87萬字（不含標(biāo)點約85萬字），計算機(jī)存儲每個漢字需要占兩個字節(jié)，則有1漢字=2byte等式成立。根據(jù)以上單位之間的換算關(guān)系得到1GB約等于671部紅樓夢，1TB約等于631,903部，以此類推，1PB約等于647,068,911部。從這個描述過程中，可以感受到這些單位的大小程度。1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.2大數(shù)據(jù)半個世紀(jì)以來，隨著計算機(jī)技術(shù)全面融入社會生活，信息爆炸已經(jīng)積累到了一個開始引發(fā)變革的程度。它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快?；ヂ?lián)網(wǎng)（社交、搜索、電商）、移動互聯(lián)網(wǎng)（微博）、物聯(lián)網(wǎng)（傳感器，智慧地球）、車聯(lián)網(wǎng)、GPS、醫(yī)學(xué)影像、安全監(jiān)控、金融（銀行、股市、保險）、電信（通話、短信）都在瘋狂產(chǎn)生著數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的起源全球每秒鐘發(fā)送2.9百萬封電子郵件，一分鐘讀一篇的話，足夠一個人晝夜不息的讀5.5年…每天會有2.88萬個小時的視頻上傳到Y(jié)outube，足夠一個人晝夜不息的觀看3.3年…推特上每天發(fā)布5千萬條消息，假設(shè)10秒鐘瀏覽一條信息，這些消息足夠一個人晝夜不息的瀏覽16年…每天亞馬遜上將產(chǎn)生6.3百萬筆訂單…每個月網(wǎng)民在Facebook上要花費7千億分鐘，被移動互聯(lián)網(wǎng)使用者發(fā)送和接收的數(shù)據(jù)高達(dá)1.3EB…Google上每天需要處理24PB的數(shù)據(jù)…1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.2大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的起源以下十個事實會讓你相信，每個人都必須注意大數(shù)據(jù):1.全球數(shù)據(jù)的90%產(chǎn)生于過去2年內(nèi)。2.以今天的數(shù)據(jù)生產(chǎn)速度，我們可以在2天內(nèi)生產(chǎn)出2003年以前的所有數(shù)據(jù)。3.行業(yè)內(nèi)獲取并且存儲的數(shù)據(jù)量每1.2年就會翻一番。4.到2020年，全球數(shù)據(jù)量將由現(xiàn)在的3.2ZBytes變?yōu)?0ZBytes5.僅Google一家搜索引擎，每秒就處理4萬次搜索查詢，一天之內(nèi)更是超過35億次。1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.2大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的起源6.我們每分鐘在Facebook上貢獻(xiàn)180萬次贊，上傳20萬張照片，我們每分鐘還發(fā)送2.04億封郵件。7.每分鐘大約有100小時的視頻被傳上視頻網(wǎng)站。要花費15年才能看完一天之內(nèi)被傳到Y(jié)ouTube上的全部視頻。8.AT&T被認(rèn)為是能夠用單一數(shù)據(jù)庫存儲最多數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)中心。9.在美國，這將會帶來總計600萬個新增工作崗位。10.全球每分鐘會新增570個網(wǎng)站。1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.2大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的起源1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.2大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量增加TBPBZBEB根據(jù)IDC監(jiān)測，人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正在呈指數(shù)級增長，大約每兩年翻一番，這個速度在2020年之前會繼續(xù)保持下去。這意味著人類在最近兩年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量相當(dāng)于之前產(chǎn)生的全部數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜大量新數(shù)據(jù)源的出現(xiàn)則導(dǎo)致了非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)爆發(fā)式的增長這些由我們創(chuàng)造的信息背后產(chǎn)生的這些數(shù)據(jù)早已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了目前人力所能處理的范疇大數(shù)據(jù)時代正在來臨…大數(shù)據(jù)的起源1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.2大數(shù)據(jù)20世紀(jì)90年代，數(shù)據(jù)倉庫之父的BillInmon就經(jīng)常提及BigData。2011年5月，在“云計算相遇大數(shù)據(jù)”為主題的EMCWorld2011會議中，EMC拋出了BigData概念。大數(shù)據(jù)的起源1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.2大數(shù)據(jù)定義一：大數(shù)據(jù)指的是那些大小超過標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫工具軟件能夠收集、存儲、管理和分析的數(shù)據(jù)集?！喳溈襄a

定義二：在信息技術(shù)中，“大數(shù)據(jù)”是指一些使用目前現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫管理工具或傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用很難處理的大型而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。其挑戰(zhàn)包括采集、管理、存儲、搜索、共享、分析和可視化。

——摘自WIKI定義三："大數(shù)據(jù)"是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。從數(shù)據(jù)的類別上看，"大數(shù)據(jù)"指的是無法使用傳統(tǒng)流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶采用非傳統(tǒng)處理方法的數(shù)據(jù)集?！訥artner定義四：大數(shù)據(jù)本質(zhì)上是數(shù)據(jù)交叉、方法交叉、知識交叉、領(lǐng)域交叉、學(xué)科交叉，從而產(chǎn)生新的科學(xué)研究方法、新的管理決策方法、新的經(jīng)濟(jì)增長方式、新的社會發(fā)展方式等等。

——摘自復(fù)旦大學(xué)朱揚勇教授大數(shù)據(jù)的定義1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.2大數(shù)據(jù)（1）按照數(shù)據(jù)分析的實時性，分為實時數(shù)據(jù)分析和離線數(shù)據(jù)分析兩種。①實時數(shù)據(jù)分析②離線數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)的分類1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.2大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的分類（2）按照大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量，分為內(nèi)存級別、海量級別三種、商業(yè)智能（BI）級別。①內(nèi)存級別內(nèi)存級別指的是數(shù)據(jù)量不超過集群的內(nèi)存最大值。Facebook緩存在內(nèi)存的中的數(shù)據(jù)高達(dá)320TB，而目前的PC服務(wù)器，內(nèi)存也可以超過百GB。②海量級別海量級別指的是對于數(shù)據(jù)庫和商業(yè)智能產(chǎn)品已經(jīng)完全失效或者成本過高的數(shù)據(jù)量。③商業(yè)智能（BI）級別BI級別指的是那些對于內(nèi)存來說太大的數(shù)據(jù)量，但一般可以將其放入傳統(tǒng)的BI產(chǎn)品和專門設(shè)計的BI數(shù)據(jù)庫之中進(jìn)行分析。目前主流的BI產(chǎn)品都有支持TB級以上的數(shù)據(jù)分析方案。1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.2大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的特征最初的4V特征，到5V，直到現(xiàn)在的6V特征。4V特征是指大體量(Volume)、多樣性(Variety)、快速化(Velocity)、價值密度低（Value）。5V特征在4V特征基礎(chǔ)上增加了真實性（Veracity），5V特征是IBM提出來的。6V特征在5V特征基礎(chǔ)上增加了連接性（Valence）。大體量（Volume)在2006年，個人用戶才剛剛邁進(jìn)TB時代，全球一共新產(chǎn)生了約180EB的數(shù)據(jù)；在2011年，這個數(shù)字達(dá)到了1.8ZB。而根據(jù)知名市場研究機(jī)構(gòu)IDC的預(yù)測，到2020年，整個世界的數(shù)據(jù)總量將會增長44倍，達(dá)到35.2ZB(1ZB=10億TB)。一般情況下，大數(shù)據(jù)是以P8EBZB為單位進(jìn)行計量的1PB相當(dāng)于50%的全美學(xué)術(shù)研究圖書館藏書的信息內(nèi)容5EB相當(dāng)于至今全世界人類所講過的話語1ZB如同全世界海灘沙子數(shù)量總和1YB相當(dāng)于7000位人類體內(nèi)的微細(xì)胞總和多樣性（Variety)互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等等各種數(shù)據(jù)來源大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更加多樣化：圖像、視頻、微博評價、郵件PDF、office文檔（word,excel,ppt）手機(jī)呼叫、短信網(wǎng)頁點擊搜索（html,搜索行為）地圖gps……非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長率就達(dá)80%，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)樣式：多半是數(shù)據(jù)庫表和xml?？焖倩?Velocity)每秒鐘，人們發(fā)送290封電子郵件；每分鐘人們在youtube上傳20小時的視頻；人們每月在總共在facebook上瀏覽7000億分鐘；移動互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)用戶發(fā)送和上傳的數(shù)據(jù)量達(dá)到1.3exabytes，相當(dāng)于10的18次方；每秒淘寶商城成交178筆訂單……實時股票分析（過期無用）實時路況信息（過期無用）……數(shù)據(jù)的快速產(chǎn)生和實時響應(yīng)是一大特征價值密度低（Value）挖掘大數(shù)據(jù)的價值類似沙里淘金比如用戶評價分析，幾百萬的評價記錄，真正有借鑒意義的就幾句比如視頻監(jiān)控，每天產(chǎn)生24小時的視頻數(shù)據(jù)，真正有價值的就幾秒鐘。真實性（Veracity）數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信賴度，即數(shù)據(jù)的質(zhì)量。大數(shù)據(jù)中的內(nèi)容是與真實世界中的發(fā)生息息相關(guān)的，研究大數(shù)據(jù)就是從龐大的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中提取出能夠解釋和預(yù)測現(xiàn)實事件的過程。Valence（連接）：數(shù)據(jù)的連接性。1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.2大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的技術(shù)大數(shù)據(jù)處理流程大數(shù)據(jù)技術(shù)與工具基礎(chǔ)架構(gòu)支持云計算平臺、云存儲、虛擬化技術(shù)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、資源監(jiān)控技術(shù)數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)總線、ETL工具數(shù)據(jù)存儲分布式文件系統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫NoSQL技術(shù)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫融合內(nèi)存數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)計算數(shù)據(jù)查詢、統(tǒng)計與分析數(shù)據(jù)預(yù)測與挖掘圖譜處理、BI商業(yè)智能展現(xiàn)與交互圖形與報表、可視化工具、增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.2大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的價值

大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）對大量消費者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。

（2）做小而美模式的中小型企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型。

（3）面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價值。

白云下面數(shù)據(jù)跑藍(lán)藍(lán)的天上白云飄如果數(shù)據(jù)是財富，那么大數(shù)據(jù)就是寶藏，而云計算就是挖掘和利用寶藏的利器！沒有強(qiáng)大的計算能力，數(shù)據(jù)寶藏終究是鏡中花；沒有大數(shù)據(jù)的積淀，云計算也只能是殺雞用的宰牛刀！大數(shù)據(jù)的價值所在有人認(rèn)為大數(shù)據(jù)是大麻煩，有人認(rèn)為大數(shù)據(jù)是大挑戰(zhàn)，有人認(rèn)為大數(shù)據(jù)是大機(jī)遇。還有大知識、大科技、大利潤、大發(fā)展…麻煩個人隱私，信息安全，各種各樣的海量數(shù)據(jù)，從來不刪除數(shù)據(jù)，對并發(fā)讀取、寫入的要求極高，每次可能訪問上PB的數(shù)據(jù)，真麻煩！挑戰(zhàn)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、小型機(jī)、陣列不是為了大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)需求設(shè)計的，非常吃力，成本高，根本無法支撐。是一個挑戰(zhàn)！機(jī)遇在大數(shù)據(jù)的時代，數(shù)據(jù)就是直接的財富、就是核心的競爭力，很多行業(yè)，都要相繼跨入一個數(shù)據(jù)興則企業(yè)興、數(shù)據(jù)強(qiáng)則企業(yè)強(qiáng)的競爭時代！大數(shù)據(jù)的價值所在大數(shù)據(jù)的價值所在2010年12月，總統(tǒng)行政辦公室下屬的科技技術(shù)顧問委員會，信息技術(shù)顧問委員會向奧巴馬和國會提交了《規(guī)劃數(shù)據(jù)未來》的專門報告，該報告把數(shù)據(jù)收集和使用的工作，提到了戰(zhàn)略的高度。“如何收集、保存、維護(hù)、管理、分析、共享正在呈指數(shù)級增長的數(shù)據(jù)是我們必須面對的一個重要挑戰(zhàn)。如何保證這些數(shù)據(jù)現(xiàn)在、將來的完整性和可用性，我們面臨著很多的問題和挑戰(zhàn)。如何使用這些數(shù)據(jù)，則是另外一個挑戰(zhàn)。。。。應(yīng)對好這些挑戰(zhàn)，將引導(dǎo)我們在科研、醫(yī)療、商業(yè)和國家安全方面開創(chuàng)新的成功?！?012年3月29日，奧巴馬政府又進(jìn)一步推進(jìn)了其“大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”。奧巴馬的高級顧問、總統(tǒng)科學(xué)技術(shù)顧問委員會的主席霍爾德倫代表國防部、能源部等6個聯(lián)邦政府部門宣布，將投入2億多美元立即啟動“大數(shù)據(jù)發(fā)展研究計劃”BigDataResearchandDevelopmentInitiative，以推動大數(shù)據(jù)的提取、存儲、分析、共享和可視化。美國政府推出了“大數(shù)據(jù)”戰(zhàn)略，媲美與當(dāng)年克林頓政府時代的信息高速公路計劃。奧巴馬希望借助大數(shù)據(jù)來將美國經(jīng)濟(jì)帶出泥潭。從基礎(chǔ)建設(shè)、到IT硬件、軟件、網(wǎng)絡(luò)，最后到數(shù)據(jù)。1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.3大數(shù)據(jù)可視化狹義上的數(shù)據(jù)可視化指用統(tǒng)計圖表方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，用于傳遞信息。廣義上的數(shù)據(jù)可視化則是數(shù)據(jù)可視化、信息可視化以及科學(xué)可視化等多個領(lǐng)域的統(tǒng)稱，涉及信息技術(shù)、自然科學(xué)、統(tǒng)計分析、圖形學(xué)、交互、地理信息等多種學(xué)科。其中，科學(xué)可視化（ScientificVisualization）、信息可視化（InformationVisualization）和可視分析學(xué)（VisualAnalytics）三個學(xué)科方向通常被看成可視化的三個主要分支，整合在一起形成新學(xué)科“數(shù)據(jù)可視化”，這是可視化研究領(lǐng)域的新起點。1.大數(shù)據(jù)可視化的概念1.3大數(shù)據(jù)可視化大數(shù)據(jù)可視化地理信息信息技術(shù)自然科學(xué)統(tǒng)計分析交互數(shù)據(jù)管理和知識表達(dá)感知與認(rèn)知科學(xué)圖形學(xué)表達(dá)與傳播

科學(xué)可視化是數(shù)據(jù)可視化中的一個應(yīng)用領(lǐng)域，主要關(guān)注空間數(shù)據(jù)與三維現(xiàn)象的可視化，包含氣象學(xué)、生物學(xué)、物理學(xué)、農(nóng)學(xué)等，重點在于對客觀事物的體、面及光源等的逼真渲染，科學(xué)可視化是計算機(jī)圖形學(xué)的一個子集，是計算機(jī)科學(xué)的一個分支。1.大數(shù)據(jù)可視化的概念

信息可視化（Informationvisualization）是一個跨學(xué)科領(lǐng)域，旨在研究大規(guī)模非數(shù)值型信息資源的視覺呈現(xiàn)（如軟件系統(tǒng)之中眾多的文件或者一行行的程序代碼）。1.大數(shù)據(jù)可視化的概念

可視化分析是科學(xué)可視化與信息可視化領(lǐng)域發(fā)展的產(chǎn)物，側(cè)重于借助交互式的用戶界面而進(jìn)行對數(shù)據(jù)的分析與推理。1.大數(shù)據(jù)可視化的概念目錄CONTENTS大數(shù)據(jù)可視化的概念大數(shù)據(jù)可視化的作用與意義123大數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展史大數(shù)據(jù)可視化的應(yīng)用領(lǐng)域4大數(shù)據(jù)可視化面臨的挑戰(zhàn)5大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的發(fā)展方向62.大數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展史1.可視化思想的起源（15世紀(jì)—17世紀(jì)）2.數(shù)據(jù)可視化的孕育時期（18世紀(jì)）3.

可視化的快速發(fā)展時期（19世紀(jì)前半葉）4.

第一個黃金時期（19世紀(jì)后半葉）5.

低潮期（20世紀(jì)前期）6.

新的黃金時期（20世紀(jì)中后期至今）目錄CONTENTS大數(shù)據(jù)可視化的概念大數(shù)據(jù)可視化的作用與意義123大數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展史大數(shù)據(jù)可視化的應(yīng)用領(lǐng)域4大數(shù)據(jù)可視化面臨的挑戰(zhàn)5大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的發(fā)展方向63.大數(shù)據(jù)可視化的作用與意義

（1）幫助人類更好地分析數(shù)據(jù)，信息的質(zhì)量很大程度上依賴于其表達(dá)方式，對數(shù)字羅列所組成的數(shù)據(jù)中所包含的意義進(jìn)行分析，使分析結(jié)果可視化。

（2）數(shù)據(jù)可視化的本質(zhì)就是視覺對話。數(shù)據(jù)可視化將技術(shù)與藝術(shù)完美結(jié)合，借助圖形化的手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。

（3）一方面，數(shù)據(jù)賦予可視化以價值；另一方面，數(shù)據(jù)可視化增加數(shù)據(jù)的靈性，兩者相輔相成，幫助企業(yè)從信息中提取知識、從知識中收獲價值。3.大數(shù)據(jù)可視化的作用與意義1.傳遞速度快2.數(shù)據(jù)顯示的多維性3.更直觀地展示信息4.大腦記憶能力的限制很多研究已經(jīng)表明，在進(jìn)行理解和學(xué)習(xí)任務(wù)的時候，圖文混合能夠幫助讀者更好的了解所要學(xué)習(xí)的內(nèi)容，圖像更容易理解、更有趣，也更容易讓人們記住。目錄CONTENTS大數(shù)據(jù)可視化的概念大數(shù)據(jù)可視化的作用與意義123大數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展史大數(shù)據(jù)可視化的應(yīng)用領(lǐng)域4大數(shù)據(jù)可視化面臨的挑戰(zhàn)5大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的發(fā)展方向64.大數(shù)據(jù)可視化的應(yīng)用領(lǐng)域大數(shù)據(jù)可視化似乎成了萬靈藥，從總統(tǒng)競選到奧斯卡頒獎、從web安全到災(zāi)難預(yù)測。當(dāng)IT經(jīng)理成功部署一套Hadoop系統(tǒng)后，任何事看上去都與大數(shù)據(jù)有關(guān)（事實也是如此）。類似的事情在云計算的普及中也出現(xiàn)過，一開始大家認(rèn)為所有的IT都可以搬到云端，而現(xiàn)實是我們依然需要虛擬化技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施。

其實，綜合來看，未來幾年大數(shù)據(jù)在商業(yè)智能、土木工程和客戶關(guān)系優(yōu)化三個領(lǐng)域的應(yīng)用非常值得看好，大多數(shù)大數(shù)據(jù)案例和預(yù)算將發(fā)生在這三個領(lǐng)域。目錄CONTENTS大數(shù)據(jù)可視化的概念大數(shù)據(jù)可視化的作用與意義123大數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展史大數(shù)據(jù)可視化的應(yīng)用領(lǐng)域4大數(shù)據(jù)可視化面臨的挑戰(zhàn)5大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的發(fā)展方向65.大數(shù)據(jù)可視化面臨的挑戰(zhàn)1.視覺噪聲

在數(shù)據(jù)集中，大多數(shù)數(shù)據(jù)具有極強(qiáng)的相關(guān)性，無法將其分離作為獨立的對象顯示。2.信息丟失

減少可視化數(shù)據(jù)集的方法可行，但會導(dǎo)致信息的丟失。3.大型圖像感知

數(shù)據(jù)可視化不單受限于設(shè)備的長度比及分辨率，也受限于現(xiàn)實世界的感受。4.高速圖像變換