数据可视化

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所属分类:赛迪思

一、数据可视化的概念

 

数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。

数据可视化技术包含以下几个基本概念:

  1. 数据空间:是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间;
  2. 数据开发:是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算;
  3. 数据分析:指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据,从而能多角度多侧面观察数据;
  4. 数据可视化:是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

 

二、数据可视化的基本思想与应用方向

 

1、基本思想

数据可视化主要是借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。但是,这并不就意味着,数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,无法达到其主要目的,也就是传达与沟通信息。

数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前,在研究、教学和开发领域,数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

2、数据可视化的应用

数据可视化的开发和大部分项目开发一样,也是根据需求来根据数据维度或属性进行筛选,根据目的和用户群选用表现方式。同一份数据可以可视化成多种看起来截然不同的形式。数据可视化主要被应用于如下几个方面:

  • 观测、跟踪数据,所以就要强调实时性、变化、运算能力,可能就会生成一份不停变化、可读性强的图表。
  • 分析数据,所以要强调数据的呈现度、可能会生成一份可以检索、交互式的图表
  • 发现数据之间的潜在关联,可能会生成分布式的多维的图表。
  • 帮助普通用户或商业用户快速理解数据的含义或变化,会利用漂亮的颜色、动画创建生动、明了,具有吸引力的图表。
  • 用于教育、宣传或政治,被制作成海报、课件,出现在街头、广告手持、杂志和集会上。这类可视化拥有强大的说服力,使用强烈的对比、置换等手段,可以创造出极具冲击力自指人心的图像。

 

三、数据挖掘与可视化技术

 

数据挖掘和可视化及时两个相对独立的研究领域,但他们又联系密切。数据挖掘过程需要可视化技术的支持,可视化分析本身就是挖掘知识的过程。

数据挖掘可视化是指使用可视化技术在大量的数据中发现潜在有用的知识的过程。其中“可视”是指“将某些不可见的或抽象的事务表示成为看得见的图形或图像”;“可视化”是指使用计算机创建可视图像,从而为理解那些大量的复杂数据提供帮助。它包含了对于数据挖掘生命周期的三个阶段:数据准备、模型生成、知识使用的创造性的可视化表达。这也就暗示了将数据挖掘可视化分成四个部分,其中前三个部分对应与一个阶段,最后一个部分就是对数据挖掘整个应用过程的可视化,所有四个部分的目标都是为了提高信息和知识在工程师和数据挖掘流程之间交流的方便性。更进一步的描述如下:

  • 数据准备。数据准备阶段可视化的目标就是将数据预处理的功能以可视化的形式进行。这里可视化操作的内容包括:缺失值的处理、数据转换、数据采样和修剪等。
  • 模型生成。模型生成阶段的目标就是将模型创建的整个细节以一种可视化形式呈现出来。数据挖掘可视化工作的目的就是可视化运用。也就是以一种可视化的形式评估、监督、指导数据挖掘模块。
  • 知识使用。该阶段的可视化呈现目标是通过将数据挖掘过程的结果以可视化形式呈现出来,从而帮助获取知识。在这个阶段,数据挖掘可视化的基本想法就是将在数据空间中隐藏的信息尽量多的呈现在市局空间中。
  • 流程可视化。数据挖掘流程可视化的目标就是将数据挖掘的整个过程用一种可视化的形式展现在用户的面前。通过这种方式,帮助用户以一种具体和简明的方式掌握知识和决策分析的过程
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