大数据时代下的数据可视化分析

2017-08-17 04:35方圆
中国科技纵横 2017年14期
关键词:数据可视化大数据时代发展趋势

方圆

摘 要:在最近几年中,数据采集、存储以及数据分析技术快速发展,明显降低了数据存储和处理的成本,为我们展现出了一个大数据时代。在二十一世纪初,数据的分析和处理还只是科研人员和数据分析师的工作,而随着大数据时代的来临,数据的分析和处理工作变得简单,而且成本也大幅度下降,导致越来越多的人投入到大数据的开发和应用中来。此外,大数据可以帮助我们做出更明确的选择,更清晰地传达我们的想法。而我们面对如此庞大的数据,如何能让它们变得简单、易理解,数据可视化无疑是最佳的方法。本文主要分析了大数据时代下的数据可视化和其可以给我們人类带来的美好前景。

关键词:大数据时代;数据可视化;发展趋势

中图分类号:TP392 文献标识码:A 文章编号:1671-2064(2017)14-0015-01

造就大数据时代的因素是多种多样的,既包含政府机构、媒体和企业等提供的数据,也包括网络用户、社会化媒体平台中的数据。在大数据时代中,强调对大规模数据的综合处理能力,即要求可以快速、高效、低成本地处理数据,这也为大数据时代带来了挑战和机遇。

1 数据可视化的概念和意义

数据可视化技术起源于二十世纪八十年代,是一种利用计算机图像来处理数据的方法,用图表、动画或者任何更容易表达数据的形式来展现数据,使数据更容易被人们理解。而且有研究表明,人获得的大部分信息都是通过视觉获得的。由此可见,数据可视化对于大量的复杂的数据是多么重要。而且人工智能、数字地球和经济趋势等科学发展都和数据可视化有着密切联系,只有利用和发展数据可视化,才能让这些美好前景全部成真。

2 大数据时代下的数据可视化的发展趋势

随着大数据时代的来临,人们越来越频繁地消费数据信息,逐渐形成了一个庞大的数据消费群体。同时,参与到数据可视化技术研究和开发的人也越来越多,使得数据可视化技术也飞速发展。而自从计算机开始应用数据可视化技术,人们也对其进行了改进和发展创新,使得数据可视化技术变得越来越好,下面就是分析大数据时代下的数据可视化技术的发展趋势。

2.1 多维叠加式数据可视化应用

随着人们频繁地应用社交网络和消费类应用,对于它们的要求也越来越高。多维叠加式数据可视化也就被越来越多的人研究并且应用,其对于年轻人的吸引力也越来越大。例如,我们常常使用的微信,就可以利用自己和对方的地理位置来加好友;在美团等生活化应用上,我们可以利用其来搜索自己身边的美食、酒店和KTV等,并且可以在这些应用上查看别人对这些地方的评价,也可以留下自己的评价。在这些数据可视化应用中,用户获取的信息不再是一维的而是多维的。

2.2 即时的数据关系可视化发展趋势

数据可视化除了为人们呈现信息外,还有一个非常好的实用功能,那就是通过对许多数据进行比较,从中得到这些数据之间的关系或者呈现出一个数据发展的趋势。在大数据时代下,这种数据发展趋势的图表非常容易生成。也可以这么说,只要人们收集到信息,就可以利用数据可视化得到这些数据的发展趋势。例如,现在全国风靡的支付宝应用中就有一项电子账单服务,在月末可以生成这个人的电子账单,并且可以给出明确的图表,让人们知道他在一个月的钱的花费比例。其实这种电子账单的生成是十分迅速的,但是却可以满足人们对于数据关联性的要求和需求。

2.3 全媒体多平台下的数据可视化

在大数据时代下,海量的数据资源不仅仅在被分析和处理,同时也在被传播和分享。其实,在不知不觉中,数据可视化技术已经贯穿于我们生活的每一个细节,例如我们常用的手机就既是一个信息收集的工具,也是一个传播和分享信息的工具。人们现在观看的新闻都是图片和文字交错阐述,电视剧和电影的画面也是越来越立体,而且教学过程中也越来越频繁地使用多媒体技术来辅助教学。例如,现如今人们从手机上观看的新闻中都是带着图片或者视频来解释或者展示文字内容的,网络上已经很少有新闻是纯文字了,这是因为人们希望数据变得越来越简单明了。那么,随着数据可视化的发展,数据信息越来越符合人们的这一要求。人们对于一些单调的信息和传播方式逐渐失去了兴趣,更加喜欢一些直观的、明了的信息传播方式,而数据可视化则可以很好地满足人们的这一要求。而且随着智能手机、平板电脑和车载电脑等信息传播平台的应用越来越广泛,人们对于数据可视化技术的需求也越来越高,而新的交互手段将会成为数据可视化的发展趋势。

随着网络的逐步发展,大数据时代已经悄悄来临,人们对于数据信息的访问量越来越高,那么数据的挖掘和分析就显得尤为重要。随着人们对于数据信息的要求越来越高,对数据可视化技术的要求也逐渐增高,使得越来越多的人加入到数据可视化技术的研究和发展中,这部分研究人员既可以促进数据可视化技术的发展,还可以站在用户角度做出决策。而且随着时代的发展和变化,大数据时代下的数据可视化技术会在数据信息中占据越来越重要的地位。

参考文献

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