大数据时代下的数据可视化方法分析

孙敏 王琳

摘  要： 本文主要以大数据时代下的数据可视化方法分析为重点进行阐述，结合当下大数据时代数据管理实际情况为依据，首先分析大数据时代下的数据可视化方法产生背景，包括数据可视化概述、大数据时代下的数据可视化的必要性、大数据时代面临的机遇和挑战，其次从结合信号和噪音，科学使用统计手段、事先研究，提前时间、全面分析，强化数据质量、统计探究不是简单的数字计算，应保证简约性、评测变异性，检验假设、增加重复几率，完成数据可在现几个方面深入说明并探讨大数据时代下的数据可视化方法，最后阐述大数据时代下的数据可视化思考，旨意在为相关研究提供参考资料。

关键词： 大数据时代;数据可视化;方法;有效措施

中图分类号： TP311.5    文献标识码： A    DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.09.041

本文著录格式：孙敏，王琳. 大数据时代下的数据可视化方法分析[J]. 软件，2019，40（9）：182-184+191

Analysis of Data Visualization Approach in Big Data Era

SUN Min， WANG Lin

（Shanghai Publishing and Printing College， Shanghai 200082）

【Abstract】： In this paper， the data visualization approach in the era of big data was mainly analyzed. Firstly， the background of data visualization approach under the actual situation of data management in the era of big data was analyzed， including overview of data visualization， necessity of data visualization in the era of big data， opportunities and challenges faced in the era of big data. Secondly， the data visualization approach in the era of big data was be further explained and explored in several aspects including combination with signal and noise and scientific use of statistical means， researching in advance and ahead of time， comprehensive analysis and focusing on data quality， simplicity guarantee since statistical inquiry was not a simple digital calculation， variability assessment and hypothesis check， and increasing repetition probability and completing data reproducibility. Finally， the thinking of data visualization in the era of big data was stated， aiming to provide references for relevant research.

【Key words】： Era of big data; Data visualization; Approach; Effective measures

0  引言

大數据时代的到来使得用户给予数据的分析需求加以增加，数据可视化的需求呈现的越来越明显。数据可视化也就是借助计算机图形学和图像加工技术等，作用在人类视觉和脑部认知方面，从而保证美学因素完美结合。良好的数据信息图像可以给人一种较强的艺术感，且图表的研究为一项巨大工程，包括图形选择以及颜色搭配等等，这些都需要对数据信息进行可视化的处理和优化，因此大数据时代下的数据可视化方法研究十分必要，以下为笔者给予的相关分析与建议。

1  大数据时代下的数据可视化方法产生背景

1.1  数据可视化概述

在21世纪开始，信息数据爆炸发展为人类的巨大机遇，人们沉浸在信息海洋中，然而针对信息和知识的掌握相对匮乏，人类研究信息的能力和获取信息的能力相差比较远。并且数据信息的高维度和动态性在无形中增强信息使用的难度。在以往企业占有较高地位的关系型信息库中涉及诸多难以管理的信息，这些信息存在多样化的特征，包括各个种类的文本以及视频和传感器数据，与此同时信息更新的速度发展到全新的层次^[1]。归纳之后可以理解

为大数据时代的特征为大量化、多样性以及迅速性，人们在大量的数据信息中获取有用数据，使得大数据科学技术在潜移默化中替换以往的信息数据管理技术。在互联网视角下，大数据时代正式拉起帷幕，在此期间可以高效的表现出多元化数据模型，有助于数据可视化的宣传与推广。

1.2大数据时代下的数据可视化的必要性

数据分析需要人们将海量的数据信息内涵挖掘出来，归纳出分析对象的内在本质，帮助相关管理者进行数据的有效性判断。其按照用户的基本需求，在数据库中寻找需求的数据，便于适应用户的特殊性需求，数据信息挖掘科学技术成为人们长时间给予数据库研发的结果^[2]。在如今的数据爆炸时代中，选取图形化的方式，清晰的沟通信息成为数据可视化的终极目标，其充当信息媒介一种类型，存在诸多的数据信息表现形式，展现一定的趣味性和生动性，更加具备理性以及感性，可谓美和用的巧妙融合。除此之外，图表设计需要建立在设计要点基础之上，同时颜色的选择也要满足个性化需求，结合爱好的选择加以设置，若一个公司内部的设计原则围绕蓝色系展开，则选择的图表颜色需要和设计理念进行切合，防止使用红色或者黄色等属于暖色系的色彩，进而提升数据信息的理想化处理思想。

1.3大数据时代面临的机遇和挑战

云计算和收集以及平板电脑已经遍布世界上各个范围之中，围绕数据产生以及承载的手段开展。社交网络在持续化普及，促使人们的生活行为以及情绪等呈现细节化发展趋势^[3]。依据用户自身的行为和爱好，繁杂的数据信息之下找到更加贴合用户习惯的产品，同时优化与整合数据信息，凸显出大数据存在的效用。

大数据时代的产生作为每一个行业前进的动力，涉及的技术方针并不是直接管理大规模的数据，而是专业化加工诸多信息数据。也就是说，若将大数据视作一种新时代的产业，则这种产业获取综合效益的关键便是提升数据处理能力，在数据的深入处理之下完成数据信息的“增值”，更好的推动社会发展。

2  大数据时代下的数据可视化方法

对于可视化数据的使用，应该制定前期信息研究与信息挖掘准备工作，具体的操作要点如下：

2.1结合信号和噪音，科学使用统计手段

刻画变异性成为统计学领域内的一项重点主题，在一些情况之下，变异性存在较强的实用性^[4]。由于人们需求预测变量来源于变异性中的些许差异，变异性的形式丰富多样，大多数统计研究步骤的起点便是基于数学进行抽象加工，统计往往选取概率分布的方式描述某一个结果在个体分析中存在的集体性差异，大数据促使相关问题呈现重要性。

按照统计方式发展为科学数据问题的思想转变会塑造一个个体数据获取的具体形式，以完全掌握问题为基础，统计研究者会深入的思考解决问题方式的有效性，并且确保每一中变异性的产生会突破理想中数据与统计之间关联的假设，之后对数据信息进行可视化处理。

2.2事先研究，提前时间

在数据获取要耗费诸多的实践与精力时，统计主题总是无法简单的总结成独立的问题，包括样本量的数值确定？而存在丰富的数据统计经验的人们便不会仅仅注重设计中的一些此节，而是基于整体目标进行思考。包括数据处理预期的结果应该是什么？所以在数据可视化研究过程中，要事先研究，加快研究时间的速度和进程。

2.3全面分析，强化数据质量

即便数据进行预算处理，然而在实际的分析中总会需要更多的努力，也就是数据整理或者数据优化，检测机构也需要充分认知这一个事实，数据的缺失被软件及时检测与识别至关重要^[5]。数据转成便捷的格式之后，需要对数据进行探索性研究，这项流程通常出现在信息量比较多的情况。此外，要研究数据获取的具体方式以及获取方式对数据处理带来的影响。

2.4統计探究不是简单的数字计算，应保证简约性

统计加工软件提供一些便于分析数据的工具，并不是定义层面上的研究。问题相关背景的出现比较特殊，研究的本质成为和研究方式息息相关的一项问题。即使在某种情况下可以使用特殊算法，然而并不能代表数据可视化的最终答案。并且把研究中一些流程转成结构化算法，能够巧妙的帮助人们进行重复性研究^[6]。而简约性也就是选取简便的方式，在必要的情况下引进复杂性理念，促使数据可视化的研究进程。

2.5评测变异性，检验假设

通常而言，一切的生物学检测在重复的过程中会出现显著的差异性，引起数据计算出的一切结果存在一定的变异性，统计数据研究的目标之一为便于研究者进行变异性的评测，往往按照标准差以及置信区间的思想加以呈现。统计数据建模以及推断需要建立在数据参数评估基础之上，在得到相关的报告结果时，给出部分变异性说明。与此同时，大数据的典型特点为其自身具备的变异性评测比较乐观，大数据在某些情况下并不十分庞大，针对小样本的重复检测相应标准差应该保证认真评估的性质，由于这些检测之间存在较高的相关性。

除此之外，经常使用的统计数据模型为线性关系的思想，但是在数据确定之后，便会出现线性模型使用的合适性相关问题，所以需要被进一步筛选和分析。不仅是非线性以及统计问题，还包括数据信息缺失和检测偏差等，这些都会在一定程度上和统计数据的真实模型产生偏差，所以在具体的数据可视化分析中要格外注意。

2.6增加重复几率，完成数据可在现

一个优秀的研究者会认真处理每一项数据信息，找到诸多情况下出现的结果，此项过程和诸多操作流程存在关联，涉及部分可视化与数据信息切片，最后数据信息中的隐含特征会呈现出趣味性，记录在结果表格中。理想视角下，多次实验需要独立的研究者加以完成，而在不同的情况下检测的结果需要诸多的时间加以分析，在多次实验视角下，合适的数据信息排列存在一定价值^[7]。在现在的科学结果体系分析过程中，一个容易实现的数据处理方式便是可在现性，在特殊的数据完整描述中，在现某些结果中的表格信息以及图像信息成为可能性，所以针对数据的计算框架以及软件设定等流程应该保证数据信息的可在现，保证数据可视化的处理成效。

3  大数据时代下的数据可视化思考

在大数据时代的来临之际，社会上关注消费信息的人群逐步庞大，发展为“数读”人群，并且数据可视化的研发人群数量不断增加，要想更好的完成数据可视化，要最大限度上给人们提供数据可视化观念的机会，跟随新科学技术的产生脚步，采取相应的方式进行用户和信息数据之间的交互，全面完成数据可视化的操作理念。

3.1多维度叠加式数据可视化

此类型的数据可视化往往存在于社交网络以及生活消费层面上的叠加，相应的叠加模式给予年轻人充分的吸引力和感染力，站在地理位置的网路数据分析视角上，可以体现出信息数据传递的互动性和娱乐性，包括在微信的实际应用，用户可以凭借对方与自己之间的地位距离信息对好友进行筛选^[8]，对于佳缘网络，设置一种地图查找位置的模式，用户借助此项模式并且对他人进行地理数据的标注，之后制定交友地图;对于大众点评手机使用期间，按照地理信息准确的查找周围酒店以及餐厅，用户在对应的地图上进行店铺留言评价处理，或者给予其他消费者留下参考信息，所以数据可视化的具体操作和使用，可以确保用户获取信息数据存在多维度的性质。

3.2及时性数据信息关联

大数据时代下的数据可视化不仅仅存在单一模式下的数据状态，还具备实用性功能，便是对存有关联性的可视化数据加以对比，挖掘数据信息之间的关联性。对于大数据的视角，此种数据可视化操作可以随时生成。换言之，数据收集之后可以迅速产生可视化计划，支付宝的电子对账单数据服务便是如此，以用户为中心自动化产生个性数据图表信息，轻松的找到自身消费情况，对消费加以调整与计划，此类型的服务可以随时给用户搭建数据可视化平台，便捷性的凸显数据和数据之间的关联^[9]。

3.3全媒体网络数据的可视化处理

大数据时代一方面要加工大量的数据信息，另一方面要对数据进行加工与传播。在不知不觉期间，数据可视化会存在于生活中的每一个环节中。包括智能手机，其不仅是采集信息数据的工具，还是数据可视化彰显平台。如今的新闻联播也逐步使用数据图表，动态化的演示相关报道内容，电子游戏中时常产生的数据可视化元素，无形中促使作品的科技感更加强烈。教育和科普层面上处理数据可视化，人们逐步感兴趣于数据的高效呈现，满足数据可视化的发展需求。此外，智能手机以及平板电脑的使用背景下，全新的交互方式势必会推动数据可视化的进程。

3.4大数据可视化运用的领域

其一，气象预报。在大量的天气数据研究工作中，不管是基本形式的云图或者中尺度的数值预报，数据可视化都能够把其中的数据信息细致化传递给用户，提供天气全面性的动态数据。把大量的天气信息转换成图像，之后在用户使用界面上出现温面以及压面，准确定位暴雨我位置或者其他天气变化

位置，提供科学依据^[10]。其二，工程领域。建筑设计或者水利工程中使用数据可视化，切合实际的分析数据产生来源和数据信息的使用效果，保证每一个领域的数据信息得到规范与科学化处理。

4  结语

综上所述，在网络技术快速发展的如今，在量变转换成质变的数据时代全然产生，所以关注数据分析和研究存在巨大的现实意义，所以开展研究课题具有十分重要的价值。相关人员要基于数据可视化的基本特征和含义，深入分析用户需求的数据信息，促使其可以有效的帮助用户做出数据处理决策，通过科学的方式，基于多维度叠加式数据可视化、及时性数據信息关联、全媒体网络数据的可视化处理的发展前景，带动社会的持续化发展。

参考文献

• 李晓宇. 大数据时代背景下的web数据可视化研究与分析

[J]. 军民两用技术与产品， 2017.

[1] 陈伟， Smieliauskas Wally . 大数据环境下基于数据可视化技术的电子数据审计方法[J]. 中国注册会计师， 2017（01）： 85-89+4.

[2] 柏茂源， 代福平. 数据可视化在电子商务大数据领域的应用研究[J]. 艺术与设计（理论）， 2017（03）： 76-78.

[3] 何雨宸. 探析大数据时代可视化传播的重要意义及实践价值[J]. 新闻研究导刊， 2018， 9（01）： 43+46.

[4] 数字冰雹， 夏进. 驾驭数据， 洞悉价值——数字冰雹大数据可视化系统行业应用分享[J]. 大数据时代， 2017（02）： 52-56.

[5] 李炎， 马俊明， 安博， 等. 一个基于Web的轻量级大数据处理与可视化工具[J]. 计算机科学， 2018， 45（09）： 60-64+93.

[6] 陈海蕊. 基于电子商务大数据领域的数据可视化分析系统设计[J]. 科技创新与应用， 2018， （24）： 82-83.

[7] 郝芳. 基于大数据可视化技术分析高校教师压力现状[J]. 现代商贸工业， 2018， 39（13）： 90-91.

[8] 闫实， 付佳， 石莉. 大数据环境下基于智慧校园的教学改革[J]. 软件， 2018， 39（02）： 208-211.

[9] 孙斐婷， 朱朋飞， 尹珊. 面向统计应用的数据可视化系统设计[J]. 测绘与空间地理信息， 2017.