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智能化行业中大数据可视化技术的应用

2019-09-10张志娟

科学导报·科学工程与电力 2019年6期
关键词:可视化技术大数据

【摘 要】数据可視化技术将数量巨大、数据信息之间逻辑关系不明显、复杂枯燥的数据信息进行视觉方式的转化,深度剖析看似复杂毫无规律的数据信息的潜在关联性,降低用户使用这些数据信息及深入挖掘数据信息潜在价值的难度。数据可视化技术以具体图形的方式对数据信息进行展示和分析,用户可以用专业化的知识将这些数据信息潜在价值进行完整准确的转化应用,可见,大数据可视化技术在大数据时代对提高数据信息分析准确性和深入性的重要作用,已成为智能化行业发展不可或缺的技术之一。

【关键词】智能化行业;大数据;可视化技术

1大数据可视化的概述

1.1数据可视化的概念与意义

数据可视化其定义可以被概括为:利用电脑图形理论和电脑图像处理手段,通过图表、网页、地图、视频及任何种类的能够使数据内容更容易理解的图形表达方式来表达数据,使得通过数据表达的形式更容易被理解。研究表明,关于外在世界的信息80%以上是人类通过视觉通道获得的,所以对大量、复杂和多维的数据信息进行可视化呈现具有重要的意义。如何去有效处理和分析这些包含大量信息的海量数据将是我们目前面临的巨大挑战,同时这也是数据可视化技术所展现给我们的可观的应用前景。

1.2大数据可视化技术的特点

(1)交互性。用户可以方便地以交互的方式管理和开发数据。

(2)多维性。对象或事件的数据具有多维变量或属性,而数据可以按其每一维的值分类、排序、组合和显示。

(3)可视性。数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示,用户可对其模式和相互关系进行可视化分析。数据可视化已经出现了许多方法,主要有基于几何技术、面向像素技术、图标技术、层次技术等。

2大数据可视化技术的发展方向

2.1数据信息关联性和即时性不断增强

数据可视化除单纯呈现数据状态之外,还有一个非常实用的功能,就是通过对若干存在关联性的可视化数据进行比较中,能挖掘出数据之间的重要关联或是呈现一个有理有据的数据发展趋势。在大数据环境下,这种数据可视化服务已经能够轻松做到即时生成。也就是说,数据采集完成后可以立刻生成可视化方案。某电子钱包的一项电子对账单服务就是这样,通过用户使用该电子钱包交易所产生的数据信息,月末自动生成出一套属于用户个性化的数据图表,用户借由这组数据图可以轻松地分析出自身的消费状况,即时地做出调整与规划。这类服务能即时地为用户创建出数据可视化,同时又能快捷、便利地揭示出数据间的关联和趋势。

2.2大数据可视化技术在多媒体领域中的应用

大数据处理分析各种数据信息的过程也是加工传播各种数据信息的过程,智能化手机已经成为大多数人们工作生活必备品,可见,大数据可视化技术已经开始影响人们工作生活的方方面面,通过智能化手机来收集信息和展示多媒体数据分析结果,为大数据可视化技术交互发展趋势的加强奠定了基础。

2.3大数据可视化技术在多维叠加式数据中的运用

多维叠加式数据的可视化以社交网络与数字地图相叠加、生活消费与数字地图相叠加为主,受众群体以年轻人为主,具有较强的互动性和娱乐性。

3智能化行业中大数据可视化技术的使用

3.1以Web为基础的大数据可视化参考模式的创建

参考模式大致可以分为4大类型,例如,利用服务器端产生的图形来反应数据信息,这些图形会在客户端上进行无误差的展示,用户可以通过浏览器来查看这些数据信息;服务器端生成具有较强可视化特征的控制页面,控制页面也就是控制数据信息可视化过程;服务器端生成3D模型,用户可以通过客户端上相应的浏览器来实现对3D模型的控制与操作;用户下载完自己所需要的数据信息之后,可以通过客户端来对数据信息进行可视化操作,同时用户还可以下载专门的可视化技术软件,但客户端对数据信息可视化过程的控制需要较高配置的硬件资源和软件资源,控制规模也较小。

3.2以Web为基础的数据可视化应用方式

大数据可视化以解决实际问题为最终目标,需要相关人员根据目标问题来对大量的数据信息进行筛选,尽可能的剔除那些与目标问题毫无关联性的数据信息。对已经筛选好的数据信息进行综合分析并根据这些数据信息的特性选择出最佳的表达描述方式,实现数据信息的再加工。

3.3以Web为基础数据可视化的展示

(1)网络。网络展现方式显示了数据点之间的二元连接,在查看这些数据点之间的关系时很有帮助,在线网络可视化在视交网站中已十分广泛的应用了,如QQ上有个应用,可以通过人脉关系图查看自己的人际网络。

(2)色彩。色彩是展现大数据集的一种优秀方式,可以通过色彩识别出很多层次和色调。这点使得色彩成为展现宏观趋势的必然选择。运用色彩进行可视化创作时要特别注意的是要确保读者能够区分出在45%和55%的数据点。

(3)时间。随时间变化的数据通常是根据时间轴进行描绘。众多的表现形式需要通过各种各样的手段来呈现,在计算机上主要通过程序算法来实现。设计师在选择表现形式的同时一定要考虑到受众是否能够很好的去接受和吸收信息,设计师需要了解视觉心理对用户浏览时的影响。随着互联网的发展,今后数据可视化还会发展出许多新的形式和特点来帮助人们理解数据、驾驭数据。

(4)尺寸。这是最常用的可视化展现方式。当辨别两个对象时,可以通过尺寸对比快速地区分它们。此外,使用尺寸可以加快理解两组不熟悉的数字之间的区别。如百度统计,这个应用指在通过对网站流量的专业分析,帮助用户不断从网站流量数据中挖掘有价值的信息,指导网站运营。如这个网页目录的访客数统计图,采用了气泡面积的可视化展现方式,通过气泡尺寸面积对比,直观的展现出各网页目录的访客数多少。

4结语

总之,大数据时代变革社会各个方面,各行各业对大数据的利用显得更加迫切,而在这当中数据可视化是关键,通过增加数据可视化使用,企业能发现其追求的价值。创建更多的信息图表,使用更多的资源,让其更快地获得更多的信息。这使其意识到其已经知道很多信息,而这些信息先前就应该是很明显的。这就增加了部门的作用,因为其能够提出更好的问题。它创建了似乎没有任何联系的数据点之间的连接。人们能分辨出有用的和没用的数据,就能最大限度地提高生产力,让信息价值最大化。

参考文献:

[1]彭小圣,邓迪元,程时杰等.面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].中国电机工程学报,2015(03)

[2]李公立,刘佃兴,黄仲元.数据可视化技术现状与发展研究[J].山西建筑.2018(19)

[3]潘巧智,孟宪伟,费如纯.数据可视化技术及其应用展望[J].电子技术与软件工程.2017(18)

[4]彭戎轩.数据可视化技术应用趋势与类型分析[J].西部资源.2015(06)

[5]李森,谢谦.基于分布式虚拟现实系统的数据可视化实现与加速[J].中国科技信息.2014(23)

作者简介:

张志娟(1989.8-),女,河南平顶山人,天津城建大学本科,技术负责人,单位:天津祥顺科技发展有限公司,研究方向:智能化技术与应用。

(作者单位:天津祥顺科技发展有限公司)

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