大數據可視化是什么
數據可視化要根據數據的特性，可視化要根據數據的特性，如時間信息和空間信息等，找到合適的可視化方式，例如圖表(Chart)、圖(Diagram)和地圖(Map)等，將數據直觀地展現出來，以幫助人們理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息。數據可視化是大數據生命周期管理的最后一步，也是最重要的一步。
數據可視化起源于圖形學、計算機圖形學、人工智能、科學可視化以及用戶界面等領域的相互促進和發展，是當前計算機科學的一個重要研究方向，它利用計算機對抽象信息進行直觀的表示，以利于快速檢索信息和增強認知能力。
數據可視化系統并不是為了展示用戶的已知的數據之間的規律，而是為了幫助用戶通過認知數據，有新的發現，發現這些數據所反映的實質。
大數據可視化的基本概念
1) 數據空間。由n維屬性、m個元素共同組成的數據集構成的多維信息空間。
2) 數據開發。利用一定的工具及算法對數據進行定量推演及計算。
3) 數據分析。對多維數據進行切片、塊、旋轉等動作剖析數據，從而可以多角度多側面的觀察數據。
4) 數據可視化。將大型數據集中的數據通過圖形圖像方式表示，并利用數據分析和開發工具發現其中未知信息。
大數據可視化的實施
在這里我還是要推薦下我自己建的大數據學習交流qq裙：458345782，?裙?里都是學大數據開發的，如果你正在學習大數據?，小編歡迎你加入，大家都是軟件開發黨，不定期分享干貨（只有大數據開發相關的），包括我自己整理的一份最新的大數據進階資料和高級開發教程，歡迎進階中和進想深入大數據的小伙伴。
大數據可視化的實施是一系列數據的轉換過程，如下圖所示：
我們有原始數據，通過對原始數據進行標準化、結構化的處理，把它們整理成數據表。將這些數值轉換成視覺結構(包括形狀、位置、尺寸、值、方向、色彩、紋理等)，通過視覺的方式把它表現出來。例如將高中低的風險轉換成紅黃藍等色彩，數值轉換成大小。將視覺結構進行組合，把它轉換成圖形傳遞給用戶，用戶通過人機交互的方式進行反向轉換，去更好地了解數據背后有什么問題和規律。
從技術上來說，大數據可視化的實施步驟主要有四項：需求分析，建設數據倉庫/數據集市模型，數據抽取、清洗、轉換、加載(ETL)，建立可視化分析場景。
1) 需求分析
需求分析是大數據可視化項目開展的前提，要描述項目背景與目的、業務目標、業務范圍、業務需求和功能需求等內容，明確實施單位對可視化的期望和需求。包括需要分析的主題、各主題可能查看的角度、需要發泄企業各方面的規律、用戶的需求等內容。
2) 建設數據倉庫/數據集市的模型
數據倉庫/數據集市的模型是在需求分析的基礎上建立起來的。數據倉庫/數據集市建模除了數據庫的ER建模和關系建模，還包括專門針對數據倉庫的維度建模技術。維度建模的關鍵在于明確下面四個問題：
哪些維度對主題分析有用?
如何使用現有數據生成維表?
用什么指標來"度量"主題?
如何使用現有數據生成事實表?
3) 數據抽取、清洗、轉換、加載(ETL)
數據抽取是指將數據倉庫/集市需要的數據從各個業務系統中抽離出來，因為每個業務系統的數據質量不同，所以要對每個數據源建立不同的抽取程序，每個數據抽取流程都需要使用接口將元數據傳送到清洗和轉換階段。
數據清洗的目的是保證抽取的原數據的質量符合數據倉庫/集市的要求并保持數據的一致性。
數據轉換是整個ETL過程的核心部分，主要是對原數據進行計算和放大。數據加載是按照數據倉庫/集市模型中各個實體之間的關系將數據加載到目標表中。
4) 建立可視化場景
建立可視化場景是對數據倉庫/集市中的數據進行分析處理的成果，用戶能夠借此從多個角度查看企業/單位的運營狀況，按照不同的主題和方式探查企業/單位業務內容的核心數據，從而作出更精準的預測和判斷。
大數據可視化的挑戰
大數據可視化面臨的挑戰主要指可視化分析過程中數據的呈現方式，包括可視化技術和信息可視化顯示。大數據可視化的方法迎接了四個“V”的挑戰，同時這也是4個機遇。
體量(Volume)：使用數據量很大的數據集開發，并從大數據中獲得意義。
多源(Variety)：開發過程中需要盡可能多的數據源。
高速(Velocity)：企業不用再分批處理數據，而是可以實時處理全部數據。
質量(Value)：不僅為用戶創建有吸引力的信息圖和熱點圖，還能通過大數據獲取意見，創造商業價值。
大數據可視化的發展趨勢
大數據時代，大規模、高緯度、非結構化數據層出不窮，要將這樣的數據以可視化形式完美的展示出來, 傳統的顯示技術已很難滿足這樣的需求. 而高分高清大屏幕拼接可視化技術正是為解決這一問題而發展起來的, 它具有超大畫面、純真彩色、高亮度、高分辨率等顯示優勢, 結合數據實時渲染技術、GIS空間數據可視化技術，實現數據實時圖形可視化、場景化以及實時交互，讓使用者更加方便地進行數據的理解和空間知識的呈現，可應用于指揮監控、視景仿真及三維交互等眾多領域.
數據可視化的工具
數據可視化主要通過編程和非編程兩類工具實現。主流編程工具包括以下三種類型：從藝術的角度創作的數據可視化，比較典型的工具是 Processing，它是為藝術家提供的編程語言;從統計和數據處理的角度，既可以做數據分析，又可以做圖形處理，如R，SAS;介于兩者之間的工具，既要兼顧數據處理，又要兼顧展現效果，D3.js、Echarts都是很不錯的選擇，二者這種基于Java的數據可視化工具更適合在互聯網上互動的展示數據。
1. 入門級
入門級的意思是該工具是可視化工作者必須掌握的技能，難度不一定小、門檻也不一定低。相反，對于可視化大拿來說，這些工具依舊起到四兩撥千斤的妙用。
Excel
別以為EXCEL只會處理表格，你可以把它當成數據庫，也可以把它當成IDE，甚至可以把它當成數據可視化工具來使用。它可以創建專業的數據透視表和基本的統計圖表，但由于默認設置了顏色、線條和風格，使其難以創建用于看上去“高大上”視覺效果。盡管如此，我仍然推薦你使用Excel。
億信BI
億信BI真正敏捷實用的商業智能分析平臺，相信每一個接觸到數據可視化的人都聽說過億信BI，億信BI是一款數據可視化工具，可輕松實現中國式報表、dashboard儀表盤、統計圖、地圖分析、分析報告、多維分析等它不需要編程，而僅僅通過簡單的拖拽操作即可完成驚艷的效果。對比Excel，它是專業應對數據可視化方案的利器，主要表現在數據可視化、聚焦/深挖、靈活分析、交互設計等功能。億信BI是為數據而生，他洞悉數據的蛛絲馬跡，發現數據的潛在價值，預測數據的發展趨勢，他可以構建大型的總和數據分析平臺，也可以作為小型的個性化的解決方案。億信BI最大的缺點在于它是商業軟件，不過官方提供試用。
2. 在線數據可視化
Google Charts
Google Charts是一個免費的開源js庫，使用起來非常簡單，只需要在標簽中將src指向然后即可開始繪制。它支持HTML5/SVG，可以跨平臺部署，并特意為兼容舊版本的IE采用了vml。
在新版google charts 發布之前，google有個類似的產品叫做Google Charts API，不同之處在于后者使用http請求的方式將參數提交到api，而后接口返回一張png圖片。
Flot
Flot是一個很棒的線圖和條形圖創建工具，可以運用于支持canvas的所有瀏覽器——意味著大多數主流瀏覽器。這是一個jQuery庫，如果你已經熟悉jQuery，你就可以容易的對圖像進行回調、風格和行為操作。 浮懸的優點是你可以訪問大量的調用函數，這樣就可以運行你自己的代碼。設定一種風格，可以讓在用戶懸停鼠標、點擊、移開鼠標時展示不同的效果。比起其他制圖工具，浮懸給予你更多的靈活空間。浮懸提供的選項不多，但它可以很好地執行常見的功能。
D3
D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一種Java庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞云等。D3.js是數據驅動文件(Data-Driven Documents)的縮寫，他通過使用HTMLCSS和SVG來渲染精彩的圖表和分析圖。D3對網頁標準的強調足以滿足在所有主流瀏覽器上使用的可能性，使你免于被其他類型架構所捆綁的苦惱，它可以將視覺效果很棒的組件和數據驅動方法結合在一起。
Echarts
Echarts百度出品的優秀產品之一，也是國內目前開源項目中少有的精品。一個純 Java 的圖表庫，可以流暢的運行在 PC 和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器，底層依賴輕量級的 Canvas 類庫 ZRender，提供直觀，生動，可交互，可高度個性化定制的數據可視化圖表。3.0版本中更是加入了更多豐富的交互功能以及更多的可視化效果，并且對移動端做了深度的優化。Echarts最令人心動的是它豐富的圖表類型，以及極低的上手難度。
Highcharts
Highcharts在Echarts出現之初，功能還不是那么完善，可視化工作者往往會選擇HighCharts。Highcharts 系列軟件包含 Highcharts JS，Highstock JS，Highmaps JS 共三款軟件，均為純 Java 編寫的 HTML5 圖表庫。Highcharts 是一個用純 Java 編寫的一個圖表庫， 能夠很簡單便捷的在 Web 網站或是 Web 應用程序添加有交互性的圖表。Highstock 是用純 Java 編寫的股票圖表控件，可以開發股票走勢或大數據量的時間軸圖表，Highmaps 是一款基于 HTML5 的優秀地圖組件。
R
R嚴格來說，R是一種數據分析語言，與matlab、GNU Octave并列。然而ggplot2的出現讓R成功躋身于可視化工具的行列，作為R中強大的作圖軟件包，ggplot2牛在其自成一派的數據可視化理念。它將數據、數據相關繪圖、數據無關繪圖分離，并采用圖層式的開發邏輯，且不拘泥于規則，各種圖形要素可以自由組合。當熟悉了ggplot2的基本套路后，數據可視化工作將變得非常輕松而有條理。
DataV
DataV阿里出品的數據可視化解決方案，之所以推薦DataV這個后起之秀，完全是因為淘寶雙“11”活動中實時互動大屏幕太搶眼了。DataV支持多種數據源，尤其是和阿里系各種數據庫完美銜接，如果你的數據本身就存在阿里云上，那選用DataV肯定是個省時省力的好辦法。圖表方面，DataV內置了豐富的圖表模板，支持實時數據采集和解析。
3. 類GUI數據可視化CrossfilterCrossfilter
類GUI數據可視化CrossfilterCrossfilter是一個用來展示大數據集的 Java 庫，它可以把數據可視化和GUI控件結合起來，按鈕、下拉和滑塊演變成更復雜的界面元素，使你擴展內容，同時改變輸入參數和數據。交互速度超快，甚至在上百萬或者更多數據下都很快。Crossfilter也是一種Java庫，它可以在幾乎不影響速度的前提下對數據創建過濾器，將過濾后的數據用于展示，且涉及有限維度，因此可以完成對海量數據集的篩選與加載。
4. 進階工具 ProcessingProcessing
進階工具 ProcessingProcessing?是用 Java 編程語言寫的，并且 Java 語言也是在語言樹中最接近 Processing 的。所以，如果您熟悉 C 或 Java 語言，Processing 將很容易學。Processing 并不包括 Java 語言的一些較為高級的特性，但這些特性中的很多特性均已集成到了 Processing。如今，圍繞它已經形成了一個專門的社區，致力于構建各種庫以供用這種語言和環境進行動畫、可視化、網絡編程以及很多其他的應用。Processing 是一個很棒的進行數據可視化的環境，具有一個簡單的接口、一個功能強大的語言以及一套豐富的用于數據以及應用程序導出的機制。
WekaWeka是一個能根據屬性分類和集群大量數據的優秀工具，Weka不但是數據分析的強大工具，還能生成一些簡單的圖表。weka首先是一個數據挖掘的利器，它能夠快速導入我們的結構化數據，然后對數據屬性做分類、聚類分析，幫助我們理解數據。但他的可視化功能同樣不遜色，選擇界面中的visualization，你會
