1、大數據時代下的數據可視化應用探析摘要：伴隨著海量數據時代的降臨，存儲與處理數據的技術也逐漸成熟開展，有效減少了數據存儲、處理與使用的本錢。大數據時代將快速處理海量數據變為了現實，大數據也被應用到越來越多的領域當中。怎樣將大數據變得簡單易懂，怎樣有效進步大數據的價值成為了重要的研究課題之一。文章主要就大數據時代下數據可視化的應用進展探析。關鍵詞：大數據時代；可視化；應用領域引言在大數據時代降臨之際，不僅僅伴隨著開展的機遇，同時也伴隨著開展的調整。現如今對數據的應用非常廣泛，然而人們對數據的理解并不是非常正確與統一，沒有一定的標準容易出現混亂的情況。人們無法全方位的掌握數據的綜合信息，更加無法徹底

2、的利用數據為開展效勞，因此對大數據時代下對數據可視化的應用進展研究是非常有必要的。1.數據可視化的開展2.數據可視化的流程2.1原始數據的轉換2.2數據的視覺轉換數據的視覺轉換主要包括了表示與修飾兩個階段。表示，主要就是選擇根底的視覺模型將其表現出來，即為視覺設計草圖。表示這一步驟根本上確定看數據可視化的視覺效果。在選擇表示方式的過程中還要結合數據的維度來選擇適宜的表現方式，例如可以選擇樹狀、列表等。這一步驟也是數據的轉換前后的審查與檢驗。尤其是數據的獲取與過濾工作。因此可以看出，表示是數據可視化中非常關鍵的步驟。3.數據可視化的適用范圍3.1思維導圖思維可視化已經廣泛被應用在教學、互聯網等需

3、要進展邏輯分析與思路研究的工作淋雨中。例如在設計過程中普遍使用的思維導圖，可以幫助人們通過發散性思維來解決問題。與知識可視化相似，假設在知識中參加了主觀的意識與見解，就會被賦予思想的含義，而這種思維意義的知識又形成了一種新型的可以被人理解與傳播的知識。思維導圖可以將數據庫中的數據進展分類并且展現出來。通過思維導圖可以將所有的相關數據展現出來，讓用戶第一時間獲得相關的數據以及數據彼此之間的聯絡，這樣對于用戶對于整體數據都有了更加整體的認識與理解，從而推開工作的順利進展2。3.2新聞報道數據新聞可以讓新聞工作者通過信息圖表來將報道復雜的新聞事件。通過數據可視化可以讓我們準確的理解周圍的數據。這種對

4、于數據可以幫助人們進展更加準確決定的行為受到了歡迎。只有數據可視化存在一定的交互性時，數據可視化才是真正可行的。所以，數據可視化不僅僅要保證設計良好，同時還要做到簡潔方便，易被人承受。數據可視化可以在表現新聞事實、表達評論觀點的過程中起到容易被受眾理解的作用，同時也具有貼近性。新聞報道不單單要報道新聞事實，同時還可以大力搜集新聞信息，向受眾反響信息。在互聯網信息時代，新聞工作者可以通過微博、新聞論壇等多種方式來獲得受眾的反響信息。然而這類的反響信息沒有相對應的針對性。而在數據可視化過程中部分可視化工作可以改善反響信息與新聞無法交融的關鍵問題。互動性圖表不僅僅可以與受眾開展互動，開掘受眾背后的故

5、事，同時還可以對信息進展分析，得出受眾對信息感興趣的細節，幫助媒體不斷發現受眾的需求。另外在搜集受眾意見的過程中，可以讓新聞工作者將其轉化為有效的新聞之一，作為新聞報道的延伸與深化。3.3界面交互數據可視化的最后一個步驟就是對最終呈現的界面進展設計。在這一過程中用戶扮演的角色出現改變，其可以對界面進展設計，轉換數據的處理方式，將被動承受信息轉為主動交融信息，分析信息。界面交互是信息分析、用戶決策聯絡最為嚴密的過程。心智模型與概念模型在界面交互的過程中被廣泛應用。界面交互的可用性與用戶感受是判斷界面交互的重要標準。在界面交互過程中首先要注意對數據的挑選，其所指挑選并非將無價值信息過濾掉，而是由于

6、要展現的數據量非常大，也不需要同時全部展現，因此要兼顧到可視化的目的。包括潛在的目的用戶，要凸顯重要的信息，提供一個可以進展深層次范圍的入口，引導用戶來滿足其個性化需求。其次，在界面交互中不僅僅為了美觀而設計美觀，讓形式成為內容的主導，而是要重視形式是內容表現的原那么3。例如信息需要通過視覺元素來表現，額可以通過圖形、圖標或照片進展，如何可以將信息更加準確的表現出來才是最為重要的。數據可視化的界面可以分為兩種類型，包括交互操作與元素直接進展以及需要借助界面上工具進展。交互操作與元素直接進展即為界面與內容交融在一起，用戶在操作過程中更多的關注與元素之間的互動，融入感更加強烈。而需要借助界面上工具

7、進展，與元素之間不便進展直接操作，或者是在用戶的使用習慣中尚未形成交互的操作形式。4.完畢語伴隨著網絡技術的不斷成熟與開展，由量變轉換為質變的大數據時代已經到來。全世界用戶對傳感數據的使用量顯著上升，對數據挖掘分析工作的進步對于時代的開展有著不可無視的重大意義。在用戶對數據分析與數據可視化需求增長的過程中，用戶對數據可視化的需求會更加強烈。一般用戶也會主動或被動的參與到數據可視化的建立過程中來，從將用戶所需的數據更加準確的呈現出來，從而讓數據可以幫助用戶做出更加準確的決策。作者單位：湖南師范大學參考文獻：2 Viktor Mayer-Schonberger，Kenneth Cukier.Big Data：A Revoluti