数据可视化的主要目的是清楚地传达数据的含义,帮助解释趋势和统计数据,并显示过往数据分析文字报告无法看到的数据实时更新趋势。数据可视化运用可以帮助我们加强对数据信息的解释和理解,而且是以尽可能简单的图表可视化形式来表现,让我们从数据中获取见解变得更加容易。当数据分析用户希望查看分析结果并快速从中了解数据信息时,图像数据采集,他们就可以使用数据可视化。
数据可视化的显示空间通常是二维的,比如电脑屏幕、大屏显示器等,3D图形绘制技术解决了在二维平面显示三维物体的问题。
但是在大数据时代,我们所采集到的数据通常具有4V特性:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值)。如何从高维、海量、多样化的数据中,挖掘有价值的信息来支持决策,除了需要对数据进行清洗、去除噪声之外,还需要依据业务目的对数据进行二次处理。常用的数据处理方法包括:降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。
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