了解大数据可视化的概念
了解大数据可视化的发展历史
了解数据、图形与可视化的关系
掌握数据可视化的特征
了解数据可视化的标准
了解数据可视化的目标与作用
了解大数据可视化的应用
大数据可视化基础
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，它为大数据分析提供了一种更加直观的挖掘、分析与展示手段，从而让大数据更有意义，更贴近大多数人。
当前，在大数据的研究领域中，数据可视化异常活跃。一方面，数据可视化以数据挖掘、数据采集、数据分析为基础；另一方面，它还是一种新的表达数据的方式，是对现实世界的抽象表达。它将大量不可见的现象转换为可见的图形符号，并从中帮助人们发现规律和获取知识。
数据可视化技术的发展历程
10世纪，数据可视化的起源
14-17世纪，数据可视化拉开帷幕 法国哲学家、数学家笛卡尔（1596-1650），他创立了解析几何，将几何曲线与代数方程相结合，为数据可视化的发展正式开启了大门。
18世纪，最早的地图和图表 到了18世纪，随着社会的进一步发展与文字的广泛应用，微积分，物理，化学，数学等都开始蓬勃发展，统计学也开始出现了萌芽。
19世纪，数据绘图的广泛应用
20世纪，大数据绘图进入低谷
21世纪，大数据可视化的日新月异 进入21世纪以来，计算机技术获得了长足地进展，随着数据规模不断成指数级的增长，数据的内容和类型也比以前要丰富得多，这些都极大地改变了人们分析和研究世界的方式，也给人们提供了新的可视化素材，推动了数据可视化领域的发展。
数据、图形与可视化
1）数据
数据也常指数据值，它不仅仅是一些数字或者符号，也可以是图像或是声音等，更是人们对现实世界的认识。
2）图形
图形一般指在一个二维空间中的若干空间形状，可由计算机绘制的图形有直线、圆、曲线、图标以及各种组合形状等。
3）数据可视化
将数据可视化能有效地抓住人们的注意力。有的数据如果通过单纯的数字和文字来传达，可能需要花费数分钟甚至几小时，甚至可能无法传达；但是通过颜色、布局、标记和其他元素的融合形成图形却能够在几秒钟之内就把这些信息传达给我们。
数据可视化通过对真实数据的采集、清洗、预处理、分析等过程建立数据模型，并最终将数据转换为各种图形，以打造较好的视觉效果。
例如， 日本东京地铁系统包括东京地铁公司（Tokyo Metro）和都营地铁公司（the
Toei）两大地铁运营系统，一共有274个站。算上东京更大片区的所有铁路系统，东京一共有882个车站。要是没有地图的话，人们将很难了解这么多的站台信息。
还有，我们在使用电子表格软件处理数据时会发现，要从填满数字的单元格中发现走势是困难的。而我们在看一个折线图、饼状图或条形图的时候，更容易发现事物的变化走势。
数据可视化
输入：数据
输出：视觉形式
目标：深入理解
数据可视化的类型
? 随着对大数据可视化认识的不断加深，人们认为数据可视化一般分为三种不同的类型：科学可视化、信息可视化和可视化分析。（三者在一起才是数据可视化）
科学可视化是数据可视化中的一个应用领域，主要关注空间数据与三维现象的可视化，包含气象学、生物学、物理学、农学等，重点在于对客观事物的体、面及光源等的逼真渲染。科学可视化处理的数据具有天然几何结构（如磁感线、流体分布等）
信息可视化（Information visualization）是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现。通过利用图形图像方面的技术与方法帮助人们理解和分析数据。
可视化分析是科学可视化与信息可视化领域发展的产物，侧重于借助交互式的用户界面而进行对数据 的分析与推理。
数据可视化的标准通常包含：实用性，完整性，真实性，艺术性，交互性
数据可视化面临地挑战
主要指可视化分析过程中数据的呈现方式，包括可视化技术和信息可视化显示。此外，可感知的交互的扩展性也是大数据可视化面临的挑战。
大数据可视化的实施应遵循以下几点
正确认识数据可视化的意义。
重视数据的质量。
改善数据可视化的硬件条件。
重视可视化的评估
应用角度来看
数据可视化的目标主要有以下五个方面：
? 有效呈现数据中的重要特征。
? 揭示事物内部客观规律以及数据间的内在联系。
? 辅助人们理解事物概念和过程。
? 对模拟和测量进行质量监控。
? 提高科研开发效率。
数据可视化的作用主要分为三个方面：
? 数据表达
通过计算机图形技术来更加友好地展示数据信息，以方便人们理解和分析数据。
? 数据操作
以计算机提供的界面、接口和协议等条件为基础，完成人与数据的交互需求。
? 数据分析
通过计算机获得多维、多源、异构和海量数据所隐含信息的核心手段，它是数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应用。
本章小结
? 数据可视化是利用计算机图形学及图像处理技术，将数据转换为图形或图像形式显示到屏幕上，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及计算机视觉、图像处理、计算机辅助设计、计算机图形学等多个领域，并逐渐成为了一项研究数据表示、数据综合处理、决策分析等问题的综合技术。
? 数据可视化一般具有三个特征：科学可视化、信息可视化和可视化分析。
? 数据可视化的流程包含有数据采集、数据清洗、可视化建模以及可视化应用。
? 数据可视化的作用主要分为数据表达、数据操作和数据分析。
? 数据可视化技术在金融业、工业生产、医学、电子商务以及卫星运行监测、航班运行情况、气候天气、股票交易、交通监控、用电情况、城市基础设施监控、智能园区打造以及现代旅游业等众多领域都有着广泛的应用。