資料視覺化的知識總結

資料視覺化在資料分析中是一個十分重要的技術，我們在進行資料分析知識的學習中一定不能夠忽視資料視覺化的學習，那麼什麼是資料視覺化呢？一般來說，資料視覺化就是根據資料的特徵以及性質，找到合適的方式使其視覺化，將資料直觀的展現出來，這樣就能夠幫助大家理解資料，找出資料中的資訊。在這篇文章中我們就詳細的給大家介紹一下資料視覺化的知識。
資料視覺化是大資料生命週期管理的最後一步，也是最重要的一步。這足以說明資料視覺化的重要性。為了讓大家更好的理解資料視覺化，首先我們給大家介紹一下資料視覺化的基本概念。第一就是資料空間。具體就是由n維屬性、m個元素共同組成的資料集構成的多維資訊空間。而資料開發就是利用一定的工具及演算法對資料進行定量推演及計算。資料分析就是對多維資料進行切片、塊、旋轉等動作剖析資料，從而可以多角度多側面的觀察資料。資料視覺化就是將大型資料集中的資料通過圖形影像方式表示，並利用資料分析和開發工具發現其中未知資訊。

那麼資料視覺化的流程是什麼呢？其實我們有原始資料，通過對原始資料進行標準化、結構化的處理，把它們整理成資料表。將這些數值轉換成視覺結構，通過視覺的方式把它表現出來。將視覺結構進行組合，把它轉換成圖形傳遞給使用者，使用者通過人機互動的方式進行反向轉換，去更好地瞭解資料背後有什麼問題和規律。如果從技術上來說，大資料視覺化的實施步驟主要有四項，第一就是需求分析，第二就是建設資料倉儲或者資料集市模型，第三就是資料抽取、清洗、轉換、載入，第四就是建立視覺化分析場景。

其中，需求分析是大資料視覺化專案開展的前提，要描述專案背景與目的、業務目標、業務範圍、業務需求和功能需求等內容，明確實施單位對視覺化的期望和需求。包括需要分析的主題、各主題可能檢視的角度、使用者的需求等內容。這就是資料視覺化的第一個步驟。

而資料視覺化的第二個步驟就是建設資料倉儲和資料集市的模型。資料倉儲和資料集市的模型是在需求分析的基礎上建立起來的。資料倉儲和資料集市建模除了資料庫的ER建模和關係建模，還包括專門針對資料倉儲的維度建模技術。

資料視覺化的第三個步驟就是資料抽取、清洗、轉換、載入。資料抽取是指將資料倉儲或者集市需要的資料從各個業務系統中抽離出來，因為每個業務系統的資料質量不同，所以要對每個資料來源建立不同的抽取程式，每個資料抽取流程都需要使用介面將後設資料傳送到清洗和轉換階段。資料清洗的目的是保證抽取的原資料的質量符合資料倉儲和集市的要求並保持資料的一致性。資料轉換是整個ETL過程的核心部分，主要是對原資料進行計算和放大。資料載入是按照資料倉儲和集市模型中各個實體之間的關係將資料載入到目標表中。

資料視覺化的最後一個步驟就是建立視覺化場景。我們建立視覺化場景是對資料倉儲和集市中的資料進行分析處理的成果的目的就是讓使用者能夠藉此從多個角度檢視企業/單位的運營狀況，按照不同的主題和方式探查企業和單位業務內容的核心資料，從而作出更精準的預測和判斷。

關於資料視覺化的知識我們就給大家介紹到這裡了，相信大家看了這篇文章以後對資料視覺化有了一定的瞭解，希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解資料視覺化的知識。