大数据可视化的基本概念

xiaofei
大数据技术
2025-01-20 15:18:15
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今天给大家分享《大数据可视化技术》，其中也会对大数据可视化的基本概念的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

1、10种常用的数据可视化技术
2、大数据技术是学什么的啊
3、大数据可视化的学习方法?
4、智慧树知到《大数据可视化》见面课答案

10种常用的数据可视化技术

1、为提出新猜想和指导项目方向提供支撑。以下将介绍10种常用的数据可视化技术，包括：恒温器折扣直方图、条形图与饼状图、散点图与折线图、时间序列图、关系图、热图、地图、词云、三维图和高维图。

2、地理空间可视化：将数据与地理位置关联，使用地图等形式展示数据的地理分布。实时数据更新：实时更新图表以反映最新的数据变化。数据筛选和排序：允许用户根据特定条件筛选和排序数据，以便更精确地查看感兴趣的部分。数据聚合：将大量数据简化为几个关键指标或趋势，便于快速把握整体情况。

（图片来源网络，侵删）

3、雷达图（Radar Chart）：定量变量的亲密对话，Amcharts、AnyChart、ZingChart等让你轻松呈现比较。桑基图（Sankey Diagram）：流向与数量的视觉揭示，RAWGraphs、SankeyMATIC、Tamc等赋予数据流动的美感。

4、数据可视化技术包括以下几种：图表可视化、地图可视化、三维可视化、交互式可视化、动态可视化以及虚拟现实和增强现实技术。详细解释图表可视化：这是最常见的数据可视化技术之一。通过将数据以图形、曲线、柱状图、饼图等形式展示，可以直观地表达数据的分布、趋势和对比关系。

5、多维可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。分层分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图，可以显示语言组。

（图片来源网络，侵删）

大数据技术是学什么的啊

1、大数据专业需要学习的课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

2、大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据***集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。

3、大数据技术主要是学：大数据***集技术、程序设计、互联网实用开发技术、数学建模、计算机编程、软件开发、数据统计分析、数据平台搭建及运维、数据结构、数据计算智能等。大数据技术专业的学生毕业后可从事数据剖析师、平台运营、数据挖掘等工作。

4、大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、管理学为应用拓展性学科，需要学习的课程有很多。一是学习数据***集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才。

5、大数据技术主要学习处理海量数据的相关技能和方法。大数据技术涉及多个领域和层面，具体学习内容包括以下几个方面：数据处理和分析技能大数据技术的学习首先要掌握数据处理的技能，包括数据***集、存储、清洗和整合等。

大数据可视化的学习方法?

我们先来讲讲大数据可视化要学什么东西，让自己的心中有一个大概的底。想要成为合格的大数据工程师，就需要具有良好的数学基础，了解常用机器学习算法、具有数据挖掘背景、建模经验；熟练掌握JAVA或Python，熟悉Spark、MLlib及Hadoop生态圈其他组件原理和使用；熟悉Scala，R，SQL，Shell，熟悉Linux操作系统使用。

除开以上技能之外，大数据可视化工程师还需要熟悉Scala、JAVA、python等开发语言，编程能力扎实；熟悉Linux平台开发环境和常用工具，熟悉Linux平台下的网络编程和多线程开发；熟悉Hadoop/HBase/Hive/Impala/Strom/Kafka/Spark等开源技术。3：从上文便可得知，大数据工程师需要掌握的技术还是不少的。

在这个专业中，学生需要学习面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发以及可视化设计与开发等多项课程。