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大数据以及面临的问题和挑战(数据可视化的方法)

张世龙2021年12月20日 16:01天道酬勤1010

扩展性和动态分析是可视化的两个最主要的挑战。 例如,在大规模的动态数据的情况下,本来对a的问题的回答和对b的问题的回答可能不适用于AB两个问题的情况。 基于可视化方法解决了4个难题,并将它们转化为以下机会:

多源:开发过程中需要尽可能多的数据源。

体量:使用数据量大的数据集进行开发,从大数据中得到意义。

质量:不仅可以为用户绘制有吸引力的信息地图和热点图,还可以通过大数据获取意见,创造商业价值。

高速:公司可以实时处理所有数据,而不是批处理数据。

大数据可视化的多样性和异性性(结构化、半结构化、非结构化)是个大问题。 高速是大数据分析的要素。 在大数据中,设计新的可视化工具并建立有效的索引并不容易。 云计算和高级图形用户界面有助于提高大数据的可扩展性。

可视化系统必须对抗非结构化数据格式,如图表、表、文本、树和其他元数据。 大数据通常以非结构化格式显示。 由于宽带管制和能源需求,可视化应该更接近数据,有效地提取有意义的信息。 可视化软件必须在原始位置运行。 由于大数据的容量问题,大规模的并行化成为了可视化过程的课题。 并行可视化算法的难点在于如何将一个问题分解成多个同时可行的独立任务。

高效的数据可视化是大数据时代发展过程中重要的一部分。 wzdxh的可视化越有效,识别潜在模式、相关性或偏离值的概率就越高。

大数据可视化还存在以下问题。

视觉噪声:在数据集上,许多对象之间有很强的相关性。 用户不能将他们分离并显示为独立对象。

的信息丢失:减少可见数据集的方法是可行的,但会导致信息丢失。

高速图像转换:用户可以观察数据,但不能对数据强度的变化作出反应。

大规模图像识别:数据可视化不仅受设备宽高比和分辨率的限制,也受现实世界的感觉的限制。

性能要求高:静态可视化很少有此要求,因为它的可视化速度很低,性能要求也不高。

可感知的交互组件的扩展性也是大数据可视化面临的课题。 如果将各个数据点可视化,则可能会被过度绘制,从而降低用户的识别能力。 可以通过对数据进行采样或过滤来删除异常值。 查询大型数据库中的数据可能会增加延迟和降低交互速度。

在大数据的APP中,大数据和wzdxh度数据难以实现数据的可视化。 目前,大部分大数据可视化工具的可扩展性、功能、响应时间都非常差。 在可视化过程中,不确定性是有效考虑不确定性的可视化过程的一大挑战。

可视化和大数据面临着许多挑战,可以考虑以下解决方案。

1、满足高速化的需求:第一是改善硬件,可以尝试增加内存和提高并行处理能力。 第二,存储数据并使用网格计算方法,用于许多计算机。

2 .了解数据:请合适专业领域的人解读数据。

3 .访问数据质量:必须通过数据治理或信息管理来确保干净的数据。

4 .给出有意义的结果:将数据聚集到更高层次的视图中,在这里可以有效地可视化小型数据集和数据。

5 .异常值的处理:从数据中删除异常值,或绘制异常值的另一个图表。

via:数据猿

结束。

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