浅析大数据时代背景下的数据可视化应用

吴雪影

摘要：研究大数据时代背景下数据可视化应用，分析了数据可视化及其意义，并研究了大数据时代的机遇和挑战。结合这些内容，总结了提高视觉设计，实现数据可视化方法，内容有：对多维数据进行视觉设计，层次关系设计，数据视觉设计等。希望通过对这些内容的分析，能够为大数据十大背景下的数据可视化应用提供一定帮助。

关键词：大数据时代；数据可视化；挑战；机遇

大数据时代为政府机构、媒体以及企业等提供了更多的数据，同时用户数据、社会化媒体平台上的UGC移动终端等也促使数据量得到了大量增长。大数据时代主要强调的是对一些大规模的数据进行综合处理，这为大数据带来了一定的机遇，同时也促使其面临着极大的挑战。因此，對大数据时代背景下的数据可视化应用进行分析，意义深远。

一、数据可视化及其意义分析

数据可视化技术早在上个世纪八十年代就已经出现，人们对其进行定义：使用计算机图形学以及图像处理技术，通过图表、地图和标签云、动画或者各种能够促使内容理解起来比较简单的方式对数据进行展示。经研究表明，人类获取有关世界80%以上的信息是通过视觉通道获得的，这种情况下，对大量复杂和多维的数据信息进行可视化呈现具有极其重要的意义。其和虚拟现实技术、计算机动画技术、人工智能、数据挖掘、数字地球等存在着密切的联系，其甚至和人类基因组计划等比较诱人的前沿学科领域均存在着密切的联系。怎样对大量信息以及海量数据进行处理和解释，是人类面临的巨大挑战。

二、大数据时代的机遇和挑战

对于物联网、云计算和移动互联网、手机、平板电脑等，均属于数据来源或者承载方式。伴随着社交网络不断普及，促使人们在行为上、情绪等方面的细节化测量逐渐成为可能。对用户行为习惯以及喜好等进行充分挖掘，从相对复杂的数据背后获取和客户兴趣更加适合的产品以及服务，对这些产品和服务做出具有针对性的调整和优化，这就是大数据时代的特点和优势所在。针对大数据技术而言，其逐渐显示出对各个行业的推进力。大数据的优势在各个行业中逐渐凸显，其战略意义并不仅充分掌握庞大的数据信息，同时也在于对这些具有一定意义的数据进行科学处理。从另一种角度进行分析，如果将大数据当成是一种产业，这一产业应力的关键在于能够促使数据“加工能力”得以提升，通过这种“加工”，促使数据得以“增值”。

三、提高视觉设计，实现数据可视化方法

要想实现数据的可视化，主要是将信息和相关数据通过图像等直观方式进行表达，这些表达的形式可以是二维形式，同时也可以是三维形式。通过这种方式，能够帮助人们清楚直观的看懂这些数据和信息相关内容。实施可视化方式如下所示：

（一）对多维数据进行视觉设计

在众多的数据以及信息当中，存在着较多的多维数据，对这些多维数据进行可视化处理，针对不同数据类型的选择，使用的方式也存在一定差异。所使用的这些方式，基本上形成了多维数据的展现，促使用户可以从多个侧面进行数据的分解和分析，并且对其进行理解。采用人机交互的形式，获取可视化结果。这种情况下，用户能够十分方便的对数据进行科学分析，从而获取更为有价值的信息，从而降低了用户的工作量，促使工作效率得以提升。

（二）层次关系设计

进行数据的出来和分析过程中，人们可以对层次关系一目了然，从而获得数据中包含的信息，对这些数据进行可视化设计过程中，相应技术人员可以使用树形结构对这些数据进行描述。但是，对树形结构进行使用过程中，仅仅能够对小数据进行描述，不能对大数据进行描述。这种情况下，人们对大数据进行充分考虑，尽量将空间当中所呈现的数据层次关系缩小。

（三）数据视觉设计

在对数据进行处理和分析过程中，人们会遇到多种文本信息。相同的文本信息数据也十分庞大，这些文本信息内，寻找其自身所需要的文本十分困难，因此人们一定要设计出十分明了的可视界面，通过这种方式，为人们能够快速寻找自己所需要的信息本文提供了方便。同时，对单个信息文本进行设计过程中，需要充分突出文本信息的特点，从而能够科学区分，还需要注重视觉效果，从而能够对这些内容一目了然，通过这种方式可以实现文本信息的可视化。

四、结束语

伴随着网络技术的迅速发展，逐渐从量变，向着大数据时代转换。全球用户对传感数据的访问量迅速上升，关注数据挖掘以及分析发展，具有重要的意义。伴随着用户对数据分析需求的逐渐上升，对数据可视化需求也逐渐增加，一些普通用户开始逐渐主动参与到设计或者创建可视化数据当中去。

（作者单位：郑州幼儿师范高等专科学校）endprint