加米谷大数据:大数据可视化分析方向有哪些?

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大数据技术中可视化(Visualization)是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。

它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域,成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。目前正在飞速发展的虚拟现实技术也是以图形图像的可视化技术为依托的

可视化是一个新兴热门的研究领域

主要成果分布在以下三个方向

1、多学科应用

在医学领域JessicaNielson探索了神经损伤移植中海量数据的可视化;RobertFStark将地理空间与计算机网络结合起来,并设计了可视化显示不同地理位置大型算机网络健康监控的系统

2、可视化分析

2005年Pirolli在文章[中提出了情报分析概念模型,JohnStasko在Pirolli的理论基础上开发了可视化分析系统(Jigsaw),用于情报的可视化分析

3、信息可视化

SametAyhan融合数据仓库和商业智能(BI)等技术,对航空领域大数据分析和可视化决策支持进行了研究;ShinnosukeTakeda设计了一个可视化工具(ITF)用于分析和展示数据的时间和层次结构

可视化分析是通过可视化技术来帮助用户进行有效地理解、推理和分析;信息可视化则更多关注知识的可视化展现和图形的设计。

未来,在分析阶段:将更多关注最优化整合各相关领域的技术,从而形成一体化的可视化分析解决方法;其次是针对各具体领域,在数据流动和分析工作的交互过程中,探索适合的可视化交互手段,同时对分析处理过程可视化管理

而在知识呈现阶段:

将以用户或决策者为中心对知识进行可视化

增强其吸引力和易读性,从而支持高效决策;

此外,可视化技术和语义网的结合,

将资源可视化提供和利用也将成为未来的发展趋势

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