19、大数据使用中的可视化分析与未来趋势

大数据使用中的可视化分析与未来趋势

1. 可视化分析概述

可视化分析是将可视化技术应用于大数据使用的领域。这个术语最早在2004年被提及，如今它已成为一个多学科交叉的新领域，融合了可视化、人机交互、数据分析、数据管理、地理空间和时间数据处理、空间决策支持以及统计学等多个研究领域。

大数据的“Vs”特性对可视化分析产生了多方面的影响：
- 数据量（Volume） ：大数据的海量特性使得对高维数据及其分析结果的可视化需求增加，同时也需要展示多种数据类型，如关联图。许多情况下，还需要交互式的可视化和分析环境，包含动态关联的可视化效果。
- 数据速度（Velocity） ：大数据的快速变化和动态性要求相应的动态可视化，其更新频率要远高于以往的静态报告工具。
- 数据多样性（Variety） ：数据的多样性给驾驶舱和仪表盘带来了新的挑战。

可视化分析的主要新趋势和特点包括：
- 交互性、可视化查询、可视化探索、多模态交互（触摸屏、输入设备、增强现实/虚拟现实）
- 动画效果
- 用户适应性（个性化）
- 半自动化和警报功能、复杂事件处理（CEP）和业务规则引擎（BRE）
- 多种数据类型，如图形、动画、微图表（Tufte）、仪表盘（类似驾驶舱）
- 时空数据集以及涉及地理信息系统（GIS）的大数据应用
- 近实时可视化，应用于金融行业（交易）、制造业（仪表盘）、石油/天然气行业的复杂事件处理和业务活动监控等领域
- 数据粒度差异大
- 语义信息

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