一、简述大数据可视化的4个步骤

大数据可视化是通过图表、图形和其他视觉元素来呈现大数据信息的过程。以下是大数据可视化的四个主要步骤：

1. 数据准备：在大数据可视化之前，需要对数据进行准备和清洗。这包括收集和整理数据，解决缺失值或异常值，并进行必要的数据转换和修正。数据准备的目的是确保数据质量和一致性，使数据可供进一步使用。

2. 选择合适的可视化工具和技术：根据需求和数据的特点，选择适当的可视化工具和技术。这些工具可以是图表库、数据可视化软件或编程语言。常用的大数据可视化工具包括Tableau、Power BI、matplotlib和D3.js等。选择合适的工具和技术是为了能够有效地呈现和传达数据信息。

3. 设计和创建可视化：在这个步骤中，需要设计和创建具体的可视化图表或图形。根据数据的特点和目标，选择适当的可视化类型，如柱状图、折线图、散点图、热力图等。确保可视化清晰明了，能够有效地传达数据的关键信息。同时，还可以通过颜色、标签、图例等方式增强可视化的可读性和信息呈现效果。

4. 分析和解读可视化结果：最后一步是对可视化结果进行分析和解读。通过仔细观察和分析可视化图表，发现数据之间的关系、趋势和模式。从可视化中提取有价值的见解，并将其转化为实际行动或决策。分析和解读可视化结果需要一定的数据分析和领域知识，以确保正确理解和应用数据的意义。

二、大数据中的数据可视化怎么做啊？

　　数据毫无疑问是非常有用的，但是现如今有太多的数据包围着我们。我们想快速地了解我们正在查看的内容以及弄清数据的意义所在。要做到这一点，运用视觉信息是最好的办法。记住：一图胜千言。如何最好地显示数据，这里有一些方法可以告诉你。

　　地图

　　多个世纪以来，地图一直用于从视觉角度表明数据。你可以简单看一眼地图，快速了解一个城市、国家或整个地球的物理空间构成。这种理解至少是基本层面上的。

　　但是它们也可以变得复杂。交互式地图允许读者点击并深入掌控多层次的细节。热力图可以通过颜色强度来证明特定度量(如人口密度或病毒案例的数量)的分布。

　　这一张显示了2016年美国总统选举的结果，着色根据获奖候选人的投票比例。

　　条形图

　　我们使用它们来比较简单的数据。对大数据，我们同样可以。条形图根据条块的长度或高度显示变量的值。条形图可以是单个的、分组的(也称为聚类的，表示每个变量类别中的多个项目的值)、堆叠的(也称为复合，显示整体的比例)。大多数时候，这种格式应该按照大小排序，除非是表现变量值随着时间的推移而变化。

　　折线图

　　基本的折线图表示数据随时间的变化。在一段时间内绘制单个数据点，并将其通过直线连接起来。所得到的线条是随时间变化而产生的变化的形象化表达，并且显示变量的波动性、趋势、加速度(峰值)和减速度(谷值)等数据特征。

　　你也可以通过线形图来比较同一时间段内的不同变量，这需要给不同变量(线条)以不同颜色。不要在坐标图中使用太多线条，或者也不要让最大的数据值超出你的坐标轴。

　　下图是关于线形图的一个经典例子，奥运会曲棍球决赛与加拿大埃德蒙顿地区水资源使用的直接影响。在比赛间隙人们冲厕所时出现峰值，比赛重要时刻则出现低谷。

　　散点图

　　这类图需要两个变量，自变量(X)和因变量(Y)，并且二者的关系可能是正相关、负相关或无关系，你只需把它想成一个没有线条的线形图。

　　需要足够多的数据点(需要很多)，和一条概括性的趋势线。初步来看，散点图能够展示不同数据点之间的既有联系。

　　以下这个图表，人均GDP与预期寿命成正比，随着时间推移，人们预期寿命变长，这个相关关系依然存在。

　　信息图表

　　它可能是目前最流行的数据可视化展示工具。许多人喜欢并在社交媒体上分享的信息图表内容会比分享其他内容多3倍。

　　把你的研究成果进行可视化的展示，把观点有逻辑地进行连接，并把它们结合到一块，你就创造了一些他人能理解的东西。简而言之，信息图表能得到结果，花时间和精力去创造一个受关注的图表是值得的。

　　饼状图

　　说实话，其实有很多人讨厌饼状图，“在与数据可视化历史的有关发展中，饼状图很容易成为最糟糕的传递信息的方式”，但公平来讲，一切都在于你如何使用。

　　限制扇形的数量，并且在正确条件下使用它吧。

　　什么是正确的饼状图使用条件?是这些：

　　每一部分相加构成100%;

　　显示扇形大小的差异(24%的切片和26%的切片的大小变化程度看起来几乎相同)

　　仅使用一个饼图，不进行饼图间的比较

　　请记住，在12点处放置最大的扇形。

　　时间线

　　时间线能够展示特定时间段内的事件。画一条线，标出起点和终点并且添加这两个时点间所发生过的主要事件。然后时间线图就完成了。不管是公司、工厂的历史，或是生产的类产品的历史，时间线都可以实现，清晰易懂。

　　词云

　　词云是将一个文本块中词(或短语)的规模和其使用频率联系起来，以此显示一篇文章中其出现的频率。文字在云中所占空间越大，它在一篇文章中也就越频繁出现。

　　下图的文字云基于《独立宣言》文本而生成。

　　树状图

　　当你想很轻易地解释一种层级(阶级)关系，或是多个步骤，树状图可能是合适的方法(比如家谱图)。

　　正确适当的可视化使得讲故事变得很简单。它也从复杂、枯燥的数据集连接了语言、文化间的代沟。所以不要仅仅是展示数据，而是要用数据讲故事。

　　福利来啦!

　　为了更方便大家上手制作好看的图表，小镝也精心挑选了一些好用的可视化工具，赶紧收藏起来吧!

　　silk– 针对于互动式表格或地图

　　tableau – 一种可以帮你制作散点图，柱状图，地图和其他内容的工具

　　Datawrapper – 一个开源工具; 让您轻松创建可嵌入的图表

　　Chartio – 组合数据源并从平台本身执行查询

　　Timeline – 创建美观的交互式时间线

　　Plotly– 包含2D和3D表格Chart.js –回馈式，平面设计Exhibit – MIT设计，能让你创建交互式地图和其它可视化工具MyHeatMap –使热力图创建变得容易Google Charts –一整套数据可视化集，由Google用户提供

　　镝数(www.dydata.io)——国内做图表，找数据，看故事的一站式数据可视化制作平台，无论多小白的你，都可以立马变身可视化大神啦!

三、大数据是怎么定义的，大数据包括什么？

大数据的定义。

大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

大数据技术包括什么。

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，

3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

大数据的应用。

大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。