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大数据可视化技术研究
【引言】
在不断发展的社会中，大数据逐渐成为了企业经营和科学研究
中的重要组成部分。大数据拥有海量的信息，为企业发掘商机和
科学家研究发现提供了有力的条件。但是，大数据拥有着十分庞
大的存储和数据处理需求，在这种情况下，大数据可视化技术的
出现就变得尤为重要。
【大数据可视化技术理解】
大数据可视化技术是将大量的数据呈现在用户面前，透过视角、
色彩等元素传递出数据之间的相关性与差别，从而提高数据利用
率的技术。其作用是将数据中复杂的信息以各种形式进行可视化
呈现，使得用户能够更加清晰地了解信息与规律，更好地挖掘数
据潜力。
【大数据可视化技术的发展历程】
早在20世纪开始，数据可视化技术就已经出现。但这个阶段
的绘制技术有很多限制，展示的图像仅仅是点、线、面等简单元
素的平面展示，这种展示方式的数据密度过高、可读性不高。近
年来，信息可视化技术的发展变得越来越高级，到目前为止，已
经从单一的技术发展至三维、虚拟、互动等多种形式的技术，不
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仅在技术创新上有着大幅的提高，展示结果质量得到了很大的提
高。
【大数据可视化技术的研究方法】
在研究方法上，我们可以将大数据可视化技术分为四步走，如
下：
一、数据采集
对于一些刚发掘出来的数据，需要经过一定的分类、整理、清
理、处理工作，从而生成相应的特定形式演示文档（Graph,Tree,
Network等）。数据的采集方法往往比较复杂，需要有良好的数据
分类和排序能力。
二、数据填充
所有数据都要被整合，并填充到合适的数据格式中，不同的数
据类型对应不同类型的图形和布局方案。很多时候，研究人员使
用的数据是需要进行预处理，它们不仅要清理数据，还要根据意
图调整数据的结构样式。
三、可视化构建
在这一步中，数据开始被输入到可视化工具中，并被具体化为
特定的形式。根据构建的目标和结构，数据会带有不同的图像或
标签，这些图像或标签会提供一个清晰的视觉视域，帮助用户一
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目了然地看到数据。基本上，大多数可视化工具都有“视图控制”
功能，例如实现旋转、缩放、平移图像等。
四、调整和整合
最后的一步是将所有的数据整合，进行调整，使之成为完整的
可视化图形。得到了最终的可视化图像之后，我们可以进行错误
的检测和调整，这是非常必要的，因为很多研究工作是基于这些
可视化数据结果。
【大数据可视化技术的应用】
大数据可视化技术广泛应用于各个领域，促进了科学发展与产
业模式的转型。接下来，我们将简单描述该技术在不同领域中的
应用：
一、商业领域
传统的商业中，数据分析工具的使用和部署往往十分繁琐且都
需要具有专业的技能。而大数据可视化技术使得大量的商业信息
被呈现在具体的图像、图表并且可以被呈现于各种设备上，十分
方便。
二、医药领域
在医药领域，可视化技术可以有效地帮助医生诊断病况和治疗
方法的选择，提高了医生治疗效率并减轻了医疗压力。
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三、环境领域
大数据可视化技术在环境领域中的应用主要是通过传感器探测