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大数据可视化的步骤

大数据可视化的实施是一系列数据的转换过程。这有两层意思：，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络。我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构，通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。

从技术上来说，大数据可视化的实施步骤主要有四项：明确需求，建设数据仓库模型，数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)，建立可视化分析场景。

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数据可视化的概念

数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

用人话简单来说，数据可视化就是用图形的方式来表征数据的规律。

1、数据可视化从来只是表层的东西，数据分析才是核心。就像一个人，不一定长得漂亮人格就高尚，也不一定长得不好看人格就低下。而应该反过来，只只有数据分析内涵丰富、价值高，数据可视化才能内容丰富、有价值。

2、可是这是个看脸的世界，大部分人对于数据也都是外行的，只有把数据可视化做得漂亮才能吸引他们的注意；只有把数据可视化做得简单易懂，他们才能理解数据分析的内涵。

3、对于数据可视化，重要的东西从来不是图形、工具、配色这些套路性的东西，而在于创意和灵感。可你又不是参加比赛，并不需要那么多的创意灵感。在日常工作中，还是以实用为主，所以掌握套路还是很必要的。

数据可视化的出现

随着科学技术的不断发展，海量数据的出现加快了数据可视化技术的发展。2、可是这是个看脸的世界，大部分人对于数据也都是外行的，只有把数据可视化做得漂亮才能吸引他们的注意。很多平台提供了实现数据可视化的技术，如Flash和Silverlight都提供了相应的绘图技术，对于基于Web的应用，包含了SVG和Canvas的HTML5提供了新的数据可视化技术。现在主流浏览器大部分完成了对HTML5标准的支持，包含IE9、Chrome、FireFox、Safari等，而且现在智能手机以及平板电脑的浏览器对HTML5都有很好的支持，同时这些移动终端的日益普及也使基于HTML5的数据可视化跨平台成为了可能。