大数据可视化的应用方法
随着互联网的不断发展，大数据技术在各个行业中都有不同的表现作用，作为助力企业经营决策的大数据可视化应用，对于的企业发展起着至关重要的作用，但是如何利用大数据可视化，如何做好大数据可视化？而今天我们就一起来了解一下，大数据可视化的应用方法。
一、大数据可视化表现
1、直观——把庞杂的大数据直观的展现到决策的面前，才能更加节省时间，使工作变得更加高效;
大数据的真正价值在哪里?你get到了吗?
2、交互——利用数据更好的分析用户，针对性的为用户提供服务，增加数据背后与用户的互动性;
3、实时——在数据爆炸增长时代，只有很好的把握时效，才能更好敏锐的掌握机遇。
二、大数据可视化应用
1、结果展示
数据可视化是指以图形或图表格式通过人工或以其他方式组织和显示数据，以使受众能够：更清楚地查看分析结果，简化正在使用的数据中的复杂性，了解并掌握正在使用的数据制作方法。可视化并不是一个新的概念，这种使用图片(排版、色彩、对比度和形状)来传达或理解数据的概念并不是新鲜事物。如今，计算机可以用来快速处理大量的数据，使可视化更具价值。展望未来，人们可以预期数据可视化过程将会继续发展，也许更多的是一种艺术和科学的混合，而不是数字计算技术。
2、实时满足
数据可视化演进过程的一个令人兴奋的例子是，业界如何将数据可视化过程转移到生成和发布图表和图形的过程中，供观众进行审查和仔细考虑，从而设定了交互式可视化的期望。
通过交互式的可视化，人们可以更多地使用数据可视化的概念，进一步利用技术让观众与数据交互，为用户提供自助服务能力，以实时(或接近实时)交互式地深入到生成的图片、图表、图形(访问更多或特定的细节)来改变显示的数据(可能是不同的时间框架或事件)以及如何处理和/或呈现(可能选择条形图而不是饼图)。这使可视化更加有效和个性化。
3、操作智能
操作智能(OI)是一种分析方法，试图通过(通常是机器生成的)操作或事件数据来提供可视性和洞察力，实时运行针对数据流馈送的查询，产生作为操作指令的分析结果，可以通过人工或自动操作(将数据集转化为价值的明确例子)让组织立即执行。
随着数据规模的不断扩大，数据种类的不断增多，以及数据读取用户需求的不断增多，现有的可视化技术已经显得捉襟见肘，我们需要继续研究新型的数据可视化方法以适应社会发展的速度。
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