大数据可视化的方法和价值
数据可视化平台是是通过三维表现技术来表示复杂的信息，实现对海量数据的立体体现。可视化技术借鉴人脑的视觉展现能力，通过挖掘重要数据之间的关联关系将若干关联性的可视化数据进行汇总处理。揭示数据中隐含的关联和发展趋势，从而提高数据的使用效率。可视化平台使得人们不再局限于用传统关系数据表来分析数据信息，而是以更直观的方式从视觉上观测数据信息。是数据分析展现形式的主要载体。
技术的发展已导致数据的大爆炸。这反过来又促使数据展示方式的激增。一般来说，大数据可视化分为不同的类型：探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看。最常见的数据可视化方法包括：
时态
时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图，显示诸如某些区域的温度信息。
多维
可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。
分层
分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图，可以显示语言组。
网络
在网络中展示数据间的关系,它是一种常见的展示大数据量的方法。结构较为复杂。
大数据可视化平台带来的价值
1、快速搭建部署
利用丰富强大的功能，快速搭建前端分析界面和分析流程，缩短使用运营周期，降低企业成本。
2、立体数据动态呈现
通过大数据的动态呈现，智能分析，运用互联网对数据实时监控，使得展现的效果动态演绎在面前。
3、灵活搭配提升费效比
轻量级解决方案实现灵活的大数据可视化，数据展示，数据融合，灵活高效的满足所需。
4、支持移动端数据
数据展示平台的适应性强大，满足与后台的无缝对接，移动端丰富展现，更加便捷的掌握数据变化趋势。
随着大数据技术的发展，企业对于计算机数据的真实性与视觉上的要求越来越高，已经不仅仅只满足于平面的视觉要求，正在逐步像三维，多维的显现效果发展，数据可视化平台就是对数据可视化处理的工具。
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