大数据可视化分析的步骤有哪些

　　数据可视化起源于图形学、计算机图形学、人工智能、科学可视化以及用户界面等领域的相互促进和发展，是当前计算机科学的一个重要研究方向，它利用计算机对抽象信息进行直观的表示，以利于快速检索信息和增强认知能力。

　　数据可视化到底能干什么呢?数据可视化系统并不是为了展示用户的已知的数据之间的规律，而是为了帮助用户通过认知数据，有新的发现，发现这些数据所反映的实质。

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

　　一、需求分析

　　需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。

　　二、建设数据仓库/数据集市的模型

　　数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。维度建模的关键在于明确下面四个问题：

　　1.哪些维度对主题分析有用?

　　2.如何使用现有数据生成维表?

　　3.用什么指标来"度量"主题?

　　4.如何使用现有数据生成事实表?

　　三、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)

　　数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。

　　数据清洗的目的是保证抽取的原数据的质量符合数据仓库/集市的要求并保持数据的一致性。

　　数据转换是整个ETL过程的核心部分，主要是对原数据进行计算和放大。数据加载是按照数据仓库/集市模型中各个实体之间的关系将数据加载到目标表中。

　　四、建立可视化场景

　　建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。

　　随着社会的发展，大数据可视化新的工具和图表类型也不断出现，每种都试图创造出比之前更有吸引力、更有利于传播信息的图表，所以，可视化项目应该自己去亲自感受总结方法，以及享受过程步骤，这样才能更加易懂。

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