數(shù)據(jù)可視化技術(shù)**代應(yīng)該是報表軟件，通過報表系統(tǒng)能夠把復(fù)雜的數(shù)據(jù)整理成規(guī)則的表格，并配以漂亮的圖形，比如柱圖、餅圖、折線圖等等。第二代當屬BI（BusinessIntelligence）了，BI比起簡單的報表又更進了異步，它已經(jīng)不單單是一個工具軟件，而是一套完整的解決方案，可以將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行**的整合，快速準確的提供報表并提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策。



　　進入大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)可視化這個說法慢慢的流行起來，究其原因，一個是因為大數(shù)據(jù)的展示比起以前的數(shù)據(jù)展示有不同的地方，**的難點就是面對如此巨大的數(shù)據(jù)，如何比較好的展示給用戶，成為前臺程序員面臨的難題。另一個是隨著近幾年技術(shù)的發(fā)展，我們可以通過更多的形式，例如三維模型、動畫、視頻、動態(tài)交互式頁面、手機APP等將數(shù)據(jù)以展示、推送、提醒、互動等等模式提供給用戶，其復(fù)雜度上升了一個數(shù)量級，因此，漸漸地，數(shù)據(jù)可視化就成為一個專門的領(lǐng)域，成為了大數(shù)據(jù)時代的一個研究分支，無數(shù)**的工程師和設(shè)計者為這個領(lǐng)域做出了貢獻。



　　具體到工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，其可視化又有自己獨特的特點，呈現(xiàn)出與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)可視化不同的難點和方向，我總結(jié)了一下，工業(yè)大數(shù)據(jù)可視化有以下幾個特點：



　　數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)海量趨勢，且更新頻率極高。由于工業(yè)大數(shù)據(jù)主要來源于傳感器的數(shù)據(jù)采集，因此其數(shù)據(jù)量相比傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)只多不少，而且，它的更新頻率極高，傳感器按照恒定的頻率快速更新。在這種情況下，如何保證監(jiān)控頁面的數(shù)據(jù)實時更新，還能夠讓監(jiān)控人員看數(shù)據(jù)的變化，就是需要研究的問題。當某個數(shù)據(jù)每秒更新10次，那么，屏幕上的數(shù)字直接變化就是無意義的，因為監(jiān)控人員根本就一個數(shù)字都看不到。如何兼顧數(shù)字的更新頻率與視覺效果，就成為可視化的**個難題。



　　大量的監(jiān)控點，無法進行**地顯示。一臺普通的設(shè)備，可能就有上百個傳感器，再加上相關(guān)的視頻、環(huán)境、人員等等監(jiān)測，可能會有幾百個監(jiān)測數(shù)據(jù)是這個設(shè)備需要的，那么，這么多的數(shù)據(jù)如何在有限的屏幕上進行排列，如何取舍，成為可視化的第二個難題。



　　整體與局部如何**地結(jié)合。一個企業(yè)會有許多下屬的分子公司，下屬企業(yè)又會有車間、工作面等等工作場景，每個工作場景又會有許多設(shè)備。這樣層層嵌套的可視化局面如何比較好的結(jié)合，在保障使用人員看到整體的時候，還能夠同時關(guān)注到局部的數(shù)據(jù)變化，是可視化的第三個難題。



　　局部與細節(jié)如何兼顧。在一個局部的數(shù)據(jù)展示中，我們還希望看到數(shù)據(jù)的細節(jié)，包括相關(guān)的數(shù)據(jù)、歷史的數(shù)據(jù)、異常的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的趨勢、數(shù)據(jù)的預(yù)測等等，能否把握好局部與細節(jié)的展示關(guān)系，是可視化的第四個難題。



　　如何實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的**檢索和**推送。也就是常說的“數(shù)據(jù)找人”，在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，利用大數(shù)據(jù)分析用戶的使用習(xí)慣和興趣愛好，尋找其感興趣的話題進行推送已經(jīng)是常見做法了，但在工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，如何實現(xiàn)？一個報警信息，推送給誰？當前還是靠提前設(shè)好的規(guī)則，未來能否實現(xiàn)智能化，怎么實現(xiàn)，相關(guān)的應(yīng)用還是比較少，這是可視化的第五個難題。



　　如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為**地信息提供給用戶。舉個生活中的例子，某路口實時車流100輛／分鐘，這是數(shù)據(jù)，“嚴重擁堵”，這是信息。能否很好地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息是可視化的第六個難題。



　　工業(yè)大數(shù)據(jù)可視化面臨的難點有哪些.中琛魔方大數(shù)據(jù)分析平臺(www.zcmorefun.com)表示相對而言，純技術(shù)的問題反而不是問題的關(guān)鍵，比如三維建模技術(shù)、圖表自動生成技術(shù)、數(shù)據(jù)檢索技術(shù)等。可視化更多的是對用戶和業(yè)務(wù)的理解，以及在這個基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)的深刻認識。

大數(shù)據(jù)分析的過程是怎樣的

　　數(shù)據(jù)分析是指將整體分解為單獨的部分，以進行單獨檢查。數(shù)據(jù)分析是一個過程，用于獲得原始數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換成用于由用戶決策有用的信息。收集并分析數(shù)據(jù)以回答問題，檢驗假設(shè)或推翻理論。



　　統(tǒng)計學(xué)家約翰·圖基（John Tukey）在1961年將數(shù)據(jù)分析定義為：“分析數(shù)據(jù)的程序，解釋此類程序結(jié)果的技術(shù)，計劃數(shù)據(jù)收集以使其分析更容易，更精確或更準確的方式以及所有的機制和結(jié)果適用于分析數(shù)據(jù)的（數(shù)學(xué)）統(tǒng)計信息。”



　　可以區(qū)分幾個階段，如下所述。這些階段是迭代的，因為后期階段的反饋可能會導(dǎo)致早期階段的其他工作。



　　1、數(shù)據(jù)的需求



　　要進行數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)是必須的，它是根據(jù)指導(dǎo)分析的人員或客戶的要求指定的。將在其上收集數(shù)據(jù)的實體的一般類型稱為實驗單位（例如，個體與群體）。可以指定和獲得有關(guān)人口的特定變量（例如男女人數(shù)，收入水平等）。數(shù)據(jù)可以是數(shù)字的也可以是分類的（即數(shù)字的文本標簽）。



　　2、數(shù)據(jù)的收集



　　數(shù)據(jù)的收集來源方式很多，它是是從各種來源收集的。數(shù)據(jù)分析師可以將需求傳達給數(shù)據(jù)的管理人員，如組織內(nèi)的信息技術(shù)人員。還可以從環(huán)境中的傳感器（例如監(jiān)控，衛(wèi)星等）收集數(shù)據(jù)。也可以通過采訪，從在線資源下載或閱讀文檔來獲取數(shù)據(jù)。



　　3、數(shù)據(jù)的處理



　　數(shù)據(jù)的處理是用于將原始信息轉(zhuǎn)換為可操作的情報或知識的情報周期的各個階段在概念上類似于數(shù)據(jù)分析中的各個階段。



　　最初獲得的數(shù)據(jù)必須經(jīng)過處理或組織以便分析。例如，這些可能涉及將數(shù)據(jù)以表格格式（即結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）放置在行和列中，以進行進一步分析，例如在電子表格或統(tǒng)計軟件中。



　　4、數(shù)據(jù)的清理



　　數(shù)據(jù)一旦經(jīng)過組織和處理，數(shù)據(jù)很有可能不完整，可能會包含重復(fù)項或包含錯誤。由于數(shù)據(jù)輸入和存儲方式存在問題，因此需要清理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清理是防止和糾正這些錯誤的過程。常見任務(wù)包括記錄匹配，識別數(shù)據(jù)不正確，現(xiàn)有數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量，重復(fù)數(shù)據(jù)刪除和列分段。還可以通過各種分析技術(shù)來識別此類數(shù)據(jù)問題。例如，利用財務(wù)信息，可以將特定變量的總數(shù)與被認為可靠的單獨發(fā)布的數(shù)字進行比較。高于或低于預(yù)定閾值的異常量也可以進行檢查。數(shù)據(jù)**有幾種類型，具體取決于數(shù)據(jù)類型，例如電話號碼，電子郵件地址，雇主等。用于異常值檢測的定量數(shù)據(jù)方法可用于**可能輸入錯誤的數(shù)據(jù)。可以使用文本數(shù)據(jù)拼寫檢查器來減少輸入錯誤的單詞的數(shù)量，但是很難判斷單詞本身是否正確。



　　5、探索性數(shù)據(jù)分析



　　當我們**數(shù)據(jù)后，就可以對數(shù)據(jù)進行分析。數(shù)據(jù)分析師可以應(yīng)用稱為探索性數(shù)據(jù)分析的各種技術(shù)來開始理解數(shù)據(jù)中包含的消息。探索的過程可能會導(dǎo)致額外的數(shù)據(jù)清理或額外的數(shù)據(jù)請求，因此這些活動本質(zhì)上可能是迭代的。可能會生成描述性統(tǒng)計信息（例如平均值或中位數(shù)）以幫助理解數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可視化還可以用于檢查圖形格式的數(shù)據(jù)，以獲得有關(guān)數(shù)據(jù)中消息的其他信息



　　6、建模和算法



　　可以將稱為算法的數(shù)學(xué)公式或模型應(yīng)用于數(shù)據(jù)，以識別變量之間的關(guān)系，例如相關(guān)性或因果關(guān)系。一般而言，可以開發(fā)模型以基于數(shù)據(jù)中的其他變量評估數(shù)據(jù)中的特定變量，其中某些殘余誤差取決于模型的準確性（即，數(shù)據(jù)=模型+錯誤）。



　　推論統(tǒng)計包括測量特定變量之間關(guān)系的技術(shù)。例如，可以使用回歸分析來建模廣告的變化（自變量X）是否解釋了銷售的變化（因變量Y）。用數(shù)學(xué)術(shù)語來說，Y（銷售額）是X（廣告）的函數(shù)。可以將其描述為Y=aX+b+誤差，其中設(shè)計模型時，當模型在給定的X值范圍內(nèi)預(yù)測Y時，a和b將誤差最小化。分析師可能會嘗試建立描述數(shù)據(jù)的模型，以簡化分析并傳達結(jié)果。



　　7、數(shù)據(jù)的展示



　　一旦分析了數(shù)據(jù)，就可以以多種格式將其報告給分析用戶，以支持他們的要求。用戶可能會有反饋，這會導(dǎo)致其他分析。因此，許多分析周期都是迭代的。



　　在確定如何傳達結(jié)果時，分析人員可以考慮使用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)來幫助將信息清晰**地傳達給聽眾。數(shù)據(jù)可視化使用信息顯示（例如表格和圖表）來幫助傳達數(shù)據(jù)中包含的關(guān)鍵消息。表格對可能查找特定數(shù)字的用戶很有幫助，而圖表（例如，條形圖或折線圖）則可能有助于解釋數(shù)據(jù)中包含的定量信息。



　　大數(shù)據(jù)分析的過程是怎樣的.中琛魔方大數(shù)據(jù)分析平臺(www.zcmorefun.com)表示大數(shù)據(jù)分析的過程和結(jié)果都要依托于一個強大的計算機基礎(chǔ)架構(gòu)，這對于處理大數(shù)據(jù)信息也是至關(guān)重要的，如果要開發(fā)一些交互的系統(tǒng)，那么對于滿足不同的用戶需求是很重要的。