数据可视化技术**代应该是报表软件，通过报表系统能够把复杂的数据整理成规则的表格，并配以漂亮的图形，比如柱图、饼图、折线图等等。第二代当属BI（BusinessIntelligence）了，BI比起简单的报表又更进了异步，它已经不单单是一个工具软件，而是一套完整的解决方案，可以将企业中现有的数据进行**的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。



　　进入大数据时代，数据可视化这个说法慢慢的流行起来，究其原因，一个是因为大数据的展示比起以前的数据展示有不同的地方，**的难点就是面对如此巨大的数据，如何比较好的展示给用户，成为前台程序员面临的难题。另一个是随着近几年技术的发展，我们可以通过更多的形式，例如三维模型、动画、视频、动态交互式页面、手机APP等将数据以展示、推送、提醒、互动等等模式提供给用户，其复杂度上升了一个数量级，因此，渐渐地，数据可视化就成为一个专门的领域，成为了大数据时代的一个研究分支，无数**的工程师和设计者为这个领域做出了贡献。



　　具体到工业大数据领域，其可视化又有自己独特的特点，呈现出与互联网大数据可视化不同的难点和方向，我总结了一下，工业大数据可视化有以下几个特点：



　　数据量呈现海量趋势，且更新频率极高。由于工业大数据主要来源于传感器的数据采集，因此其数据量相比传统互联网大数据只多不少，而且，它的更新频率极高，传感器按照恒定的频率快速更新。在这种情况下，如何保证监控页面的数据实时更新，还能够让监控人员看数据的变化，就是需要研究的问题。当某个数据每秒更新10次，那么，屏幕上的数字直接变化就是无意义的，因为监控人员根本就一个数字都看不到。如何兼顾数字的更新频率与视觉效果，就成为可视化的**个难题。



　　大量的监控点，无法进行**地显示。一台普通的设备，可能就有上百个传感器，再加上相关的视频、环境、人员等等监测，可能会有几百个监测数据是这个设备需要的，那么，这么多的数据如何在有限的屏幕上进行排列，如何取舍，成为可视化的第二个难题。



　　整体与局部如何**地结合。一个企业会有许多下属的分子公司，下属企业又会有车间、工作面等等工作场景，每个工作场景又会有许多设备。这样层层嵌套的可视化局面如何比较好的结合，在保障使用人员看到整体的时候，还能够同时关注到局部的数据变化，是可视化的第三个难题。



　　局部与细节如何兼顾。在一个局部的数据展示中，我们还希望看到数据的细节，包括相关的数据、历史的数据、异常的数据、数据的趋势、数据的预测等等，能否把握好局部与细节的展示关系，是可视化的第四个难题。



　　如何实现工业数据的**检索和**推送。也就是常说的“数据找人”，在互联网企业，利用大数据分析用户的使用习惯和兴趣爱好，寻找其感兴趣的话题进行推送已经是常见做法了，但在工业大数据领域，如何实现？一个报警信息，推送给谁？当前还是靠提前设好的规则，未来能否实现智能化，怎么实现，相关的应用还是比较少，这是可视化的第五个难题。



　　如何将数据转化为**地信息提供给用户。举个生活中的例子，某路口实时车流100辆／分钟，这是数据，“严重拥堵”，这是信息。能否很好地将数据转化为信息是可视化的第六个难题。



　　工业大数据可视化面临的难点有哪些.中琛魔方大数据分析平台(www.zcmorefun.com)表示相对而言，纯技术的问题反而不是问题的关键，比如三维建模技术、图表自动生成技术、数据检索技术等。可视化更多的是对用户和业务的理解，以及在这个基础上对数据的深刻认识。

大数据分析的过程是怎样的

　　数据分析是指将整体分解为单独的部分，以进行单独检查。数据分析是一个过程，用于获得原始数据并将其转换成用于由用户决策有用的信息。收集并分析数据以回答问题，检验假设或推翻理论。



　　统计学家约翰·图基（John Tukey）在1961年将数据分析定义为：“分析数据的程序，解释此类程序结果的技术，计划数据收集以使其分析更容易，更精确或更准确的方式以及所有的机制和结果适用于分析数据的（数学）统计信息。”



　　可以区分几个阶段，如下所述。这些阶段是迭代的，因为后期阶段的反馈可能会导致早期阶段的其他工作。



　　1、数据的需求



　　要进行数据分析，数据是必须的，它是根据指导分析的人员或客户的要求指定的。将在其上收集数据的实体的一般类型称为实验单位（例如，个体与群体）。可以指定和获得有关人口的特定变量（例如男女人数，收入水平等）。数据可以是数字的也可以是分类的（即数字的文本标签）。



　　2、数据的收集



　　数据的收集来源方式很多，它是是从各种来源收集的。数据分析师可以将需求传达给数据的管理人员，如组织内的信息技术人员。还可以从环境中的传感器（例如监控，卫星等）收集数据。也可以通过采访，从在线资源下载或阅读文档来获取数据。



　　3、数据的处理



　　数据的处理是用于将原始信息转换为可操作的情报或知识的情报周期的各个阶段在概念上类似于数据分析中的各个阶段。



　　*初获得的数据必须经过处理或组织以便分析。例如，这些可能涉及将数据以表格格式（即结构化数据）放置在行和列中，以进行进一步分析，例如在电子表格或统计软件中。



　　4、数据的清理



　　数据一旦经过组织和处理，数据很有可能不完整，可能会包含重复项或包含错误。由于数据输入和存储方式存在问题，因此需要清理数据。数据清理是防止和纠正这些错误的过程。常见任务包括记录匹配，识别数据不正确，现有数据的整体质量，重复数据删除和列分段。还可以通过各种分析技术来识别此类数据问题。例如，利用财务信息，可以将特定变量的总数与被认为可靠的单独发布的数字进行比较。高于或低于预定阈值的异常量也可以进行检查。数据**有几种类型，具体取决于数据类型，例如电话号码，电子邮件地址，雇主等。用于异常值检测的定量数据方法可用于**可能输入错误的数据。可以使用文本数据拼写检查器来减少输入错误的单词的数量，但是很难判断单词本身是否正确。



　　5、探索性数据分析



　　当我们**数据后，就可以对数据进行分析。数据分析师可以应用称为探索性数据分析的各种技术来开始理解数据中包含的消息。探索的过程可能会导致额外的数据清理或额外的数据请求，因此这些活动本质上可能是迭代的。可能会生成描述性统计信息（例如平均值或中位数）以帮助理解数据。数据可视化还可以用于检查图形格式的数据，以获得有关数据中消息的其他信息



　　6、建模和算法



　　可以将称为算法的数学公式或模型应用于数据，以识别变量之间的关系，例如相关性或因果关系。一般而言，可以开发模型以基于数据中的其他变量评估数据中的特定变量，其中某些残余误差取决于模型的准确性（即，数据=模型+错误）。



　　推论统计包括测量特定变量之间关系的技术。例如，可以使用回归分析来建模广告的变化（自变量X）是否解释了销售的变化（因变量Y）。用数学术语来说，Y（销售额）是X（广告）的函数。可以将其描述为Y=aX+b+误差，其中设计模型时，当模型在给定的X值范围内预测Y时，a和b将误差*小化。分析师可能会尝试建立描述数据的模型，以简化分析并传达结果。



　　7、数据的展示



　　一旦分析了数据，就可以以多种格式将其报告给分析用户，以支持他们的要求。用户可能会有反馈，这会导致其他分析。因此，许多分析周期都是迭代的。



　　在确定如何传达结果时，分析人员可以考虑使用数据可视化技术来帮助将信息清晰**地传达给听众。数据可视化使用信息显示（例如表格和图表）来帮助传达数据中包含的关键消息。表格对可能查找特定数字的用户很有帮助，而图表（例如，条形图或折线图）则可能有助于解释数据中包含的定量信息。



　　大数据分析的过程是怎样的.中琛魔方大数据分析平台(www.zcmorefun.com)表示大数据分析的过程和结果都要依托于一个强大的计算机基础架构，这对于处理大数据信息也是至关重要的，如果要开发一些交互的系统，那么对于满足不同的用户需求是很重要的。