大数据可视化的步骤
大数据可视化的实施是一系列数据的转换过程。我们有原始数据,通过对原始数据进行标准化、结构化的处理,把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构,通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩,数值转换成大小。将视觉结构进行组合,把它转换成图形传递给用户,3d可视化制作,用户通过人机交互的方式进行反向转换,去更好地了解数据背后有什么问题和规律。
从技术上来说,大数据可视化的实施步骤主要有四项:明确需求,建设数据仓库模型,数据抽取、清洗、转换、加载(ETL),建立可视化分析场景。
城建档案实现建筑项目可视化查询
市规划局城建档案馆以数字成都地理信息公共平台为基础,近期通过测试和试运行,3d可视化效果图,实现了基于地理信息的城建档案可视化查询,现已正式服务社会公众和市规划局各业务处室的档案查询。该查询功能在地图上以项目的地域分布为线索,与建筑项目案卷信息关联,通过框选、点选等操作可快速实现城建档案的可视化,提高了档案的查全、查准率,使档案查询更为快捷、更为直观,更能满足社会公众和城乡规划建设对档案信息资源的需要。
可视化是什么?
有人说,3d可视化,数据可视化这名太高大。
不过广义上,可视化无处不在, 打开浏览器, 网站就是个数据可视化, 背后是数据库密密麻麻的数据表, 到了你的浏览器就是浅显易懂的页面。
淘宝是商品的可视化, 上面有价格、发货地种种过滤器, 微信是实时数据的可视化, 围起了你的社交网络, 让你一眼看到*新的消息流。
舆论有时候会制造一些新的名词 大数据、 o2o、云计算, 也包括数据可视化,3d可视化公司, 但看起来日新月异的变化背后, 是我们的认识稳定而缓慢的变化, *改变三观的*其实不多。
小学的教科书里就有折线图, 后来有了excel可以在电脑里画, 这几年你打开某某大数据产品, 长得还是差不多, 只是点一下会有交互存在。
狭义上的数据可视化, 更多是纯图形去代表数据, 也有很多分类, 不过也许你也懒得了解了。