大数据可视化关键技术

大数据处理与分析的关键技术研究随着数字化时代的到来，数据量呈指数级增长。

互联网、无人机、机器人、物联网、传感器、社交媒体等技术的发展和普及，不断产生着海量的数据。

而这些数据蕴含着巨大的价值，但由于数据规模过大，传统的数据处理和分析方法已经无法胜任。

为了更好地挖掘和利用这些数据，研究大数据处理和分析的关键技术就显得尤为重要。

本文将从以下几个方面进行探讨。

一、大数据处理的关键技术1. 分布式存储大数据处理过程中，首先需要解决的是海量数据的存储问题。

传统的关系型数据库已经无法胜任，因此出现了一种新型的分布式存储技术——Hadoop。

Hadoop可以把数据分散到多台服务器上进行存储，实现了海量数据的存储和管理。

2. 并行计算在大数据处理中，数据量巨大，计算任务繁重，为了提高计算效率，必须采用并行计算技术。

MapReduce是一种并行计算模型，具有高可靠性、高可扩展性、可自动并行化等特点。

在Hadoop中，MapReduce可实现大规模数据处理，提高处理效率。

3. 数据压缩大数据处理过程中，数据量大，传输和存储成本高，因此需要进行数据压缩。

Hadoop中采用的是LZO压缩算法，该算法具有快速压缩速度和较高的解压速度，可以有效地减小数据的存储和传输成本。

二、大数据分析的关键技术1. 数据挖掘数据挖掘是一种通过在大数据中发现隐藏模式、关系和趋势的方法。

通过数据挖掘，可以深入了解数据本身的特点和规律，帮助企业发现和利用商业机会。

同时，数据挖掘也可以帮助企业识别和解决潜在的问题，提高企业的决策能力。

2. 机器学习机器学习是一种通过机器自主学习提高自身性能的方法。

通过对数据的分析和挖掘，可以获得数据的特征和规律，并利用这些信息来训练机器，提高其预测和决策能力。

机器学习在大数据分析中具有广泛的应用，可以用于推荐系统、情感分析、预测和分类等方面。

3. 可视化分析可视化分析是一种将大数据转换为易于理解、清晰直观的图形化表达方式。

第一章习题一、填空与选择题1.数据可视化的主要作用包括___ 数据记录和表达_____、___数据操作_____和____数据分析____ 三个方面，这也是可视化技术支持计算机辅助数据认知的三个基本阶段。

书P6页第三段2.在医学可视化领域上要包含三方面的研究热点: ___图像分割技术_____、____实时渲染技术____和___多重数据集合_____技术。

书P17页第二段3.据Ward M O(2010)的研究，超过( B ) 的人脑功能用于视觉信息的处理，视觉信息处理是人脑的最主要功能之一。

书P7页第一段A.30%B.50%C.70%D.40%4.当前，市场上已经出现了众多的数据可视化软件和工具，下面工具不是大数据可视化工具的是( D )。

书P4页倒数第二段A.TableauB. DatawatchC. PlatforaD.Photoshop5.从宏观角度看，数据可视化的功能不包括( C )。

书P5页倒数第二段中间A.信息记录B.信息的推理分析C.信息清洗D.信息传播二、简答题1.大数据可视化内涵是什么?书P1页1)数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。

2)数据可视化能将复杂的数据转换为更容易理解的方式传递给受众。

3)数据可视化主要是通过计算机图形图像等技术手段展现数据的基本特征和隐含规律，辅助人们更好地认识和理解数据，进而支持从庞杂混乱的数据中获取需要的领域信息和知识。

2.简述数据可视化的起源。

答：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。

科学可视化—>信息可视化<—>数据可视化3.总结数据可视化的意义。

答：1)真（真实性）：指是否正确地反映了数据的本质，以及对所反映的事物和规律有无正确的感受和认识。

2)善（倾向性）：是可视化所表达的意象对于社会和生活具有什么意义和影响。

大数据的概念及关键技术大数据是指规模巨大、复杂度高、更新速度快的数据集合，这些数据量级通常超出了传统数据库处理能力的范围。

大数据不仅包括结构化数据（例如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。

大数据的特点通常可以归纳为"4V"，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）和Value（价值）。

关键技术：1.分布式存储系统：大数据处理通常需要分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和云存储系统，用于存储大规模数据并提供高可靠性和可扩展性。

2.分布式计算框架：为了高效地处理大规模数据，分布式计算框架如Apache Hadoop、Apache Spark等被广泛应用。

这些框架能够在多个计算节点上并行执行任务，提高计算效率。

3.数据挖掘和机器学习：大数据中蕴藏着大量有用的信息，数据挖掘和机器学习算法被用于从大数据中提取模式、规律和洞察，用于支持决策和预测。

4.实时数据处理：大数据处理不仅关注离线批处理，还强调实时数据处理。

流式处理框架如Apache Flink和Apache Kafka允许在数据产生的同时进行实时处理。

5.NoSQL数据库：针对大数据的非结构化和半结构化数据，NoSQL 数据库（如MongoDB、Cassandra、Redis）提供了高度可伸缩、灵活的数据存储解决方案。

6.数据安全和隐私保护：随着大数据的应用增加，数据安全和隐私保护变得尤为重要。

加密技术、访问控制、身份验证等手段用于确保大数据的安全性。

7.数据可视化：数据可视化工具帮助用户更好地理解大数据，通过图表、图形和仪表板等方式直观地展示数据，帮助做出更明智的决策。

8.云计算：云计算提供了弹性和可伸缩的计算资源，支持大数据处理任务。

云服务商如AWS、Azure、Google Cloud提供了大量用于大数据处理的服务。

9.边缘计算：随着物联网的发展，大量数据在产生的同时需要在边缘设备上进行处理，以减少数据传输延迟和网络带宽的压力。

摘要：大数据时代的到来不仅给人们带来无限的可能也带来巨大的挑战。

在当今大数据背景下，海量数据只有在被合理采集、解读与表达之后才能完美展现它们奥秘，而可视化则无疑是让数据变的亲切和便于理解。

所以，只有在理解了数据可视化的概念和技术之后，才能通过对其原理和方法进行研究和合理运用，获取数据背后隐含的价值。

关键词：大数据；数据可视化；可视化技术；应用大数据时代的来袭，使得各行各业发挥各自领域的专业优势，相互合作，将数据可视化推向了当代的热潮。

所以数据可视化顺应大数据时代的到来而兴起，从大数据中掌握相关的规律，从而掌握用户的购买能力、购买习惯等，然后进行相关营销策略的调整，由此可见数据的潜在价值是巨大的。

信息可视化工具可以帮助我们高效处理大量的数据，并以形象化的视图呈现在使用数据的人的面前。

一、数据及数据可视化的基本概念数据，英文名是 Data，是用来描述科学现象和客观世界的符号记录，是构成信息和知识的基本单元。

而大数据比较公认的概念是含有 4 个 V 的特点的数据 : 数据量大(Volume)，变化速度快 (Velocity )、数据类型多样化(Variety) 与价值密度低 (Value )。

从计算机技术的专业角度来说，大数据是结构复杂、数量庞大、类型众多的数据的集合，包括非结构化数据、半结构化数据和结构化数据。

在运用这些大数据之前我们需要对数据进行搜集、归类、分析甚至后期的信息重组，转化为我们能够一目了然的、可视化的线条变化趋势和图像，这样我们能够清晰的得出结论。

可视化 (Visualization) 技术是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。

它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。

二、数据可视化技术分析数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

大数据分析的关键要素和技术随着互联网及移动设备的普及，我们已经进入了一个“大数据时代”。

我们每天会产生大量的数据，这些数据包括我们的社交媒体信息、在线购物记录、搜索历史和移动应用数据等等。

这些数据对于企业、政府和个人都有着巨大的价值。

因此，大数据分析技术的应用正在逐渐普及。

大数据分析需要具备的关键要素包括：数据收集、数据处理、数据存储、分析和可视化。

以下是各种关键要素的详细解释。

1. 数据收集数据收集是大数据分析的首要任务，它涉及到数据的获取和整合。

大多数数据是通过互联网搜索、传感器、应用程序和社交媒体获取的。

在这个阶段，我们需要了解数据的来源、格式以及数据的质量和完整性。

2. 数据处理数据处理是指对数据进行清洗、整合和转换，以确保数据的准确性和一致性。

数据的清洗和转换通常涉及到去除重复记录、填补缺失值以及处理异常值。

数据的整合往往需要将来自不同源的数据统一格式后进行合并，以便后续分析处理。

3. 数据存储现在数据量越来越大，如何对数据进行存储和管理成为了一个重要的问题。

常用的数据存储方式包括传统的关系型数据库，以及新兴的非结构化数据存储方式，如Hadoop、NoSQL、MongoDB等。

数据存储需要满足高可用性、高性能和可扩展性的要求，以便快速检索和分析。

4. 分析在数据处理和存储完成后，接下来就是对数据进行分析了。

数据分析可以涉及到各种技术，如模式识别、机器学习、数据挖掘和统计分析等。

通过对数据的分析，我们可以发现数据中的规律和趋势，并提炼出对业务有价值的信息。

5. 可视化最后一个关键要素是数据可视化。

数据可视化是将处理后的数据以图表或其他形式表现出来，以便于人类理解和利用。

可视化可以帮助我们更清晰直观地了解数据的内在结构和关系。

可视化工具有很多，如Tableau、QlikView和D3.js等。

以上是大数据分析的五个关键要素，下面列出了一些大数据分析中常用的技术。

1. HadoopHadoop是一个开源的软件框架，可以用于处理大规模的数据集。

大数据可视化技术及应用是一个涵盖了数据挖掘、数据分析、数据呈现等多方面技术的综合领域。

它通过将大数据中的信息以图形、图像、动画等视觉形式展示，帮助人们更好地理解和分析数据，从而提高决策效率。

以下是关于大数据可视化技术及应用的一些关键方面的阐述：一、技术概述1. 数据清洗：大数据往往包含大量的噪声数据和无用信息，数据清洗的目的是去除这些干扰，提取出有用的数据。

2. 数据可视化工具：如Tableau，PowerBI，ECharts等工具，可以将数据转化为视觉图像，帮助人们更好地理解和分析数据。

3. 实时数据流处理：大数据往往包含实时数据流，这些数据需要实时处理并展示，如流处理框架Apache Flink和Storm。

二、应用领域1. 商业智能：大数据可视化在商业决策中扮演重要角色，如市场趋势分析、客户行为洞察、产品优化等。

2. 金融领域：大数据可视化在金融领域的应用也非常广泛，如股票价格分析、投资策略制定等。

3. 医疗健康：大数据可视化可以帮助医生更好地理解病人的健康状况，如基因数据、疾病传播等。

4. 交通管理：通过大数据可视化，交通管理部门可以更好地理解交通流量，优化交通管理策略。

5. 城市规划：城市规划部门可以通过大数据可视化了解城市人口分布、基础设施需求等信息，优化城市规划。

6. 环境保护：环保部门可以通过大数据可视化了解环境污染状况，制定环保策略。

三、发展趋势1. 大数据可视化平台的发展：大数据可视化平台能够更高效地处理大规模数据，并提供更多的可视化选项。

2. AI与大数据可视化结合：AI技术可以帮助更智能地分析数据，预测趋势，从而提高决策效率。

3. 移动端可视化：随着移动设备的普及，移动端可视化将成为趋势，用户可以在任何时间、任何地点查看数据。

4. 实时数据可视化：实时数据流处理技术使得实时可视化成为可能，可以更好地应对突发情况。

四、挑战与对策1. 数据安全与隐私保护：在大数据可视化过程中，如何保护用户数据的安全和隐私是一个重要的问题。

大数据技术中的数据可视化研究随着互联网技术的不断发展，数据成为了一种十分重要的资源，对于互联网公司和各行各业来说都具有重要的意义。

而数据可视化这项技术就应运而生，在大数据技术中扮演着至关重要的角色。

本文将就大数据技术中的数据可视化进行探究和研究。

一、数据可视化的意义数据可视化指的是将大量的数据以图表、图像等形式展现的过程，其目的是为了使数据更加易于理解和分析。

数据可视化在大数据技术中尤为重要，因为大数据技术往往涉及到海量的数据，普通人无法直接去了解和分析，而数据可视化则可以将这些庞大的数据通过图表、图像等形式展现出来，让人们能够更加直观和深入地理解数据和信息。

同时，数据可视化也有助于人们快速定位数据的关键信息，更快更准确地做出决策。

二、数据可视化的研究现状随着大数据技术的发展，数据可视化也得到了越来越多的关注和研究。

目前，数据可视化用于不同领域的应用越来越广泛，例如：商业、金融、医疗、政府等等。

同时，一些新的数据可视化技术和工具也被开发出来，例如：D3.js、Tableau、QlikView等等。

这些新的技术和工具能够更好地满足用户的需求，提供更好的数据可视化服务。

三、数据可视化的优缺点优点：1. 数据可视化可以让人们更加直观地理解数据和信息。

2. 数据可视化可以帮助人们更加快速地定位数据中的关键信息，带来更精确的决策。

3. 数据可视化可以节省人们的时间和精力，快速获得所需的数据和信息，让人们更加高效地工作。

缺点：1. 数据可视化存在数据误解的可能性。

2. 数据可视化需要依赖于数据之间的关系，如果数据关系不够清晰，将会影响到数据可视化的效果。

3. 数据可视化的实现需要耗费时间和金钱，对于某些小型企业或组织来说，可能难以负担这种成本。

四、结语数据可视化是大数据技术中不可或缺的一部分，也是当今信息技术领域中的重要组成部分。

大数据技术和数据可视化技术的不断发展，将为各行各业提供更多更好的数据解决方案，让信息获取更加快捷和准确，带来更多的技术和经济价值。

大数据可视化技术及其应用随着互联网时代的到来，数据呈爆炸式增长，如何处理这些数据成为人们关注的焦点。

传统的数据分析和处理方法已经无法满足当前数据量的需求，而大数据可视化技术的出现，则为数据的处理和显示提供了新的方式。

一、大数据可视化技术的概述大数据可视化技术是将庞大的数据量以可视化的方式呈现，使人们更加清晰、直观地理解数据分析结果。

大数据可视化技术涉及到数学、计算机科学和艺术等多个领域，通过图表、图形等视觉手段将数据信息转化为易于理解和处理的形式。

随着数据分析和处理的需求日益增长，大数据可视化技术的重要性也越来越被人们所认识。

通过大数据可视化技术，数据分析师可以更加直观地发现数据的奇妙之处，也可以更加迅速地掌握和理解数据的运作规律。

除此之外，大数据可视化技术还可以让普通人可以轻松地理解分析结果，促进了数据的普及和应用。

二、大数据可视化技术的应用范围大数据可视化技术的应用范围非常广泛，下面我们就分成以下几个方面来简单介绍。

1. 金融领域：金融领域是大数据可视化技术的主要应用领域之一。

通过大数据可视化技术，金融领域的从业人员可以更好地发现市场机会，理解消费者需求和行为，减少风险。

比如通过可视化的方式分析行业趋势、交易规律、消费流程、商品价格等，可以有助于从中获得收益和降低风险。

2. 医疗领域：大数据可视化技术在医疗领域也有广泛的应用，通过大数据分析和可视化展现，医生可以轻松地发现和分析疾病的来源，识别疾病的规律，预测疾病的发展趋势，确定患者的病情和病因。

比如，医生可以通过大数据可视化技术，分析患者的体温、心率，呼吸等指标进行诊断，早期发现并且治疗疾病，在一定程度上可以减轻患者的痛苦，促进疾病的恢复。

3. 交通领域：大数据可视化技术在交通领域也有着广泛的应用。

通过分析大量的交通数据，可以对交通流量、拥堵情况、交通安全等方面进行有效的预测和监测。

比如，交通部门可以通过大数据可视化技术，更好地管理交通拥堵，优化交通路线和发展规划，提高道路使用效率，为市民提供更加便利的交通和出行服务。

大数据平台架构设计思路与关键技术讨论随着数字化时代的到来，大数据已成为各个行业的核心资源。

大数据平台的设计与构建成为企业追求创新和竞争优势的重要一环。

本文将探讨大数据平台的架构设计思路和关键技术，以帮助读者全面理解和应用大数据技术。

一、架构设计思路1. 需求分析与需求驱动在设计大数据平台的架构时，需要首先对需求进行全面分析。

不同行业和企业的需求差异很大，因此平台的设计应该具有针对性。

需求分析主要涵盖了数据量、数据类型、实时性、数据质量、安全性等方面的要求。

在需求驱动的基础上，可以确定平台的规模、性能、可扩展性、容灾能力等方面的参数，为后续的架构设计提供指导。

2. 分布式与可扩展性大数据平台的核心特点是数据量大、数据类型多样且实时性要求高。

为了应对这些挑战，架构设计应采用分布式的思想，并考虑可扩展性。

分布式架构可以把数据分割为多个部分，通过并行处理提高处理效率。

同时，可扩展性可以确保在数据规模增加时，平台能够保持高性能和稳定性。

3. 数据存储与计算的分离大数据平台的存储和计算通常是分离的，这样可以灵活地组织数据存储和计算资源，提高系统的效率和性能。

存储层可以采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）、云存储等方式，而计算层可以采用分布式计算框架（如MapReduce、Spark）来实现。

这种分离的架构设计使得数据的计算和分析任务可以独立进行，可以快速部署和扩展。

4. 异步化与实时性要求大数据平台通常需要处理大量的实时数据，因此在架构设计中需要考虑如何提高实时性能。

一种常用的方式是将数据处理和计算操作异步化，通过消息队列等方式进行解耦，提高系统的响应速度。

同时，对于不需要实时性的数据，可以进行批量处理，减少计算资源的消耗。

5. 数据安全与隐私保护在大数据平台的架构设计中，数据安全和隐私保护是非常重要的考虑因素。

这涉及到数据的传输加密、权限控制、数据脱敏等方面的技术。

平台设计应该考虑到安全策略的制定和数据的保护机制，确保数据的完整性和隐私性。

大数据可视化技术及应用随着大数据时代的到来，海量数据的处理和分析成为了一项重要的任务。

为了更好地理解和洞察大数据背后的规律和趋势，大数据可视化技术应运而生。

本文将详细介绍大数据可视化技术及其在各个领域中的应用，以期为相关领域的从业者提供有益的参考。

大数据可视化技术是一种利用图形、图像、动画等手段将海量、复杂的数据转化为易于理解的可视化形式的方法。

它涵盖了数据预处理、数据转换、数据展示和数据解读等多个环节，旨在帮助人们快速、准确地理解数据中所包含的信息。

在大数据可视化技术的实现过程中，数据预处理是关键的一步。

它主要包括数据的清洗、筛选、分类、去重等操作，以便于后续的可视化处理。

接下来，数据转换是将数据转换为可视化元素的过程，例如将数字转换为柱状图、折线图、饼图等图形元素。

数据展示则是将转换后的可视化元素呈现在屏幕或其他媒体上的过程，而数据解读则是对展示出来的数据进行深入分析和解释，以便于用户理解和掌握数据背后的规律和趋势。

大数据可视化技术在各个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用场景：金融数据分析：在金融领域，大数据可视化技术可以用于股票走势分析、风险控制、投资策略制定等方面。

通过将复杂的金融数据转化为直观的图表形式，用户可以更加准确地把握市场动态和趋势，从而做出更明智的投资决策。

商业智能展示：在商业智能领域，大数据可视化技术可以用于展示企业的各种数据，如销售数据、库存数据、客户数据等。

通过将数据以直观、易懂的形式呈现给管理者，可以帮助他们更好地了解企业运营状况，发现潜在的市场机会和风险，从而做出更合理的决策。

数据挖掘预测：在数据挖掘领域，大数据可视化技术可以用于呈现挖掘结果和预测趋势。

通过将数据以图表形式展示出来，可以帮助用户更好地理解数据中的信息和规律，从而对未来做出更准确的预测和规划。

金融数据分析某证券公司利用大数据可视化技术对股票市场进行深入分析。

他们收集了大量的股票数据，包括历史价格、成交量、财务指标等，然后通过数据预处理将这些数据进行清洗和筛选。

大数据的五大核心技术在当前数字化时代，大数据已成为各个领域的热点话题。

大数据的产生量如此庞大，处理和分析这些数据变得至关重要。

而在大数据处理过程中，一些核心技术成为了科学家和工程师们关注的焦点。

本文将介绍大数据领域的五大核心技术，并深入探讨它们在大数据处理中的作用。

一、数据采集技术数据采集是大数据处理的第一步，它是指从各种数据源中收集和提取数据的过程。

数据源可以是传感器、社交媒体、传输设备、数据库等。

数据采集技术的任务是获取并存储大量的数据。

为了实现高效的数据采集，工程师们开发了各种采集工具和技术。

其中，传感器技术、网络爬虫技术和数据传输技术是最为常见和关键的数据采集技术。

传感器技术是通过在不同设备上安装传感器，采集设备信息和环境数据。

这些传感器可以感知温度、湿度、位置、压力等多种参数，并将采集到的数据传输到数据存储系统中。

例如，气象观测站通过安装传感器来采集天气信息，以便预测未来天气情况。

网络爬虫技术是一种通过模拟浏览器操作来自动访问和采集互联网数据的技术。

通过网络爬虫，可以自动从互联网上收集大量的数据，并将其存储在数据库中。

这样，研究人员可以在后续的分析中使用这些数据。

数据传输技术是指通过各种传输设备和网络传输数据的技术。

为了实现高速的数据传输，工程师们开发了很多数据传输协议和技术。

例如，HTTP、FTP、TCP/IP等协议可以在不同设备之间进行数据传输，实现数据的远程访问和传输。

二、数据存储技术大数据的处理需要大规模的数据存储，因此数据存储技术成为大数据处理中的关键技术之一。

数据存储技术的任务是将采集到的数据存储在可靠、高效、可扩展的存储系统中。

常见的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统。

关系型数据库是传统的数据存储技术，它使用表格的形式来存储数据。

关系型数据库具有结构化的数据模型和强大的查询功能，适合存储和查询结构化数据。

然而，在存储大规模非结构化数据时，关系型数据库的性能和扩展性有限。

大数据可视化技术研究及应用由于互联网的发展和普及，数据量呈现爆炸式增长，数据不再是我们关注的焦点，而是如何将数据转化为有用的信息和知识，以便更好地指导决策和生产。

大数据可视化技术的出现和发展，为我们提供了一种新的解决方案。

本文将围绕着大数据可视化技术展开论述，包括其定义、技术特点、应用场景以及未来发展。

一、大数据可视化技术概述大数据可视化技术是指通过图形化手段将海量数据展现在一个平面上，以便用户通过数据的可视化表现形式，更快、更直观地了解数据的特点、规律和异常。

大数据可视化技术的重要性在于，它将大数据这种数学概念，转化为形象的、易于理解的视觉展现形式，让人们更好地理解数据背后的含义与规律。

二、大数据可视化技术的特点1、高效性大数据可视化技术能够在更短的时间内处理更多的数据，将数据以更直观的形式呈现，使人们更快速地发现和理解所需信息，提高决策效率。

2、互动性大数据可视化技术具有丰富的交互性，用户可以通过对数据进行操作，自由地实现对图形、图表的调整、拖动、旋转等操作，从而抽象出数据之间的内在联系和数据的变化趋势。

3、综合性大数据可视化技术可以将多种不同的数据源集成起来，视为一个整合的大数据集，让用户更好地了解数据间各种相互依存的关系，得到更全面的信息。

三、大数据可视化技术的应用场景1、金融行业金融行业中的数据一般都是多种多样，而通过大数据可视化技术将海量的数字数据转换成图形，可以有效地进行交互判断和决策。

举例来说，金融公司可以通过大数据可视化技术将各类金融数据，如市场行情、客户交易行为、风险评估等，以图表的形式清晰直观地展现，从而加强企业的决策效力。

2、医疗行业在医疗领域，大数据可视化技术可以帮助医生或研究人员更加清楚地了解疾病的发展过程，曲线变化以及其他相关信息。

例如，一位医生可以通过大量的数据收集，并进行可视化分析，以更深入、全面地了解多种疾病的病因和生理机制，并从中发现新的研究方向。

3、生产制造领域在生产制造领域，大数据可视化技术可以帮助企业有效利用大量采集到的数据，通过图像等直观的方法来表达产品质量、成本和安全等方面的数据，使用这些数据作为生产决策的依据。

大数据关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。

大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。

必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。