大数据可视化小结

       现在数据管理面临的一个关键性问题是如何将这些海量的来自于四面八方的非结构化数据可视化. 不管你从事于什么行业或者正在从事于哪一方面的研究，正将是你经常会触及的问题. 最近，埃里克•奥彭肖和JR里根做客了商务博客的“金融时代”专栏，讨论的主题为“大数据可视化是‘大数据’的关键机会”，分析了今天大数据的使用者们面临的可视化问题，以及公司为应对这个挑战而付诸的一些创新的方法.

苏州海数信息www.dataonv.com. 对数据可视化的需求正急剧增长. 一部分原因是更多的公司正在寻求通过对大数据分析来获得可视化的业务洞察力. 大数据的可视化个人认为还是以仪表盘为展现的最终载体，当然仪表盘会包含移动端、云端和企业端. 那么，仪表盘中的内容应该包含哪些. 大数据的最终分析结果，其中有一种是对关键指标的计算结果，如：市场模糊占有率，总体情感指数，用户粘度系数等等，其展现内容最简单来说就是一个数字或者百分比，展现形式可以是较为显眼的图片，突出数字的基础上，增加小部分的文字描述；.

如今学习应用数据可视化的渠道有很多，你可以跟踪一些专家博客，但更重要的一点是实践/实操，你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解. 以下是Netmagzine列举的二十大数据可视化工具，无论你是准备制作简单的图表还是复杂的图谱或者信息图，这些工具都能满足你的需要. 更加美妙的是，这些工具大多免费.

终于走到了2014年的尾声，各位科技圈的热心网友们，对新的一年又有些什么期待呢. 不妨设想下，明年会发生哪些“XX技术”奇迹. 国外科技媒体BusinessInsider参考了IDC、Gartner、Forrester等著名分析公司的权威数据，总结了明年将会大有所为的14个高科技技术. 今年的巨头企业例如索尼、HomeDepot、Target等都遭受到了严重的黑客攻击事件，损失金额均高达数十亿美元.

大数据很火，数据可视化也很火，地图LBS 服务更火，如果把这三者结合起来，会是什么样子. Space-Time Insight就是这样一家将三者整合起来的公司，他们将企业需要的大量专业数据以地理信息的形式展现在地图上，让人们更好的了解、比较和研究他们所需的信息. Space-Time Insight 最初的定位只有电力行业，比如去年他们帮助加州的独立系统运营公司（ISO）设计一套可视化的软件监控系统来实时检测近25000英里的电力传输系统.

本文来自《 Visual Programming Languages – Snapshots》，作者 Eric Hosick收集了一堆关于可视化编程的工具，好多我都听都没听说过，我一股脑的全转过来，给大家看看，算是开开眼界了. 本文也是参考了Wikipedia的  Visual Programming Language 词条.

推荐阅读知乎的关于有哪些可视化工具推荐的回答，内容已经相当全面了. 要注意的是当前主流的仍然是基于javasrcirpt开发的图表库，对于偏重的flex不应该做为选择的基础. 下面对一些选择的思路做些简单的说明. 首先可选的主流图表库包括了百度的 Echart，Highchart，D3.js这三个.

如何搭建数据可视化系统，用丰富的设计语言清晰表达复杂和庞大数据，并形成鲜明的设计风格. 我们把数据可视化的元素进行拆分并建立相应的规范体系. 六种基本图表涵盖了大部分图表使用场景，也是做数据可视化最常用的图表类型：. 柱状图   分类照片照片什么照片什么什么项目之间的比较;. 饼图   构成即部分占总体的比例;.

对于大数据，后面会作为一个系列来谈，大数据涉及的方面特别多，包括主数据，数据中心和ODS，SOA，云计算，业务BI等很多方面的内容. 前面看到一个提法，即大数据会让我们更加关注业务方面的内容，而云平台则更多是技术层面的内容. 对于大数据会先把各个理解的关键点谈完了，再系统来看大数据的完整解决方案和体系化.