数据可视化论文

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？

1、单纯的数字展示

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；

2、表单画像

大数据应用的典型应用是通过对某用户的日常行为数据分析进行多维画像，最直接的目的是精准定位，配合精准营销。方式是通过采集上网行为信息、日常注册信息、浏览器cookie信息，进行模糊匹配、关键词匹配等进行用户画像。画像的结果无非是一堆关键词的描述信息：

3、信息检索

大数据+搜索引擎是大数据常见的前端应用模式，基于海量数据的存储和索引，通过底层的数据分布式计算，快速的获取搜索内容。通过对分析维度的整理实现可OLAP的分析方式，最终大数据变成“结构化”的数据分析形势，直到最终“钻取”的原始的文本或图形信息。

4、关键词频率

在 日常文案记录型工作较多的行业，比如公安的备案记录、法院的审理记录，会议记录等等应用场景中，对非结构的文本自动匹配，通过文字增强功能，如智能分词、 情感分析扥，对海量数据中的关键词频度进行分析，比如找出某种犯罪类型其作案人员的主要来源地、其基本家庭情况特征、甚至作案地点、时间、天气特征等（在 大数据时代一书中美国纽约作为典型案例进行了阐述）

5、其他OLAP典型展示

关于这一点不再过多叙述，商业智能常见的展现和分析模式同样适用于处理加工后的大数据。