大數據可視化分析技術運用探析

DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.32.012

摘" 要：該文主要探討大數據可視化分析技術的概念、特點、分類、應用領域和優化等方面，并且通過金融領域的股票市場分析案例進行實驗驗證。研究發現，大數據可視化分析技術已經成為數據分析和決策的重要工具和手段。通過大數據可視化分析技術，可以將大量的數據轉化為人類易于理解和分析的形式，幫助人們更加深入地了解數據的規律和意義，從而實現更加科學、準確和有效的決策。但是，在大數據可視化分析技術的應用過程中，還存在一些問題和挑戰，需要進一步深入研究和優化。因此，未來需要繼續加強對大數據可視化分析技術的研究和應用，以更好地滿足各個領域的數據分析和決策需求。

關鍵詞：大數據可視化分析技術；數據分析；數據處理；交互式；技術優化

中圖分類號：TP391" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2023）32-0046-04

Abstract： This paper mainly discusses the concept， characteristics， classification， application field and optimization of big data visualization analysis technology， and carries out experimental verification through the stock market analysis case in the financial field. It is found that big data visualization analysis technology has become an important tool and means for data analysis and decision-making. Through big data visualization analysis technology， a large amount of data can be transformed into a form that humans can easily understand and analyze， helping people to understand the laws and significance of data more deeply， so as to achieve more scientific， accurate and effective decision-making. However， there are still some problems and challenges in the application of big data visualization analysis technology， which need to be further studied and optimized. In the future， therefore， it is necessary to continue to strengthen the research and application of big data visualization analysis technology to better meet the needs of data analysis and decision-making in various fields.

Keywords： big data visual analysis technology; data analysis; data processing; interaction; technical optimization

隨著信息技術的快速發展，大數據已經成為了當今社會發展的重要驅動力之一。大數據擁有海量、多樣、高速和復雜等特點，給數據分析和決策帶來了巨大挑戰。而大數據可視化分析技術的出現，為人們解決了這一難題。大數據可視化分析技術能夠將大量的數據轉化為人類易于理解和分析的形式，通過圖表、動畫等方式，幫助人們更加深入地了解數據的規律和意義。本文主要從大數據可視化分析技術的概念、特點、分類、應用領域和優化等方面進行了探討和分析，并通過金融領域的股票市場分析案例進行了實驗驗證。研究發現，大數據可視化分析技術已經成為了數據分析和決策的重要工具和手段。但是，在大數據可視化分析技術的應用過程中，還存在一些問題和挑戰，需要進一步深入研究和優化。因此，本文提出了數據預處理、可視化分析技術優化、交互式分析和多維度分析等方面的優化措施，以期為大數據可視化分析技術的進一步研究和應用提供參考和借鑒。

1" 研究背景、目的和意義

1.1" 研究背景

隨著計算機技術、互聯網技術、移動互聯網技術和物聯網技術等信息技術的發展，大量的數據被產生和積累。數據量的增長使得人們需要更加高效和準確地獲取和處理數據，從而發現其中的規律和價值。而數據可視化分析技術正是應運而生的。數據可視化分析技術通過圖表、圖形、地圖等方式將數據轉化為人類易于理解和分析的形式，讓人們能夠更加直觀、深入地了解數據背后的規律和意義，從而進行更加準確和科學的決策。數據可視化分析技術的發展與大數據技術的發展密不可分。大數據技術將傳統的數據處理方式從離線批處理轉化為實時流式處理，讓數據的獲取、處理和存儲更加高效和快速。而數據可視化分析技術則是將這些高效快速的數據處理結果轉化為人類可視化的圖形、圖表和地圖等形式，能夠更加方便地進行數據分析和決策。因此，大數據技術和數據可視化分析技術的結合是大數據時代的必然趨勢。

運用CiteSpace對數據可視化相關關鍵詞進行聚類分析。研究時間區間為2009—2023年得到關鍵詞分析圖譜（如圖1所示）。可以看出“可視化”和“數據可視化”節點最大，其次是“學習分析”“大數據”“在線學習”等節點。可知研究重點集中于數據可視化和學習分析等領域。

1.2" 研究目的和意義

本文旨在探討大數據可視化分析技術的運用和發展趨勢，分析其在實際應用中的優勢和不足，并提出相應的解決方案和改進措施。具體來說，本文的研究目的和意義如下。①探究大數據可視化分析技術的發展歷程和發展現狀，分析其技術特點和應用領域，了解其主要的應用場景和功能。②分析大數據可視化分析技術在實際應用中的優勢和不足，深入研究其面臨的挑戰和難點，包括數據量大、數據類型多樣、數據質量不高等問題。③提出相應的解決方案和改進措施，包括數據預處理、可視化分析技術優化、交互式分析和多維度分析等方面的改進。④通過案例分析和實驗驗證，驗證本文提出的解決方案和改進措施的可行性和有效性。

2" 大數據可視化分析技術概述

2.1" 大數據可視化分析技術基本概念

大數據可視化分析技術是將海量、復雜、多源、異構數據轉化為人類可視化的圖形、圖表和地圖等形式，讓人們能夠更加直觀、深入地了解數據背后的規律和意義，從而進行更加準確和科學的決策。數據可視化分析技術主要包括數據預處理、可視化處理、交互式分析和多維度分析等步驟。

2.2" 大數據可視化分析技術特點

①數據量大。大數據可視化分析技術所涉及的數據往往具有海量性，需要借助大數據技術的支持，通過分布式計算和存儲來處理和管理。②數據類型多樣。大數據可視化分析技術所處理的數據類型多種多樣，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據等。③數據質量不高。大數據可視化分析技術所處理的數據質量往往不高，可能存在噪聲、缺失、異常等問題，需要進行數據預處理和清洗。④數據可視化處理需要高效快速。大數據可視化分析技術需要將大量的數據通過圖表、圖形、地圖等形式轉化為人類易于理解和分析的形式，因此需要具有高效快速的處理能力。⑤交互式分析和多維度分析能力強。大數據可視化分析技術需要支持交互式分析和多維度分析，讓用戶能夠更加深入地探索數據背后的規律和意義。

2.3" 大數據可視化分析技術分類

大數據可視化分析技術可以按照不同的方式進行分類，包括數據類型、數據處理方式、應用領域等。按照數據類型可以分為結構化數據可視化、半結構化數據可視化和非結構化數據可視化等。按照數據處理方式可以分為靜態可視化和動態可視化。靜態可視化主要是將數據轉化為靜態的圖表、圖形和地圖等形式，用戶只能夠通過觀察圖表等形式來理解數據的規律和意義。而動態可視化則可以讓用戶通過交互式的方式來探索數據的規律和意義。按照應用領域可以分為金融可視化、醫療可視化、教育可視化和交通可視化等。

2.4" 大數據可視化分析技術應用領域

大數據可視化分析技術的應用領域非常廣泛，包括但不限于以下幾個方面。①政府領域。政府領域需要處理大量的社會數據，包括人口、經濟、環境等。大數據可視化分析技術可以將這些數據轉化為可視化的形式，讓政府決策者更加深入地了解社會狀況和問題，從而提高政府決策的科學性和有效性。②金融領域。金融領域需要進行大量的數據分析和決策，大數據可視化分析技術可以將金融數據轉化為可視化的形式，讓人們更加深入地了解金融市場的規律和趨勢，從而進行更加科學和準確的決策。③醫療領域。醫療領域需要處理大量的醫療數據，包括患者的電子病歷、醫學圖像、生物信息等。大數據可視化分析技術可以將這些數據轉化為可視化的形式，讓醫生和研究人員更加深入地了解疾病的發生和演化規律，從而提高診斷和治療的效果。④教育領域。教育領域需要處理大量的教育數據，包括學生的學習成績、教學資源、學習軌跡等。大數據可視化分析技術可以將這些數據轉化為可視化的形式，讓教師和教育管理者更加深入地了解學生的學習狀態和特點，從而提高教學和管理的效果。⑤交通領域。交通領域需要處理大量的交通數據，包括交通流量、擁堵狀況、道路狀況等。大數據可視化分析技術可以將這些數據轉化為可視化的形式，讓交通管理者更加深入地了解交通狀況和變化趨勢，從而提高交通管理的效率。

3" 大數據可視化分析技術優化

3.1" 數據預處理

數據預處理是大數據可視化分析技術的關鍵步驟之一。數據預處理包括數據清洗、數據集成、數據變換和數據規約等步驟。數據預處理的目的是提高數據質量、減少數據的噪聲和異常值，從而提高后續可視化分析的準確性和效率。

3.2" 可視化分析技術優化

可視化分析技術的優化是大數據可視化分析技術的另一個關鍵方面。可視化分析技術優化包括可視化表達方式的優化、可視化交互方式的優化和可視化算法的優化等方面。

3.3" 交互式分析

交互式分析是大數據可視化分析技術的又一個關鍵方面。交互式分析可以讓用戶更加深入地了解數據的規律和意義，從而提高分析的準確性和效率。交互式分析包括用戶界面設計、交互式可視化技術和用戶反饋等方面。

3.4" 多維度分析

多維度分析是大數據可視化分析技術的又一個關鍵方面。多維度分析可以讓用戶從不同的維度深入地探索數據的規律和意義，從而提高分析的準確性和效率。多維度分析包括多維數據表示、多維數據查詢和多維數據挖掘等方面。

4" 大數據可視化分析技術應用案例分析

4.1" 金融領域案例分析

金融領域是大數據可視化分析技術的一個重要應用領域。金融領域需要處理大量的金融數據，包括股票、基金、期貨和外匯等。通過大數據可視化分析技術，可以將這些金融數據轉化為可視化的形式，讓投資者更加深入地了解金融市場的規律和趨勢，從而進行更加科學和準確的投資決策。以股票市場為例，利用大數據可視化分析技術可以對股票市場進行實時監測和分析。通過股票交易數據的收集和處理，可以繪制出股票市場的漲跌幅、成交量、換手率等關鍵指標的圖表和趨勢圖。同時，還可以通過可視化分析技術實現對股票市場的趨勢分析、多維分析和交互式分析，讓投資者更加深入地了解股票市場的規律和趨勢，從而進行更加科學和準確的投資決策。

4.2" 醫療領域案例分析

醫療領域是大數據可視化分析技術的另一個重要應用領域。醫療領域需要處理大量的醫療數據，包括患者的電子病歷、醫學圖像、生物信息等。通過大數據可視化分析技術，可以將這些醫療數據轉化為可視化的形式，讓醫生和研究人員更加深入地了解疾病的發生和演化規律，從而提高診斷和治療的效果。以腫瘤治療為例，利用大數據可視化分析技術可以對腫瘤治療進行實時監測和分析。通過腫瘤患者的生物信息、醫學圖像等數據的收集和處理，可以繪制出腫瘤治療的關鍵指標的圖表和趨勢圖，如腫瘤的大小、形狀、位置和生長速度等。同時，還可以通過可視化分析技術實現對腫瘤治療的趨勢分析、多維分析和交互式分析，讓醫生和研究人員更加深入地了解腫瘤治療的規律和趨勢，從而提高腫瘤治療的效果。

4.3" 教育領域案例分析

教育領域也是大數據可視化分析技術的一個重要應用領域。教育領域需要處理大量的教育數據，包括學生的學習成績、教學資源、學習軌跡等。通過大數據可視化分析技術，可以將這些教育數據轉化為可視化的形式，讓教師和教育管理者更加深入地了解學生的學習狀態和特點，從而提高教學和管理的效果。以學生學習成績分析為例，利用大數據可視化分析技術可以對學生的學習成績進行實時監測和分析。通過對學生的成績、學習行為等數據進行收集和處理，可以繪制出學生學習成績的趨勢圖、分數分布圖、科目排名等關鍵指標的圖表和趨勢圖。同時，還可以通過可視化分析技術實現對學生學習成績的趨勢分析、多維分析和交互式分析，讓教師和教育管理者更加深入地了解學生的學習狀態和特點，從而提高教學和管理的效果。

4.4" 交通領域案例分析

交通領域也是大數據可視化分析技術的一個重要應用領域。交通領域需要處理大量的交通數據，包括交通流量、擁堵狀況、道路狀況等。通過大數據可視化分析技術，可以將這些交通數據轉化為可視化的形式，讓交通管理者更加深入地了解交通狀況和變化趨勢，從而提高交通管理的效率。以城市交通管理為例，利用大數據可視化分析技術可以對城市交通進行實時監測和分析。通過交通流量、擁堵狀況等數據的收集和處理，可以繪制出城市交通的趨勢圖、流量分布圖、擁堵點分布圖等關鍵指標的圖表和趨勢圖。同時，還可以通過可視化分析技術實現對城市交通的趨勢分析、多維分析和交互式分析，讓交通管理者更加深入地了解城市交通狀況和變化趨勢，從而提高交通管理的效率。

5" 大數據可視化分析技術實驗驗證分析

為了驗證提出的解決方案和改進措施的可行性和有效性，本文開展了相關的實驗驗證。實驗選取了金融領域的股票市場分析作為案例，采用了大數據可視化分析技術，分別使用靜態可視化和動態可視化2方式進行數據分析和可視化展示。實驗結果表明，使用動態可視化的方式能夠更加直觀、快速地發現股票市場的規律和趨勢，比靜態可視化方式更加高效和實用。基于此，通過構建科學的大數據可視化應用體系，對于提升技術發展效能、拓展技術應用空間具有至關重要的意義，有待深入研究和探索。

6" 結束語

綜上所述，本文主要從大數據可視化分析技術的概念、特點、分類、應用領域和優化等方面進行了探討和分析。在大數據時代，大數據可視化分析技術已經成為了數據分析和決策的重要工具和手段。通過大數據可視化分析技術，可以將大量的數據轉化為人類易于理解和分析的形式，幫助人們更加深入地了解數據的規律和意義，從而實現更加科學、準確和有效的決策。然而，在大數據可視化分析技術的應用過程中，還存在一些問題和挑戰。比如，數據預處理和清洗、可視化表達方式的選擇、交互式分析和多維度分析等方面都需要進一步深入研究和優化。因此，未來需要繼續加強對大數據可視化分析技術的研究和應用，以更好地滿足各個領域的數據分析和決策需求。

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基金項目：2023年甘肅省教育科技創新項目（2023B-455）

作者簡介：楊政安（1978-），男，副教授。研究方向為網絡安全、信息處理、數據庫研發等。