數據可視化技術在大數據分析中的應用

摘" 要：數據可視化技術在大數據分析中扮演著至關重要的角色。通過將海量的、復雜的數據以直觀、易于理解的圖形、圖像或動畫形式展示，數據可視化技術能夠揭示數據背后的模式和趨勢，幫助用戶快速洞察數據中的關鍵信息。在大數據分析領域，數據可視化可以提升數據分析的效率和準確性，通過交互式可視化工具，用戶可以實時探索數據，為決策制定及大數據分析提供有力支持。

關鍵詞：數據可視化技術;大數據分析;決策分析;信息技術;數據安全

中圖分類號：TP311" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2025）02-0176-05

Abstract： Data visualization technology plays a vital role in big data analysis. By displaying massive and complex data in intuitive and easy-to-understand graphics， images or animations， data visualization technology can reveal patterns and trends behind the data and help users quickly gain insight into key information in the data. In the field of big data analysis， data visualization can improve the efficiency and accuracy of data analysis. Using interactive visualization tools， users can explore data in real time， providing strong support for decision-making and big data analysis.

Keywords： data visualization technology; big data analysis; decision analysis; information technology; data security

在當今信息快速發展的時代，大數據分析已經滲透到社會生活的各個領域，從商業決策到科學研究，從政府管理到醫療健康，大數據分析都發揮著舉足輕重的作用。大數據不僅包含了海量的信息，而且這些信息往往以復雜、多維、動態的形式存在，使得人們難以直接理解和把握。數據可視化技術作為連接數據與用戶的橋梁，能夠將復雜的數據以直觀、易懂的方式呈現出來，幫助人們快速理解數據的內涵和規律。

許之光[1]以商業和市場為研究對象，介紹數據可視化相關技術和方法，探討了其在行業中的具體應用，結合實際案例分享數據可視化的優勢，進一步理解說明數據可視化在不同行業中的優勢和決策推動力。田海暉[2]以大數據技術基本概念及應用背景為切入點，探討了大數據技術在5G通信網絡中應用的核心優勢，并重點分析了其具體應用。李瑞等[3]通過以制造階段為導向對船體制造數據流的分析，構建相關工序的指標關系模型與船體制造數據庫，達到輔助管理人員現場生產決策的效果。惠昕[4]闡述大數據技術在電力設備管理中的應用，包括建立數據采集和監測系統、進行數據存儲和處理技術、運用數據可視化和決策支持。探討電力設備安裝質量管理與優化策略，實例驗證其有效性。邵冬冬等[5]以成套裝置管道檢驗為例，將新一代信息技術與成套裝置壓力管道檢驗相結合，著重介紹了筆者單位在特種設備檢驗領域的檢驗數據智能應用平臺建設和部分功能模塊的開發，構建了壓力管道智慧檢驗專業數據集成應用平臺，為特種設備檢驗數字化轉型提供技術支持。張云浩等[6]選取貴陽市第二人民醫院泌尿外科2016年9月—2023年4月期間收治的腎上腺腫瘤手術患者進行回顧性分析，探討基于CT斷層掃描影像數據融合的三維可視化技術及數字泌尿外科虛擬診療在腎上腺腫瘤中的應用價值。吳卿毅[7]以數據可視化設計課程為例，詳細分析該課程在傳統教學模式下存在的問題，并在此基礎上，以業務場景化為落腳點，對教學內容、教學模式和評價方式改革進行初步探討，以使教學內容更加貼近實際商務情景，同時提升學生的學習興趣，培養學生的創新思維和實踐能力。李王珍[8]以財務分析為研究對象，提出大數據及可視化技術與財務分析的有機融合，可提高企業財務數據處理效率，加快財務信息傳輸速度，凸顯財務分析決策效果，增強財務風險管理能力。王明斐等[9]以信息處理技術為例，運用數據可視化等信息技術，通過對教學模式、課程內容和評價方式的創新和改革，解決教學中存在的問題和學生學習中面臨的困難。馮仕豪[10]以網頁設計為研究對象，通過有效地將物聯網數據轉化為可視化形式，并結合良好的交互設計，可以提高用戶對數據的理解和分析能力，進而增強用戶的體驗。

在大數據分析過程中，數據可視化技術具有不可替代的地位和作用。不僅能夠提高數據處理的效率，降低分析的難度，還能夠通過直觀的圖表和圖形，揭示數據背后的深層含義，為決策提供支持。因此，如何有效地處理和利用這些大數據，提取有價值的信息，成為了當今社會面臨的重要挑戰。

1" 數據可視化技術

數據可視化是關于數據視覺表現形式的科學技術研究，旨在通過圖形化手段清晰有效地傳達與溝通信息。利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面等技術，將數據以某種概要形式抽提出來，并通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋，其核心目標是通過圖形化手段清晰有效地傳達與溝通信息。如圖1所示。

由圖1可知，數據空間具有多維度性，這是由n維屬性和m個元素組成的數據集所構成的多維信息空間。在大數據分析中，數據空間通常包含海量的、多維度的數據，需要通過數據可視化技術來展示其復雜性和深度。數據開發是利用一定的算法和工具對數據進行定量的推演和計算。在數據可視化過程中，數據開發是預處理和準備數據的重要步驟，為后續的數據分析和可視化提供基礎。數據分析是對多維數據進行切片、塊、旋轉等動作剖析數據，從而能多角度多側面觀察數據。在數據可視化中，數據分析是提取數據中有價值信息的關鍵環節，有助于揭示數據背后的模式和趨勢。在大數據分析中，數據可視化是最終呈現數據分析結果的方式，有助于用戶直觀地理解數據并做出決策。

基于幾何的數據可視化技術方法通過利用幾何形狀和空間關系來展示數據。柱狀圖、折線圖、餅圖等都是基于幾何技術的數據可視化形式。它們適用于展示數據的數量、比例和變化趨勢等。面向像素技術通過控制像素的亮度和顏色來展示數據。比如熱力圖就是一種典型的面向像素技術的數據可視化形式。它適用于展示數據的密度、分布和強度等。基于圖標的技術使用圖標或符號來表示數據。在地圖上用不同大小的點來表示不同數量的數據。這種方法適用于在有限的空間內展示大量數據。

2" 數據可視化在大數據分析中的應用

2.1" 數據探索階段

利用數據可視化技術將復雜數據以直觀的方式呈現，如柱狀圖、折線圖、地圖等，如圖2所示，幫助分析人員快速理解數據內容和結構。在數據探索階段，選擇合適的數據可視化技術非常重要。不同的圖表和圖形適用于不同的數據類型和分析目的。通過綜合運用這些技術，可以更加全面、深入地了解數據的內容和結構，為后續的數據分析和挖掘提供有力的支持。

柱狀圖可以用于比較不同類別之間的數值差異。通過高度或長度來展示每個類別的數值大小。適用于展示離散型數據，如不同地區的銷售額、不同產品的銷售量等。折線圖用于展示連續型數據隨時間或其他連續變量的變化趨勢。可以清晰地看到數據點的變化趨勢和可能的轉折點。適用于時間序列數據、股票價格、氣溫變化等場景。地圖用于展示地理空間數據，如不同地區的銷售分布、人口密度等。通過顏色、大小、形狀等方式來區分不同的數據點。適用于具有地理位置信息的數據，如房地產銷售數據、疾病傳播情況等。散點圖用于展示2個連續型變量之間的關系。可以根據數據點的分布情況來判斷變量之間是否存在某種關聯或趨勢，如圖3所示。適用于探索性數據分析，如身高與體重的關系、房價與房屋面積的關系等。

2.2" 數據分析階段

通過可視化技術將復雜的數據關系和模式展示出來，如用戶行為路徑圖、市場需求熱力圖等，幫助分析人員更深入地理解數據。利用交互式操作和動態更新功能，支持實時數據分析，提高分析效率。在數據分析階段，利用數據可視化技術將復雜的數據關系和模式以直觀、易于理解的方式展示出來，并結合交互式操作和動態更新功能，可以極大地提高分析效率，為決策制定提供有力支持。

通過用戶行為路徑圖，可以清晰地看到用戶在網站或應用中的訪問流程，如用戶從登錄到購買商品的具體步驟。這種圖形化表示有助于分析人員識別出用戶在使用過程中的瓶頸、偏好和潛在需求。熱力圖可以有效地展示市場需求在不同地區或時間段的分布情況。通過顏色的深淺，可以直觀地看出哪些區域或時間段的需求更為旺盛，為市場策略的制定提供有力支持。通過實時數據更新功能，可以確保分析人員始終掌握最新的數據動態。例如，在監控網站流量時，可以實時查看用戶訪問量、跳出率等指標的變化情況，以便及時調整策略，如圖4所示。

2.3" 決策支持階段

將數據可視化作為決策支持工具，通過直觀的圖表和數據呈現幫助決策者快速理解市場狀況、評估業務效果等。輔助決策者制定更加準確、科學的決策方案。數據可視化流程如圖5所示。數據可視化在決策支持中的具體應用為快速理解市場狀況、評估業務效果、輔助決策制定、促進團隊協作、提高決策效率以及支持數據驅動的決策制定等。

數據可視化工具支持實時數據分析，使決策者能夠及時掌握市場動態和業務情況，避免因為信息滯后而做出錯誤的決策。數據可視化工具可以將復雜的數據分析結果以直觀的方式呈現給團隊成員，促進團隊成員之間的溝通和理解，形成共同的業務目標和行動方案。通過市場趨勢圖、銷售分布圖等，決策者可以迅速了解市場的整體動態，包括市場增長率、銷售額、消費者偏好等信息。

3" 數據可視化技術的優勢與挑戰

3.1" 數據可視化技術的優勢

1）提高工作效率。自動化和智能化的數據處理和分析可減少人工干預和錯誤率。自動化流程可以自動執行重復性的數據處理任務，如數據清洗、轉換和整理。這樣，員工就無需再花費大量時間在這些瑣碎且易于出錯的任務上。通過自動化和智能化技術，企業可以更加準確地預測工作負載和需求，從而優化人力資源的分配。自動化和智能化的數據處理和分析工具能夠為企業提供準確、及時的數據支持，幫助決策者做出更加明智的決策。

自動化和智能化的數據處理和分析技術通過減少人工干預、降低錯誤率、提高處理速度、優化資源分配、增強決策支持、支持持續改進以及提高員工滿意度等方面，顯著提高了企業的工作效率。這些技術已經成為現代企業不可或缺的一部分，對于保持競爭力和實現可持續發展具有重要意義。

2）增強決策準確性。直觀的數據展示和分析結果幫助決策者更好地理解數據和市場本質。直觀的數據展示和分析結果對于增強決策準確性至關重要。能夠幫助決策者更好地理解數據和市場本質，快速捕捉關鍵信息，洞察市場趨勢和潛在機會，并據此做出科學的決策。在數據驅動的時代背景下，企業應充分利用直觀的數據展示和分析技術來提升其決策能力和競爭力。通過將復雜的數據轉化為易于理解的視覺元素，決策者可以更加深入地理解數據背后的含義，包括趨勢、關聯性和異常值等。

直觀的數據展示和分析結果有助于打破部門之間的信息壁壘，促進不同部門之間的溝通和協作。當所有部門都能夠理解并使用相同的數據時，決策過程將更加高效和準確。通過持續監控和分析數據，決策者可以及時發現潛在問題并調整策略。直觀的數據展示和分析結果使得這一過程更加高效和準確，從而支持企業的持續改進和發展。

3.2" 數據可視化技術的挑戰

1）數據規模挑戰。處理大規模數據并在有限屏幕空間上展示，一方面是分布式計算。將大規模數據處理任務分解為多個小任務，并在不同的機器上并行執行。這種方法可以顯著提高處理效率，常用的框架有Hadoop、Spark等。其次，數據庫管理系統（DBMS）、關系型數據庫如MySQL、Oracle等具有存儲和管理大量數據的能力，并提供了豐富的查詢語句，如SQL，以便高效處理數據。數據倉庫如Teradata、Vertica等提供了一個中央存儲區，可以抽取來自多個系統的數據，并可用于處理大數據量、復雜查詢和分析。由于屏幕空間有限，無法展示所有數據指標。需要選擇最重要的8到12個關鍵指標進行展示。這些指標應能夠全面反映業務狀況，并滿足決策者的需求。如果數據指標確實很多，可以使用報表塊將數據整合到一起，以便在一個報表中展示多個數據指標，減少空間占用。

2）數據隱私和安全挑戰。對于特別大的數據集，可以采用抽樣策略來減少處理的數據量，同時保持數據的代表性。抽樣過程中需要分析抽樣的規模和抽樣方法，以實現類似于原數據的分布。保護數據隱私和機密性避免泄露和未經授權的訪問。在大數據分析中，為了保護個人隱私，常常需要對數據進行匿名化處理。傳統的匿名化方法往往無法同時保證數據的可用性和隱私性，容易被重新識別出個人身份。攻擊者可能通過去匿名化技術，將匿名記錄與外部信息關聯起來，再識別匿名后的數據，并嘗試發現數據主體的真實身份。

大數據的應用往往需要多個組織之間進行數據共享，但數據共享又面臨著隱私保護的挑戰。如何在數據共享的同時保護個人隱私成為了一個難題。例如，在跨界數據共享的過程中，個人的數據可能被用于其他目的，超出了最初數據收集的范圍，存在潛在的濫用風險。數據泄露是最嚴重的數據隱私和信息安全威脅之一。當個人或機構的敏感數據被未經授權的人員獲取或公開時，個人隱私權受到侵犯，企業面臨損失和聲譽風險。大數據的應用范圍廣泛，包括商業、政府、醫療等領域。如果數據被濫用，將對個人隱私權產生侵犯，對社會造成不良影響。

4" 結束語

隨著大數據技術的不斷發展和普及，數據可視化技術也將迎來更廣闊的應用前景。數據可視化技術將更加注重交互性和實時性，以提供更加靈活、個性化的數據分析體驗。隨著人工智能和機器學習技術的不斷融入，數據可視化技術將能夠更深入地挖掘數據中的隱藏信息，為用戶呈現更精準、更有價值的數據分析結果。未來的數據可視化技術可以進一步優化數據展示的效果和效率，提高可視化的準確性和可讀性。還可以加強數據可視化技術的跨平臺兼容性，以滿足不同設備和場景下的使用需求。深入探討其在大數據分析中的最優應用方法和策略，對不同學科技術進行交叉融合，以推動數據可視化技術在更多領域的應用和發展。

參考文獻：

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[8] 李王珍.大數據及可視化技術與財務分析的融合研究[J].財會學習，2024（8）：20-22.

[9] 王明斐，常恒.數據可視化技術在“信息處理技術”課程教學中的應用研究[J].內江科技，2024，45（2）：43-44，99.

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作者簡介：袁帥臣（1991-），男，碩士，計算機應用技術教研室主任。研究方向為人工智能與自然語言處理。