資料視覺化，是指將相對晦澀的的資料通過可視的、互動的方式進行展示，從而形象、直觀地表達資料蘊含的資訊和規律。步入大資料時代，各行各業對資料的重視程度與日俱增，隨之而來的是對資料進行一站式整合、挖掘、分析、視覺化的需求日益迫切，資料視覺化呈現出愈加旺盛的生命力。
為什麼人們會更喜歡圖形的內容展示方式呢?主要原因是因為視覺是人類最強的資訊輸入方式，也是人類感知周圍世界最強的方式。在brain rules《大腦法則》一書中，發展分子生物學家john medina寫道：「視覺是迄今我們最主要的感官，占用了我們大腦中一半的資源。」資訊圖提供了一種語境的方法(language of context)，通過展示多個維度數值並且相互比較來為受眾提供語境，使我們更高效的把內容反射到大腦中。
我們來看一組簡單的資料，比較下圖形和資料對於人腦感觀的差異：
圖中包含四組資料，資料很簡單，但從資料上來看，你能說出這四組資料的區別嗎?
答案是從資料上很難看出有什麼區別，因為每組資料看上去都十分的相近。下面我們把這四組資料轉換成圖表來進行對比下。
通過圖表的比較，我們很容易就能找出這四組資料的區別了。i組資料呈現整體離散向上的趨勢。ii組資料呈現弧度上公升，然後再下降的趨勢。iii組資料呈現線性**的趨勢，但有乙個點突出。iv組資料呈現y座標不變x上公升的趨勢，但有一點突出。
將資料圖形化後，大腦天然的會對圖形的不同點做出反應，從而更高效的理解資料帶來的意義。
我們再來看下其他例子：
eric fischer針對twitter 發短訊息的位置和flickr 拍**的位置為資料來源做的名為seesomething or say something的大資料視覺化展示，通過簡單但大量的資料，做出非常美的資料圖展示。
這種用圖形化對資料進行描述設計的過程，我們通常稱為資料視覺化。有時候，視覺化的結果可能只是乙個條形圖表，但大多數的時候視覺化的過程會很複雜的，因為資料本身可能會很複雜的。如此複雜的資料視覺化過程，探碼智慧型採集系統是如何完成的呢？
實現資料視覺化最重要的是對於資料的採集和分析。探碼智慧型採集系統通過資料採集、資料處理&分析實現資料視覺化，從抽象的原始資料到視覺化影象。
資料處理：
通過資料清洗，資料合併，任務排程，搜尋引擎系統和etl構建對資料池中的資料進行處理資料清洗：實現web前端展示，展示出爬蟲程式抓取到的資料，方便進行清洗。
資料分析
將採集的資料通過一系列分析選項發現複雜的連線並探索其資料中的各種關係，包括圖形視覺化，全文多面搜尋，動態直方圖，構建演算法模型-實現大資料的智慧型化分析，準確挖掘出所需資料。
探碼資料視覺化的設計目標和製作原則在於信、達、雅，即一要精準展現資料的差異、趨勢、規律，二要準確傳遞核心思想，三要簡潔美觀，不攜帶冗餘資訊。結合人的視覺特點，總結出dyson資料視覺化作品的基本特徵：
探碼科技自主研發的智慧型採集系統是乙個強大的大資料採集，分析和視覺化平台，採用探碼科技自主研發的tmf框架為架構主體，支援開發可操作的智慧型資料應用系統。探碼智慧型採集系統讓資料視覺化變得更簡單。
大資料視覺化（四）比例資料視覺化
比例資料根據類別 子類別 群體進行劃分。可以呈現各個部分與其他部分的相對關係，還可以呈現整體的構成情況 不太適合表示精確的資料 適合呈現各部分在整體中的比例，體現部分與整體之間的關係 data pd.read csv data vote result.csv datab data areas of ...
大資料視覺化（五）關係資料視覺化
關係資料具有關聯性與分布性 兩個量化資料之間的數理關係 通過資料關聯性可已根據乙個已知的數值變化來 另乙個數值的變化。正相關 負相關 不相關 散點圖 crime pd.read csv data crimeratesbystate2005.csv scatter add xaxis crime mu...
大資料視覺化（六）文字資料視覺化
在於利用視覺化技術刻畫文字和文件，將其中的資訊直觀的呈現。對文字的理解需求分為 詞彙級 語法級和語義級。詞彙級使用各類分詞演算法，而語法級使用一些句法分析演算法，語義級則使用主題抽取演算法。文字資料類別分為 單文字,文件集合,時序文字。文字視覺化的基本流程 原始文字 文字資訊挖掘 文字預處理 文字特...