大資料視覺化可以說是傳統資料視覺化的乙個繼承和延伸，它是指將大規模海量資料集中的資料以圖形影象形式表示，並利用資料分析和開發工具發現其中未知資訊的處理過程。其基本思想是將資料庫中每個資料項作為單個圖元素表示，並以大量的資料集構成資料影象，將資料的各個屬性值以多維資料的形式表示出來，方便人們從不同維度來觀察資料，進而對資料進行更深入的觀察和分析。大資料視覺化是大資料整個過程的最後環節，也是非常重要的乙個環節。
大資料的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端的資料，並且使用者可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。redis和mongodb這樣的nosql資料庫也常用於資料的採集。
在資料收集過程中，資料來源會影響大資料質量的真實性、完整性資料收集、一致性、準確性和安全性。
大資料的預處理環節主要包括資料清理、資料整合、資料歸約與資料轉換等內容，可以大大提高大資料的總體質量，是大資料過程質量的體現。資料清理技術包括對資料的不一致檢測、雜訊資料的識別、資料過濾與修正等方面，有利於提高大資料的一致性、準確性、真實性和可用性等方面的質量;
資料整合則是將多個資料來源的資料進行整合，從而形成集中、統一的資料庫、資料立方體等，這一過程有利於提高大資料的完整性、一致性、安全性和可用性等方面質量;
資料歸約是在不損害分析結果準確性的前提下降低資料集規模，使之簡化，包括維歸約、資料歸約、資料抽樣等技術，這一過程有利於提高大資料的價值密度，即提高大資料儲存的價值性。
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對儲存於其內的海量資料進行普通的分析和分類彙總等，以滿足大多數常見的分析需求，統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的資料量大，其對系統資源，特別是i/o會有極大的占用。
與前面統計和分析過程不同的是，資料探勘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有資料上面進行基於各種演算法的計算，從而起到**（predict）的效果，從而實現一些高階別資料分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的k-means、用於統計學習的svm和用於分類的***** bayes，主要使用的工具有hadoop的mahout等。
該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很複雜，並且計算涉及的資料量和計算量都很大，還有，常用資料探勘演算法都以單執行緒為主。
資料視覺化是指將大資料分析與**結果以計算機圖形或影象的直觀方式顯示給使用者的過程，並可與使用者進行互動式處理。資料視覺化技術有利於發現大量業務資料中隱含的規律性資訊，以支援管理決策。資料視覺化環節可大大提高大資料分析結果的直觀性，便於使用者理解與使用，故資料視覺化是影響大資料可用性和易於理解性質量的關鍵因素。
大資料應用是指將經過分析處理後挖掘得到的大資料結果應用於管理決策、戰略規劃等的過程，它是對大資料分析結果的檢驗與驗證，大資料應用過程直接體現了大資料分析處理結果的價值性和可用性。大資料應用對大資料的分析處理具有引導作用。
在大資料收集、處理等一系列操作之前，通過對應用情境的充分調研、對管理決策需求資訊的深入分析，可明確大資料處理與分析的目標，從而為大資料收集、儲存、處理、分析等過程提供明確的方向，並保障大資料分析結果的可用性、價值性和使用者需求的滿足。燈果視覺化就是滿足以上使用者需求的小法寶~
大資料標籤獲取處理步驟 有關人群畫像標籤獲取的方法
方式 post 結果格式 json 請求引數說明如下 引數名型別 描述必填 imei string md5加密，md5加密工具類文件 必填token string 提供的令牌 必填sign string 見簽名生成機制文件 必填type string 服務型別 必填id string 授權憑證 必填...
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