文献类型：期刊文章

作　　者：崔迪[1,2] 郭小燕[3] 陈为[2]

机构地区：[1]宁波工程学院电子与信息工程学院,浙江宁波315211 [2]计算机辅助设计与图形学国家重点实验室(浙江大学),杭州310058 [3]甘肃农业大学信息科学技术学院,兰州730070

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61422211)~~

年　　份：2017

卷　　号：37

期　　号：7

起止页码：2044-2049

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：大数据的来临增强了可视化的重要性。可视化分析挖掘人类对于信息的认知能力与优势,将人、机有机融合,借助人机交互高效洞悉大数据背后的信息与规律,是大数据分析的重要方法。针对大数据数据量大、维度高、多来源、多形态等特点论述了大规模数据、流数据、非结构和异构数据的可视化方法。首先讨论了大规模数据的可视化技术:1)采用分而治之的原则将大问题分解成较小的任务并采用并行处理的方式解决以提高处理的速度;2)通过聚合、采样、多分辨表示的方法进行数据约简;3)针对高维数据选择若干个视图,在多个角度下生成不同的可视化结果。然后针对监控型、叠加型两类流数据探讨了流数据的可视化过程。最后阐述了非结构化数据以及异构性数据的可视化技术。总之,可视化能够克服计算机自动化分析方法的劣势与不足,整合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力,有效地洞悉大数据背后的信息与智慧,但其理论研究成果也非常有限,同时面临着数据规模大、动态变化、维度高、多源异构等方面的挑战,这些也逐渐成为今后的大数据可视化研究的热点与方向。

关 键 词：大数据 可视化 挑战  可视分析  进展  

分 类 号：TP391.1]