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大数据可视化搭建存在哪些难题

原创 可视化 作者:大数据小知识 时间:2020-07-20 13:40:35 0 删除 编辑

  数据可视化可以增强数据的呈现效果,方便用户以更直观的方式观察数据,进而发现数据中隐藏的信息。可视化有着广泛的应用,包括网络数据可视化、交通数据可视化、文本数据可视化、数据挖掘可视化、生物医学可视化、社会可视化等。虽然数据大屏幕可视化技术日趋成熟。然而,数据可视化还存在许多问题和挑战。

大数据可视化搭建存在哪些难题


  大数据可视化的难点有很多,无论是跨平台兼容性,还是触屏手势交互都很棘手。对于这些棘手的问题,图扑组态有了很好的解决方案。可视化的难点一般在于效果不够好,分析效率不够高,遇见海量数据处理不了,无法定制开发,过于死板等。简单点来说,虽然同样是展示数据信息,但是我得到的不是我想要的,可能整个画面没法突出数据重点,又或者给人感觉就是张简简单单的表格。所以,我们需要将目标锁定在开发高效、接口丰富、经验十足、值得信赖、画面效果好的可视化工具。


  大数据可视化还有以下几点问题:


  视觉噪声:在数据集中,大多数对象之间具有很强的相关性。用户无法把他们分离作为独立的对象来显示。


  信息丢失:减少可视数据集的方法是可行的,但是这会导致信息的丢失。


  高速图像变换:用户虽然能观察数据,却不能对数据强度变化做出反应。


  大型图像感知:数据可视化不仅受限于设备的长宽比和分辨率,也受限于现实世界的感受。


  高性能要求:在静态可视化几乎没有这个要求,因为可视化速度较低,性能的要求也不高。


  可感知的交互的扩展性也是大数据可视化面临的挑战。可视化每个数据点都可能导致过度绘制而降低用户的辨识能力,通过抽样或过滤数据可以删去离群值。查询大规模数据库的数据可能导致高延迟,降低交互速率。


  大数据可视化搭建存在哪些难题.中琛魔方大数据分析平台()表示在大数据应用程序中,大数据的量和高维数据会给数据可视化带来困难。目前,大多数大数据可视化工具在可扩展性、功能和响应时间方面表现不佳。在可视化分析过程中,不确定性是有效的考虑不确定性的可视化过程巨大挑战。


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