Mindmap-Galerie Mindmap zur Big-Data-Visualisierung
Dies ist eine Mindmap zur Big-Data-Visualisierung, einschließlich der Klassifizierung und Rolle der Datenvisualisierung, den Grundlagen der Datenvisualisierung, Big-Data-Visualisierungsmethoden usw.
Bearbeitet um 2023-11-06 11:11:11Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
Projektmanagement ist der Prozess der Anwendung von Fachwissen, Fähigkeiten, Werkzeugen und Methoden auf die Projektaktivitäten, so dass das Projekt die festgelegten Anforderungen und Erwartungen im Rahmen der begrenzten Ressourcen erreichen oder übertreffen kann. Dieses Diagramm bietet einen umfassenden Überblick über die 8 Komponenten des Projektmanagementprozesses und kann als generische Vorlage verwendet werden.
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
Projektmanagement ist der Prozess der Anwendung von Fachwissen, Fähigkeiten, Werkzeugen und Methoden auf die Projektaktivitäten, so dass das Projekt die festgelegten Anforderungen und Erwartungen im Rahmen der begrenzten Ressourcen erreichen oder übertreffen kann. Dieses Diagramm bietet einen umfassenden Überblick über die 8 Komponenten des Projektmanagementprozesses und kann als generische Vorlage verwendet werden.
Big-Data-Visualisierung
Übersicht über die Big-Data-Visualisierung
Das Konzept der Big-Data-Visualisierung
Große Daten
Was ist Big Data?
Durch Big Data gelöste Probleme
Merkmale von Big Data
Visualisierung
Die Entwicklungsgeschichte der Big-Data-Visualisierung
Beschreiben Sie klassische Fälle der Visualisierung
Nachtigall-Rosenkarte
Hans Rosling Blasendiagramm
John Snow Cholera-Karte
COVID-19-Big-Data-Visualisierung
Intelligente medizinische Big-Data-Visualisierung
Visualisierung von Big Data in einer Smart City
Klassifizierung und Funktionen der Datenvisualisierung
Klassifizierung der Datenvisualisierung
wissenschaftliche Visualisierung
Informationsvisualisierung
visuelle Analyse
Die Rolle der Datenvisualisierung
(1) Datenvisualisierung macht Daten leichter verdaulich (2) Durch die Datenvisualisierung werden Daten verschoben (3) Datenvisualisierungsdaten können erkannt werden (4) Durch die Datenvisualisierung können Daten umfassende Informationen anzeigen
Die Entwicklungsrichtung der Datenvisualisierung
Vor Herausforderungen gestellt
(1) Der Datenumfang ist groß und übersteigt die Verarbeitungsfähigkeiten einer einzelnen Maschine oder sogar eines kleinen Computerclusters. Aktuelle Software und Tools sind jedoch nicht effizient und es müssen neue Ideen erforscht werden, um dieses Problem zu lösen.
(2) Bei der Datenerfassung, -analyse und -verarbeitung besteht die Gefahr, dass Datenqualitätsprobleme auftreten, und der Datenunsicherheit muss besondere Aufmerksamkeit gewidmet werden.
(3) Daten ändern sich schnell und dynamisch und liegen häufig in Form von Streaming-Daten vor. Es besteht Bedarf an Echtzeit-Analyse- und Visualisierungsmethoden für Streaming-Daten.
(4) Angesichts komplexer und hochdimensionaler Daten konzentriert sich das aktuelle Softwaresystem auf Statistiken und grundlegende Analysen und verfügt nicht über analytische Fähigkeiten.
(5) Daten aus mehreren Quellen haben unterschiedliche Typen und Strukturen, und die vorhandenen Methoden sind schwierig, den Verarbeitungsanforderungen unstrukturierter und heterogener Daten gerecht zu werden.
Entwicklungsrichtung
(1) Enge Integration von Visualisierungstechnologie und Data-Mining-Technologie. (2) Enge Integration von Visualisierungstechnologie und Mensch-Computer-Interaktionstechnologie. (3) Visualisierungstechnologie wird häufig bei der Verarbeitung und Analyse umfangreicher, hochdimensionaler und strukturierter Daten eingesetzt. (4) Elastische Änderungen bei der Verarbeitung von Datensprungfunktionen.
Grundlagen der Datenvisualisierung
1. Verstehen Sie häufig verwendete Datenvisualisierungstools
2. Beherrschen Sie den Datenvisualisierungsprozess
Natürliche und soziale Probleme (Fragen und Datenquellen)
Datensammlung
Interne Datenverarbeitung (vergrabene Punkte)
Externe Datenverarbeitung (Webcrawler)
Datenverarbeitung und -transformation
Datenvorverarbeitung
Data-Mining
Visuelle Kartierung
Benutzerwahrnehmung
Wissen & Inspiration & Schlussfolgerung (ultimatives Ziel)
3. Beschreiben Sie die Gestaltungsprinzipien der Datenvisualisierung
Buchstabe (richtig)
Da (klar)
Ja (elegant)
Methoden zur Big-Data-Visualisierung
Visualisierung von Zeitdaten
Anwendung von Zeitdaten in der Big-Data-Visualisierung
kontinuierliche Zeitdaten
Leiterdiagramm
Liniendiagramm
Angepasstes Kurvendiagramm
diskrete Zeitdaten
Streudiagramm
Säulendiagramm
gestapeltes Säulendiagramm
Datenvisualisierung skalieren
Anwendung proportionaler Daten in der Big-Data-Visualisierung
Teil und Ganzes
Kuchendiagramm
Donut-Diagramm
Stapel
Rechteckiges Baumdiagramm
Daten im räumlich-zeitlichen Maßstab
gestapeltes Flächendiagramm
Relationale Datenvisualisierung
Anwendung relationaler Daten in Big Data
Datenrelevanz
Streudiagramm, Streudiagrammmatrix, Blasendiagramm
Verteilung von Datenzeilen
Histogramm, Dichtekarte, Wärmekarte
Visualisierung von Textdaten
Anwendung von Textdaten in Big Data
Personalmanagement, Haushaltsgeräte, öffentliche Dienste, Regierungsentscheidungen, E-Commerce
Visualisierung von Textinhalten
Wortwolke, Dokumentensammlung, Visualisierung von Zeitreihentexten
Textzusammenhänge visualisieren
Die Rolle der Textvisualisierung
(1) Leicht verständliche Grundidee (2) Leicht zu klassifizieren, zu vergleichen und zusammenzufassen (3) Die Visualisierung von Texten verbessert die Fähigkeit der Menschen, zusammenhängend zu denken
Komplexe Datenvisualisierung
Anwendung komplexer Daten in Big Data
Hochdimensionale Datenvisualisierung aus mehreren Quellen
Konzept
Hochdimensional bedeutet, dass die Daten mehrere unabhängige Attribute aufweisen, und mehrdimensional bedeutet, dass die Daten mehrere verwandte Attribute aufweisen.
Streudiagramm, Streudiagrammmatrix, Tischlinse, Parallelkoordinaten
Vor Herausforderungen gestellt
(1) Die Datenkomplexität nimmt stark zu. (2) Die Menge an Daten wächst rasant. (3) Bei der Datenerfassung und -verarbeitung treten zwangsläufig Probleme mit der Datenqualität auf, und die Datenunsicherheit ist besonders besorgniserregend. (4) Daten ändern sich schnell und dynamisch, häufig in Form von Streaming-Daten.
Unstrukturierte Datenvisualisierung
Heterogene Daten
große Datenmengen
komplexe Daten
Methoden zur Big-Data-Visualisierung
Datenfokus
ECharts