大數據及移動互聯網時代，每一個使用移動終端的人無時無刻不在生產數據，而作為互聯網服務提供的產品來說，也在持續不斷的積累數據。數據如同人工智能一樣，往往能表現出更為客觀、理性的一面，數據可以讓人更加直觀、清晰的認識世界，數據也可以指導人更加理智的做出決策。
一、何為大數據可視化分析
數據可視化，是關于數據視覺表現形式的科學技術研究。其主要目的是借助圖形手段，清晰、有效地進行傳達與溝通信息，其中，數據的可視化表示被定義為一種以某種形式提取的信息，包括相應信息單元的各種屬性和變量。數據可視化技術包含以下幾個基本概念：
1、數據開發
數據開發是指利用一定的算法和工具對數據進行定量的推演和計算。
2、數據空間
數據空間是由n維屬性和m個元素組成的數據集所構成的多維信息空間。
3、數據可視化
數據可視化是指將大型數據集中的數據以圖形圖像形式表示，并利用
數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。
4、數據分析
數據分析指對多維數據進行切片、塊、旋轉等動作剖析數據，從而能多角度多側面觀察數據。
二、大數據可視化分析的好處
1、增強互動
數據可視化的主要好處是它及時帶來了風險變化。與靜態圖表不同，可視化的應用可以是流動性的操作，更有力的了解數據信息。
2、接受更快
人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。節省接受時間。
3、美化數據
可視化從視覺的角度來描繪數據，可根據技術工具對數據的表現形式進行美化，以達到觀看數據的同時對于視覺也是一種享受的效果。
4、強化關聯
數據可視化的應用可以使數據之間的各種聯系方式緊密關聯。以數據圖表的形式描繪各組數據之間的聯系。
三、大數據可視化分析難點
1）信息丟失：減少可視數據集的方法是可行的，但是這會導致信息的丟失。
2）視覺噪聲：在數據集中，大多數對象之間具有很強的相關性。用戶無法把他們分離作為獨立的對象來顯示。
3）大型圖像感知：數據可視化不僅受限于設備的長寬比和分辨率，也受限于現實世界的感受。
4）高性能要求：在靜態可視化幾乎沒有這個要求，因為可視化速度較低，性能的要求也不高。
5）高速圖像變換：用戶雖然能觀察數據，卻不能對數據強度變化做出反應。
四、大數據可視化的實施步驟
1、需求分析
需求分析是大數據可視化項目開展的前提，要描述項目背景與目的、業務目標、業務范圍、業務需求和功能需求等內容，明確實施單位對可視化的期望和需求。包括需要分析的主題、各主題可能查看的角度、需要發泄企業各方面的規律、用戶的需求等內容。
2、建設數據倉庫/數據集市的模型
數據倉庫/數據集市的模型是在需求分析的基礎上建立起來的。數據倉庫/數據集市建模除了數據庫的ER建模和關系建模，還包括專門針對數據倉庫的維度建模技術。
3、數據抽取、清洗、轉換、加載(ETL)
數據抽取是指將數據倉庫/集市需要的數據從各個業務系統中抽離出來，因為每個業務系統的數據質量不同，所以要對每個數據源建立不同的抽取程序，每個數據抽取流程都需要使用接口將元數據傳送到清洗和轉換階段。數據清洗的目的是保證抽取的原數據的質量符合數據倉庫/集市的要求并保持數據的一致性。數據轉換是整個ETL過程的核心部分，主要是對原數據進行計算和放大。數據加載是按照數據倉庫/集市模型中各個實體之間的關系將數據加載到目標表中。
4、建立可視化場景
建立可視化場景是對數據倉庫/集市中的數據進行分析處理的成果，用戶能夠借此從多個角度查看企業/單位的運營狀況，按照不同的主題和方式探查企業/單位業務內容的核心數據，從而作出更精準的預測和判斷。
