大数据可视化分析.doc

大数据可视化分析 摘要：人类利用形象思维获取视觉符号中所蕴含的信息并发现规律，进而获得科学发 现。文章介绍科学可视化、信息可视化和数据可视化的内涵，阐述大数据可视化分析方 法。 关键词：大数据；可视化分析；并行计算 0 引 言 人类的创造性不仅取决于逻辑思维，还与形象思维密切相关。人类利用形象思维将数 据映射为形象视觉符号，从中发现规律，进而获得科学发现。期间，可视化关键技术对 重大科学发现起到重要作用。在大数据时代，大数据可视化分析的研究与发展将为科学 新发现创造新的手段和条件。 数据可视化于20世纪50年代出现，典型例子是利用计算机创造出了图形图表。1987年 ，布鲁斯·麦考梅克等撰写的《Visualization inScientific Computing》促进了可视化技术的发展，将科学计算中的可视化称之为科学可视化。20世 纪90年代初期，出现了信息可视化。目前将科学可视化与信息可视化都归为数据可视化 。 2 科学可视化 2.1 问题的提出 传统的科学可视化技术已成功应用于各学科领域，但如果将其直接应用于大数据，将 面临实用性和有效性问题，这说明需要对科学可视化技术重新审视与 【大数据可视化分析】是当前科技领域的一个重要方向，它结合了人类的形象思维能力和现代计算机技术，将海量数据转化为直观的视觉表示，以便更好地理解和发现数据中的模式和趋势。这一技术的发展受到大数据时代的推动，为科学研究提供了新的探索工具。 **科学可视化**是数据可视化的早期形式，起源于20世纪50年代，通过计算机生成图形图表，帮助科学家理解复杂的数据。然而，面对大数据的挑战，传统的科学可视化技术需要适应更高的数据规模和更复杂的分析需求。例如，**分布式并行可视化算法**成为了必要的研究焦点，因为它们能够处理在大规模计算机集群上运行时的效率问题。并行图像合成算法，包括前分割、中间分割和后分割策略，需要优化以减少节点间的通信开销，提高并行效率。此外，对于三维流场数据的处理，如并行颗粒跟踪算法，需要解决大量颗粒的同步问题和计算负载平衡，以降低通信成本。 **信息可视化**则专注于将抽象信息转化为视觉表示，以揭示隐藏的模式。自20世纪90年代起，信息可视化的应用范围不断扩展，涵盖统计图表、信息图、网络图等多种形式。在大数据环境下，如何从海量数据中快速有效地提取关键信息并进行可视化展示，成为了信息可视化的重要研究课题。层次流线束技术和基于距离场的可视化技术，是这类问题的典型解决方案，它们允许用户通过交互式可视分析过程来探索和理解数据。 在大数据分析中，**原位可视化**是另一项创新，它是在科学计算过程中实时进行可视化，减少了数据存储和传输的压力。原位可视化要求可视化模块与科学模拟程序高度集成，同时确保在大量计算节点上的工作分配和效率。这样，即使在极端计算规模下，也能保证数据的完整性和分析的精确性。 总结来说，大数据可视化分析是一个涉及多学科交叉的领域，它融合了计算机科学、图形学、统计学以及人机交互等多个方面的知识，旨在提升数据理解的效率和深度。随着技术的进步，大数据可视化将继续发挥其在科研、商业决策和社会洞察等方面的关键作用。