可视化数据处理！实战数据挖掘分析
大数据的可视化技术发展速度越来越看，企业应当重视发展自身的大数据可视化技术，利用好工具，比如合适的数据分析模型等，来提升自己进行数据分析与挖掘的能力，再进行自身数字化能力的发展。那么，该如何利用大数据可视化技术，去做好数据挖掘的应用呢？
大数据可视化的应用
在政治、教育、传媒、医学、商业、工业、农业、互联网等多个方面，大数据的可视化技术一直在进步。在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业和金融行业都是大数据的可视化技术应用的重点行业。
大数据的可视化技术的应用首先需要将纷繁复杂的大数据集、晦涩难懂的数据报告，变得轻松易读、亲切、易于理解。就大数据的可视化技术应用来看，应用范围极其广泛，如政府应用、商业决策、公共服务等等，在数据分析与数据挖掘的应用上也比较方便。
大数据的可视化技术应用需要对客户进行精准画像，企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。在客户画像的基础上才可以有效地开展精准营销。通过大数据分析和挖掘用户群的文化观念、消费收入、消费习惯、生活方式等数据，将用户群体划分为更加精细的类别，根据用户群的不同制定不同品牌推广战略和营销策略，提高用户的忠诚度、培养能为企业带来高价值的潜在客户，提升市场占有率。
大数据可视化技术的类别
数据可视化技术的出现是在1950年左右计算机图形学发展后出现的，最基本的条件就是通过计算机图形学创造出了直观的数据图形图表。如今，我们所研究的大数据可视化主要包括数据可视化、科学可视化和信息可视化。
- 数据可视化
数据可视化是指大型数据库中的数据，通过计算机技术能够把这些纷繁复杂的数据经过一系列快速的处理并找出其关联性，预测数据的发展趋势，并最终呈现在用户面前的过程。通过直观图形的展示让用户更直接地观察和分析数据，实现人机交互。数据可视化过程需要涉及的技术主要有几何技术、面向像素技术、分布式技术、图表技术等。 - 科学可视化
科学可视化是指利用计算机图形学以及图象处理技术等来展示数据信息的可视化方法。一般的可视化包括利用色彩差异、网格序列、网格无序、地理位置、尺寸大小等。但是传统的数据可视化技术不能直接应用于大数据中，需要借助计算机软件技术提供相应的算法对可视化进行改进。目前比较常见的可视化算法有分布式绘制和基于CPU的快速绘制算法。 - 信息可视化
信息可视化是指通过用户的视觉感知理解抽象的数据信息，加强人类对信息的理解。信息可视化处理的数据需要具有一定的数据结构，并且是一些抽象数据。如视频信息、文字信息等。对于这类抽象信息的处理，首先需要先进性数据描述，再对其进行可视化呈现。
这三种可视化是现在大数据的可视化技术重要的组成部分，而要发展大数据可视化技术，也离不开工具的完善，比如在进行数据分析与挖掘时，用好的数据分析模型能容易很多。
数据分析模型和方法有哪些
1、分类分析数据分析法
在数据分析中，如果将数据进行分类就能够更好的分析。分类分析是将一些未知类别的部分放进我们已经分好类别中的其中某一类;或者将对一些数据进行分析，把这些数据归纳到接近这一程度的类别，并按接近这一程度对观测对象给出合理的分类。这样才能够更好的进行分析数据。
2、对比分析数据分析方法
很多数据分析也是经常使用对比分析数据分析方法。对比分析法通常是把两个相互有联系的数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象在某一标准的数量进行比较，从中发现其他的差异，以及各种关系是否协调。
3、相关分析数据分析法
相关分析数据分析法也是一种比较常见数据分析方法，相关分析是指研究变量之间相互关系的一类分析方法。按是否区别自变量和因变量为标准一般分为两类：一类是明确自变量和因变量的关系;另一类是不区分因果关系，只研究变量之间是否相关，相关方向和密切程度的分析方法。
4、综合分析数据分析法
层次分析法，是一种实用的多目标或多方案的决策方法。由于他在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，而层次分析数据分析法在世界范围得到广泛的应用。它的应用已遍及经济计划和管理，能源政策和分配，行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、医疗和环境等多领域。
以上几种数据分析模型与方法还是比较常见的，在大数据的可视化技术发展上也起到了一些作用。而企业数字化转型发展时，也需要注意到数据挖掘的应用。
数据挖掘的应用
数据挖掘是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。大数据的可视化技术发展为企业去进行数据分析，以及数据挖掘的应用上提供了很多方便的条件。
想要做好数据挖掘的应用，就要掌握数据挖掘的方法：
数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型，这个模型是对一个特定属性的描述。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。具体而言，分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘；关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。
1、分类，它首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘技术，建立一个分类模型，再将该模型用于对没有分类的数据进行分类。
2、估值，估值与分类类似，但估值最终的输出结果是连续型的数值，估值的量并非预先确定。估值可以作为分类的准备工作。
3、预测，它是通过分类或估值来进行，通过分类或估值的训练得出一个模型，如果对于检验样本组而言该模型具有较高的准确率，可将该模型用于对新样本的未知变量进行预测。
4、相关性分组或关联规则。其目的是发现哪些事情总是一起发生。
5、聚类，它是自动寻找并建立分组规则的方法，它通过判断样本之间的相似性，把相似样本划分在一个簇中。
在大数据的可视化技术日渐提高的当下，企业需要进行有用的数据分析与挖掘，将数据分析与数据挖掘的应用落到实处，就能让企业经营决策更为容易一点。
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