Galerie de cartes mentales Carte mentale de visualisation de Big Data
Il s'agit d'une carte mentale sur la visualisation du Big Data, y compris la classification et le rôle de la visualisation des données, les bases de la visualisation des données, les méthodes de visualisation du Big Data, etc.
Modifié à 2023-11-06 11:11:11Cent ans de solitude est le chef-d'œuvre de Gabriel Garcia Marquez. La lecture de ce livre commence par l'analyse des relations entre les personnages, qui se concentre sur la famille Buendía et raconte l'histoire de la prospérité et du déclin de la famille, de ses relations internes et de ses luttes politiques, de son métissage et de sa renaissance au cours d'une centaine d'années.
Cent ans de solitude est le chef-d'œuvre de Gabriel Garcia Marquez. La lecture de ce livre commence par l'analyse des relations entre les personnages, qui se concentre sur la famille Buendía et raconte l'histoire de la prospérité et du déclin de la famille, de ses relations internes et de ses luttes politiques, de son métissage et de sa renaissance au cours d'une centaine d'années.
La gestion de projet est le processus qui consiste à appliquer des connaissances, des compétences, des outils et des méthodologies spécialisés aux activités du projet afin que celui-ci puisse atteindre ou dépasser les exigences et les attentes fixées dans le cadre de ressources limitées. Ce diagramme fournit une vue d'ensemble des 8 composantes du processus de gestion de projet et peut être utilisé comme modèle générique.
Cent ans de solitude est le chef-d'œuvre de Gabriel Garcia Marquez. La lecture de ce livre commence par l'analyse des relations entre les personnages, qui se concentre sur la famille Buendía et raconte l'histoire de la prospérité et du déclin de la famille, de ses relations internes et de ses luttes politiques, de son métissage et de sa renaissance au cours d'une centaine d'années.
Cent ans de solitude est le chef-d'œuvre de Gabriel Garcia Marquez. La lecture de ce livre commence par l'analyse des relations entre les personnages, qui se concentre sur la famille Buendía et raconte l'histoire de la prospérité et du déclin de la famille, de ses relations internes et de ses luttes politiques, de son métissage et de sa renaissance au cours d'une centaine d'années.
La gestion de projet est le processus qui consiste à appliquer des connaissances, des compétences, des outils et des méthodologies spécialisés aux activités du projet afin que celui-ci puisse atteindre ou dépasser les exigences et les attentes fixées dans le cadre de ressources limitées. Ce diagramme fournit une vue d'ensemble des 8 composantes du processus de gestion de projet et peut être utilisé comme modèle générique.
Visualisation de mégadonnées
Présentation de la visualisation Big Data
Le concept de visualisation Big Data
Big Data
Qu'est-ce que le Big Data
Problèmes résolus par le big data
Caractéristiques du Big Data
Visualisation
L'histoire du développement de la visualisation Big Data
Décrire des cas classiques de visualisation
Tableau des roses rossignols
Graphique à bulles de Hans Rosling
carte du choléra de John Snow
Visualisation des mégadonnées COVID-19
Visualisation intelligente des mégadonnées médicales
Visualisation Big Data de la ville intelligente
Classification et fonctions de la visualisation des données
Classification de la visualisation de données
visualisation scientifique
visualisation d'informations
analyse visuelle
Le rôle de la visualisation des données
(1) La visualisation des données rend les données plus faciles à digérer (2) La visualisation des données fait bouger les données (3) Les données de visualisation des données peuvent être détectées (4) La visualisation des données permet aux données d'afficher des informations approfondies
L'orientation du développement de la visualisation des données
Défis rencontrés
(1) L'échelle des données est importante et a dépassé les capacités de traitement d'une seule machine ou même d'un petit cluster informatique. Cependant, les logiciels et outils actuels ne sont pas efficaces et de nouvelles idées doivent être explorées pour résoudre ce problème.
(2) Lors du processus d'acquisition, d'analyse et de traitement des données, des problèmes de qualité des données sont susceptibles de survenir et une attention particulière doit être accordée à l'incertitude des données.
(3) Les données changent rapidement et dynamiquement et existent souvent sous la forme de données en continu. Il est nécessaire de trouver des méthodes d’analyse et de visualisation en temps réel pour diffuser les données.
(4) Face à des données complexes et de grande dimension, le système logiciel actuel se concentre sur les statistiques et l'analyse de base et manque de capacités analytiques.
(5) Les données multi-sources ont différents types et structures, et les méthodes existantes sont difficiles à répondre aux besoins de traitement de données non structurées et hétérogènes.
Direction du développement
(1) Intégration étroite de la technologie de visualisation et de la technologie d’exploration de données. (2) Intégration étroite de la technologie de visualisation et de la technologie d'interaction homme-machine. (3) La technologie de visualisation est largement utilisée dans le traitement et l’analyse de données structurées à grande échelle et de grande dimension. (4) Changements élastiques dans les capacités de saut de données de traitement.
Bases de la visualisation de données
1. Comprendre les outils de visualisation de données couramment utilisés
2. Maîtriser le processus de visualisation des données
Enjeux naturels et enjeux sociaux (questions et sources de données)
collecte de données
Traitement des données internes (points enterrés)
Traitement de données externes (robots d'exploration Web)
Traitement et transformation des données
Prétraitement des données
exploration de données
Cartographie visuelle
Perception des utilisateurs
Connaissance, inspiration et conclusion (objectif ultime)
3. Décrire les principes de conception de la visualisation de données
lettre (correcte)
Da (clair)
Ouais (élégant)
Méthodes de visualisation du Big Data
Visualisation des données temporelles
Application des données temporelles dans la visualisation Big Data
données en temps continu
diagramme en échelle
graphique en ligne
Courbe ajustée
données en temps discret
Nuage de points
Diagramme à colonnes
diagramme à colonnes empilées
Visualisation des données à grande échelle
Application des données proportionnelles à la visualisation du Big Data
partie et tout
diagramme circulaire
graphique en beignet
empiler
Diagramme en arbre rectangulaire
données à l'échelle spatio-temporelle
graphique en aires empilées
Visualisation de données relationnelles
Application des données relationnelles au big data
Pertinence des données
Nuage de points, matrice de nuages de points, diagramme à bulles
Lignes de distribution de données
Histogramme, carte de densité, carte thermique
Visualisation de données textuelles
Application des données textuelles dans le big data
Gestion du personnel, électroménager, services publics, prise de décision gouvernementale, commerce électronique
Visualisation du contenu du texte
Nuage de mots, collection de documents, visualisation de texte de séries chronologiques
Visualiser les relations entre textes
Le rôle de la visualisation de texte
(1) Facile à comprendre l’idée centrale (2) Facile à classer, comparer et résumer (3) La visualisation de texte améliore la capacité des gens à penser de manière pertinente
Visualisation de données complexes
Application de données complexes dans le big data
Visualisation de données multi-sources en haute dimension
concept
Haute dimension signifie que les données ont plusieurs attributs indépendants, et multidimensionnelle signifie que les données ont plusieurs attributs liés.
Nuage de points, matrice de nuage de points, lentille de table, coordonnées parallèles
Défis rencontrés
(1) La complexité des données augmente considérablement. (2) L’ampleur des données augmente rapidement. (3) Au cours du processus d'acquisition et de traitement des données, des problèmes de qualité des données surgiront inévitablement et l'incertitude des données est particulièrement préoccupante. (4) Les données changent rapidement et dynamiquement, souvent sous la forme de données en continu.
Visualisation de données non structurées
Des données hétérogènes
données à grande échelle
données complexes
Méthodes de visualisation du Big Data
Focus sur les données
Graphiques électroniques