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基于大数据的数据可视化研究与应用

随着信息化时代的到来，大量的数据在各个领域内产生。如何将数据处理成为
人们易于理解的形式，已经成为了一个重要问题。在数据处理的过程中，数据可视
化扮演着重要的角色。基于大数据的数据可视化研究与应用，尤为重要。因此，本
文将通过对基于大数据的数据可视化相关研究和应用案例的剖析，来分析其优势和

不足之处。

一、大数据的概念和特征

在大数据的定义方面，早期人们一直有着多种解释。但是，随着大数据技术的

快速发展，一系列对于大数据的定义也应运而生。根据Gartner公司的定义，大数
据是指“规模、速度与多样性三个方面的异构信息集合，通过计算机技术的高效处

理，从而支持有效的决策和行动”。

另外，大数据还具有以下几个特征：

1.数据量大：数据量大是大数据的最主要特征。在现代社会，大数据可能涉及

几十亿条数据记录。

2.处理速度快：大量数据需要在短时间内被分析处理，因此大数据处理需求的

速度也变得更快。

3.数据多样性：大数据集合可能来源于不同的位置、类型、格式等。

4.数据真实性：大数据往往作为一个可信的基础，进一步支持数据分析和决策。

5.大数据的分散性：大数据集合可能来自多个不同的地方，如不同的服务器、

计算机网络甚至跨国界，因此大数据集合的分布和处理难度也相应增加。

二、基于大数据的数据可视化概述
大数据可视化相比于普通数据可视化，有着更多的挑战。它主要是处理高维度
数据，与数据的复杂性相关，可以统一取出数据的信息，凸显数据之间的联系和规

律，帮助决策者在短时间内获得数据结论，以获得更好的决策能力。

基于大数据的可视化主要包括以下两个方面：

1.数据可视化处理

随着大数据的发展，数据集合的大小与复杂性不断提高，处理和分析这些数据
将是一个巨大的挑战，因此，人们也需要更有效的工具来帮助他们分析和理解这些

数据。数据可视化处理可以完成这个工作。

数据可视化处理，主要利用统计图形、交互式可视化和基于视觉效果的分析技
术等工具，来将庞大的数据结构转化为易于理解的视觉化呈现形式，以帮助决策者

更好地掌握数据。

2.数据可视化分析

大数据可视化分析是一个重要的领域，主要包括对数据进行正确、有效、及时
分析和解读，以及根据分析结果提出决策建议等。大数据可视化分析的目的是将数

据从决策背景中抽离，以便更好地理解数据，支持更好的决策。

大数据可视化分析不仅可以帮助我们更好地理解数据，从而支持更好的决策，
同时还可以探究数据之间的联系，提高我们对数据的认识，进而推动我们对数据的

利用率。

三、基于大数据的数据可视化应用案例

1.基于云计算和大数据技术的能源管理系统

在新能源的发展过程中，电池工厂、发电厂、电网等生产系统的复杂程度越来

越高，尤其是随着电能储存和电动汽车的兴起，更加增加了系统的复杂度。
在这样一个复杂的能源生产系统中，如何通过大数据对其进行监控和管理，成

为了一个难点。因此，产生了一个基于云计算和大数据技术的能源管理系统应用。

能源管理系统主要包括了能源生产、消费和储存等多方面的数据，利用数据可
视化的方式对其进行可视化分析。通过管理员工站和移动端的展示，用户可快速地
浏览电池等电源设备的状态。管理员工站上，用户也可以查看电池充放电曲线及监
控报警，以及识别存在的问题所在，基于数据分析的结果可以为系统提供实时、准
确的电池管理数据，有助于节约能源、增加生产效率和降低成本等。因此，从这方

面来说，大数据可视化的应用已经十分广泛。

2.基于大数据的医疗可视化

医疗可视化主要是将医药领域收集到的各种数据转化为更易于理解的可视化形
式，以帮助医生进行更准确、更好的诊断和治疗。通过将患者的信息、化验单、病
例等多种数据放在同一个平台上，大数据可视化可以直观地展示出不同数据之间的

关系，以辅助医生进行更准确、更个性化的诊断。

举例来说，首都医科大学附属复兴医院第一时间、基于电子病历阶段，创建了
复兴公共健康管理平台，可提供慢性病患者的快速转诊服务。平台的数据可视化功
能可以提供准确、快速的信息，为医生提供决策支持，并实现顺畅的医疗全过程管
理，包括就诊预约、初步诊断、住院、检测和药物治疗等，在患者治疗的不同阶段，

都有完整的记录，若出现问题，也可快速地找到问题所在。

四、基于大数据的数据可视化的不足之处

尽管大数据可视化已经有很多成果，但是仍有一些缺点。

1.数据安全性问题

随着大数据的普及，数据泄露和数据安全成为了一个重要问题，大数据可视化

也需要在保证数据安全的基础上，进一步扩大其可视化应用范围。

2.数据分析技术不足
数据分析技术的水平直接影响到可视化效果的精度和有效性，当前我们使用的
数据可视化技术，往往只能提