探碼大數據采集系統讓數據可視化變得更簡(jiǎn)單污筷!

圖形的傳播內容更有效

為什么人們會(huì )更喜歡圖形的內容展示方式呢?主要原因是因為視覺(jué)是人類(lèi)最強的信息輸入方式念澜,也是人類(lèi)感知周?chē)澜缱顝姷姆绞蕉呆妗T贐rain Rules《大腦法則》一書(shū)中,發(fā)展分子生物學(xué)家John Medina寫(xiě)道:“視覺(jué)是迄今我們最主要的感官,占用了我們大腦中一半的資源偎贩〖璐梗”信息圖提供了一種語(yǔ)境的方法(Language of Context),通過(guò)展示多個(gè)維度數值并且相互比較來(lái)為受眾提供語(yǔ)境,使我們更高效的把內容反射到大腦中筛壤。

我們來(lái)看一組簡(jiǎn)單的數據蕴续,比較下圖形和數據對于人腦感觀(guān)的差異:

圖中包含四組數據,數據很簡(jiǎn)單汰现,但從數據上來(lái)看熟排,你能說(shuō)出這四組數據的區別嗎?

答案是從數據上很難看出有什么區別,因為每組數據看上去都十分的相近硝僻。下面我們把這四組數據轉換成圖表來(lái)進(jìn)行對比下辐脖。

通過(guò)圖表的比較,我們很容易就能找出這四組數據的區別了。I組數據呈現整體離散向上的趨勢。II組數據呈現弧度上升,然后再下降的趨勢。III組數據呈現線(xiàn)性上漲的趨勢,但有一個(gè)點(diǎn)突出。IV組數據呈現Y坐標不變X上升的趨勢,但有一點(diǎn)突出。

將數據圖形化后,大腦天然的會(huì )對圖形的不同點(diǎn)做出反應,從而更高效的理解數據帶來(lái)的意義。

我們再來(lái)看下其他例子:

將當前QQ的在線(xiàn)人數,通過(guò)可視化的方式展示給用戶(hù)。把數據置于視覺(jué)控件中,這樣用戶(hù)就能很直觀(guān)的了解到QQ當前使用的人群分布在中國是怎么樣的,那里的人群分布多,那里的人群少。

Eric Fischer針對Twitter 發(fā)短消息的位置和Flickr 拍照片的位置為數據源做的名為SeeSomething or Say Something的大數據可視化展示,通過(guò)簡(jiǎn)單但大量的數據,做出非常美的數據圖展示。

這種用圖形化對數據進(jìn)行描述設計的過(guò)程,我們通常稱(chēng)為數據可視化。有時(shí)候,可視化的結果可能只是一個(gè)條形圖表,但大多數的時(shí)候可視化的過(guò)程會(huì )很復雜的,因為數據本身可能會(huì )很復雜的。如此復雜的數據可視化過(guò)程,探碼智能采集系統是如何完成的呢?

探碼智能采集系統實(shí)現數據可視化的步驟:

實(shí)現數據可視化最重要的是對于數據的采集和分析。探碼智能采集系統通過(guò)數據采集、數據處理&分析實(shí)現數據可視化,從抽象的原始數據到可視化圖像。

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數據采集

  • 明確數據需求:由于客戶(hù)所處行業(yè)不同,訴求也就各不一樣。所以首先必須明確客對于數據的最終用途,確定客戶(hù)需求。根據客戶(hù)所需搜集的數據信息與客戶(hù)溝通之后,總結需要收集的字段。
  • 調研數據來(lái)源:根據客戶(hù)需求確定數據采集范圍酥宴。然后鎖定采集范圍和對采集的數據量進(jìn)行預估。細化客戶(hù)需求,研究采集方向。
  • 確定存儲的方式:根據采集量的大小對數據儲存的方式進(jìn)行劃分。比較小的數據,一般使用excel表格存儲;幾千萬(wàn)的大型數據,選擇數據庫存儲;對于GB級別的數據敬誉,就得用Hadoop、Spark、Redis等分布式存儲和處理技術(shù)的方法才能做到較好的管理和計算。選擇正確數據存儲的方式使客戶(hù)對數據的使用與管理更加便捷。

數據處理&分析

數據處理

通過(guò)數據清洗,數據合并,任務(wù)調度细砚,搜索引擎系統和ETL構建對數據池中的數據進(jìn)行處理數據清洗:實(shí)現Web前端展示晌区,展示出爬蟲(chóng)程序抓取到的數據,方便進(jìn)行清洗。

  • 數據合并:數據被清洗之后,數據合并系統會(huì )自動(dòng)匹配大數據集群中的數據,通過(guò)相識度評分,關(guān)聯(lián)可能相識的數據。
  • 任務(wù)調度:通過(guò)任務(wù)調度系統,可以動(dòng)態(tài)開(kāi)啟、關(guān)閉波丰,定時(shí)啟動(dòng)爬蟲(chóng)程序。
  • 搜索引擎系統:通過(guò)ElasticSearch集群,實(shí)現搜索引擎服務(wù)。搜索引擎是PC端檢索系統能夠從大數據集群中、快速地檢索數據。
  • ETL:將數據從來(lái)源端經(jīng)過(guò)萃取、轉置鬼老、加載至目的端將分散、零亂、標準不統一的數據整合到一起,為企業(yè)的決策提供分析依據歧液。

數據分析:

將采集的數據通過(guò)一系列分析選項發(fā)現復雜的連接并探索其數據中的各種關(guān)系,包括圖形可視化吨灭,全文多面搜索,動(dòng)態(tài)直方圖,構建算法模型-實(shí)現大數據的智能化分析,準確挖掘出所需數據聘字。

可視化設計

探碼數據可視化的設計目標和制作原則在于信、達、雅敬辣,即一要精準展現數據的差異、趨勢、規律侮叮,二要準確傳遞核心思想,三要簡(jiǎn)潔美觀(guān),不攜帶冗余信息农押。結合人的視覺(jué)特點(diǎn),總結出Dyson數據可視化作品的基本特征:

  • 讓用戶(hù)的視線(xiàn)聚焦在可視化結果中最重要的部分标狼;
  • 對于有對比需求的數據,使用亮度、大小形葬、形狀來(lái)進(jìn)行編碼更佳;
  • 使用盡量少的視覺(jué)通道編碼數據,避免干擾信息。

總結

探碼科技自主研發(fā)的智能采集系統是一個(gè)強大的大數據采集,分析和可視化平臺,采用探碼科技自主研發(fā)的TMF框架為架構主體,支持開(kāi)發(fā)可操作的智能數據應用系統笙什。探碼智能采集系統讓數據可視化變得更簡(jiǎn)單。

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