大数据使得人们的生活更具有方向性，能显著提高工作、生活、娱乐的效率，从而让整个社会的运转更加有效。但是，大数据有些看不见、摸不着，这时就需要用到大数据可视化工具。大数据可视化是什么？数据可视化工具软件怎么选择？
大数据可视化包含的概念：
1.数据空间
数据空间是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间。
2.数据开发
数据开发是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算。
3.数据分析
数据分析指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据。
4.数据可视化
数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
几种大数据可视化图表：
1.比较类柱状图
比较类图表显示值与值之间的不同和相似之处。使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小，通常用于展示不同分类间的数值对比，不同时间点的数据对比。
2.分布类散点图
分布类图表显示频率，数据分散在一个区间或分组。使用图形的位置、大小、颜色的渐变程度来表现数据的分布，通常用于展示连续数据上数值的分布情况。
3.占比类饼图
占比类图表显示同一维度上的占比关系。饼图广泛应用在各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各个分类。
4.趋势类折线图
趋势类图表显示数据的变化趋势。 使用图形的位置表现数据在连续区域上的分布，通常展示数据在连续区域上的大小变化的规律。
数据可视化工具软件怎么选择？
1.清晰、简洁和可定制的界面
一个好的数据可视化工具应该同时具备以下功能。首先样子看起来很酷。界面清晰又不失流行的颜色。太白令人厌烦，太多颜色感觉又乱，所以界面应该保持适当平衡。
其次，界面应该准确地展示所有重要的数据。比如用户关注的KPI、重要趋势或重要业务相关的数据集，都应该在界面一启动几秒钟内就能完整、清楚地显示出来。所有显示的内容应该一目了然。
界面还有一个非常重要的品质，是可定制化的。在不同时间段内，可能需要跟踪不同的数据集，那么需要自定义哪些数据重点显示。因此，数据可视化工具必须允许定制。
2.嵌入式
要真正利用数据可视化的强大功能，将可视化报告无缝集成到其他应用程序中是非常重要的。为了让用户高效协同，跨平台共享报告，数据可视化软件应该兼容不同的应用程序。
并不是所有部门都需要分析所有数据。大多数人只希望数据的一部分与他们特定的应用程序无缝集成，从而帮助他们提高工作效率。所以一个好的数据可视化工具必须易于嵌入集成。
3.人机交互性
由数据可视化工具生成的可视化报告必须具有较强的人机交互性，支持调整一些变量或者参数，能够看到趋势/结果的随之变化。用户能够移动、排序、筛选相关变量，获得相应的效果。
4.数据挖掘
数据挖掘是研究大型数据集以识别其中的模式和趋势的过程。如果您处理大型数据集，并且希望可视化工具帮助提取其中的潜在信息并生成可视化报告，那么您需要可视化工具含有该功能。
以上介绍了数据可视化工具软件的相关内容，并给出了一些数据可视化工具软件选择的要点，应该可以帮到大家。虽然大数据的应用已经非常广泛，但仍有些虚无缥缈，需要用到可视化工具，将大数据的特点、趋势等展示出来。
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