數據可視化分析軟體開發

2019年越來越多的人認識到數據分析的重要性，而國家也為了促進大數據信息建設的發展，對各地建設大數據出台相關政策。大數據技術能夠將海量數據中隱藏的信息和知識挖掘出來，為人類社會、經濟活動等方面提供依據，提高各個領域的運行效率，甚至整個社會經濟的集約化程度。

大數據分析的過程包括：大數據採集——預處理——大數據存儲管理——大數據建模——大數據可視化分析。

1.大數據採集：大數據的採集主要有4種來源，管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。對於不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如Excel、TXT、word文檔、XML 樹、關係表等。

對於多種多樣的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的統一的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

2.大數據儲存管理：時分析應用通常會運行在例如NoSQL之類的資料庫上，通常都能支持海量可擴展的商用硬體上。

Hadoop技術，從另一角度考慮，非常適合批量的數據處理，這種技術非常合適於非同步大數據分析。其實說到底還是需要硬體設備作為支持的。

3.大數據建模：大數據建模就好比圖書館的圖書分類，數據模型就是數據組織和存儲方法，它強調從業務、數據存取和使用角度合理存儲數據。良好的數據模型能幫助我們快速查詢所需要的數據，減少數據的I/O吞吐。

4.大數據可視化分析：做了以上那麼多步驟都是為了更好的進行大數據分析。在大數據分析的應用過程中，可視化通過圖片、表格、分析圖等視覺表現的方式來幫助人們探索和理解複雜的數據。

可視化與可視分析能夠迅速和有效地簡化與提煉數據流，幫助用戶交互篩選大量的數據，有助於使用者更快更好地從複雜數據中得到新的發現，成為用戶了解複雜數據、開展深入分析不可或缺的手段。

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