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    根据输出不同，原位可视化分为图像、分布、压缩与特征。输出为图像的原位可视化，在数值模拟过程中，将数据映射为可视化，并保存为图像。输出为分布数据的原位可视化，根据使用者定义的统计指标，在数值模拟过程中计算统计指标并保存，后续进行统计数据可视化;输出为压缩数据的原位可视化采用压缩算法降低数值模拟数据输出规模，将压缩数据作为后续可视化处理的输入;输出为特征的原位可视化采用特征提取方法，在数值模拟过程中提取特征并保存，将特征数据作为后续可视化处理的输入。时序数据可视化时序数据可视化是帮助人类通过数据的视角观察过去，预测未来，例如建立预测模型，进行预测性分析和用户行为分析。面积图可显示某时间段内量化数值的变化和发展，常用来显示趋势。气泡图可以将其中一条轴的变量设置为时间，或者把数据变量随时间的变化制成动画来显示。蜡烛图通常用作交易工具。甘特图通常用作项目管理的组织工具，热图通过色彩变化来显示数据，直方图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布。折线图用于在连续间隔或时间跨度上显示定量数值，常用来显示趋势和关系。南丁格尔玫瑰图绘制于极坐标系之上，适用于周期性时序数据。大数据可视化公司排名！广州医疗数据可视化排名

    本文从大数据本身的特点及其应用需求出发，结合数据可视化的研究现状，介绍了适用于大数据的数据可视化技术;分析在大数据条件下数据可视化所要解决的8个关键问题;讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用。大数据可视化是一个面向应用的研究领域，本文重点从应用实践的角度，讨论在大数据背景下大数据可视化内涵、研究进展、相关技术与产品以及所面临的一系列挑战。大数据可视化内涵数据可视化就是将抽象的“数据”以可见的形式表现出来，帮助人理解数据。大数据可视化相对传统的数据可视化，处理的数据对象有了本质不同，在已有的小规模或适度规模的结构化数据基础上。大数据可视化需要有效处理大规模、多类型、快速更新类型的数据。这给数据可视化研究与应用带来一系列新的挑战。数据可视化这一概念自1987年正式提出，经过30余年的发展，逐渐形成3个分支：科学计算可视化(scientificvisualization)、信息可视化(informationvisualization)和可视分析(visualanalytics)。近些年来，这3个子领域出现了逐渐融合的趋势。大数据可视化是指有效处理大规模、多类型和快速变化数据的图形化交互式探索与显示技术。其中。北京3D数据可视化哪家比较好上市的大数据公司有哪些？

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    数据采集系统的组成元件当中包括用于将测量参数转换成为电信号的传感器，而这些电信号则是由数据采集硬件来负责获取的。数据可视化数据分析数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的为另外一种不同目的而采集的数据。在统计学领域有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。数据分析的类型包括：1）探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国统计学家约翰·图基命名。2）定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。2010年后数据可视化工具基本以表格，图形（chart），地图等可视化元素为主，数据可进行过滤，钻取，数据联动，跳转，高亮等分析手段做动态分析。国内大数据公司，大数据可视化公司排名。

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