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空间可视化是地理大数据应用的最后一公里。它涵盖了一系列不同的规模，小到单个房产， 大到全球比例尺的海量地景数据的可视化。空间可视化充分利用了地理信息技术的空间数据可视化能力，用地图的方式进行可视化表达，解决了大数据中空间位置表达的问题;同时，利用地理信息技术的空间分析能力，为地理大数据涉及到的大量空间分析提供了处理能力，在空间维度上初步实现了大数据的分析。 区别于普通空间数据可视化，空间大数据可视

数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。可视化技术是利用计算机图形学及图像处理技术，将数据转换为图形或图像形式显示到屏幕上，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及计算机视觉、图像处理、计算机辅助设计、计算机图形学等多个领域，成为一项研究数据表示、数据处理、决策分析等问题的综合技术。 随着大数据时代的来临，信息每天都在以爆炸式的速度增长，其复杂性也越来越高；另外，随着越来越多科学可视化的需

数据可视化工具 JS 库: d3 sigmajs **部件 & 组件:</h5> Chart.js C3.js Google Charts chartist-jsj amCharts [$] Highcharts [Non-commercial free to $] FusionCharts [$] ZingChart [free to $] Epoch 服务: Datawrapper infog

在侧边导航栏点击 Visualize 开始视化您的数据。 Visualize 工具能让您通过多种方式浏览您的数据。例如：我们使用饼图这个重要的可视化控件来查看银行账户样本数据中的账户余额。点击屏幕中间的 Create a visualization 蓝色按钮开始。 有很多种可视化控件可供选择。我们点击其中一个名为 Pie 的。 您可以为已保存的搜索建立可视化效果，或者输入新的搜索条件。使用后者时，

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。 热力图 散点图 动画要素图 高效率点图层 ECharts Mapv OSM Buildings

在我们开始的我们的可视化的之旅之前，需要简单的介绍一些数据分析工具，我们的数据可视化的任务也是建立在数据分析的基础之上。Python 的主要数据分析工具如下所示： Numpy：这个是数据计算的工具，主要用来进行矩阵的运算，矢量运算等等。 Scipy：科学计算函数库，主要用在学术领域，主要包含线性代数模块，信号与图像处理模块，统计学模块等等。 Sympy：数学符号计算库 Pandas：包含了 num

大数据面临数据规模大、数据变化快、数据类型多、价值密度低4个挑战，而传统的数据可视化工具难以应对。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、

统计图表是最早的数据可视化形式之一，作为基本的可视化元素仍然被广泛的使用。对于很多复杂的大型可视化系统来说，这类图表更是作为基本的组成元素而不可或缺。同时，随着大数据可视化渲染技术的发展，涌现出很多优秀的开源图表库，例如ECharts、highcharts、LoongChart等，可制作更直观漂亮的图表。 表达内容 图表类型 描述 项目 柱状图/条形图（column/Bar） 表现多个类目数据的大