怎样进行大数据可视化分析?
【摘要】大数据可视化其主要目的是借助图形手段，清晰、有效地进行传达与沟通信息，其中，数据的可视化表示被定义为一种以某种形式提取的信息，包括相应信息单元的各种属性和变量。那么，怎样进行大数据可视化分析呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!
一、需求分析
需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。
二、建设数据仓库/数据集市的模型
数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。
三、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)
数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。
数据清洗的目的是保证抽取的原数据的质量符合数据仓库/集市的要求并保持数据的一致性。
数据转换是整个ETL过程的核心部分，主要是对原数据进行计算和放大。数据加载是按照数据仓库/集市模型中各个实体之间的关系将数据加载到目标表中。
四、建立可视化场景
建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。
关于怎样进行大数据可视化分析，环球青藤小编就和您分享到这了。如若您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。倘若您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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