大数据环境下时空多维数据可视化研究

发布时间：2021-03-25 13:33

当前我们已经处于大数据时代,大数据中蕴藏的丰富价值需要借助大数据分析方法来获得。数据可视化是数据分析的重要手段,可以直观表现抽象数据的模式和规律。随着数据规模的不断增长,大数据环境下的可视化方法面临着巨大的挑战。本文针对大数据环境下的时空多维数据可视化进行了研究和实现,主要工作包含三个方面。本文首先设计了基于大数据平台的可视化框架。在大数据环境下,数据的存储和访问效率是必须面对的问题。本文利用已有的大数据相关技术,设计了基于大数据平台的可视化框架和流程,为大数据环境下的可视化提供了数据层面的支持。其次,本文分析了大数据环境下多维时序数据可视化的特点,提出了基于聚簇的多维时序数据可视化方案,并以电力公司的在线监测数据为例进行了可视化的设计与实现。针对大数据环境下线条重叠覆盖的问题,利用平行坐标聚簇方法进行了有效的优化,此外还设计了基于时间轴的交互方法和动画方法来展现多维时序数据。最后,本文分析了大数据环境下地理信息可视化的特点,提出了基于多视图关联的地理信息可视化方案,并以土壤数据为例进行了可视化的设计与实现。针对多维点数据,本文使用地图、平行坐标图关联协作的方法来展现多个属性维度,并通过对平行坐标的坐标轴排序来探索不同属性维度之间的关系。针对地理区域的多维属性信息,本文使用百度地图与雷达图、统计表关联的展示方式,为用户提供了观察数据的多个角度,便于进行可视分析。针对地理区域边界绘制过慢的问题,本文提出了一种分层加载数据的方法,有效提高了绘制速度。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41

文章目录

摘要

Abstract

第1章绪论

1.1 研究背景

1.2 研究内容

1.3 本文结构

1.4 本章小结

第2章相关工作

2.1 数据可视化发展现状

2.2 大数据可视化研究现状

2.3 时空数据可视化研究现状

2.4 多维数据可视化研究现状

2.5 本章小结

第3章基于大数据平台的可视化框架

3.1 大数据相关技术

3.1.1 大数据处理技术

3.1.2 Hadoop生态系统

3.1.3 关系数据交换工具Sqoop

3.1.4 分布式数据仓库Hive

3.2 可视化框架设计

3.2.1 基于大数据平台的可视化框架

3.2.2 基于大数据平台的可视化流程

3.3 可视化流程

3.3.1 数据导入

3.3.2 数据存储与优化

3.3.3 数据访问

3.3.4 数据可视化

3.4 本章小结

第4章基于聚簇的多维时序数据可视化

4.1 多维时序数据可视化及特点分析

4.1.1 多维时序数据的特点

4.1.2 多维时序数据可视化的基本方法

4.1.3 大数据环境下的多维时序数据可视化特点分析

4.2 大数据环境下的多维时序数据可视化方案

4.3 可视化技术实现

4.3.1 数据预处理

4.3.2 平行坐标

4.3.3 聚簇可视化算法

4.3.4 颜色与透明度

4.3.5 交互与动画

4.4 可视化案例

4.4.1 简单模式数据的聚簇可视化

4.4.2 电网设备在线监测数据可视化

4.5 本章小结

第5章基于多视图关联的地理信息可视化

5.1 地理信息可视化及特点分析

5.1.1 地理数据的特点

5.1.2 地理信息可视化的基本方法

5.1.3 大数据环境下的地理信息可视化特点分析

5.2 大数据环境下的地理信息可视化方案

5.3 可视化技术实现

5.3.1 数据预处理

5.3.2 点标识

5.3.3 分层加载与区域绘制

5.3.4 多视图关联

5.4 可视化案例

5.5 本章小结

第6章总结和展望

6.1 论文工作总结

6.2 未来工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间主要的研究成果

致谢

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