⼤数据基础--⼤数据可视化（刘鹏《⼤数据》课后习题答案）
1.数据可视化有哪些基本特征？
  （1）易懂性，可视化可以使碎⽚化的数据转换成具有特定结构的知识，从⽽为决策⽀持提供帮助。
  （2）必然性，⼤数据所产⽣的数据量必然要求⼈们对数据进⾏归纳总结，对数据的结构和形式进⾏转换处理。
  （3）⽚⾯性，数据可视化的⽚⾯性特征要求可视化模式不能替代数据本⾝，只能作为数据表达的⼀种特定形式。
  （4）专业性，专业化特征是⼈们从可视化模型中提取专业知识的环节，它是数据可视化应⽤的最后流程。
2.简述可视化技术⽀持计算机辅助数据认识的3个基本阶段。
数据可视化名词解释  （1）数据表达，数据表达是通过计算机图形图像技术来更加友好地展⽰数据信息。
  （2）数据操作，数据操作是以计算机提供的界⾯、接⼝、协议等条件为基础完成⼈与数据的交互需求。
  （3）数据分析，数据分析是通过数据计算获得多维、多源、异构和海量数据所隐含信息的核⼼⼿段，它是数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应⽤。
3.数据可视化对数据的综合运⽤有哪⼏个步骤？
  （1）数据获取。数据获取的形式多样，⼤致可以分为主动式和被动式两种。
  （2）数据处理。数据处理是对原始数据进⾏质量分析、预处理和计算等步骤。数据处理的⽬标是保证数据的准确性、可⽤性。
  （3）可视化模式。可视化模式是数据的⼀种特殊展现形式，常见的可视化模式有标签云、序列分析、⽹络结构、电⼦地图等。
  （4）可视化应⽤。可视化应⽤主要是根据⽤户的主管需求展开，最主要的应⽤⽅式是⽤来观察和展⽰，通过观察和⼈脑分析进⾏推理和认知，辅助⼈们发现新知识或得到新结论。
4.简述数据可视化的应⽤。
  可视化应⽤主要是根据⽤户的主管需求展开，最主要的应⽤⽅式是⽤来观察和展⽰，通过观察和⼈脑分析进⾏推理和认知，辅助⼈们发现新知识或得到新结论。可视化界⾯也可帮助⼈们进⾏⼈与数据的交互，辅助⼈们完成对数据的迭代运算，通过若⼲步数据的计算实验⽣产系列化的可视化成果。
5.简述⽂本可视化的意义。
  能够⽂本中蕴含的语义特征（例如，词频与重要度、逻辑结构、主题聚类、动态演化规律等）直观地展现出来。
6.⽹络（图）可视化有哪些主要形式？
  （1）Noda研究⼈员及其组织机构社会⽹络图。
  （2）基于节点连接的图和树可视化⽅法。
  （3）基于空间填充的树可视化。
  （4）基于边捆绑的⼤规模密集图可视化。
7.多数据可视化主要应⽤在哪种场景？
  多维数据分析的⽬标是探索多维数据项的分布规律和模式，并揭⽰不同维度属性之间的隐含关系。多维可视化主要应⽤于多维数据⼴泛存在的基于传统关系数据库及数据仓库的应⽤中。
8.⼤数据可视化软件和⼯具有哪些？
  （1）Excel
  （2）Processing
  （3）NodeXL
  （4）ECharts

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