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大数据技术及安全研究
Research on Big Data Technology and Security

过程中处理。
（3）数据的变换与离散
数据预处理过程中，如果对数据进行变换或统一，就会得到非常标准格式的

数据，数据可视化也会事半功倍。数据变换的原则就是数据尽可能光滑，去掉噪
声数据；构造需求属性使数据的信息更丰富；对数据进行汇总和聚集，使数据更

精炼；规范化数据，使数据的单位统一；离散化数据，使数据递归组织成高层概
念。可视化常用到数据的转换，极大便利地帮助用户分析可视化，避免误读。
3. 可视化映射
人类对明亮、移动、有差异的事物，在视觉上更敏感。可视化映射是数据可

视化的核心步骤它能够很好地将数据变成可视化元素。可以通过图形标记、视觉
通道设计等方法实现可视化映射。映射后的可视化能够更直观的表达数据。

4. 用户的感知
数据可视化的目标对象是用户，用户对可视化的主观感受是最重要的。可视
化映射的结果只有通过用户转换成信息与知识。可视化流程虽然简单，但每一个
环节都不可缺少，在完成可视化过程中是彼此相辅相成的。

（三）数据可视化工具
数据可视化的工具是将美学艺术与可视化实际功能相结合的用于深入观察稀

疏且复杂数据集的软件工具。数据可视化工具在大数据、云计算、人工智能等行
业前沿技术高速发展的今天，市场已经十分广阔。据新思界发布的《2020—2025
年中国数据可视化工具行业市场深度调研及发展前景预测报告》显示，在中国，
参与数据可视化工具的市场主要包括：能够获得大规模数据的公司、具备收集、

分析、可视化数据的足够能力、依赖大数据工具的初创大数据公司等。数据可视
化目前在国内市场处于起步阶段。数据可视化产业发展前景看好。
1.Microsoft Excel

微软公司出品的一款电子表格，可以管理数据，也提供各种标准的图表。比
如柱状图，折线图，散点图，饼状图等等。该工具操作相当简单，对于小数据的
处理快速、便捷。不过微软 Excel 制图功能并不强大。生成的图片简单，模板化

使生成的图标过于死板，不适合进行深度的数据分析。因此，如果不需要编写程
序，只是简单的报表是个不错的选择。

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