第十一讲 大数据可视化习题与答案

 

1.什么是可视化？

答：

可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、 [1]  计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。目前正在飞速发展的虚拟现实技术也是以图形图像的可视化技术为依托的。

 

2.可视化的主要原则有哪些？

答：可视化的原则：

（1） 忠于发言人的语言：只能如实记录发言人的原话，应口语化，不宜予以过度加工、过度书面语。

（2）能图形化时，尽可能使用图形化、草图化。

(3) 兼顾效率：不擅长画图时，可采取文字记录的方式。

 

3.可视化的作用有哪些？

答：

数据可视化的作用有：

（1）传递速度快

人脑对视觉信息的处理要比书面信息块10倍。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。

（2）数据显示的多维性

在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。

（3）更直观的展示信息

大数据可视化报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。

（4）大脑记忆能力的限制。

实际上我们在观察物体的时候，我们大脑和计算机一样有长期的记忆(memory 硬盘)和短期的记忆(cache 内存)。只有我们让要记下文字，诗歌，物体，一遍一遍的在短期记忆了出现之后, 它们才可能进入长期记忆。

很多研究已近表明，在进行理解和学习的任务的时候，图文一起能够帮助读者更好的了解所要学习的内容， 图像更容易理解，更有趣，也更容易让人们记住。这就是数据可视化优势所在也是其主要作用！

（5）清晰的展现数据背后的意义。

 

4.例举出几个数据可视化的常用工具。

答：(1)纯可视化图表生成类——适合开发，工程师

Echart，AntV, Highcharts

(2) 可视化报表类——适合报表开发、BI工程师

FineReport,

(3) 商业智能分析——适合BI工程师、数据分析师

Tableau, SPSS，FineBI, PowerBI

(4) 数据地图类

Power Map 2016

(5) 可视化大屏类

阿里DataV, FineReport

(6) 数据挖掘编程语言——适合技术性数据分析师、数据科学家

R和Python

 

5.定义数据质量指标，需满足哪些特性？  ABC

A  可度量性

B  业务相关性

C  可控性

D  可视化

 

6.可视化高维展示技术在展示数据之间的关系以及数据分析结果方面作（BD）

A. 能够直观反映成对数据之间的空间关系

B. 能够直观反映多维数据之间的空间关系

C. 能够静态演化事物的变化及变化的规律

D. 能够动态演化事物的变化及变化的规律

E. 提供高性能并行计算技术的强力支撑

 

7.大数据的低耗能存储及高效率计算的要求，需要以下多种技术协同合作（ABCD）

A.分布式云存储技术

B. 高性能并行计算技术

C. 多源数据清洗及数据整合技术

D. 分布式文件系统及分布式并行数据库

E. 可视化高维度展示技术

 

8.（ ）的功能是显示管理 SPSS统计分析结果、报表及图形。  B

A ．数据编辑窗口 B．结果输出窗口 C．数据视图 D．变量视图

 

9.频数分析中常用的统计图包括（ ） C

A、直方图    B 、柱形图   C 、饼图    D 、树形图

 

10.简单散点图是表示（ ）变量间得统计关系的散点图。 A

A一对 B两对 C三对 D多对

 

11.SPSS中实现基本统计分析，往往采用两种方式（ ） AB

A、数值计算    B 、图形绘制    C 、计算均值    D 、频数分析