多维度可视化分析

多维数据可视化是指通过一些手段将高维的数据展示在二维的平面中，在进行探索性数据分析及对聚类或分类问题的验证中有着重要的应用。

一：不同维数数据展示

1.一维数据（玫瑰图）

 

 2.二维数据

3.三维数据（云图）

4.四维数据

二：数据可视化概念

数据可视化：是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为“一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量”。
数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。

数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

三：数据分析应用场景举例

 

 

四：多维数据分析中的核心概念

1.数据立方体；

表示由若干个维度所描述的一个数据集合，每个维度各自表示一个可对此数据集合进行观察和分析的业务角度。

2.维度；

描述数据的业务角度，不同的数据分析场景中，存在不同维度。

3.维度成员；

维度成员非常类似于维度坐标轴上的坐标值。

4.度量；

在一个数据立方体中，从每个维度上都选取一个确定的维度成员，这些维度成员组合所确定的一个点就是度量值。

5.级别；

表示维度成员所描述业务角度的细节程度，也可以理解为通过维度成员观察数据的粒度。

 

五：理解多维空间结构

1.一维空间是一条线，只有一个坐标轴，坐标轴上的一个坐标值能确定一个点。

2.二维空间是一个平面，具有两个坐标轴，不同坐标轴上的两个坐标值就确定一个点。

3.三维空间具有长宽高三个坐标轴，三个坐标轴坐标值确定一个点。

4.N维空间中具有N个坐标轴，需要N个不同坐标轴上的坐标值才能确定一个点。

 

最后，数据可视化工具推荐：echarts，finebi； 

 

 本文参考博客：

1.https://blog.csdn.net/awakeljw/article/details/78628246

 2.https://blog.csdn.net/qq_45771939/article/details/121464395

3.http://www.360doc.com/content/20/0304/07/15750360_896566438.shtml