探码大数据采集系统让数据可视化变得更简单！

图形的传播内容更有效

为什么人们会更喜欢图形的内容展示方式呢?主要原因是因为视觉是人类最强的信息输入方式，也是人类感知周围世界最强的方式。在Brain Rules《大脑法则》一书中，发展分子生物学家John Medina写道：“视觉是迄今我们最主要的感官，占用了我们大脑中一半的资源。”信息图提供了一种语境的方法(Language of Context)，通过展示多个维度数值并且相互比较来为受众提供语境，使我们更高效的把内容反射到大脑中。

我们来看一组简单的数据，比较下图形和数据对于人脑感观的差异：

图中包含四组数据，数据很简单，但从数据上来看，你能说出这四组数据的区别吗?

答案是从数据上很难看出有什么区别，因为每组数据看上去都十分的相近。下面我们把这四组数据转换成图表来进行对比下。

通过图表的比较，我们很容易就能找出这四组数据的区别了。I组数据呈现整体离散向上的趋势。II组数据呈现弧度上升，然后再下降的趋势。III组数据呈现线性上涨的趋势，但有一个点突出。IV组数据呈现Y坐标不变X上升的趋势，但有一点突出。

将数据图形化后，大脑天然的会对图形的不同点做出反应，从而更高效的理解数据带来的意义。

我们再来看下其他例子：

将当前QQ的在线人数，通过可视化的方式展示给用户。把数据置于视觉控件中，这样用户就能很直观的了解到QQ当前使用的人群分布在中国是怎么样的，那里的人群分布多，那里的人群少。

Eric Fischer针对Twitter 发短消息的位置和Flickr 拍照片的位置为数据源做的名为SeeSomething or Say Something的大数据可视化展示，通过简单但大量的数据，做出非常美的数据图展示。

这种用图形化对数据进行描述设计的过程，我们通常称为数据可视化。有时候，可视化的结果可能只是一个条形图表，但大多数的时候可视化的过程会很复杂的，因为数据本身可能会很复杂的。如此复杂的数据可视化过程，探码智能采集系统是如何完成的呢？

探码智能采集系统实现数据可视化的步骤：

实现数据可视化最重要的是对于数据的采集和分析。探码智能采集系统通过数据采集、数据处理&分析实现数据可视化，从抽象的原始数据到可视化图像。

数据采集

• 明确数据需求：由于客户所处行业不同，诉求也就各不一样。所以首先必须明确客对于数据的最终用途，确定客户需求。根据客户所需搜集的数据信息与客户沟通之后，总结需要收集的字段。

• 调研数据来源：根据客户需求确定数据采集范围。然后锁定采集范围和对采集的数据量进行预估。细化客户需求，研究采集方向。

• 确定存储的方式：根据采集量的大小对数据储存的方式进行划分。比较小的数据，一般使用excel表格存储；几千万的大型数据，选择数据库存储；对于GB级别的数据，就得用Hadoop、Spark、Redis等分布式存储和处理技术的方法才能做到较好的管理和计算。选择正确数据存储的方式使客户对数据的使用与管理更加便捷。

数据处理&分析

数据处理：

通过数据清洗，数据合并，任务调度，搜索引擎系统和ETL构建对数据池中的数据进行处理数据清洗：实现Web前端展示，展示出爬虫程序抓取到的数据，方便进行清洗。

• 数据合并：数据被清洗之后，数据合并系统会自动匹配大数据集群中的数据，通过相识度评分，关联可能相识的数据。

• 任务调度：通过任务调度系统，可以动态开启、关闭，定时启动爬虫程序。

• 搜索引擎系统：通过ElasticSearch集群，实现搜索引擎服务。搜索引擎是PC端检索系统能够从大数据集群中、快速地检索数据。

• ETL：将数据从来源端经过萃取、转置、加载至目的端将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。

数据分析：

将采集的数据通过一系列分析选项发现复杂的连接并探索其数据中的各种关系，包括图形可视化，全文多面搜索，动态直方图，构建算法模型-实现大数据的智能化分析，准确挖掘出所需数据。

可视化设计

探码数据可视化的设计目标和制作原则在于信、达、雅，即一要精准展现数据的差异、趋势、规律，二要准确传递核心思想，三要简洁美观，不携带冗余信息。结合人的视觉特点，总结出Dyson数据可视化作品的基本特征：

• 让用户的视线聚焦在可视化结果中最重要的部分；

• 对于有对比需求的数据，使用亮度、大小、形状来进行编码更佳；

• 使用尽量少的视觉通道编码数据，避免干扰信息。

总结

探码科技自主研发的智能采集系统是一个强大的大数据采集，分析和可视化平台，采用探码科技自主研发的TMF框架为架构主体，支持开发可操作的智能数据应用系统。探码智能采集系统让数据可视化变得更简单。