大資料視覺化分析淺談|最新文章

大資料視覺化分析淺談

102/05/02 12825

林敬堯｜國家實驗研究院高速網路與計算中心軟體發展組

張宏生｜國家實驗研究院高速網路與計算中心軟體發展組

現在科技的進步，可以測量及取得資料也越多，資料的精度也越來越高。收集到的資訊量也呈現爆炸性的成長。資訊累積的速度已超過軟硬體發展的速度。傳統的分析方式已經很難應付現在的巨量資料。

視覺化分析技術，就是將資訊以不同型式的圖表或圖形顯示，透過人眼接收，靠著人類大腦強大的綜合與辨異能力，找出隱藏的未知訊息，從中發現有用的資訊。所分析的資料，有別於以往傳統的科學資料（斷層掃描、計算模擬結果等）。對象包含統計資料、事件紀錄等各式分散雜亂的資料；如臉書朋友網路、網路連結（生物神經網路、網際網路、交通網路）、文字紀錄（關鍵字）、自然人文統計資訊等。每筆紀錄，可能只有局部關聯的小量資訊，但擴大到整體，要如何從百千萬筆資訊找出關聯性，是目前的一大挑戰。

2012年三月美國白宮提出的「推動大資料研發」（Big Data Initiative）¹，就是針對現在的極大量資料，需要開發新的儲存、管理、分析等技術。而大資料的視覺化分析（Visual Analytics），是美國能源部、NIH、及NSF三個單位的發展重點之一。

視覺化分析的方式有許多種，我們可以用點線連結表現單筆關聯資訊，再集合所有紀錄，可以產生一個複雜的圖（Graph），但如何從含大量資訊的圖裡找點和點間的關聯性，又更是一個大挑戰。群聚分析（Clustering Analysis）就是可以找出網路結構裡的主群聚的方法之一；同群聚內的兩點的連結會比不同群聚間的兩點的連結強。將大量的資訊以Graph關聯表示，調整不同的位置、大小、顏色、形狀等來表示邊及點，來顯示群聚資訊，再從顯示的結果中找出視覺特徵，可以加速分析。分析的結果，如網路流量分析，可以用來規劃未來網路設備升級的優先順序。

大資料分析的視覺化分析是一門新興的領域，許多新的技術一直被開發出來，也應用在新的領域。在現在資訊爆炸的時代，會是一個協助分析與決策的好工具。

參考文件

白宮科學與技術政策聲明：http://www.whitehouse.gov/sites/default/files/microsites/ostp/big_data_press_release_final_2.pdf

資料來源

轉載自「國研院高速網路與計算中心84期電子報」

巨量資料(24)

大資料視覺化分析淺談

推薦文章