三维数据聚类python 三维数据聚类可视化

随着数据在当下互联网快速发展下变的维度更广，数量更大、结构越来越复杂，人们想要更加清晰，快速的认知和理解一份数据，传统的二维平面图表已经不能满足需求，三维可视化技术越结合多媒体技术、网络技术以及三维镜像技术实现了数据处理的虚拟化，通过对物体进行全方位的监控，构建基于现实的3D虚拟现实效果，让数据展现更为直观和容易理解，已经迅速成为信息数字化管理的重要组成部分，被广泛应用到各行业中。

一、什么是数据可视化简单的来说数据可视化就是根据数据的特征、性质等属性，通过图形图像等合适的方式，将数据直观的有概念性的展示出来，帮助大家更好的、更清晰的理解数据，掌握数据中的有用信息。

2. 数据可视化的发展与应用
   数据可视化并不是什么新兴技术，其发展历程起源可以追溯到二十世纪50年代计算机图形学的早期。当时，人们就可以利用计算机创建出了首批图形图表。随着互联网、计算机技术和人才方面的迅速发展，各式各样的数据可视化展现在人们的眼前。随着近两年来大数据备受关注，互联网端数据分析类产品兴起。企业经过早些年IT系统建设后积累了大量数据，包括业务数据、用户数据、及其他第三方数据。这些数据对企业很有价值，探索和分析的意愿强烈，其才被更广泛应用到各个行业中。



3. （1）数据可视化应用可分为三类：
   ①宏观态势可视化：宏观态势可视化是指在特定环境中对随时间推移而不断变化的目标实体进行觉察，可以直观、灵活、逼真地展示宏观态势，可以很快掌握某一领域的整体态势、特征。
   ②设备仿真运行可视化：通过图像、三维动画以及计算机程控技术与实体模型相融合，实现对设备的可视化表达，使管理者对其所管理的设备有形象具体的概念，对设备所处的位置、外形及所有参数一目了然，会大大减少管理者的劳动强度，提高管理效率和管理水平。
   ③数据统计分析可视化：是目前提及最多的应用，普遍应用于商业智能、政府决策、公众服务、市场营销等等领域。借助于可视化的数据图表，可以很清晰有效的传达与沟通信息。
5. 数据可视化的发展趋势
   因大数据时代，大规模、高纬度、非结构化数据层出不穷，要将这样的数据以可视化形式完美的展示出来，传统的二维数据展示已难满足更多的需求。所以需结合数据实时渲染技术、空间数据可视化技术，实现数据实时图形可视化、场景化以及实时交互，通过三维虚拟现实让使用者更加方便地进行数据的理解和空间知识的呈现，应用于指挥监控、视景仿真及三维交互等众多领域。



6. 老子云引擎
   ①数据传输速度快
   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多维度、多层次的数据展现
   将数据每一维的值分类、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更直观的数据信息展示
   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解决的计划。
   ④更易信息传达的展现方式
   在进行相关理解和学习任务的时候，数据图文能够帮助读者更好的了解所要学习的信息内容， 图像更容易理解，更有趣，也更容易让人们记住。