大数据态势感知系统将分析结果以可视化的形式展示出来，是一个将复杂数据转化为直观、易于理解的信息呈现过程。这一过程通常涉及多个关键步骤和技术手段，以下是详细的归纳和表示：

一、数据预处理与整合

1.数据清洗：首先，对采集到的原始数据进行清洗，去除噪声、重复项和异常值，确保数据的准确性和可靠性。

2.数据整合：将不同来源、不同格式的数据进行整合，形成统一的数据格式和结构，便于后续的分析和处理。

二、态势分析与挖掘

1.数据分析：运用统计学、数据挖掘等方法，对整合后的数据进行深入分析，提取出有价值的信息和模式。

2.态势识别：基于分析结果，识别出当前态势中的关键要素、异常行为和潜在风险。

三、可视化设计

1.选择可视化工具：根据分析结果的类型和展示需求，选择合适的可视化工具，如Tableau、Power BI、ECharts等。

2.设计可视化方案：

（1）确定可视化类型：根据数据的特性和展示目的，选择合适的可视化类型，如折线图、柱状图、饼图、热力图、地图等。

（2）布局设计：合理规划可视化元素的布局，确保信息的层次清晰、重点突出。

（3）色彩与样式：运用色彩、图标、线条等视觉元素，增强可视化效果，提高信息的可读性和吸引力。

四、可视化实现

1.数据映射：将分析结果映射到可视化元素上，如将时间序列数据映射到折线图的X轴和Y轴上。

2.图形渲染：利用可视化工具生成相应的图形、图像或动画，展示分析结果。

3.交互设计：为可视化结果添加交互功能，如缩放、平移、过滤、高亮等，使用户能够更深入地探索和分析数据。

五、展示与反馈

1.展示可视化结果：将生成的可视化结果展示给用户，如通过大屏展示、报告分享等方式。

2.收集用户反馈：收集用户对可视化结果的反馈意见，了解用户的需求和期望，以便对系统进行持续优化和改进。

六、具体案例与特点

1.多视图展示：大数据态势感知系统可能采用多视图展示方式，如同时展示时间序列图、地理分布图、热力图等，以全面反映态势的多个方面。

2.实时更新：系统能够实时采集和处理数据，并实时更新可视化结果，确保用户能够及时获取最新的态势信息。

3.高度定制化：根据用户的特定需求，系统可以高度定制化地展示分析结果，如自定义图表样式、添加特定指标等。

通过上述步骤和技术手段，大数据态势感知系统能够将复杂的分析结果以直观、易于理解的可视化形式展示出来，为决策者提供有力的支持。