大数据绘制曲线动态展示是一种将数据可视化技术应用于大数据处理的方法。在实际应用中，通过将历史数据、实时数据或预测数据以图形化的方式呈现，可以直观地展示数据的发展趋势和变化规律。以下是一些建议：
1. 选择合适的数据源和工具
（1）确定需要展示的数据类型，如时间序列数据、分类数据等。
（2）选择合适的数据源，如数据库、API、文件等。根据数据类型和需求选择合适的数据源。
（3）选择适合的可视化工具，如Tableau、Power BI、Python等。根据数据类型和需求选择合适的可视化工具。
2. 数据处理与清洗
（1）对原始数据进行预处理，如去除异常值、填充缺失值等。
（2）对数据进行转换，如归一化、标准化等，以便更好地进行可视化。
3. 数据可视化设计
（1）确定可视化的目标和目的，明确要展示的数据特征和趋势。
（2）选择合适的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。根据数据类型和目标选择合适的图表类型。
（3）设计图表的样式和布局，如颜色、字体、间距等。根据图表类型和目标选择合适的样式和布局。
4. 数据可视化实现
（1）使用可视化工具创建图表，并将处理好的数据添加到图表中。
（2）调整图表的参数和样式，使其符合设计要求。根据图表类型和目标选择合适的参数和样式。
5. 动态展示与交互
（1）使用JavaScript等编程语言编写代码，实现数据的动态更新和交互功能。
（2）利用前端框架（如React、Vue等）开发前端界面，实现数据的动态展示和交互。
6. 测试与优化
（1）对可视化结果进行测试，确保其准确性和可读性。
（2）根据测试结果对可视化效果进行优化，提高用户体验。
7. 部署与维护
（1）将可视化结果部署到服务器或云平台，方便用户访问和使用。
（2）定期更新和维护可视化数据，确保其准确性和时效性。
总之，大数据绘制曲线动态展示需要选择合适的数据源和工具、数据处理与清洗、数据可视化设计、数据可视化实现、动态展示与交互以及测试与优化等步骤。通过这些步骤，可以有效地展示数据的发展趋势和变化规律，为决策提供有力支持。
