大数据可视化平台建设及应用

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《大数据可视化技术》教案

《大数据可视化技术》教案 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

教案（详案） 2019 -2020学年第2学期课程名称：大数据可视化技术课程代码：适用专业：计算机应用技术教师姓名：所属系部：职称：课时：总学时64 使用教材：大数据可视化技术

教学单元教案

数据：聚焦于解决数据的采集，清理，预处理，分析，挖掘。图形：聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示。可视化：聚焦于解决将数据转换成图形，并进行交互处理。（2）大数据可视化的分层从市场上的数据可视化工具来看，数据可视化分为5个层级，如下图所示：（3）数据可视化技术基础概念数据可视化技术包含以下几个基本概念： 1.数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间； 2.数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算； 3.数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据； 4.数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。

（4）数据可视化领域的起源数据可视化领域的起源，可以追溯到20世纪50年代计算机图形学的早期。当时，人们利用计算机创建了首批图形图表。（5）教师活动：PPT讲解；学生活动：听讲记录；时间分配：20分钟。 2、数据可视化作用与意义（1）数据可视化作用数据可视化的主要作用包括数据记录和表达、数据操作及数据分析3个方面，这也是以可视化技术支持计算机辅助数据认知的3个基本阶段： 1.数据记录和表达借助于有效的图形展示工具，数据可视化能够在小空间呈现大规模数据。 2.数据操作数据操作是以计算机提供的界面、接口、协议等条件为基础完成人与数据的交互需求。 3.数据分析数据分析是通过数据计算获得多维、多源、异构和海量数据所隐含信息的核心手段，它是数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应用。（2）数据可视化意义数据可视化在数据科学中的重要地位主要表现在以下4个方面： 1.视觉是人类获得信息的最主要途径 1）视觉感知是人类大脑的最主要功能之一 2）眼睛是感知信息能力最强的人体器官之一 2.数据可视化的主要优势 1）可以洞察统计分析无法发现的结构和细节 2）可视化处理有利于大数据普及应用 3.可视化能够帮助人们提高理解与处理数据的效率 4.数据可视化能够在小空间展示大规模数据

大数据可视化设计说明

大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。一、什么是网络安全可视化攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程：我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计的设计v0

数据中心运行可视化平台技术方案北京优锘科技有限公司 2015-08-13

目录第1章项目背景 (3) 第2章建设内容 (4) 2.1地理位置可视化 (4) 2.2数据中心可视化 (4) 2.3IT架构可视化 (5) 第3章建设目标 (5) 第4章解决方案 (6) 4.1 地理位置可视化 (6) 4.1.1 位置分布可视化 (6) 4.1.2 分级浏览可视化 (7) 4.1.3 场景浏览可视化 (7) 4.1.4 网点配置可视化 (7) 4.2 数据中心可视化 (8) 4.2.1 环境可视化 (8) 4.2.2 资产可视化 (9) 4.2.3 配线可视化 (10) 4.2.4 容量可视化 (11) 4.2.5 监控可视化 (11) 4.2.6 演示可视化 (12) 4.3 IT架构可视化 (13) 4.3.1 业务交易可视化 (13) 4.3.2 应用关系可视化 (13) 4.3.3 系统架构可视化 (14) 4.3.4 应用组件可视化 (14) 4.3.5 基础设施可视化 (15) 4.3.6 监控数据可视化 (15) 4.4 第三方系统集成 (16)

第1章项目背景随着业务的飞速发展，IT规模也越来越庞大而复杂，为保障IT 系统的正常运行，针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设，关注各类管理对象的数据采集、异常报警，并取得了良好的监控效果。在建设过程中，比较缺乏从统一可视化的角度，整合监控数据，构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升，充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题： ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图，各个技术团队只能看到管理范围内的监控对象和内容，缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力，对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角，各个系统采用独立监控的方式，无法从应用端到端管理的角度，实现跨系统的监控分析和可视化管理，在出现应用系统运行出现故障时，无法快速定位到发生故障的根源应用系统，同时，在一个应用系统监控报警时，无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低，当应用系统出现故障时，无法快速定位是应用本身问题，还是所支撑的IT组件问题。同时，在系统层面出现故障时，无法直观评估其所影响的应用系统范围。 ●系统层监控与物理层监控脱节，当系统层出现故障时，无法定位其所依赖的基础设施和硬件设备。同时，当物理设备出现故障时，无法判断其所影响的系统平台范围。因此，在统一可视化监控平台的建设过程中，会着力从“平台整合，组织结合，用户友好”的角度出发，借鉴先进数据中心可视化监

可视化技术及应用

什么是可视化？种类繁多的信息源产生的大量数据，远远超出了人脑分析解释这些数据的能力。由于缺乏大量数据的有效分析手段，大约有95%的计算被浪费，这严重阻碍了科学研究的进展。为此，美国计算机成像专业委员会提出了解决方法——可视化。可视化技术作为解释大量数据最有效的手段而率先被科学与工程计算领域采用，并发展为当前热门的研究领域——科学可视化。可视化把数据转换成图形，给予人们深刻与意想不到的洞察力，在很多领域使科学家的研究方式发生了根本变化。可视化技术的应用大至高速飞行模拟，小至分子结构的演示，无处不在。在互联网时代，可视化与网络技术结合使远程可视化服务成为现实，可视区域网络因此应运而生。它的核心技术是可视化服务器硬件和软件。科学可视化的主要过程是建模和渲染。建模是把数据映射成物体的几何图元。渲染是把几何图元描绘成图形或图像。渲染是绘制真实感图形的主要技术。严格地说，渲染就是根据基于光学原理的光照模型计算物体可见面投影到观察者眼中的光亮度大小和色彩的组成，并把它转换成适合图形显示设备的颜色值，从而确定投影画面上每一像素的颜色和光照效果，最终生成具有真实感的图形。真实感图形是通过物体表面的颜色和明暗色调来表现的，它和物体表面的材料性质、表面向视线方向辐射的光能有关，计算复杂，计算量很大。可视化硬件：可视化硬件主要是图形工作站和超级可视化计算机。图形工作站广泛采用RISC处理器和UNIX操作系统。具有丰富的图形处理功能和灵活的窗口管理功能，可配置大容量的内存和硬盘，具有良好的人机交互界面、输入/输出和网络功能完善，主要用于科学技术方面。可视化软件：一般分为三个层次。第一层是操作系统，该层的一部分程序直接和硬件打交道，控制工作站或超级计算机各种模块的工作，另一部分程序可进行任务调度，视频同步控制，以TCP/IP 方式在网络中传输图形信息及通信信息。第二层为可视化软件开发工具，它用来帮助开发人员设计可视化应用软件。第三层为各行各业采用的可视化应用软件。大多数可视化工作一般都在图形工作站上进行，少数大型的、需要协同工作的可视化工作在超级图形计算机上进行。可视化关键技术：编辑、名字服务和资源检索技术。异构硬件的集成技术：对于省级视频监控系统，所用到的前端摄像头、编码器、控制器以及报警设备将会面临多种厂家、多种型号的集成问题。

大数据可视化的主要应用

数据可视化的主要应用实时的业务看板和探索式的商业智能是目前数据可视化最常见的两个应用场景。对于企业而言，传统的商业智能产品或报表工具部署周期很长，从设计、研发、部署到交付，往往需要数月甚至更长的时间，IT部门也需要为此付出很大精力；对于决策者而言，想要了解业务发展，不得不等待每周或每月的分析报告，这意味决策周期将更加漫长。在商业环境快速变化的今天，每周或每月的分析报告显然无法满足企业快节奏的决策需求，企业负责人首先需要的是实时的业务看板。实时业务看板，意味着可视化图表会随着业务数据的实时更新而变化。一方面，这使得企业决策者可以第一时间了解业务的运营状态，及时发现问题并调整策略；另一方面，实时的数据更新也大大提高了分析人员的工作效率，省去了很多重复式的数据准备工作。实时业务看板满足了数据呈现，想要进行深入的数据分析，企业负责人还需要探索式的商业智能。由于大数据在国外落地较早，且数据基础更好，所以探索式分析在国外已成为主流。在Gartner 2017 BI（商业智能）魔力象限报告中也可以看出，传统的BI厂商已从领导者象限出局，自助探索式分析将成为趋势。而目前，国内企业仍然以验证式分析为主。验证式分析是一种自上而下的模式。即企业决策者设定业务指标，提出分析需求，分析人员再根据相关需求进行报表定制。这种模式必须先有想法，之后再通过业务数据进行验证。所以验证式分析对数据质量要求很高，如果数据本身出现问题，那么即便通过科学的数据建模进行分析，结果也肯定是错误的。相比于验证式分析，探索式分析对数据质量要求相对较低，同时也不需要复杂的数据建模。“探索式分析的意义在于，它允许分析人员或决策者在不清楚数据规律、不知道如何进行数据建模的情况下，通过数据本身所呈现出的可视化图表进行查看和分析。”

大数据分析与可视化技术应用实战-

大数据分析与可视化技术应用实战一、培训重点 1.数据分析实战 2.数据挖掘理论及核心技术 3.大数据算法原理及案例实现 4.Python应用实战二、培训特色 1.理论与实践相结合、案例分析与行业应用穿插进行； 2.专家精彩内容解析、学员专题讨论、分组研究； 3.通过全面知识理解、专题技能和实践结合的授课方式。三、日程安排

四、授课专家游老师计算机硕士，大数据分析、挖掘、可视化专家，高级培训讲师，曾服务于华为技术有限公司等多家企业，专注于机器学习、数据挖掘、大数据、知识图谱等领域的研究、设计与实现，在互联网、电信、电力、军工等行业具有丰富的工程实践经验，对空间分析、欺诈检测、广告反作弊、推荐系统、客户画像、客户营销建模、知识抽取、智能问答、可视化分析、预测分析、系统架构、大数据端到端解决方案等方面具有深刻理解，多次作为Python语言会议重要嘉宾出席会议并发表主题演讲，著有《R语言预测实战》等多本书籍。王老师某集团上市公司数据分析部负责人，主要利用Python语言进行大数据的挖掘和可视化工作。从事数据挖掘建模工作已有10年，曾经从事过咨询、电商、金融、电购、电力、游戏等行业，了解不同领域的数据特点。有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验，部分研究成果曾获得国家专利。俞老师计算机博士，目前主要研究方向包括电子推荐、智能决策和大数据分析等。主持国家自然科学基金2项、中国ft?士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多项企业合作课题等项H。已在《管理科学学报》、《系统工程学报》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management, Informstion Systems Frontiers等国内外刊物和学术会议发表论文90多篇，其中被SCI、EI收录40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客户智能》、《商务智能（笫四版）》、《商务智能数据分析的管理视角（第三版）》、《数据挖掘实用案例集》等多部。刘老师10多年的IT领域相关技术研究和项目开发工作，在长期软件领域工作过程中，对软件企业运作模式有深入研究，熟悉软件质量保障标准IS09003和软件过程改进模型CMM./CMMI,在具体项目实施过程中总结经验，有深刻认识。通晓多种软件设计和开发工具。对软件开发整个流程非常熟悉，能根据项H特点定制具体软件过程，并进行项U管理和监控，有很强的软件项訂组织管理能力。对C/C++、HTML 5、python> Hadoop> java、java EE、android、IOS、大数据、云计算有比较深入的理解和应用，具有较强的移动互联网

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。

数据可视化技术及其应用展望资料

数据可视化技术及其应用展望

数据可视化技术及其应用展望作者：潘巧智孟宪伟费如纯来源：《电子技术与软件工程》2017年第18期摘要可视化也被称之为科学计算可视化，主要是一种计算方式，将符号或者数据转换为更加直接的集合图形，从而便于研究人员进行进一步的观察和利用。本文主要对数据可视化技术的应用以及其未来发展进行了分析，希望为我国的数据可视化技术的发展提供一些有益的建议。【关键词】数据可视化技术应用展望随着近年来科学技术的快速发展，大量的计算机的中间数据都需要采取可视化技术进行处理，从而达到客观分析的目的。近年来可视化技术的应用范围得到了逐渐的拓展，并成为了社会当中所关注的热点话题。通过可视化技术的应用可以在具有大量高维信息的金融和商业领域当中发现其内在的规律，从而为其提供更加可靠的决策保障。下面将对数据可视化技术的应用以及其未来发展进行详细的讨论。 1数据可视化技术的应用 l.1医学领域的应用可视化技术在当前己经被广泛的应用到了医学领域当中去，例如整形和假肢外科当中对此都进行了应用。主要是利用可视化技术来将过去看不到的人体器官通过三维模式来进行重新构建，从而实现可视化。由于在三维医学图像当中所涉及到的数据量比较大，因此当前阶段来说在医学图像可视化技术当中仍然是问题所在。例如在外科手术当中通过三维图像方式能让医生更加直观的了解到患者情况，从而决定是否需要进行外科手术。当前阶段在医学可视化当中所研究的热点话题主要有几个方面，分别是：图像分割技术、实时渲染技术和多充数据集合图像标定技术。这些技术的发展及和应用将促使我国的医学可视化技术得到更进一步的推广。 1.2工程领域的应用可视化技术在工程当中的应用是十分广泛的，这里主要利用计算流体力学当中的应用进行分析。计算流体力学是求解流体偏微分方程，即Navier-Stokes方程的数值解，其是汽车设计和航空学等当中的重要核心所在。近年来随着科学技术的进步和发展，可视化技术在流场计算当中的应用得到了广泛的推进。研究人员可以通过可视化技术来进行各个部分的物体直观观察，并且对几何尺寸大小等进行进一步的确定。同时也能在计算结果的分析当中充分的发挥出可视化技术的作用。在可视化技术当中能实现画面的交互变化，对于研究人员来说能清晰的看到各种细节上的变化，从而进行准确的分析。 1.3气象预报中的应用气象预报是关系到人们生活的一项基础设施所在，通过精准的预报能有效的减少天气问题而造成的人民经济损失，保障人民生命安全。气象预报的分析当中要想提升准确性是需要依靠大量的数据结果进行分析的。而利用可视化技术则能促使这种准确性得到明显的提升。可视化

大数据时代下数据可视化应用

大数据时代下数据可视化应用发表时间：2017-09-22T11:49:13.987Z 来源：《基层建设》2017年第15期作者：胡博 [导读] 大数据的处理能够将足够大的样本快速、科学的以图像、音频等形式展现在人们面前，使人们在多感官全面了解事物的同时，能够更好的分析事物的现状以及事物未来的发展形态，从而更好的支持事物全寿命过程的把握。重庆汇锦电子工程有限公司重庆 400005 摘要：随着全球信息技术的发展，人们对生活中事物认知度要求也随着技术的发展而不断提高，而大数据分析处理的性能正好较好的满足了人们这一需求，大数据的处理能够将足够大的样本快速、科学的以图像、音频等形式展现在人们面前，使人们在多感官全面了解事物的同时，能够更好的分析事物的现状以及事物未来的发展形态，从而更好的支持事物全寿命过程的把握。关键词：大数据时代；数据可视化；应用引言大数据时代背景下，数据收集的质量和数量，数据分析的速度和精度是保证整个产品在全寿命过程中质量的重要保障。在实际生活中，人们对产品可视化的要求非常高，对直观感觉的依赖非常大，因此，质量较好、结果科学的数据可视化处理工作是未来产品研发和营销的趋势。一、数据可视化的概念与意义大数据时代背景下的数据可视化的一般定义可被概述为，充分利用计算机的能力，设计符合计算机性能和操作经济性的通用软件，采用计算机辅助设计的形式，配合一定的图像和音频，尽量直观的了解事物，利用多感官的体验对事物进行全面的认识的过程，在该过程中，大数据处理不但会帮助设计人员更好的展现设计理念，帮助人们更为现实的了解事物的实际形态，还可以以更好的图像和音频形态展现事物，同时还可以通过云计算等形式，较为快速的对事物进行更为全面立体的分析。不仅在感官上给予人美好的感受，还给予人们以科学的数据，帮助人们更好的了解事物的原理、作用和使用过程中会发生的问题，不断优化事物全寿命过程的质量，在一定程度上使产业更加标准化，发展趋势更加清晰化，运行目的更加实用化，设计理念更加超前化。二、大数据时代的机遇与挑战大数据处理背景下的事物展现过程不但能够将事物较好的展现在人们眼前，还可以对用户的需求、用户对事物功能的偏好倾向、用户选择时的侧重点、产品继续改进的方面进行尽量多样本数据的收集，对分析结果的精确度起到积极的作用。设计人员可以根据实际数据反映的情况，对产品意见和建议较多的方面进行设计和工艺上的改进，不断完善设计中人和物的协调功能。在工艺方面，可以根据数据反应的情况更换更加符合客户需求的材料，并且在实际的工艺加工过程中能够进行有针对性的改进，保证物品的质量和触感能够更好的迎合受众需求。使整个产品从研发到设计再到生产最后再到销售整个流程都能得到科学的指导，最大限度的满足市场需求，能够保证产品改进、生产和维护的科学性，对产品的性能能够进行较为精确的全寿命过程工作指导。三、数据环境下的数据可视化技术发展趋势 1、即时的数据关联趋势可视化服务数据可视化除单纯呈现数据状态之外，还有一个非常实用的功能，就是通过对若干存在关联性的可视化数据进行比较中，能够挖掘出数据之间的重要关联或者是呈现一个有理有据的数据发展趋势。在大数据环境下，这种数据可视化服务已经能够轻松做到即时生成。也就是说，数据采集完成后可以立刻生成可视化方案。某电子钱包的一项电子对账单服务就是这样，通过用户使用该电子钱包交易所产生的数据信息，月末自动生成出一套属于用户个性化的数据图表，用户借由这组数据图可以轻松地分析出自身的消费状况，即时地做出调整与规划。 2、多维叠加式数据可视化应用这类数据可视化应用常见为社交网络或者生活消费类应用与数字地图的叠加，这种叠加模式针对年轻化的人群很有吸引力，基于地理位置的网络数据信息分享传播具有某种互动娱乐性。比如在微信这款应用中，用户可以依靠对方和自己的距离信息来筛选好友：在世纪佳缘网上，有一种地图搜索的模式，用户可以通过其他人所标注的地理信息来对一张交友地图进行搜索；在大众点评这款智能手机应用中，可以基于地理信息轻松找到附近的酒店、餐厅，用户可以在地图上对店铺进行留言评价，还可以在地图的对应位置留下图片供其他用户参考。在此类数据可视化应用中，用户所获取的视觉信息不再是单一维度而是多维的。四、大数据时代背景下的web数据可视化 1、基于web的数据可视化的参考模型基于web的数据可视化主要有以下四种参考模型： 1.1在服务器端生成描述数据的图形，然后在客户端实现图形的显示，客户端用浏览器来显示； 1.2服务器端以HTMLFoms或JavaApplet方式提供可视化控制页面，浏览器客户下载控制页面，实现对可视化过程的控制； 1.3服务器端经过可视化映射后，输出ⅥlML成Java3D格式的3D模型，返回给客户，客户端利用支持VRML或Java3D的浏览器来绘制和操纵3D模型，这种方式的交互局限于绘制阶段； 1.4客户下载数据，在客户端执行可视化流水线，利用JavaApplet实现可视化计算，客户还可以下载可视化软件。虽然客户端可以完全控制可视化过程，但对客户端的硬件、软件资源要求高，并且对大规模过程的控制；模型1使用Tee ChanPro Aetivex控件，可以直接安装在服务器端，在服务器端动态生成图形文件(JPEG格式)，然后将图形传回客户端，在浏览器中显示出来，方法可以适用于任何流行的客户端浏览器；模型2和模型3需要针对具体的应用编制Java绘图程序，模型4采用了复杂的可视化计算在服务器端处理，避免了客户端较高的资源要求，同时客户端又能完成可视化结果的交互绘制，具有较好的交互性以及计算负荷分摊的优点，但同样编制程序复杂。 2、大数据的web数据可视化方法流程 2.1发现问题数据可视化都是为了解决某个问题的。所以，面对海量的数据，首先要思考如何针对领域问题合理抽取对应的数据。为创建信息可视化而提出问题时，我们应该尽可能地关注以数据为中心的问题。而对于以“为什么”开头的问题则要格外小心，它意味着你对数据的较为正式

可视化方法与技术

可视化方法与技术计算机系统在各领域中的广泛应用导致海量数据的产生，数据处理能力的滞后迫切需要研究和开发新的信息处理技术和方法。基于此，海量、异构、时变、多维数据的可视化表示和分析在各领域中日益受到重视并得到越来越广泛的应用。一、可视化概述测量的自动化、网络传输过程的数字化和大量的计算机仿真产生了海量数据，超出了人类分析处理的能力。可视化提供了解决这种问题的一种新工具。一般意义下的可视化定义为：可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段，是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩语言，是可以放大人类感知的图形化表示方法。可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获得对数据更深层次认识的过程。可视化作为一种可以放大人类感知的数据、信息、知识的表示方法，日益受到重视并得到越来越广泛的应用。可视化可以应用到简单问题，也可以应用到复杂系统状态表示，从可视化的表示中人们可以发现新的线索、新的关联、新的结构、新的知识，促进人机系统的结合，促进科学决策。可视化充分利用计算机图形学、图像处理、用户界面、人机交互等技术，形象、直观地显示科学计算的中间结果和最终结果并进行交互处理。可视化技术以人们惯于接受的表格、图形、图

像等方法并辅以信息处理技术将客观事物及其内在的联系进行表现，可视化结果便于人们记忆和理解。可视化为人类与计算机这两个信息处理系统之间提供了一个接口。可视化对于信息的处理和表达方式有其它方式无法取代的优势，其特点可总结为可视性、交互性和多维性。二、可视化技术目前，可视化技术包括数据可视化、科学计算可视化、信息可视化和知识可视化等，这些概念及应用存在着区别、交叉和联系。（一）数据可视化数据可视化技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。数据可视化的重点是将多维数据在二维或三维空间内显示，这对初步的数据分类理解是有意义的。针对于此，产生了许多数据可视化的技术，大体分为散点矩阵法、投影矩阵法、平行坐标法、面向象素的可视化技术、层次技术、动态技术、图标表示技术、直方图法及一些几何学技术等等。此外还采用主成分分析、因子分析、投影寻踪、主曲线、主曲面、多维标度图和自组织映射等方法将多维变量表示为二维变量，依据此算法对数据进行简单分类，并了解各个特征属性之间的关系。（二）科学计算可视化

数据可视化技术及其应用分析解析

数据可视化技术及其应用摘要:数据可视化是计算机学科的一个重要研究方向。文中简要介绍了数据可视化所需的技术:数据预处理、映射、显示以及可视化技术在医学、气象预报、工程及数据挖掘中的应用。关键词: 数据可视化; 计算机图形学 Datavisualizationanditsapplications Abstract:Datavisualizationisanimportantresearchareaincomputerscience.Inthispape r,datavisualizationtechnologiesincludingdatapre2treatment,mappinganddisplayinga rebrieflyintroduced,anditsapplicationsinmedicine,weatherforecasting,engineering anddataminingarepresentedalso. Keywords: Datavisualization; Computergraphics 1 引言随着科学技术的不断发展,大量的由计算机产生的中间数据都需要进行可视化处理,以求达到辅助分析、再现客观的目的。现代的数据可视化[1]技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术,将数据换为图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉及人机交互技术等多个领域。换句话说,可视化技术是一种计算方法。它将符号描述转变成几何描述,从而使研究者能够观察到所期望的仿真和计算结果。此外可视化技术提供了将不可见转化为可见的方法。它丰富了科学发现的过程,促进对未知事物的领悟。近年来,可视化的应用范围随着计算机技术、图形学技术的发展而不断拓宽,除了继续在传统的医学、航空学、汽车设计、气象预报和海洋学领域的深入研究外,近年来,随着互联网络技术和电子商务的发展,信息可视化已经成为可视化技术的热点研究内容。应用可视化技术,可以在具有大量高维信息的金融、通信和商业领域中发现各自数据中所隐含的内在规律,从而为决策提供依据。事实上,可视化技术已经成为许多领域必不可少的计算机辅助后置数据处理部分 1 Introduction With the development of science and technology, computer generated large amounts of intermediate data are required for visual processing, in order to achieve the computer-aided analysis, reproduction of the objective purpose. Data visualization of modern [1] technology refers to the use of computer graphics and image processing technology, the data into the graphics or images displayed on the screen, and the theory, method and technology of interactive processing. It involves many fields of computer graphics, image processing, computer aided design, computer vision and human-computer interaction technology. In other words, the visualization technology is a kind of calculation method. It will be the symbol description into a geometric description, simulation and calculation results so that researchers can observe the desired. In addition, visualization technology provides the invisible into the visible method. It is rich in the process of scientific research, promotion of the unknown. In recent years, the scope of application of visualization of expanding with the development of computer technology, computer graphics technology, besides the further study in traditional medicine, aviation, automobile design, meteorological and oceanographic field, in recent years, with the development of

大数据可视化设计

大数据可视化设计集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）

我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等；其次，我们利用可视化工具，根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表；然后优化细节；最后检查测试。具体我们通过两个案例来进行分析。二、案例一：大规模漏洞感知可视化设计图2是全国范围内，各个行业的分布和趋势，橙黄蓝分别代表了数量的高中低。 2.1整体项目分析

大数据采集可视化及应用管理平台

大数据采集、可视化及应用管理平台进入21世纪，新一代信息技术将使工业由自动化时代进入数字化和智能化时代，这是一种智慧化的新形态。未来，大数据和物联网会给人类带来更多可能，工业大数据可应用在包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面，通过信息化与工业化的深度融合，企业使用大数据和分析，并与物联网相结合以作出决定，实现对设备的远程监控、诊断维护和故障预警，再通过对数据的大量收集、分析处理、有效应用，实现设备和运维的优化。数网星大数据采集及应用管理平台，通过工业远程数据采集系统，实时、高效地实现PC及移动端的数据采集、录入、查询、挖掘、统计等功能，同时解决了设备远程监控、调试运维问题。数网星未来能帮助企业对采集的大数据进行加密、清理、打包、分析等，为企业深度挖掘工业信息、设备物联下的数据价值，从而助力企业更好的实现远程监控运维管理、预测性维护、产品竞争力及客户满意度提升、营销精准拓展等，助力企业成功迈向未来。大数据采集、可视化及应用管理平台功能实现业界专家认为以云平台为依托所构建的工业制造行业大数据具备以下功能：（1）不仅能为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保

等服务；（2）还可以告诉企业设备未来可能出现故障的时间，并提供避免事故发生的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失；（3）就客户体验度而言，客户可以通过企业建立的移动端宣传平台，以场景化的方式参与产品的认知，无形之中也增加了品牌的传播效果；（4）就行业技术创新而言，制造企业可以借助平台的专家经验共享、智能决策库等内容，提高环保运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本；（5）更为重要的是，企业主可通过数据集的切分和规律查找到最优化的数据集，以实现人员投入及控制过程的节能提效。 1、实现设备远程维护调试，在线仿真； 2、实现控制器远程编程及程序上下载； 3、实现触摸屏远程监控及调试； 4、实现组态画面的远程展示； 5、设备运行参数及数据远程采集，实现设备集中化管理； 6、串口协议转为以太网传输；

(完整版)大数据可视化系统需求书

大数据可视化系统

第一章项目背景 1.1. 项目背景大数据可视化系统，与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合，兼具顶级视觉效果与高性能操控。系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。从襄阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析，再到屠宰车间内生产数据汇总呈现，最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现，为提升企业的运营管理效率和精准决策提供支撑。 1.2. 建设目标食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。第一层面是襄阳地区产业链，包括食品加工厂、附近养殖场和运输车辆的信息；第二层面是食品加工厂，包括了屠宰厂、熟食厂、无害化厂、污水厂和立体库的各个分厂的运行、运营信息；第三层面是在各个分厂内部不同产品线的运行、运营信息；第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台，对襄阳地区产业链进行全面监控与可视化管理，最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等综效。第2章、需求分析 2.1. 现状分析公司经过多年的信息化建设，累计了很多企业信息系统，但这些系统比较独立，形成信

息孤岛，无法发挥数据的价值，更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑，要提升企业的运营管理效率，发挥数据价值，更好的为企业决策提供辅助支持，需要解决目前存在的以下主要问题： 1.建立的各个信息化子系统是相互独立，数据格式互不兼容。因此，每一个子系统都保存了大量的相关数据，多个子系统无法互通互联，海量的数据更无法整合，无法实现统一的数据分析和处理，从而大大限制了这些数据的应用范围，造成了严重的数据资源浪费。 2.每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性，人机界面各不相同，无法为用户提供统一的人机互动体验。 3.传统的信息子系统仅提供了原始数据界面，人们不易快速理解数据的规律和含义。人们迫切希望能够将数据以可视化方式表达，以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。 4.移动计算的快速发展，使得运营管理人员能够随身携带计算能力强大的小型计算平台（如智能手机，平板电脑等），大大提高了运营人员的空间自由度。如何把信息系统中的相关数据和分析结果随时随地的传递到移动智能终端，并最佳化的呈现给运营管理人员，从而实现无处不在的实时信息感知，是当前运营管理人员在日常工作和生活中非常需要的技术。综上所述，食品加工厂的运营管理人员需要一种技术和解决方案，能够有效整合现有各个数据子系统，将所有子系统中的数据统一融合和分析，深入萃取每个数据中蕴含的信息，并将处理结果以最佳可视化方式实时展现在面前，使得运营管理人员能够及时全面感知所管辖区域的运行状态，快速做出最佳应对决策，最终实现智慧化工作和生活方式。 2.2. 系统目标建立大数据可视化系统，全面整合已有数据子系统，实时抽取各类数据源中的信息、记录和处理相关数据、随时随地监控其管辖区域内设备或系统的运行状态、进行综合管理、建立生产运营监控中心，以满足日常生产运行监控和运维管理；同时将运营管理-职能系统全面纳入，最终将运营管理团队打造成一个安全可靠、事件驱动、物联人事、智慧决策、快速响应的高效率运营管理团队，结合现代技术的应用提升现有运营管理的效率，树立食品加工行业高效管理的标杆。由于整个系统需要整体规划，分步实施，避免重复投入，所以我们将从顶层规划“大数据可视化系统”以满足未来的扩展和日常的运营，对本项目生产运营平台（系统）的智慧化

大数据可视化应用领域探析

大数据可视化应用领域探析大数据之热度，已无需多言。业内众多关于大数据可视化应用领域的声音与讨论，大多集中在行业领域和业务领域，比如应用在商业智能、政府决策、公共服务、市场营销领域，比如应用在金融行业、电力行业、通讯行业、工业制造、医疗保健行业等。在大数据可视化领域拥有多年经验的数字冰雹公司CEO邓潇从数据可视化展现形式的角度，将大数据可视化应用领域分类为：宏观态势可视化、设备仿真运行可视化、数据统计分析可视化。并通过若干代表性图例向笔者展示了这种分类的实际应用，能够帮助大家更加深刻地体会数据可视化如何化繁为简，如何使数据变得更有意义、更容易理解。同时，邓潇表示：发达国家一些大牌IT企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。因此，我们必须拥有自主研发的大数据可视化产品，以保证中国企业在此轮大数据浪潮前进的路上没有后顾之忧。应用领域一、宏观态势可视化态势可视化是在特定环境中对随时间推移而不断动作并变化的目标实体进行觉察、认知、理解，最终展示整体态势。此类大数据可视化应用通过建立复杂的仿真环境，通过大量数据多维度的积累，可以直观、灵活、逼真地展示宏观态势，从而让非专业人士很快掌握某一领域的整体态势、特征。案例一、全球航班运行可视化全球航班运行可视化系统，通过将某一时段全球运行航班的飞行数据进行可视化展现，大众可以很清晰的得以了解全球航班整体分布与运行态势情况。

案例二、卫星分布运行可视化通过将宇宙空间内所有卫星的运行数据进行可视化展示，大众可以一目了然宇宙空间的卫星态势。应用领域二、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，是“工业4.0”涉及的“智能生产”的具体应用之一。案例一、工业设备运行可视化采用三维制作及后期处理软件模拟机械的外形、材质、零部件和内部构造，从而将机械的设计原理、工作过程、性能特征、使用方式等一系列真实的事物以动态视频的形式演示出来。