数据可视化的7个好处
数据可视化的7个好处
（来源：大数据实验室公众号，2017-11-17）
数据可视化是指以饼状图等图形的方式展示数据。这帮助用户能够更快地识别模式。交互式可视化能够让决策者深入了解细节层次。这种展示方式的改变使得用户可以查看分析背后的事实。
以下是数据可视化影响企业做决策和战略调整的七种方式。
1.动作更快
人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。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。
这提供了一种非常清晰的沟通方式，使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。大数据可视化工具可以提供实时信息，使利益相关者更容易对整个企业进行评估。对市场变化更快的调整和对新机会的快速识别是每个行业的竞争优势。
2.以建设性方式讨论结果
向高级管理人员提交的许多业务报告都是规范化的文档，这些文档经常被静态表格和各种图表类型所夸大。也正是因为它制作的太过于详细了，以致于那些高管人员也没办法记住这些内容，因此对于他们来说是不需要看到太详细的信息。
然而，来自大数据可视化工具的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。决策者可以通过交互元素以及类似于热图、fever charts等新的可视化工具，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决的计划。
3.理解运营和结果之间的连接
大数据可视化的一个好处是，它允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接。在竞争环境中，找到业务功能和市场性能之间的相关性是至关重要的。
例如，一家软件公司的执行销售总监可能会立即在条形图中看到，他们的旗舰产品在西南地区的销售额下降了8%。然后，主管可以深入了解这些差异发生在哪里，并开始制定计划。通过这种方式，数据可视化可以让管理人员立即发现问题并采取行动。
4.接受新兴趋势
现在已经收集到的消费者行为的数据量可以为适应性强的公司带来许多新的机遇。然而，这需要他们不断地收集和分析这些信息。通过使用大数据可视化来监控关键指标，企业领导人可以更容易发现各种大数据集的市场变化和趋势。
例如，一家服装连锁店可能会发现，在西南地区，深色西装和领带的销量正在上升。这可能会让他们推销包括这两种服装在内的服装，或者是一种新的窄领带，远远领先于那些尚未注意到这一潮流的竞争对手。
5.与数据交互
数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。但与静态图表不同，交互式数据可视化鼓励用户探索甚至操纵数据，以发现其他因素。这就为使用分析提供了更好的意见。
例如，大型数据可视化工具可以向船只制造商展示其大型工艺的
销售下降。这可能是由于一系列原因造成的。但团队成员积极探索相关问题，并将其与实际的船销售联系起来，可以找出根源，并找到减少其影响的方法，以推动更多的销售。
6.创建新的讨论
大数据可视化的一个优点是它提供了一种现成的方法来从数据中讲述故事。热图可以在多个地理区域显示产品性能的发展，使用户更容易看到性能良好或表现不佳的产品。这使得高管们可以深入到特定的地点，看看哪些地方做得好，哪些做得不好。
他们可能会认识到，瞄准较高收入市场的细分市场并不会销售价格更高的产品，或者传统的清洁产品销售比环保绿色产品更不受欢迎。这些见解可以被用来集思广益，头脑风暴，以支持更高的销售。
大数据可视化工具提供了一种更有效的使用操作型数据的方法。对于更大多数的商业领袖来说，实时性能和市场指标的变化更容易识别和应对。
7.机器学习：来吧，来吧
围绕机器学习的所有炒作都快将变成现实了。除了一些大公司，比如亚马逊、谷歌正在利用机器学习来消除垃圾邮件，Pinterest利用机器学习向用户展示相关内容，Yelp使用机器学习来整理用户上传的照片。甚至是Disqus这样的公司也在使用机器学习来清除垃圾信息。现在就准备开始将机器学习应用到你自己的或者客户的业务领域里面去吧。
Home Depot使用机器学习来帮助用户更快地找到产品，甚至像Lyst这样的小公司也使用机器学习来帮助客户找到任意一种查询的相关信息。
客户服务正被机器学习的能力所改变，它能够解释客户的电子邮件，并将其分类，以纠正公司内部的部门或区域。这也就意味着以后
可能再也用不到电话沟通的方式了。
机器学习的未来是无限的。
（本文转载链接：https://www.360docs.net/doc/7c15336738.html,/s/1fAtrghwe7K57fSuAvwdmg，作者：Robert Cordray，翻译：Vincent）
《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
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。
数据可视化展现
数据可视化展现 A·前言 如何从数据中获取重要的信息或者是可用的信息一直是大部分数据工作人员的一个问题，然而如何从数据展示自己想要表达的信息又是一门科学，一般的数据展示有表格和图表展示，然而表格展示数据也有它的优点，就是能将大量丰富的信息放在一张表中，缺点也是又信息过于大量，无法让看表格的人一下子就能找出他们可用的信息，也无法掌握数据走向和趋势。图表展示传统中又有柱形图，散点图，折线图，饼图，堆积图，热力图等，这些图形如何选择，如何在这些图形中加入自己想要表达信息的元素，也是各个不相同的。 B .1散点图 散点图，就是用点再坐标上表示数据，坐标系又分笛卡尔坐标（一般的X和Y 坐标），和极坐标等，大部分的散点图都是笛卡尔坐标来展示数据，比较直观的表达数据信息，但是有时候表达了数据信息并没有表达了自己的信息，如下 这是一个R软件的内置数据diamonds所做出来的图，,这个数据收集了历年卖出去钻石的信息，横轴表示的钻石的克拉数，纵轴表示钻石的数量，我们可以从图中得出得出0.4克拉的钻石是出现最多的，在0.4到1之间的克拉钻石数量高于其他克拉数，如果我们还想从这幅图中得到一些其他的信息呢？在这幅图上，如果我们想探究这个数量有没有和数量该怎么办，这时候我们就可以在这幅图加上另外一个密度变量进去代表点的大小。
可以代表颜色，不过颜色一般情况下最好使用非连续变量才能看出效果，连续变量反而容易出现颜色梯度不大，不好区分。下图是一个R软件的内置数据集，横轴表示的是发动机排量，纵轴表示的是，对高速公路耗油量，在根据气缸数给点上色，在根据发动机负载量控制点的大小，可以看出负载量和发动机排量是高度的相关。 如果出现的是大量的数据集，都聚集在图上，一时间上范围很大，无法寻找出有用的信息，这时候我们就该考虑控制该数据集的透明度了。
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
数据可视化概述
2017 数据可视化概览及其应 用计算机1406班宋世波20143753
目录 CONTENTS 数据可视化概述 Data visualization overview 数据可视化开发工具介绍 Introduction to data visualization development tools 数据可视化技术应用 Data visualization technology application 可视化应用及参考文献 Application and reference
数据可视化概述?Data visualization overview
可视化（Visualization ）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成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、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。 高效 直观 标准 丰富 将海量数据进行抽取、度量、分析进行高效展现，为及时掌握全局动向和应对突发事件提供有效保障。 利用多维交互式报表、三维图形、大屏投影等高新技术，通过多维视角观察数据形态，显著提升对信息的认知。 通过制定可视化标准体系，实现可视化展现规范统一 从大屏投影到普通PC 桌面、Web 网再到移动终端，接收信息不受时间、空间限制。
明确问题 清晰的问题可以有助于避免数据可视化的一个常见毛病：把不相干的事物放在一起比较。假设我们有这样一个数据集(见表1)，其中包含一个机构的作者总数、出版物总数、引用总数和它们特定一年的增长率。图1是一个糟糕的可视化案例，所有的变量都被包含在一张表格中。在同一张图中绘制出不同类型的多个变量，通常不是个好主意。注意力分散的读者会被诱导着去比较不相干的变量。比如，观察出所有机构的作者总数都少于出版物总数，这没有任何意义，又或者发现Athena University、Bravo University、Delta Institution三个研究机构的出版物总数依次增长，也没有意义。拥挤的图表难以阅读、难以处理。在有多个Y轴时就是如此，哪个变量对应哪个轴通常不清晰。简而言之，槽糕的可视化项目并不澄清事实而是引人困惑。 从基本的可视化着手 确定可视化项目的目标后，下一步是建 立一个基本的图形。它可能是饼图、线 图、流程图、散点图、表面图、地图、 网络图等等，取决于手头的数据是什么 样子。在明确图表该传达的核心信息时， 需要明确以下几件事： 我们试图绘制什么变量? X轴和轴代表什么? 数据点的大小有什么含义吗? 颜色有什么含义吗? 我们试图确定与时间有关趋势，还 是变量之间的关系? 选择正确的图表类型 数据的规范化(如本例中的相对活跃 指数)是一个很常见也很有效的数据 转换方法，但需要基于帮助读者得 出正确结论的目的使用。如在此例 中，仅仅发现目标机构对某个小领 域非常重视没太大意义。 我们可以把出版量和活跃程度 在同一个图表中展示，以理解各领 域的活跃程度。使用图4的玫瑰图， 各块的面积表示文章数量，半径长 短表示相对活跃指数。注意在此例 中，半径轴是二次的(而图3中是典 型线性的)。图中可以看出，B领域 十分突出，拥有最大的数量(由面积 表示)和最高的相对活跃程度(由半 径长度表示)。 将注意力引向关键信息 用肉眼衡量半径长度可能并不容 易。由于在本例中，相对活跃指 数的1.0代表此领域的全球活跃 程度，我们可以通过给出1.0的 参照值来引导读者，见图5。这 样很容易看出哪些领域的半径超 出参考线。 我们还可以使用颜色帮助读者识 别出版物最多的领域。如图例所 示，一块的颜色深浅由出版物数 量决定。为了便于识别，我们还 可以把各领域名称作为标签(见图 6)。
数据可视化解决方案介绍
数据可视化解决方案介绍
?信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以 及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。?2015年9月5日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。 ?在越来越物联化、互联智能化的环境中，政府、企业的基础设施设备正在迅速数字化，使得各系统、各设备产生瞬息万变的海量数据，促使产生新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 背景概述
?大数据成为推动经济转型发展的新动力；?大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇；?大数据成为提升政府治理能力的新途径； ?大数据将成为商业企业宝贵的信息资产，对商业企业经营全过程、各环节产生深度影响，推动传统企业转型，适应新的市场环境、新的商业模式。 发展趋势 价值表现 ?对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 ?做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型 ?面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值 大数据环境下需要大显示，纵览全局，把握数据万千变化。
什么是数据可视化？ ?数据可视化指的是利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。 ?数据可视化的核心在于“可视”，数据是信息的表现形式，数据是分散的、无逻辑的，将分散的数据进行集合、整理、分析、展示即为数据可视化的全部过程。 ?数据可视化的表现在于将数据信息图形化，通过IT技术将信息整合，综合、直观的展现出来，使无序的数据信息具有可读性，且直观易懂。 数据可视化的现状及发展： ?数据可视化目前是一个较为宽泛的概念，没有统一的技术标准，市场化程度有限，在国家大力推进互联网+政策背景下，伴随着大数据市场的蓬勃发展，以及公众对数据可视化意识的觉醒，未来会有广阔的成长空间。
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
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
数据可视化常用的五种方式及案例分析
数据可视化常用的五种方式及案例分析 概念借助于图形化的手段,清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度,数据可视化可以让用户快速抓住要点信息,让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点:准确性、创新性与简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用与实用的维度总结了如下5种数据可视化方法,让我们来一一瞧一下: 一、面积&尺寸可视化对同一类图形(例如柱状、圆环与蜘蛛图等)的长度、高度或面积加以区别,来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。 这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时,要用数学公式计算,来表达准确的尺度与比例。 a: 天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。 b: 联邦预算图如下图,在美国联邦预算剖面图里,用不同高度的货币流清晰的表达了资金的来源去向,及每一项所占金额的比重。
c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图如下图,通过蜘蛛图的表现,公司综合实力与同行平均水平的对比便一目了然。 二、颜色可视化
通过颜色的深浅来表达指标值的强弱与大小,就是数据可视化设计的常用方法,用户一眼瞧上去便可整体的瞧出哪一部分指标的数据值更突出。a: 点击频次热力图比如下面这张眼球热力图,通过颜色的差异,我们可以直观的瞧到用户的关注点。 b: 2013年美国失业率统计在图中可以瞧到,通过对美国地图以州为单位的划分,用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围,整个的全美失业率状况便尽收眼底了。
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
大数据中心运行可视化平台项目的技术方案的设计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
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；
电力大数据的可视化展现技术
电力大数据的可视化展现技术 摘要：目前随着电网内部系统中各类业务数据上云，越来越多数据维度的出现 和交互并开始发生关联，数据量及统计对象属性的增加，此时要想为数据可视化 提供详细的总结和简单直观的表达，对传统的图表图形提出更高的要求。传统的 柱状图、饼图很难直观的进行表达，尤其在数据量非常大的情况下。一方面很难 快速流畅同时展现这么多数据；另一方面也没有直观的表达出用户关注的重点， 导致本来很多的分析结果却不能带给用户清晰明了的结果，反而让用户在琳琅满 目的分析结果前不知所措。因此，为了有效提高电力企业大数据分析结果的有效 展示能力，找到之前没有发现的关注点，发现各个数据之间潜在的管理，最终辅 助企业经营者进行更好的决策和优化。 关键词：电力大数据；可视化；技术 引言 随着电力业务上云和大数据分析工具及数据挖掘工具的不断出现，带来了越 来越多量大和维度高的数据。文中概述了传统电力数据的特征及展现的特点以及 其存在的局限，提出了通过层次化、网格化、坐标化、地图化及三维和动画的场 景适配来适应电力大数据的可视化，并对电网企业可视化技术应用提出了建议。 1电力数据的特点 南方电网公司在“十二五”信息化整体规划中推动“6+1”企业级信息系统的建设，形成了资产管理（投资计划管理、物资管理、项目管理、安全生产管理、固定资 产管理）、营销管理系统、人力资源管理系统、财务管理系统、协同办公系统、 综合管理系统（审计、法务、财务在线审计、监察管理）和决策支持平台。 传统电力系统中的数据是分布在不同的系统中，很多业务数据都只能在自己 的系统中进行使用和查看，从而形成了各自的孤岛，只有少部分工单是在多个系 统中进行流转。当时各个系统也只能展现自己业务内关心的简单数据统计图表。 随着上云之后，例如之前发生停电，生产调度系统可以知道哪些线路的情况，但 是客服那边并不能及时得知哪些用户发生了停电直到用户打入电话进行投诉，同 时在电网规划的时候，调度系统结合实际的客服数据比较少，对于新投营业厅、 推广新渠道存在一定的不足。 2可视化系统实现 2.1可视化逻辑过程 （1）用户点击界面，然后由Shiro权限管理用户拥有哪些权限； （2）审核用户身份后进入Controllor模块，更具用户的请求进入相应的逻辑 模块； （3）控制模块会去调用Service及Dao接口，由Spring完成数据的注入； （4）把Dao的方法映射到具体数据库层的Mapper配置文件，获取数据。 （5）最后渠道的数据会通过注入或者Json的方式传到前端界面，通过表格 组建、图标引擎、Echats组建及OpenGL引擎分别展现出表单数据、图标数据、 多维度的展现数据和三维的交互界面，见图1。 图1 2.2层次化数据可化 数据展示目标是为了理解数据在层次之间的分布。例如对于基于地区的用电数据，想要 知道不同地区的用电数量，通过在相同层次上突出不同地区的用电数量可以快速了解不同区
合理的数据可视化表现方式说明
合理的合理的数据数据数据可视化可视化可视化表现方式表现方式 一、 数据的特性 数据可视化，先要理解数据，再去掌握可视化的方法，这样才能实现高效的数据可视化，下面是常见的数据类型，在设计时，你可能会遇到以下集中数据类型： ? 量性：数据是可以计量的，所有的值都是数字 ? 离散型：数字类数据可能在有限范围内取值。例如：办公室内员工的数目 ? 持续性：数据可以测量，且在有限范围内，例如：年度降水量 ? 范围性：数据可以根据编组和分类而分类，例如：产量销售量 可视化的意义是帮助人更好的分析数据，也就是说他是一种高效的手段，并不是数据分析的必要条件;如果我们采用了可视化方案，意味着机器并不能精确的分析。当然，也要明确可视化不能直接带来结果，它需要人来介入来分析结论。 在大数据时代，可视化图表工具不可能“单独作战”，而我们都知道大数据的价值在于数据挖掘，一般数据可视化都是和数据分析功能组合，数据分析又需要数据接入整合、数据处理、ETL 等数据功能，发展成为一站式的大数据分析平台。 二、 如何让可视化合理 视化图表分为以下几类： 每个可视化图表的类型以一个合理图表的呈现的形式来举例说明。 (一) 比较类 比较类显示值与值之间的不同和相似之处。 使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小， 通常用于展示不同分类间的数值对比，不同时间点的数据对比。 柱形图 柱状图有别于直方图，柱状图无法显示数据在一个区间内的连续变化趋势。柱状图描述的是分类数据，回答的是每一个分类中“有多少?”这个问题。 需要注意的是，当柱状图显示的分类很多时会导致分类名层叠等显示问题。
1.适合的数据：一个分类数据字段、一个连续数据字段 2.功能：对比分类数据的数值大小 3.数据与图形的映射：分类数据字段映射到横轴的位置 4.连续数据字段映射到矩形的高度 5.分类数据也可以设置颜色增强分类的区分度 6.适合的数据条数：不超过12 条数据 (二)分布类 分布类显示频率，数据分散在一个区间或分组。使用图形的位置、大小、颜色的渐变程度来表现数据的分布，通常用于展示连续数据上数值的分布情况。 散点图 散点图也叫X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。 通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。数据的相关关系主要分为：正相关(两个变量值同时增长)、负相关(一个变量值增加另一个变量值下降)、不相关、线性相关、指数相关等，表现在散点图上的大致分布如下图所示。那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。
移动互联网下数据可视化技术及应用
移动互联网下数据可视化技术及应用 摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文 将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参考。 关键词：移动互联网；可视化；溯源；概念；应用 1.前言 大数据可视化技术，是一种有效的解决大规模数据分析并形成决策依据的工具，在多个行业广泛应用并实践，促进了行业生产效率的提升。 2.数据可视化技术简述 数据可视化技术是一种研究如何将数据转变为数据视觉表现形式的科学技术，数据的视觉表现形式是指将能够反映研究对象的属性、变量等信息单位，通过具 现化以概要形式提炼出来的信息表现形式。数据可视化技术经过不断的发展和演变，逐步形成以图形、图像、用户视图等可视化形式对研究目标诠释、表述并建 立视觉模型，对对象特征加以可视化解释。数据可视化是对科学数据和抽象的非 结构化信息的处理，主要包括科学可视化、信息可视化、可视化分析三个方面： 科学可视化主要是对物理、化学等学科，进行数据和模型的测量、分析、解释等，在本文不做过多阐述。信息可视化对抽象的、非机构化数据集合实施非空间复杂 数据的视觉呈现，近年来被广泛应用与电网企业大数据可视化系统的建设过程中、在反映电网运行状态、客户信息和企业管理等方面发挥了积极的作用。 3.数据可视化技术与工具 数据可视化是大数据研究的一个重要内容。简单地讲，数据可视化就是通过 图形化手段，将复杂的数据模型表达出来，从而清晰有效地表达数据中的信息， 用户通过数据可视化可以洞察数据中的规律。数据可视化技术的基本思想是将数 据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时 将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而 对数据进行更深入的观察和分析（Julie，2011）。数据可视化起源很早，在刚刚 有计算机的时候，便有计算机图形学。近年来，数据可视化在商业智能（BI）中 也得到广泛应用。迈克尔?弗兰德利将数据可视化方法进行了分类（Vitaly，2007）。在大数据的推动下，数据可视化的内涵和外延都有了明显的变化，逐渐 由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体。目前，数据可视化工具主要包括：（1）开源的、可编程的工具，如R语言、D3.js、Processing.js等。（2）商 业化产品，如Tableau、Qlikview、SAS、SAPBusinessObject水晶易表、IBMCognos、MicrosoftExcel等。其中，Tableau是桌面系统中最简单的数据可视化工具软件， 它实现了数据运算与美观的图表的完美结合，用户只需要将大量数据拖放到数字“画布”上，便能创建好所需要的各种图表（Tabealu，2014）。数据可视化技术可 以更简洁地表达大数据环境下海量的大数据信息，用户通过数据可视化技术，能 够“洞察”数据信息中内在因素的模式和关联，快速从大数据中发现问题。 4.移动互联网数据可视化技术的应用 4.1分析互联网用户的特征 需要明确的是，可视化技术的应用不是在原有的技术上实现创新，而是要实 现持续的优化过程，除了网络用户继续分析和分类外，还要为网络运营商提供更 多的综合信息发展，反映数据的变化，使网络运营商基于互联网用户的特点，制 定科学的发展战略，同时在网络运营流程，通过广告的准确交付，最大限度地利 用网络资源实现经济增长。
移动互联网下数据可视化技术及应用
移动互联网下数据可视化技术及应用 发表时间：2017-08-18T11:13:02.307Z 来源：《基层建设》2017年第12期作者：庞杰 [导读] 摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参考。 身份证号：32082819780225xxxx 浙江杭州 310013 摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参考。关键词：移动互联网；可视化；溯源；概念；应用 1.前言 大数据可视化技术，是一种有效的解决大规模数据分析并形成决策依据的工具，在多个行业广泛应用并实践，促进了行业生产效率的提升。 2.数据可视化技术简述 数据可视化技术是一种研究如何将数据转变为数据视觉表现形式的科学技术，数据的视觉表现形式是指将能够反映研究对象的属性、变量等信息单位，通过具现化以概要形式提炼出来的信息表现形式。数据可视化技术经过不断的发展和演变，逐步形成以图形、图像、用户视图等可视化形式对研究目标诠释、表述并建立视觉模型，对对象特征加以可视化解释。数据可视化是对科学数据和抽象的非结构化信息的处理，主要包括科学可视化、信息可视化、可视化分析三个方面：科学可视化主要是对物理、化学等学科，进行数据和模型的测量、分析、解释等，在本文不做过多阐述。信息可视化对抽象的、非机构化数据集合实施非空间复杂数据的视觉呈现，近年来被广泛应用与电网企业大数据可视化系统的建设过程中、在反映电网运行状态、客户信息和企业管理等方面发挥了积极的作用。 3.数据可视化技术与工具 数据可视化是大数据研究的一个重要内容。简单地讲，数据可视化就是通过图形化手段，将复杂的数据模型表达出来，从而清晰有效地表达数据中的信息，用户通过数据可视化可以洞察数据中的规律。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析（Julie，2011）。数据可视化起源很早，在刚刚有计算机的时候，便有计算机图形学。近年来，数据可视化在商业智能（BI）中也得到广泛应用。迈克尔?弗兰德利将数据可视化方法进行了分类（Vitaly，2007）。在大数据的推动下，数据可视化的内涵和外延都有了明显的变化，逐渐由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体。目前，数据可视化工具主要包括：（1）开源的、可编程的工具，如R语言、D3.js、Processing.js等。（2）商业化产品，如Tableau、Qlikview、SAS、SAPBusinessObject水晶易表、IBMCognos、MicrosoftExcel等。其中，Tableau是桌面系统中最简单的数据可视化工具软件，它实现了数据运算与美观的图表的完美结合，用户只需要将大量数据拖放到数字“画布”上，便能创建好所需要的各种图表（Tabealu，2014）。数据可视化技术可以更简洁地表达大数据环境下海量的大数据信息，用户通过数据可视化技术，能够“洞察”数据信息中内在因素的模式和关联，快速从大数据中发现问题。 4.移动互联网数据可视化技术的应用 4.1分析互联网用户的特征 需要明确的是，可视化技术的应用不是在原有的技术上实现创新，而是要实现持续的优化过程，除了网络用户继续分析和分类外，还要为网络运营商提供更多的综合信息发展，反映数据的变化，使网络运营商基于互联网用户的特点，制定科学的发展战略，同时在网络运营流程，通过广告的准确交付，最大限度地利用网络资源实现经济增长。 4.2分析互联网用户轨迹 由于移动互联网数据可视化技术的支持，可以有效地分析互联网用户的轨迹。网络用户轨迹是网络用户行为的规律。通过分析网络用户轨迹，可以保证基站与用户之间的有效连接。可以实现稳定的通话质量，达到及时传输互联网数据的目的。另外，通过分析互联网数据可以清除用户的地理位置，实现地理信息处理的简单开发。 5.大数据可视化技术在重要产品品控溯源增信体系中的应用 5.1技术路线 智慧溯源可视化综合展示平台集成展现重要产品品控溯源增信体系各子项建设内容，展示重要产品品控溯源综合监管成果和宣传产品防伪溯源监管知识。展示大厅包括无缝拼接大屏幕、电子沙盘、影音多媒体播放和灯光等设备，通过网络连接到公司集中部署的智慧溯源可视化综合展示平台，通过智慧溯源可视化平台系统对品控溯源增信体系中运行的设备及采集的数据进行监控和展现。智慧溯源可视化综合展示平台系统数据来源于重要产品质量安全溯源监管省级、市级、县级数据中心各子系统平台，通过ETL抽取工具进行数据清理、转换和展示。与溯源信息采集系统、县域溯源监管系统、电商数据交互系统、第三方产品检测数据采集、第三方保险理赔管理系统、实时气象环境监测系统、基地视频监控系统等多个系统集成，通过数据接口将重要产品操作实时数据、网站访问数据、用户信息、扫码查询、溯源码流通信息、智能硬件信息、电商交易等系统的关键指标数据传输到综合展示平台，对关键指标进行挖掘、分析，并通过三维可视化技术直观动态展现。引导重要产品生产经营企业不断优化生产结构和运营方式，推动重要产品生产经营企业实施智能生产创新、生产工艺技术改革，实现向低投放、低耗能、高效率的绿色发展方式转变，政府监管部门加强政策支持额引导、落实工作责任，实现重要产品“流向可跟踪、责任可认定、产品可召回”的全流程监管，提高社会大众对重要产品质量安全的信任，保障民众身心健康安全。 5.2系统架构 智慧溯源可视化平台采用面向服务体系架构（SOA），从技术架构上分为三个层次，包括后台数据层、中间服务层、前台展示层。其中后台数据层采用的是ORACLE10g数据库，中间服务层采用的是主流开发技术，前台展示层采用的是flash、3DMax等多媒体技术。平台与溯源信息采集系统、县域溯源监管系统、电商数据交互系统、实时气象环境监测系统、基地视频监控系统等进行对接，通过数据处理平台提取主要指标，对关键指标进行数据挖掘和分析，通过三维可视化技术直观动态展现。应用触控平板、激光笔、手机app，解说员可以边解说边操作，与大屏可视化展示形成互动，增强用户体验。 5.3数据分析 随着重要产品质量安全追溯体系建设的不断推进，大量的物联网智能设备、区块链技术被广泛的应用与环境监测、智能生产监控、检