基于组件化的数据可视化系统设计与实现
收稿日期:2018-07-31
作者简介:江婷(1989-),女,硕士研究生,主要研究方向:前端可视化,WebGL ,通讯邮箱:jiangting@https://www.360docs.net/doc/9910962713.html, 。
基于组件化的数据可视化系统设计与实现
江婷,林嘉琦,马建雄,高齐琦
(中国电子科技集团第五十二研究所,浙江杭州310000)
摘要:数据的可视化有利于快速挖掘数据背后的规律和价值,提高决策效率。但现有的数据可视化系统需要针对特定场景进行单独开发,效率低下、维护成本高。本文提出了基于组件化的数据可视化系统,通过封装Echarts 图表库,为用户提供各类图表组件,快速构建数据可视化,并支持接入多种数据库、本地csv 上传和动态请求。该系统以图形化界面完成编辑和配置,简化了开发过程,提高了开发效率。
关键词:数据可视化;组件化;图形化;数据驱动【中图分类号】TP311,TP391【文献标志码】A 【文章编号】2096-6059(2019)01-048-07
Design and Implementation of Data Visualization System Based on Component
JIANG Ting ,LIN Jia-qi ,MA Jian-xiong ,GAO Qi-qi
(CETC52,Hangzhou 310000,China )
Abstract :The visualization of data helps to quickly mine the rules and values behind the data ,and improve the efficiency of decision -making.However,existing data visualization systems need to be developed separately for specific scenarios,it ’s inefficient and has high maintenance costs.This paper proposed a component-based data visualization system,which provided various types of icon components for users by encapsulating the Echarts icon library,could quickly constructdata visualization,and support access to multiple databases,local csv uploads and dynamic requests,and complete with a graphical interface.And the system is edited and configured in a graphical interface,which simplifies the development process and improves development efficiency.Keywords :data visualization ;components ;graphical ;data driven
0引言
随着大数据时代的到来,从多种类型的数据
中,快速获得有价值信息变得越来越重要。大数据
技术[1-2]由数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化
等技术集成。其中数据可视化[3-4]是将不同类型的数
据通过多样、适当的方式呈现出来,让人与数据真
正实现沟通、交流,并且能够让人理解数据背后蕴
藏的规律和价值,从而帮助决策者提高决策效率。大多数网站制作时需要根据设计进行代码编写,在展示数据可视化时更是需要大量的图表,大大增加了技术人员的开发难度,导致开发效率降低,后期维护成本提升。同时现有的数据可视化技术,支持的组件少,展示数据维度不够,支持的用户交互较少,难以满足自定义网页功能需求。本文设计了基于组件化的数据可视化系统HikVis ,它是一款定位于为各种应用场景的前端数据可视化软件产品,通过快速搭建交互式实时数据可视化帮助业第51卷第1期2019年1月智能物联技术Vol.51,No.1Jan ,2019
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详细设计-可视化系统
<沧州市智慧城市建设办公室城市大数据中心建设项目> 详细设计 -可视化系统
目录 第一章综述 (1) 1.1 阅读前的注意事项 (1) 1.2 规范要求 (1) 第二章系统详细功能设计 (2) 3.1 商业智能软件平台 (2) 概述 (2) 限制条件 (2) 界面设计 (3) 业务流程 (3) 输入数据结构 (5) 处理过程 (5) 输出数据结构 (8) 物理及数据存储 (8) 接口设计 (9) 备注 (10) 第三章系统错误处理设计 (11) 4.1 系统访问异常 (11)
第一章综述 1.1阅读前的注意事项 本文件涉及具体的业务知识和大量的技术知识，需要掌握相应的业务和技术知识才能正确完全地理解本文。 1.2规范要求 《GB/T 9385-2008计算机软件需求说明编制指南》 《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例（国务院令第147号1994.2.18）》 《计算机信息系统保密管理暂行规定（国保发[1998]1号）》 《计算机软件保护条例（2001年12月20日中华人民共和国国务院令第339号公布根据2011年1月8日《国务院关于废止和修改部分行政法规的决定》第一次修订根据2013年1月30日《国务院关于修改〈计算机软件保护条例〉的决定》第二次修订）》
第二章系统详细功能设计 3.1商业智能软件平台 概述 商业智能平台软件是革命性的商业智能工具，搜索级商业智能，分析过去，监控现在，预测未来，即刻发现业务，做出更智慧的决策。大数据商业智能不仅能提供传统分析工具的全部功能——仪表和警报，多维分析，快速报表等，没有传统商业智能平台实施的局限性、成本和复杂性。商业智能平台软件实施方案能在几天之内被部署，可以在几分钟内培训学会，并且最终用户可以即时得到结果。 限制条件 无
大大数据管理系统之大大数据可视化设计
数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理：李雪莉 组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级：大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统
资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企
案例丨数据可视化的作用和实现方法
案例丨数据可视化的作用和实现方法 今年以来，大数据是整个IT领域非常热门的话题，特别是阿里巴巴的马云提出“人类正从IT时代走向DT时代”，把大数据推向了风口浪尖。然而对于大部分企业来说，往往是空有海量数据而无实际使用价值，更不要说帮助管理者进行业务决策。 云智慧作为一家专业的应用性能管理服务商，常年与客户的各种IT数据打交道，我们是如何看待大数据的呢，又是如何让大数据对企业的业务决策产生价值的呢?请看云智慧高级产品经理Fox对于大数据的最后一公里——数据可视化价值的思考。 什么是大数据 选择分享这个主题的灵感主要来源于在云智慧所负责透视宝产品工作，以及Fox(以下为第一人称)与父亲的一次简短交流。 我父亲是一个公务员，他每天有一个爱好是看新闻联播，经常新闻中会提到大数据，偶尔会问我什么是大数据?国际上给出的定义是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。是不是很难懂? 有个段子可以帮大家生动的理解大数据，林彪带兵打仗的时候有个特别的习惯，那就是每次战斗结束后，都要用小本子记下所缴获的武器种类、数量等数据，乐此不疲，而大家对此都不以为意。有一天，在又一次遭遇战后，士兵在给他念缴获的武器数量时，他突然叫停，然后兴奋地指出，这次遭遇战很可能遇到的是
敌人的指挥部队。原因是，这次缴获的小枪与大枪的比例高于普通的战斗，小车与大车的比例以及军官与士兵的比例也都高于平均，因此他得到了这个结论。在这个数据的指导下，部队一鼓作气，追击逃脱的部队，成功的把敌人的指挥官抓获。 通过这个故事大家就能生动的理解大数据的作用和价值。无论多数企业或个人是否已经意识到大数据的真实存在，毫无疑问，我们生活在大数据时代。随着大数据的兴起，数据分析被分成以下几个步骤：采集、统计、分析、呈现，而数据呈现即数据的可视化，被称为大数据的最后一公里。 什么是数据可视化 大数据已经被国家列入十三五规划，提倡开放，共享。开放共享的背后意味着人人都可以接触和进入大数据领域，企业不再为数据资源的垄断发愁，因为一切都是开放的，如何获取数据将不再是问题，困难在于数据有什么价值，用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来。 我之前看到过一篇文章《设计中的设计》，里面提出一个概念叫视觉对话。如果要两个语言、文字不通的陌生人进行沟通，给他们一张纸，一只笔，他们一定是用最简洁的方式把自己的想法画下来进行交流，这就是视觉对话。 其实这也正是数据可视化的本质，通过可视化图表将用比文字快10倍的速度将陌生的读者带进门，大数据时代一个显著特征就是数据可视化的崛起。作为大数据最后一公里的展现环节，数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。 一方面，数据赋予可视化以价值;另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。 为什么要做数据可视化 为什么很多企业开始拥抱数据可视化?是什么趋势在驱动可视化，换言之为什么企业变得更具视觉性? 我们首先澄清一点，数据可视化绝对不是最近才流行起来的，早在原始社会穴居人类就将岩画作为一种信息传递手段，而目前我用过最牛的大数据分析软件就是Excel。 和5年前相比，企业对于数据可视化的需求越来越强烈。原因很简单，数据
基于MATLAB平台的可视化图像处理系统设计方法
[收稿日期]20050228 [作者简介]黄书先(1962),女,1983年大学毕业,硕士,副教授,现主要从事石油勘探开发研究与科研管理工作。 基于MATLAB 平台的可视化图像处理系统 设计方法 黄书先 (长江大学科学技术处,湖北荆州434023) [摘要]以MATLAB 为工作语言和开发环境,开发了一个在M AT LAB 平台下的可视化图像处理系统, 可实现包括对测井图像在内的一般图像的精细处理,并能和用户开发的程序接口。为M AT LAB 的再开发 和可视化系统的设计作了有益的探索。 [关键词]MATLAB;图像处理;可视化GUI 界面 [中图分类号]TP 311111 [文献标识码]A [文章编号]16731409(2005)04015803 MAT LAB 的图像处理工具为自然科学各学科领域的学者、研究人员和工程师提供了一个直观的灵活的环境,用以解决复杂的图像处理问题。用MAT LAB 语言开发的图像处理算法可以在所有支持MAT LAB 的平台上共享。也可以将m 语言算法和现存的C 程序集成在一起或者将MATLAB 开发的m 语言算法和GU Is 编译为C/C++代码,供其他程序调用,或者发布为一个独立的应用程序。下面笔者提出一个基于MATLAB 平台的可视化图像处理系统设计方法,可用于包括测井图像资料在内的一般图像的精细处理。 1 系统总体设计 在MAT LAB 中有个重要的图像处理工具包[1],该工具包是由一系列支持图像处理操作的函数组成的,按功能可以分为以下几类:图像显示;图像文件输入与输出;几何操作;像素值统计;图像增强;图像识别;图像滤波;图像变换;邻域和块操作;二值图像操作;颜色映射和颜色空间转换;图像格式转换等。和其他工具包一样,用户还可以根据需要书写自己的函数,以满足特定的需要;也可以将这个工具包和信号处理工具包或小波工具包等其他工具包联合起来使用。 MAT LAB 提供了交互式的GU I 开发环境[2~4],用户只需要设置各个对象相应的属性,系统自动生成与之对应的界面,大大减少了开发的难度。本设计的MAT LAB 图像处理系统由封面、主界面和各个子功能界面组成,其框图如图1所示。程序总流程图如图2所示。 2 封面界面设计 首先用MAT LAB 编辑封面的脚本文件,生成系统的封面界面,然后再进入处理的主界面。 在设计封面时,要做好封面的总体布局,力求完美。要插入背景,首先要找到所用的函数(这在一般的书中很难找到);其次要注意设置axes 的属性。在显示背景图像时,不能用imshow ()函数,如果用此函数,背景图像只能显示在封面的一部分,不能整屏覆盖;而要用imagesc ()函数。MATLAB 提供修改文本中文字的字体,它支持华文中宋、华文彩云、华文仿宋、楷书、黑体等,功能较强。 在设计封面的过程中,最主要的技术是要解决时间的显示,如果只用MATLAB 中的clock ()函数,则显示的是静态时间,而不会显示和电脑同步的动态时间。为了解决这个问题,需做一个循环判断语句:while find (get (0,'c hildren'))==h0。成立的条件是,只要是当前窗口循环,否则停止,这样可以减少CPU 的负担。同时,要实时提取clock ()函数,可用fix (clock),使提取的时间更美观。#158#长江大学学报(自科版)2005年4月第2卷第4期/理工卷第2卷第2期 Jour nal of Yangtze University (Nat Sci Edit)Apr 12005Vol 12No 14/Sci &Eng V,Vol 12No 12
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
大数据背景下数据可视化方法研究
摘要：大数据时代数据飞速增长，高维数据越来越多迫切需要新的数据可视化方法对高维数据进行处理。本文在传统的radviz数据可视化方法基础上，结合弹簧模型，给出了一种改进的radviz数据可视化方法，并通过两种模型之间的比较，证明了改进的radviz可视化方法增强了属性间的合力，降低了数据遮盖度，更好地保持了原有数据集的特征。 关键词：大数据；数据可视化；radviz；弹簧模型 中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2016）17-0231-03 随着大数据时代的到来，数据产生的速度呈直线上升，数据海量化已成为不可避免的发展趋势。数据急剧增加对数据处理、数据挖掘以及数据可视化等都是一个极大的挑战。目前，数据可视化面临高维数据越来越多，数据量越来越大，数据种类越来越多等多种挑战。针对这些问题，提出了一种radviz数据可视化方法，将高维数据样本非线性的投影到二维目标空间，能够快速找到容易被领域专家认可的可视化模型。但是传统的radviz可视化方法将属性值均匀分布在圆周上造成属性间的值相互抵消，从而导致数据遮盖度较大及可视化图形有内缩趋势等问题。本文提出了一种新的改进的radviz可视化方法，改进的方法增强属性了间的合力，降低了数据遮盖度，使得原始数据集的特征能够更好地保持。 1 数据可视化 数据可视化技术诞生于二十世纪八十年代，是运用计算机图形学和图像处理等技术，以图表、地图、动画或其他使内容更容易理解的图形方式来表示数据，使数据所表达的内容更加容易被处理。数据可视化技术与虚拟现实技术、数据挖掘、人工智能，甚至与人类基因组计划等前沿学科领域都有着密切的联系[1]。目前数据可视化技术大体可以分为5类：基于几何投影可视化技术、面向像素可视化技术、基于图标可视化技术、基于层次可视化技术以及基于图形可视化技术[2]。 数据可视化的简易工作图如图1所示： 2 传统的radviz可视化方法分析 radviz（radial coordinate visualization）是一种基于弹簧模型的可视化方法，radviz 是将一系列多维空间的点通过非线性方法映射到二维空间，实现在平面中对多维数据可视化的一种数据分析方法。自从ankerst于1996年提出radviz技术以来，radviz技术取得了很大的发展，被广泛应用于可视化分析和数据挖掘等领域。近年来更是把radviz技术运用到基因表达数据的分类上，且取得了良好的分类效果[3]。 2.1 传统radviz模型 经典的radviz方法通常运用在平行坐标系上，将一系列具有多维度属性的点通过非线性方法映射到二维空间，使人们得以用肉眼观察。如图2所示，设n个特征变量随机均匀地分布在单位圆周上（如n= 6），记为～，现在假设n个弹性系数不同的弹簧一端全部固定在一个小球上，另一端分别固定在～。假定第j根弹簧对于观测点i的弹性系数为，如果观测点固定在圆内的一个平衡位置，那么（，）就是n维空间（，…，）在二维空间的投影，便实现了一个n维数据转化到二维坐标的radviz可视化[3]。 其中，表示随机均匀分布在单位圆周上的特征向量；单位圆周表示一个二维空间；o表示特征向量映射在二维空间上的平衡点。 根据胡克定律，对一个弹簧而言，小球所受到的弹力取决于弹簧拉伸的长度（矢量）和弹簧的弹性系数（标量），当小球静止不动时，则表明其受到所有弹簧的合力为零。对此可得到如下公式： 其中xj表示第j个变量在二维空间的圆周上的坐标，pi表示第i个观测点在圆内二维空间平衡位置的坐标。公式（2-2）表示第i个观测的平衡位置，式（2-3）表示观测平衡位置向量pi为各变量的坐标位置的加权平均。为了避免负值的出现，常常采用归一化的方法，
数据挖掘可视化系统设计与实现
数据挖掘可视化系统设计与实现 针对当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性上存在的不足，构建一个数据挖掘可视化平台。将获取的数据集上传到系统分布式数据库中，对数据集进行预处理，利用Mahout提供的分类、聚类等挖掘算法对数据集进行挖掘，使用ECharts将挖掘产生的结果进行可视化展示。 标签：数据挖掘；可视化展示；数据预处理；挖掘算法 引言 在大数据时代，通过数据挖掘可以对数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从而提取辅助商业决策的关键性信息，帮助企业做出决策。丰富而灵活的数据挖掘结果可视化技术使抽象的信息以简明的形式呈现出来，加深用户对数据含义的理解，更好地了解数据之间的相互关系和发展趋势。然而当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性较大的影响数据挖掘系统的使用、解释能力和吸引力。 这就需要使用分布式大数据处理技术进行数据的存储和计算，构建一个数据挖掘可视化平台，通过多种挖掘算法实现对原始数据集进行挖掘，从而发现数据中有用的信息。 1 关键技术 1.1 MapReduce离线计算框架 一种在YARN系统之上的大数集离线计算框架，使用MapReduce可以并行的对原始数据集进行计算处理，从而高效的得出结果。 1.2 HBase分布式数据库 一个构建在Hadoop之上分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 1.3 Mahout Apache Software Foundation旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等。 1.4 ECharts 一种商业级报表，创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力
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的基础支撑环境，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的融合数据资源视角，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的综合情况，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，结合政务大数据的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、旅游等重点行业的数据综合分析，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、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和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的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即
席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的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的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的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：通过对海量的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，促进民生的发展。
城市交通大数据可视化框架及实现
城市交通大数据可视化框架及实现 随着智能交通在物联网、云计算、移动互联等领域的结合应 用和迅速发展，其发展模式已经从传统的信息不均衡、信息处理能力低效的系统发展成为真正的运用新技术的智能交通系统。智能交通系统是多个与交通有关的系统的综合应用，包括车路协同系统、公众出行便捷服务、车联网等，这些应用运用大数据技术、云计算技术、移动互联技术等为交通系统的智能化效率的提高提供重要的支持，不断提高智能交通系统的数据分析判断能力，以优化交通的运行管理，精准地掌握交通状况，给车辆和出行者带来更加智能化的服务。目前大数据技术已经应用在很多城市的智能交通领域，公众出行越来越离不开交通大数据分析带来的便利。 随着大数据技术的兴起，智能交通的发展也在飞速前进的阶段，交通大数据的总量已从TB级跃升为PB级并仍在不断攀升。但目前，在如何运用大数据技术有效处理分析这些日益剧增的交通大数据分析获取更有价值的信息的问题上，我国的智能交通发展仍然处于开始阶段。如何运用大数据技术，有效分析利用交通大数据，实现大数据的可视化，使其发挥出应有的价值，是现阶段智能交通发展的重要任务。 1数据可视化基本框架 1.1 数据可视化流程 科学可视化和信息可视化分别设计了可视化流程的参考体系结
构并被广泛应用于数据可视化系统中。可视分析学的基本流程则通过人机交互将自动和可视分析方法紧密结合。从数据到知识的转化方式有两种途径，交互的可视化方法和自动的数据挖掘方法。过程中用户即可以对可视化结果进行交互的修正，也可以调节参数以修正模型。 在相当多的应用场合，异构数据源需要在可视分析或自动分析方法之间被整合。因此，这个流程的第一步需要将数据预处理并转换，导出不同的表达，便于后续的分析，其他的预处理任务包括数据清洗、数据规范、数据归类和异构数据源集成。在任何一种可视化分析过程中，人都是最核心的要素。机器智能虽然在很多场合都比人的效率要高，但是机器只能承担替代一部分人所承担的工作，并不能够最终决策或对知识进行加工和使用。所以数据可视化的目的并不是替代人的判断和决策，而是为人所用，增强人的能力，提高人的效率。 1.2数据可视化流程中的核心要素数据可视化流程中的核心要 素包括 3 个方面。 1.2.1 数据表示与变换数据可视化的基础是数据表示和变换。为了允许有效的可视化、分析和记录，输入数据必须从原始状态变换到一种便于计算机处理的结构化数据表示形式。通常这些结构存在于数据本身，需要研究有效的数据提炼或简化方法以最大程度地保持信息和 知识的内涵及相应的上下文。
可视化管理系统技术方案设计
可视化管理系统技术方案
中天华易科技有限公司
2016年3月
第1章系统概述 (3) 1.1 概述 (3) 1.2 系统可行性分析 (3) 1.3 系统对比 (4) 第2章系统组成 (6) 第3章平台设计 (7) 3.1 网络状况及建议 (7) 3.2 设计依据 (7) 3.3 设计原则 (8) 3.4 组网方案 (9) 3.4.1 组网拓扑图 (9) 3.4.2 组网说明 (9) 3.5 可视化管理系统应用场景 (11) 3.5.1 预测与预警 (11) 3.5.2 事故信息报告 (11) 3.5.3 指挥调度应用 (11) 3.5.4 视频录播应用 (12) 3.6 可视化管理系统优势 (12) 3.6.1 专业可视调度系统 (12) 3.6.2 超大系统容量 (12) 3.6.3 部署方式 (13)
3.6.4 灵活的部署组网方式 (13) 13 365 强大的级联调度功能 第4章主要功能 (15) 4.1 指挥中心平台 (15) 4.2 手持单兵功能 (15) 4.3 手机监管APP功能： (16) 4.4 手机前端APK功能 (16)
第1章系统概述 1.1 概述 随着社会的发展，计算机技术和网络技术以及移动互联网技术的普及，各企业都在建设应用于日常管理的信息化系统，以强化各级管理人员对前端的监控及指导力度，拓展现场的监管手段，从而提高企业管理水平和效率，增强战略决策的科学性及前瞻性，提升企业信誉和声望，增强企业竞争力的目的。 可视化管理系统是中天华易根据新型管理的需要，整合视频监控图像，音视频实时通讯，文件上传管理的的综合应用系统，系统的建设给管理部门提供了直观、快速的工具，无论是在指挥中心，还是通过移动设备，通过可视化管理系统可实时了解前端现场的情况，并进行指挥调度。 可视化管理系统以工程可视化管理应用为核心，同时集成远程有线无线监控、图像传输等应用功能，系统兼容IP或专线方式网络部署，提供了一体化的视频通信应用平台。系统具备高质量的视音频传输特性，可实现传统视频监控和视频会议系统无可比拟的信息直观性和准确度，让调度指令的传达如同面对面般直接、有效。 可视化管理系统将远程管理推向全面可视化时代。它可实现管理人员与现场人员之间的双向视频通信，文件传输，管理人员不再是在固定位置办公，瞬息之间即可巡视各方，如同亲临现场，日常巡查，应急时辅助决策，。 1.2 系统可行性分析 无线通信技术由模拟转向数字、由有限转向无线，数字信号处理技术的广泛应用，促使移动通信系统在全球范围得到了普及和应用，目前第四代移动通信技术(4G)带宽上行最高可达50Mbps下行可达100 Mbps，可充分满足移动音视频传输的带宽要求。 通过调研，目前个企业均建设有视频监控系统，视频会议系统，但是系统有以下不足：
大数据可视化设计.doc
数据可视化设计袁大 莈2015-09-16 15:40 芄大数据可化是个，在信息安全域，也由于很多企希望将大数据化信息可化呈的各种 形式，以便得更深的洞察力、更好的决策力以及更的自化理能力，数据可化已成网安全技 的一个重要。 莁一、什么是网安全可化 节攻从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻最繁??通大数据网安全可 化，我可以在几秒内回答些，就是可化我的效率。大数据网安全的可化不能我更容易地感知网数据信息，快速，能事件 行分，甚至攻做出。可是，怎么做呢？ 肀1.1 故事 +数据 += 可化 莇做可化之前，最好从一个开始，你什么要做可化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个量之的系？异常？空关系？比如政府机构，想了解 全国各个行的分布概况，以及哪个行、哪个地区的数量最多；又如企，想了解内部的情 况，是否存在意行，或者企的情况怎么。之，要弄清楚你行可化的目的是什么，你想 什么的故事，以及你打算跟。 蒁 葿有了故事，需要找到数据，并且具有数据行理的能力， 1 是一个可化参考模型，它反映的是一系列的数据的程： 蒈我有原始数据，通原始数据行准化、构化的理，把它整理成数据表。将些数成构 （包括形状、位置、尺寸、、方向、色彩、理等），通
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。 肆最后，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。 薁总之，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。 袀1.2 可视化设计流程 芀 袅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
可视化管理系统技术方案设计
可视化管理系统技术方案 中天华易科技有限公司 2016年3月 17
目录 第1章 ............................................................................................................................... 系统概述3 1.1概述 (3) 1.2系统可行性分析 (3) 1.3系统对比 (4) 第2章 ............................................................................................................................... 系统组成6 第3章 ............................................................................................................................... 平台设计7 3.1网络状况及建议 (7) 3.2设计依据 (7) 3.3设计原则 (8) 3.4组网方案 (9) 3.4.1组网拓扑图 (9) 3.4.2组网说明 (9) 3.5可视化管理系统应用场景 (11) 3.5.1预测与预警 (11) 3.5.2事故信息报告 (11) 17
3.5.3指挥调度应用 (11) 3.5.4视频录播应用 (12) 3.6可视化管理系统优势 (12) 3.6.1专业可视调度系统 (12) 3.6.2超大系统容量 (12) 3.6.3部署方式 (13) 3.6.4灵活的部署组网方式 (13) 3.6.5强大的级联调度功能 (13) 第4章 ............................................................................................................................... 主要功能15 4.1指挥中心平台 (15) 4.2手持单兵功能 (15) 4.3手机监管APP功能： (16) 4.4手机前端APK功能 (16) 17
(完整版)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
可视化管理系统技术方案设计
可视化管理系统 技术方案 中天华易科技有限公司 2016年3月 请浏览后下载，资料供参考，期待您的好评与关注！
目录 第1章系统概述 (3) 1.1概述 (3) 1.2系统可行性分析 (3) 1.3系统对比 (4) 第2章系统组成 (6) 第3章平台设计 (8) 3.1网络状况及建议 (8) 3.2设计依据 (8) 3.3设计原则 (9) 3.4组网方案 (10) 3.4.1组网拓扑图 (10) 3.4.2组网说明 (10) 3.5可视化管理系统应用场景 (12) 3.5.1预测与预警 (12) 3.5.2事故信息报告 (12) 3.5.3指挥调度应用 (12) 3.5.4视频录播应用 (13) 3.6可视化管理系统优势 (13) 3.6.1专业可视调度系统 (13) 3.6.2超大系统容量 (13) 3.6.3部署方式 (14) 3.6.4灵活的部署组网方式 (14) 请浏览后下载，资料供参考，期待您的好评与关注！
3.6.5强大的级联调度功能 (14) 第4章主要功能 (16) 4.1指挥中心平台 (16) 4.2手持单兵功能 (16) 4.3手机监管APP功能： (17) 4.4手机前端APK功能 (17) 请浏览后下载，资料供参考，期待您的好评与关注！
第1章系统概述 1.1概述 随着社会的发展，计算机技术和网络技术以及移动互联网技术的普及，各企业都在建设应用于日常管理的信息化系统，以强化各级管理人员对前端的监控及指导力度，拓展现场的监管手段，从而提高企业管理水平和效率，增强战略决策的科学性及前瞻性，提升企业信誉和声望，增强企业竞争力的目的。 可视化管理系统是中天华易根据新型管理的需要，整合视频监控图像，音视频实时通讯，文件上传管理的的综合应用系统，系统的建设给管理部门提供了直观、快速的工具，无论是在指挥中心，还是通过移动设备，通过可视化管理系统可实时了解前端现场的情况，并进行指挥调度。 可视化管理系统以工程可视化管理应用为核心，同时集成远程有线无线监控、图像传输等应用功能，系统兼容IP或专线方式网络部署，提供了一体化的视频通信应用平台。系统具备高质量的视音频传输特性，可实现传统视频监控和视频会议系统无可比拟的信息直观性和准确度，让调度指令的传达如同面对面般直接、有效。 可视化管理系统将远程管理推向全面可视化时代。它可实现管理人员与现场人员之间的双向视频通信，文件传输，管理人员不再是在固定位置办公，瞬息之间即可巡视各方，如同亲临现场，日常巡查，应急时辅助决策，。 1.2系统可行性分析 无线通信技术由模拟转向数字、由有限转向无线，数字信号处理技术的广泛应用，促使移动通信系统在全球范围得到了普及和应用，目前第四代移动通信技术(4G)带宽上行最高可达50Mbps、下行可达100 Mbps，可充分满足移动音视频传输的带宽要求。 请浏览后下载，资料供参考，期待您的好评与关注！
数据可视化结课作业
信息与电气工程学院 数据可视化报告（2016/2017学年第二学期） 专业班级：计算机1403 学生姓名：叶何斌 学号：140210316 设计成绩：
2017年06月1日
目录 1 项目摘要 (3) 2 项目结构 (3) 2.1 数据库设计及实现 (3) 2.2 Flask (4) 2.3 前端 (5) 3 项目成果预览 (5) 4 项目中所遇到的问题 (7) 4.1 网页中文乱码 (7) 4.2 图表在网页中不显示 (7) 5 总结 (7)
1 项目摘要 本项目选取的数据集为一天的用电量分布，数据集是基于实际数据虚构的，因为数据量太庞大。虽然数据是虚构的但是也具有一定的代表性。数据中包括了一天各个时段的用电量情况。本可视化的主要目的是能够清晰地展示某一个地区每天用电量的变化，以便发电厂预测用电量，更好的调动发电机组。 项目中主要使用的技术包括：MySql、Flask和Echarts。Echarts是一个商业级的图表库，项目中直接引用了Echarts的JS文件。Flask是一个使用Python 编写的轻量级Web 应用框架，这个直接安装到Python环境里了。项目的大概思路就是首先运行创建数据库的Python代码，创建好数据库之后。再运行读取数据库的Python代码—readDatabase.py，这个程序会去找html网页，之后打开浏览器就能看到图表了。 2 项目结构 2.1 数据库设计及实现 2.1.1 数据库表 表1-1 epower表 属性名称数据类型可否为空备注 Time Varchar(20) 否时间 Powers Varchar(20) 否用电量 2.1.2 设计及实现 数据库就有两个字段，一个时间，一个用电量。数据库比较简单，都是最基本最基本的操作和实现。数据库插入数据是一个Python文件—create_data.py。首先配置好数据库连接的一些基本信息，然后在开始创建表。在创建表之前程序检查一下表是否存在，如果存在就将表删除，重新创建。其中创建表的代码为：
浅谈某BI实时图表实现大数据的可视化地原理
浅谈BI实时图表实现数据可视化的原理 行业资讯| 作者：走猫步的鱼| 2013-12-27 09:55:54| 阅读170次有用(1) 评论(2) 收藏 标签：BI 概述：商业智能实时分析工具数据可视化功能变得越来越强大，在不断满足需求的同时，大家知道其工作原理吗？今天，我们就为大家讲解实时图表是如何将零散的数据以强大的可视化效果呈现在我们面前。 不久前，在商业智能实时图表解决方案的选择中，我们简单讲了下实时分析的工作流程。今天我们就来详细讨论一下这个话题。 如果你已经使用过实时dashboard，或者正打算建立一个，那么，这篇文章可以帮助你理解实时dashboard背后的故事以及实时数据如何展现在你的dashboard中，从而实现数据可视化。 除去端到端之间极短的时间，数据实时可视化主要有四大步骤。这里我们用一张图来展示。 1、捕获数据流 实时数据流使用 scrapers、collectors、agents、listeners捕获，并且存储在数据库中。数据库通常是NoSQL数据库，例如， Cassandra、MongoDB, 或者有时候是你只是Hadoop Hive。关系数据库不适合这种高展现的分析。NoSQL 数据库的崛起也增强了实时数据分析向他靠拢的趋势。
2、数据流处理 数据流可以通过许多方式处理，比如，分裂、合并、计算以及与外部数据源结合。这些工作由一个容错分布式数据库系统，比如， Storm、Hadoop，这些都是比较常用的大数据处理框架。但是他们却不是实时数据分析的理想选择。因为他们依赖MapReduce面向批量的处理。不过Hadoop 2.0允许使用其他计算算法代替MapReduce，这样使得Hadoop在实时分析系统中运用又进了一步。处理之后，数据就可以很可视化组件读取了。 3、数据可视化组件读取处理过的数据 处理过的数据以结构化的格式（比如JSON或者XML）存储在NoSQL数据库中，被可视化组件读取。在大多数情况下，这会是一个嵌入到一个内部BI系统的图表库，或者成为像Tableau这种更加广泛的可视化平台的一部分。处理过的数据在JSON/XML文件中的刷新频率，称为更新时间间隔。 4、可视化组件更新实时DASHBOARD 可视化组件从结构数据文件（JSON/XML）,在图表界面绘制一个图表、仪表或者其他可视化行为。处理过的数据在客户端展现的频率叫做刷新间隔时间。在一些应用程序中，比如带有图表渲染功能的股票交易应用程序,会预先设置基于数据流的触发功能。 会不会觉得很复杂呢？只不过这些过程会在几秒钟内，甚至更短时间内完成。这些操作因为不断进步的数据库及实时功能变成现实，特别是NoSQL数据库。再由诸如Storm这种专用于实时进程处理的工具辅助，可以让其性能效果更上一层能。现在的可视化数据已经支持需求场景，在当今的大数据应用程序中建立了一个实时分析生态圈。 推荐阅读： 商业智能分析中如何正确地选择实时图表解决方案
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）
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，我们可以在几秒钟内回答这些问题，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，想了解内部的访问情况，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 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