数据可视化技术及其应用

数据可视化技术及其应用
数据可视化技术及其应用

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

Internet technology and e-commerce, information visualization has become a hotspot of research contents of visualization technology the. The application of visualization technology, can find the inherent rules implied in their data in which a large number of high dimensional information of financial, communications and business fields, so as to provide the basis for decision making. In fact, the visualization technology has become essential to many applications of computer aided data post processing part of the

2 数据可视化技术

用于创建和操作的可视化技术由数据集合生成的图形描述。有些可视化技术是针对某些特别的应用开发的,而另一些技术具有普遍的适用性。这一部分主要针对通用的可视化技术。此外,可视化技术涵盖范围较广,这里只将可视化技术按一般可视化所必需的过程划分为“数据预处理”、“映射”、“绘制”和“显示”四步。

2 data visualization technology

Used in the visualization technology to create and manipulate described by the data set generated graph. Some visualization technology is developed for some special application, and some other techniques have general applicability. This part mainly aimed at the visualization technology of general. In addition, the visualization technology covers a wide range, here only the visualization technology is necessary according to the visualization process into "data processing", "map", "drawing" and "show" the four step.

2.1 数据预处理

可视化模块输入来自计算机的模拟数据和实验/测量数据,此外还包括数据库中数据的调用。可视化处理的对象包括“符号”、“结构”、“图像”与“信号”。原始的符号、结构、图像与信号等对象的生成与获取是从事科学与工程计算和实验的科学家或工程师的任务。如何将这些数据变换成可视的图形(图像)信息,则是从事科学计算可视化应用的科学家和工程师的任务。他们与从事基础研究或工程研究的科学家们相结合,运用可视化工具,实现并完成将不可见的对象变换成可见图像的过程。通常对这些原始数据的处理应包括以下两个方面:

(1) 原始数据预处理及存储

通常用于可视化的原始数据预处理部分要涉及到以下的操作:

1)数据格式及其标准化;

2)数据变换技术;

3) 数据压缩和解压缩。

1)经过上述处理的数据可能会具有较大的数据容量。通常要采用标准化的数据交换格式存储。美国国家超级计算中心的NASA等单位研究提出的科学数据存储和交换格式/结构,如HDF、CDF和NetCDF等。这些数据格式通常具有自描述的特性,易于存储和读取,被广泛用于海洋、气象环境模式计算以及大规模数值计算等方面。

2)(2) 面向可视化方法的数据处理

针对不同的可视化方法和内容,需要对原始数据做进一步的变换处理,以满足可视化要求。例如,对于医学图像的三维重建,就需要对原始CT图像序列进行三维的滤波、重采样、三维图像分割与边缘检测等预处理。对原始数据进行变换处理的操作主要包括:

1) 数据规范化处理;

2) 滤波处理;3) 平滑处理;4) 网格重新划分;5) 坐标变换;6) 几何变换;7) 线性变换;8) 分割与边缘检测;9) 特征检测、增强和提取;10) 查色表操纵和特征映射等等。

2.1 data preprocessing

The visualization module input simulation data and experimental / from computer measurement data, in addition to the data in the database call. Visual processing of objects including "symbol", "structure", "image" and "signal". With the acquisition of the original symbol, structure, image and signal of the object is engaged in scientific and engineering calculation and experimental scientist or engineer task. How these data will be transformed into visual graphic (image) information, is engaged in the visualization application scientists and engineers the task of science. They are combined with the scientists engaged in basic research or engineering, using visualization tools, implementation and completion will not visible object is transformed into a visible image process. Common to these original data processing should include the following two aspects:

(1) the data processing and storage

Usually used for the pre-processing of the original data part visualization involves the following operations:

1) data format and its standardization;

Data transformation technology;

3) data compression and decompression.

After the above processing data may has a large data capacity. Usually use a standard data exchange format. Scientific data storage USA National Supercomputing Center in NASA unit of and exchange format / structure, such as HDF, CDF and NetCDF etc.. These data format is usually has the characteristics of self description, easy to store and read, is widely used in marine, meteorological computing environment model and large-scale numerical calculations.

(2) for the visualization of data processing

The visualization methods and content of different, need to transform a further treatment of the original data, to meet the visual requirements. For example, for the 3D reconstruction of medical image, need, resampling, 3D image segmentation and edge detection preprocessing of 3D filtering of the original CT image sequence. Transform the operation of the original data mainly includes:

1) standardized data processing;

2) filtering; smoothing; 3) 4) 5) re meshing; coordinate transformation; geometric transformation; 6) 7) linear transform; 8) segmentation and edge detection; 9) feature detection, enhancement and extraction; 10) color look-up table manipulation and feature mapping etc..

2.2 映射

映射模块是完成将数值数据转变成几何数据的功能,因此映射功能实质上完成的是数据建模功能,是可视化技术的核心。可视化处理的数据类型随着应用领域的不同而不同,因此对不同类型的应用数据应采用不同的映射技术。一些常见的方法如:

(1)应用图形中可识别的变量来验证维数的基数。

(2)使用缩放比例和偏移量匹配数值范围。(3)使用衍生值(残差、logs)来强调变化。(4)使用投影来压缩信息、获得统计量。(5)使用随机抖动来区分重叠。

(6)使用多视图来处理隐藏关系高维信息。(7)使用有效的网格关键字或标签来帮助理解

2.2 mapping

Mapping module is to complete the numerical data into geometric data, so the mapping function is essentially complete data modeling capabilities, is the core of visualization technology. Visualization of data types with the application is different, so the application data of different types should adopt different mapping technique. Some common methods such as:

Variables can be identified using graphics to validate the dimension of the base.

(2) the matching numerical range using the scaling and offset. (3) using the derived value (residual, logs) to emphasize the changes. (4) using the projection to compress information, to obtain statistics. (5) using random jitter to distinguish overlapping.

(6) the use of multi view to deal with high dimensional information hidden relationships. (7) the use of effective mesh keywords or tags to help understand

2.3 绘制

绘制功能应完成将几何数据转换成图像的过程,计算机图形学中真实感成像包括两部分:物体的精确图形表示;场景中光照效果的适当物理描述。

物体的精确图形表示包括几何体建模技术、扫描转换技术、反走样技术、隐藏面消除技术。一个完整精确的图形描述通常需要综合应用这些技术,同时,还要考虑用户对图形表示的需要,不能把图形模型建得过于简单,也不能过于复杂。

光照效果包括光的反射、透明性、表面纹理和阴影。光照效果由描述物体表面各点光强的光照模型来表示,为可见物体建立光照效果模型是一个非常复杂的过程。大多数软件都采用由物体表面光强度的物理公式推导出来的简化光照模型。

2.3 drawing

Drawing function should complete the geometric data into image process, computer graphics, realistic image includes two parts: said accurate graphic object; describe the appropriate physical light effects of the scene.

Precision graphics object representations including geometry modeling technology, scan conversion, anti aliasing, hidden surface removal technology. A complete and

accurate description of the graphics usually requires the integrated application of these techniques, at the same time, but also consider the needs of users to graphically, not the graphics model is too simple, can not be too complex.

The light effect including the reflection of light, transparency, surface texture and shading. The light effect by describing an object points on the surface of the light intensity of illumination model to represent, established as a visible object illumination model is a very complex process. Most software used by the optical surface strength of the simplified formula derived physical illumination model.

2.4 显示

显示模块的功能是将绘制模块生成的图像数据,按用户指定的要求进行输出。显示模块类似于图形用户界面(GUI)技术,其对应的软件层提供各种设备的驱动程序。显示模块除了完成图像信息输出功能外,用户的反馈信息也是通过显示模块传送到其它软件层中,以实现人机交互。人机交互是可视化的一项重要指标,许多可视化要求实现动态调整映射关系,通过改变视图遍历数据,视图缩放等操作。

2.4 display

The display module is the function of image data will be rendering module, output according to user specified requirements. The display module is similar to the graphical user interface (GUI) technology, the corresponding software layer provides all kinds of driver equipment. Display module in addition to completing the image information output function, the user feedback information is through the display module to the other software layer, in order to achieve human-computer interaction. Human computer interaction is an important index for visualization, dynamic adjustment mapping requires a lot of visualization, by changing the view through a data, view zoom. The derived formulas simplified illumination model.

3 数据可视化的应用

3.1 医学

可视化技术已广泛应用于诊断医学、整形与假肢外科中的手术规划与辐射治疗规划等方面。在以上应用中核心技术是将过去看不见的人体器官能以二维图像形式显示出来或重建它们的三维模型。由于三维医学图像构模涉及的数据量大、体元构造算法复杂、运算量大,因此至今仍是医学图像可视化技术中的瓶颈所在。在这一领域中图像处理技术占主流,而计算机视觉与图形学则在整形外科的手术中起主要作用。

图1为脑部核磁共振图像序列重构的三维脑部图像。此类三维图像将有助于医生决定是否需要外科手术,应用何种方法和需要何种硬件工具的问题。目前在医学可视化领域主要包含三方面的研究热点:图像分割技术、实时渲染技术和多重数据集合的图像标定技术。这些技术的发展将进一步促进可视化技术在医学技术中的推广。3.2 气象预报

气象预报中涉及到大量的可视化内容,从普通的云图到中尺度数值预报。大量的气象观测数

据都必须经过可视化后再向用户提供信息。一方面,可视化可将大量的数据转换为图像,在屏幕上显示出某一时刻的等压面、等温面、漩涡、云层的位置及运动、暴雨区的位置及其强度、风力的大小及方向等,使预报人员能对未来的天气作出准确的分析和预测。另一方面,根据全球的气象监测数据和计算结果,可将不同时期全球的气温分布、气压分布、雨量分布及风力风向等以图像形式表示出来,从而对全球的气象情况及其变化趋势进行研究和预测。图2为三维空间里的风暴前锋模型。图中描述了冷暖锋面及锋面相交时的压力场分布。

Application of 3 data visualization

The 3.1 medicine

Operation planning and radiation treatment planning, visualization technology has been widely used in medical diagnosis, plastic and artificial limb surgery. The core technology in the above applications is the invisible human organs to two-dimensional image or display of 3D models and their. The 3D medical image modeling involves a large amount of data, body structure complexity, large amount of computation, so it is still medical image visualization technology bottleneck. In the field of image processing technology in the mainstream, and computer vision and graphics in the orthopaedic operation plays a major role in.

Figure 1 is a three-dimensional images of the brain magnetic resonance image sequence reconstruction. The three-dimensional image will help doctors decide whether to need surgical operation, and what methods and problems need what kind of hardware tools. At present in the medical research focus mainly includes three aspects: image segmentation image technology, real-time rendering technology and multiple data sets of calibration technology. The development of these technologies will further promote the visualization technology in medical technology. 3.2 weather forecast Related to the visual content of a lot of weather forecast, from ordinary images to mesoscale numerical weather prediction. Meteorological observation data must be approved by the visualization to provide information to the user. On the one hand, visualization can be a lot of data into image, showing the position of isobaric one time, isothermal surface, vortex, clouds and motion, rainfall area and intensity, the size of the wind and the direction on the screen, the forecaster to make analysis and prediction of future weather. On the other hand, according to the global weather monitoring data and calculation results, the different periods of global temperature distribution, pressure distribution, distribution of rainfall and the direction of the wind in the form of image representation, research and forecast the global weather situation and trend. Figure 2 is the storm striker model in three-dimensional space. Figure describes the cold front and the front intersection when the pressure field distribution.

3.3 工程

可视化在工程中有着广泛的应用,这里仅就其在计算流体力学中的应用为例进行说明。

计算流体力学(CFD)就是求解流体偏微分方程,即Navier2Stokes方程的数值解,这些方程式

是航空学、汽车设计、气象预报和海洋学等应用研究的核心,也是理解流体动力学的基础。计算流体力学领域的主要研究方向可分为科学计算(求解算法)与可视化(描述复杂矢量场技术)两部分,其主要目的是对流体

运动的仿真。随着超级计算机的应用,计算流体力学仿真的精度和复杂性提高很快,例如目前已可对复杂

几何形状的三维Navier2Stokes流进行仿真。

在流场计算的一般过程中,可视化技术起着十分重要的作用。首先,可视化技术提供交互设计手段以方便与加快物体的定义过程,研究人员可直观地校验物体各部分的几何尺寸大小、部件间是否留有缝隙、物体表面是否光滑等。其次,在对计算区域进行网格剖分时,可视化技术能把生成的网格显示出来,以便让研究人员检验并及时调整和伸缩网格线,使之形成合理的空间分布。最后,在计算和对计算结果的分析过程中,可视化技术的作用更大。它利用计算机图形学所提供的各种方法描述流场中的各种物理量的分

布情况,如压力、密度等标量和速度等矢量(如图3所示),并用不同颜色的等值线(面)或不同深浅的同种颜色填充网格来表示标量的数值差别,以带箭头的线段来描绘矢量的方向,对冲击波、涡流、驻点等各种流场结构,也可用计算机图形学提供的方法进行描绘。而且,可视化技术实时交互地变化画面大小并提供动态显示,以使分析者看清流场中各种现象的细节并作进一步分析。

3.3 Engineering

Visualization is widely used in engineering, here only for its application in computational fluid dynamics as an example.

Computational fluid dynamics (CFD) is the solution of fluid partial differential equation, namely the numerical solutions of the Navier2Stokes equation, the equation is the core application of Aeronautics, automotive design, meteorological and oceanography, but also the basis for the understanding of fluid dynamics. The main research direction of the field of computational fluid dynamics can be calculated into scientific (algorithm) and visual (describe the complex vector field) the two part, it is the main purpose of the fluid

Motion simulation. With the application of super computer, precision and complexity of computational fluid dynamics simulation to improve soon, for example, has the complex

Three dimensional geometry of Navier2Stokes flow simulation.

The general process flow calculation, visualization techniques play a very important role. First of all, the visualization technology to provide interactive design means to facilitate and accelerate the process of object definition, researchers can intuitively the check the geometry size, whether there is a gap between parts, the object surface is smooth. Secondly, in the region is divided into grid, visualization technology can make the mesh generation and display, in order to allow researchers to test and adjust and telescopic grid lines, to form a reasonable distribution of space. Finally, in the course of calculation and Analysis on the calculation results, the visualization technology has more influence on. It uses a variety of methods

of computer graphics provides a description of various physical quantities in the flow field of

Cloth, such as pressure, density and velocity scalar vector (as shown in Figure 3), and the contours of different colors (surface) or varying shades of the same color filling mesh to represent the difference between the scalar, vector direction to describe the by line with an arrow, the shock wave, vortex, the stagnation point various flow structure, method can also be used in computer graphics to provide to paint. Moreover, the visualization technology of real-time interactive change screen size and provides dynamic display, so that analysts see the various phenomena in the flow field details and further analysis

3.4 数据挖掘

数据挖掘中的可视化[3]是信息可视化中的重要部分。在数据挖掘中,可视化是一个多面手。它能使人在视觉上理解多维数据中的复杂模式。通过观察数据在多重维数和多重图形窗体中的存在形态,可以直观、迅速地揭示数据趋势和外露层。在数据挖掘过程中,数据挖掘也可以帮助在建模之前考察数据,可以验证其数据挖掘工具的结果。此外,可视化对局部数据的模式发现有着重要的作用。数据可视化的上述特性为数据挖掘在揭示金融、通信和商业领域内在规律方面提供了清晰的思路和直观的形象。

The 3.4 data mining

Visualization of [3] data mining is an important part in information visualization. In data mining, visualization is a generalist. It can make people understand complex multidimensional data model in the visual. Through the observation data in multiple dimensions and multiple graphics in the form of existence, can directly, rapidly reveal data trends and exposed layer. In the process of data mining, data mining can help the data before the modeling, can verify the tools of data mining results. In addition, plays an important role in discovery mode visualization of local data. The characteristics of data visualization in reveal the inherent law of financial, communications and business provides a clear thinking and intuitive image for data mining

参考文献:

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KeamDA.Visualizationtechniquesformininglargedatabas2

es:acomparision[J].IEEETransactiononKnowledgeandDataEngineering,1996,8(6).

数据可视化和分析工具有哪些

数据可视化和分析工具有哪些 当你分析和可视化数据前,常需要“清理”工作和需要你的数据的图形化的表达。因此你需要标准化这些工作,使看到统一的样式。下面千锋教育大数据培训技术分享的22个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。 1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组(SUVG)设计的基于web的服务,以你刚来清理和重列数据。点击一个行或列,DataWrangler 会弹出建议变化。比如如果你点击了一个空行,一些建议弹出,删除或删除空行的提示。它的文本编辑很cooool。 2、Google Refine Google Refine。用户在电脑上运行这个应用程序后就可以通过浏览器访问之。这个东西的主要功能是帮用户整理数据,接下来的演示视频效果非常好:用户下载了一个CSV 文件,但是同一个栏中的同一个属性有多种写法:全称,缩写,后面加了空格的,单数复数格式不一的。。。但是这些其实都代表了同一个属性,Google Refine 的作用就是帮你把这些不规范的写法迅速统一起来。

3、R 项目 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体,但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。 可视化应用与服务(Visualization applications and services)这些工具提供了不同的可视化选项,针对不同的应用场景。 4、Google Fusion Tables Google Fusion Tables 被认为是云计算数据库的雏形。还能够方便合作者在同一个服务器上分享备份,email和上传数据,快速同步不同版本数据,Fusion Tables可以上传100MB的表格文件,同时支持CSV和XLS格式,当然也可以把Google Docs里的表格导入进来使用。对于大规模的数据,可以用Google Fusion Tables创造过滤器来显示你关心的数据,处理完毕后可以导出为csv文件。 Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力,以及能够自由添加不同的空间视图的功能,也许会让Oracle,IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心,Google未来会强力介入数据库市场。

《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

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

2018年5大可视化BI工具选型对比分析 如今,有大量功能强大的可视化工具和BI工具能快速的实现数据可视化,帮助业务分析推动决策。 在本文中,5类BI可视化工具(QlikView、Tableau、Power BI、帆软FineBI 和Google Data Studio)的特性、优点和缺点。主要比较它们的关键参数,包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。 一、QlikView QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案。它允许用户在工作流程中探索和发现数据,这与开发人员在处理数据时的工作方式类似。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性,该软件致力于维护数据之间的关联。这可以帮助最终用户发现您的数据,即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的,这些数据也会提醒您检索相关项目。 QlikView比较灵活,展示样式多样。它允许设置和调整每个对象的每个小方面,并自定义可视化和仪表板的外观。QlikView数据文件(QVD文件)概念的引入,一定程度上取代了ETL工具的功能,拥有可集成的ETL(提取,转换,加载)引擎,能够执行普通的数据清理操作,但是这可能会很昂贵。 1.产品差异化 Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的,这些应用程序既创新又直观易用。由于具有先进的搜索功能,它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在内存中提取数据的功能。 2.特征 Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有一席之地,并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序。 其中一个特点是QlikView能够自动关联数据:识别集合中各种数据项之间的关系,无需手动建模。 另一个特性,Qlikview处理数据输入,是将其保存在多个用户的内存中,即保存在服务器的RAM中。这样可以加快查询速度,从而加快数据探索速度,并改

可视化工具

第一部分:入门级工具 1.Excel Excel的图形化功能并不强大,但Excel是分析数据的理想工具,上图是Excel 生成的热力地图 作为一个入门级工具,Excel是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具,Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。 2.CSV/JSON CSV(逗号分隔值)和JSON(JavaScript对象注释)虽然并不是真正的可视化工具,但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构,并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。 第二部分:在线数据可视化工具 3.Google Chart API

Google Chart API工具集中取消了静态图片功能,目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用,但是Google Chart的一个大问题是:图表在客户端生成,这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用,此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式,之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题,不可否认的是Google Chart API的功能异常丰富,如果没有特别的定制化需要,或者对Google视觉风格的抵触,那么你大可以从Google Chart开始。 4.Flot Flot是一个优秀的线框图表库,支持所有支持canvas的浏览器(目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持)。

22个免费的数据可视化和分析工具推荐

2012-03-31 10:01 2012-03-31 10:01 , URL https://www.360docs.net/doc/ab13984387.html,/news/17548/22_free_tools_for_data_visualization_and_a… 54 , | 22 22 2011 04 28 ( ) 22 Data cleaning “New York City" "New York, NY" DataWrangler SUVG web DataWrangler cooool Google Refine Google Refine CSV Google Refine

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VIDI Zoho Reports 10 Choosel

11 Exhibit 12 Google Chart Tools 13 JavaScript InfoVis Toolkit

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。

50个大数据可视化分析工具

50个大数据可视化分析工具 在大数据时代,数据可视化工具必须具有以下特性: (1)实时性:数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求,必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作:数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性,能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现:数据可视化工具需具有更丰富的展现方式,能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式:数据的来源不仅仅局限于数据库,数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式,并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等,还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式,例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言 是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化,Visual.ly是最流行的一个选择。

Processing 是数据可视化的招牌工具,只需要编写一些简单的代码,然后编译成Java,可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说,能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库,主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合,创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台,用于构建动态的、分层的数据图表。 可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具,还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps,用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下,例如Wax,Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表,又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时,其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形,可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件,可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素,可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。

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

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

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。

大数据可视化设计

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

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

数据可视化技术的发展与变化

数据可视化技术的发展与变化 我们对传统的数据可视化都比较熟悉——条形图、饼状图、柱状图、散布图、曲线图,以及用不同颜色对不同省份进行标注的地图等等。 从源数据到人们眼中的可见的数据,这个过程可以说是一个从粗糙,迷惑到简约,高雅的升华。 这也是数据可视化的魅力所在,这一过程在我看来可以分为以下部分: 1、获取数据 数据来源可以从磁盘上的一个文件,或者网络资源 2、归类,结构化 根据数据的意义进行结构化,分析归类 3、筛选 不是所有的数据你都有兴趣,也不是所有的数据是有效的 4、统计,挖掘 关注的点需要数据算法等进行统计,或者从已有数据引出新的概念 5、选择可视化形式 确定可视的方式,比如表格,线图,bar图,tree等等 6、改善,提纯 使用合理的样式,标准化的页面,以及设计,颜色等方面的理论支持 7、操纵数据 添加方法来操作,控制你想看到的数据特性 这样的数据可视化表达方式已经成为了包括政府、科研和商业在内的各行各业的通用标准。然而,随着当今数据分析技术的发展,数据可视化也在发生着剧变。在下文中,我们一

起来看看它都有哪些显著的变化。 想一想你在选择应用工具之前,最希望将哪一个类别的数据进行可视化呢?这些数据是多维度的吗? 一般情况下,我们针对一个以上维度的数值进行可视化,在图表中,我们可以看到,月销售额是量度,时间是维度;月销售额在时间跨度中呈现了出来。以这个具体的实例来看,就是失业人数为量度,地理信息为维度(可以是省份、地区或者是业务区域等等)。 在多维度的数据库中,用户可以通过多个不同的维度对多个不同的量度进行分析,问题就在于我们怎样“看到”这些复杂的结果。所幸的是,今天的许多应用工具都能达到这类可视化要求了,不信的话就搜索一下“可视化工具”吧。 在数据可视化领域,某教授成就斐然。请注意,他不是一个商人,他只是一位在瑞典卡罗林斯卡研究所(Sweden’s Karolinska I nstitute)工作的教授。Rosling热衷技术,关注世界健康,发自内心地想要帮助人们理解复杂的数据分析。 他的个人网站非常值得一看:通过尺寸、颜色和运动来表现可视化,不可思议。同时,你还可以免费下载他的软件。 如果你的数据不是多维度的,那是不是非常非常大呢? 众所周知,大数据在关系数据库引擎中存储和分析起来都很困难。因此,对大数据的解

云计算大数据的55个可视化分析工具介绍

云计算大数据的55个最实用 可视化分析工具 近年来,随着云和大数据时代的来临,数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合,通过不同的展现方式提供给用户,用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求,必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息,并根据新增的数据进行实时更新。因此,在大数据时代,数据可视化工具必须具有以下特性: (1)实时性:数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求,必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作:数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性,能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现:数据可视化工具需具有更丰富的展现方式,能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式:数据的来源不仅仅局限于数据库,数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式,并能够通过互联网进行展现。

为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品,本文将围绕这一话题展开,希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧! 1.Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2.Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图标类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 3.D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式,例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 4.R

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

大数据可视化和分析工具

大数据可视化和分析工具 大数据将为社会带来三方面变革:思维变革、商业变革、管理变革,各行业将大数据纳入企业日常配置已成必然之势。学习大数据的热潮也是风起云涌,千锋大数据全面推出新大纲,重磅来袭,今天千锋小编分享的是大数据可视化和分析工具。 1、Excel2016 Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,同时,它也支持3D的可视化展示,微软发布了一款叫做GeoFlow 的插件,它是结合Excel和Bing地图所开发出来的3D数据可视化工具,可以直接通过Bing地图引擎生成可视化3D地图。但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2、SPSS 22 SPSS 22版本有强大的统计图制作功能,它不但可以绘制各种常用的统计图乃至复杂的3D视图,而且能够由制作者自定义颜色,线条,文字等,使制图变得丰富多彩,善心悦目。 3、R语言 R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。ggplot2是一个用来绘制统计图形的R软件包。ggplot2是由其背后的一套图形语法所支持的,它可以绘制出很多美观的图形,同时能避免诸多繁琐的细节。ggplot2采用了图层的设计方式,你可以从原始的图层开始,首先绘制原始数据,然后不断地添加图形注释和统计汇总的结果。

4、Tableau Public Tableau不仅可以制作图表、图形还可以绘制地图,用户可以直接将数据拖拽到系统中,不仅支持个人访问,还可以进行团队协作同步完成数据图表绘制。 5、Google Charts Google Charts提供大量数据可视化格式,从简单的散点图到分层树地图。可视化效果是完全个性化的,你可以通过动态数据进行实时连接。Google Charts可以兼容多个浏览器以及在多个平台可使用(IOS和安卓设备)。 6、D3.js D3 是流行的可视化库之一,它被很多其他的表格插件所使用。它允许绑定任意数据到DOM,然后将数据驱动转换应用到Document中。你可以使用它用一个数组创建基本的HTML表格,或是利用它的流体过度和交互,用相似的数据创建惊人的SVG条形图。 7、Gephi Gephi是一个支持动态和分层图的交互可视化与探测工具。Gephi强大的OpenGL引擎允许实时可视化,可以支持网络多达50,000个节点1,000,000条边。它给用户提供了切割边缘布局算法,包括基于力的算法和多层次算法,使得操作体验更高效。此外,该软件是完全免费使用,该公司仅收私有仓库的费用。 8、echarts echarts不是外国的,是国内百度团队的产物。总所周知,百度统计做得挺不错的。他们这个echarts也算是用到淋漓尽致。社区也算比较活跃,例子也十分多,实用一样方便。 9、highcharts

Tecplot——强大的数据分析和可视化软件

Tecpl ot——强大的数据分析和可视化软件 Tecplot系列软件是由美国Tecplot公司推出的功能强大的数据分析和可视化处理软件。它包含数值模拟和CFD结果可视化软件Tecplot 360,工程绘图软件Tecplot Focus,以及油藏数值模拟可视化分析软件Tecplot RS。 Tecplot 360 ——功能全面的CFD可视化工具 Tecplot 360是一款将至关重要的工程绘图与先进 的数据可视化功能结合为一体的数值模拟和CFD可视化 软件。它能按照您的设想迅速的根据数据绘图及生成动 画,对复杂数据进行分析,进行多种布局安排,并将您 的结果与专业的图像和动画联系起来。当然Tecplot 360 还能够帮助您用于节省处理日常事务的时间和精力。 Tecplot 360 具有以下功能: 1、广泛支持CFD&FEA有限元格式: a)包含图像纵横比和伸直系数等,28种格点质量函数控制格点质量 b)提供32种 CFD、FEA、结构分析和工业标准数据格式支持 c)交互式探索并扫瞄流场,检查随格点变化的流场特性 d)以 Richardson 外差分析,估算数值解的精确度 通过同时导入CFD和结构分析结果,Tecplot 360能够在 同一幅图中绘制出材料的变形和流体流动的改变。

2、实验与模拟验证比较: a)在同一窗口能比较数值结果和实验数据 b)萃取涡流、震波表面和其他重要的流场特性 c)透过DVD控制选项,如向前、倒退和飞梭控制,可模拟瞬时解的动画 d)单一环境下,使用XY图、极坐标、2D和3D绘图,能充分了解物理场的行为 e)交互式切片、等表面和流线轨迹工具让您获得更多、更细致的可视化结果 3、人性化输出功能: a)对简报、网站和画框制作优化动画 b)输出专业、简报质量的向量和Raster格式 c)可直接从微软Office复制/贴上图档和动画 d)输出的数据格式兼容于Tecplot 360 2008和2006 e)使用Tecplot 360独特的多画框设计工作区,可呈现多个时间连结的绘图展示 4、自动图形产生: a)藉由记录或撰写底稿来产生宏 b)藉由Python语法进行分析与自动绘图任务 c)快速重建旧有图表,并套用同样式参数和设计 5、可执行复杂模型于瞬间: a)多线程,有效利用多核心计算机资源 b)一般型计算机即能开启更大的档案 c)同时间比较多个模型,包含流固耦合可视化

13款最好用的数据可视化工具

掌握这些数据可视化工具,再也不愁给领导做汇报了! ?Charting Fonts Charting Fonts是将符号字体与字体整合(把符号变成字体),创建出漂亮的矢量化图标。 ?Timeline Timeline即时间轴,用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。

Echarts 经常使用开源软件的朋友应该很熟悉ECharts,大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品,如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等,这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

Insights - 智慧芽专利报告系统 是一款分析公司和行业专利情报的软件,简单又智能,输入关键词即可一键生成分析报告。图表分析维度有专利概况、诉讼信息、关键词、研发策略、专利价值等,可视化效果备受用户好评。 如下,笔者输入“西门子”,可看到关键词圆形图:

以下为对比半导体巨头“日月光”和“矽品”的研发策略雷达图: CartoDB 借助CartoDB网站,你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来,这方面CartoDB是最优秀的选择。

?Weka Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具,Weka不但是数据分析的强大工具,还能生成一些简单的图表。 ?Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图标类型,从

简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 Landscape - 智慧芽3D专利地图 研发人员想了解竞争对手专利布局,查看新领域/市场的技术情况,只需要一条检索式,剩下的事都可以交给智慧芽3D专利地图了!这是国内首款3D地图分析成像,利用3D的方式更容易让使用者理解技术层次。 如下图,山峰代表专利技术密集区,海洋代表专利技术空白区。颜色较深代表专利较多,为技术红海区,竞争程度越强烈;颜色较浅代表专利数量少,为技术蓝海区,存在技术空白点或难点。

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

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