数据可视化简介
数据可视化
一幅图画最伟大的价值莫过于它能够使我们实际看到的比我们期待看到的内容丰富得多！数据并不是人们最终所需要的东西，他们需要的是信息，是对未来发展的洞察力。
概念
数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究，这种数据的视觉表现形式被定义为：一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。——百度百科
借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。——维基百科
科学可视化主要关注的是三维现象的可视化，如建筑学，气象学，医学或者生物方面各种系统。重点在对体，面及光源等逼真渲染。
信息化可视化旨在研究大规模非数值型信息资源别的视觉呈现，以及利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。
与科学可视化相比较，信息可视化则侧重于抽象数据集，如非结构化文本或者高维空间当中的点（这些点并不具有固有的二维或三维几何结构）。
科学可视化：医影影像图信息可视化：纽约市犯罪地图
气泡图堆栈图矩阵图标签云地图平行坐标轴
时间轴，折线图，散点图，数据表，流程图，雷达图.......
热力图
热图可以非常直观的呈现一些原本不易理解或者表达的数据，比如密度，频率，温度等，改用区域和颜色这种更容易被人理解的方式来呈现。
树图
这个可视化非常直观的体现了互联网各种类型网站的总体占比，是Tree Tap非常典型的一个应用场景，充分利用了Tree Map直观体现同级比较，同时又实现了同一类型下以及不同类型下子集大小的比较。
工具
入门级工具Excel CSV/JSON
进阶工具Processing NodeBox
专家级工具R Weka Gephi
在线数据可视化工具Flot D3 Raphael Visually Google Char API
地图工具leaflet OpenLayers PolyMaps Kartograph Modest Maps CartoDB
互动图形用户界面控Tangle Crossfiler
Excel
2015年中国各省份GDP排名柱形图
Excel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工用。
作为一个入门工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也是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。
2015年中国各省份GDP排名气泡图
2015年中国各省份GDP排名区域图
甘特图雷达图
Visually
芬兰首都人民的年龄和负债率的对比
工具：http：//visual.ly/
Visual.ly Create可以允许你从Twitter，Facebook以及Plus等社交网站采集数据，目前支持提供5种可视化模板。比方说分析你的账号为你朋友建立一个描述其足迹的信息图，或你最喜欢的图片和文章，又或者你Twitter上的标签等等。
采用三维效果，以展示年龄和负债率对比在各个年份的变化。
Google chart
区域划分的受育率及平均寿命的分布图
工具：Google chart
数据来源：世界银行
分析结果：一般来说，越是经济发达的地区，人们的平均寿命越长，但是受孕率就越低。例如图中中非共和国平均寿命只有48.3岁，而受孕率却高4.55。作为对比，我们看澳门，平均寿命达到81岁，而受孕率只有1.12。
软件都挺好的，就是很多都用不了！
方法
数据可视化的七大阶段
获取分析过滤挖掘表述修饰交互
数据来源数据结构关注信息统计辨析视觉模型清晰易懂操作控制
如何分析？
一、想表达什么？
想解决什么样的问题？
是否可以实现？
二、谁是这个数据的使用者？
他们需要什么样的数据？
三、谁是这个数据的使用者？
如果这个使用者不是你！
那他们的偏好是什么？
他们的首选是什么？
我们是否真正了解他们？！
如何确定数据内容？
一、有哪些数据类别？
分类（如：列别）
序列（如：排名，时间）
数量（如：数字）
关系（如：层次，影响等）
位置
二、如何表现数据之间的关系？
通过不同的位置表示关系
尝试使用多种坐标轴
考虑如何定义其格式
使用不同类型的颜色
使用适当的表现属性呈现数值三、数据属性和表现方式？
数字数据
图形数据
符号数据
物理数据
数值属性
方法很重要，但是实践更重要！
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）。
信息可视化简史
信息可视化简史 信息可视化简史 信息可视化有着悠久的历史，并在17世纪以来取得了长足的进步。由于计算能力的发展，20世纪在信息可视化的发展方面取得了卓越的成就。我们从历史说起，在年的俄罗斯战役中，绘制法国军队连续损失的地理图形可视化可谓是信息可视化历史上的一座丰碑，提到信息可视化的历史，都少不了要提起它。现在，同样的图形可以通过更丰富的细节和交互元素渲染出来。 作者/版权所有者：I?igoLopez。版权条款和许可：CCBY-SA4.0 20世纪的信息可视化发展情况 在20世纪早期，信息可视化领域的进展不大。人们做了一些努力来改进现有的模型，但整体而言-虽然可视化仍在向前发展，但是这门学科似乎没有突显出来，也很少有惊人的进步。 然而，20世纪下半部分的信息技术发展，则创造了信息可视化学科的发展和繁荣，持续至今。20世纪是个充满戏剧性的时代，各种新技术一批一批涌现，先是计算技术的革新，之后又是互联*的发明，加快了信息传播的速度，这就间接催生了信息可视化技术的发展。 1950--1975-- 数据可视化的变化 约翰·图基于1962年发表了一篇论文“数据分析的未来”。在那篇论文中，他探索了信息可视化的学科（没有参考信息可视化，因为这个术语在20世纪80年代在施乐帕洛阿尔托研究中心创造后才成为常用的说法），特别是开始创建可用于分析的新模型，如箱形图，悬挂根图等,Tukey的工作重振了这门学科，并开始吸引专业人士回到数据分析领域。 1967年，法国的JaquesBertin试图在他的作品SemiologieGraphique中统一图形和演示。它提供了巨大的洞察力，可以直观地生成信息，从而更好地了解统计分析。 然后在20世纪50年代末和60年代，采用编程语言FORTRAN，这是第一种“高级”语言，开始能够创建计算机处理的统计数据-大大增加了要处理的信息
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/ef12953053.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
Statistical analysis R R R GNU Octave MATLAB Visualization applications and services Google Fusion Tables Google Fusion Tables email Fusion Tables 100MB CSV XLS Google Docs Google Fusion Tables csv Google Fusion Tables Oracle IBM, Microsoft Google
Impure Impure Bestiario Tableau Public
Many Eyes
VIDI Zoho Reports 10 Choosel
11 Exhibit 12 Google Chart Tools 13 JavaScript InfoVis Toolkit
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
高中信息技术_数据可视化—发现数据之美教学设计学情分析教材分析课后反思
《数据可视化：发现数据之美》教案设计 信息技术的应用普及及适应了现代化信息技术迅速发展对人才培养提出了新的要求，高中信息技术课以义务教育阶段课程为基础，以进一步提高学生的信息素养为宗旨，是操作性、实践性和探究性兼备的课程。对信息的加工能力是学生信息素养的重要组成部分。在日常生活中，大量的数据需要图表进行表示，以形象直观的图形将枯燥的数据表现的栩栩如生，让人很轻松地就能从中看出数据之间的关系及变化。如何将日常生活中的数据用EXCEL电子表格将数据图形化是本节的主要教学内容。 一、教材分析 《表格数据的图形化》是教育科学出版社信息技术必修课本第四章第二节第二个知识点，这一课内容有图表类型及让学生掌握柱型图、饼图、折线图。本课为第1课时，主要是让学生了解常用的图表类型及创建图表。利用图表的直观性，可以较方便地对数据进行分析。随着实际需求的日益增长与软件的不断更新，现在Excel中提供了很多的图表类型，人们日常使用的主要有三种图表：柱形图（直方图）、折线图、饼图（扇形图）。这部分内容在本章中占重要地位，学生在学完本课内容之后可以解决现实生活中的许多统计方面的数据，是数据处理软件数据计算及显示知识的综合运用。同时，在学生掌握知识技能创造地解决问题的同时，完成了对自己感兴趣的问题的探究。 表格数据的图形化表示实质就是表格内要素关系（如数量或比率有类别、地点、时间等要素的关系）的图形化展开，反映了数据之间的直观比较，增强了数据的可读性，从而使我们发现和理解事物之间的性质、特征及其变化规律。这部分内容学生感兴趣且难度不大。本课可采用范例对几种常用的图表表示方法进行教学。 本课内容分三部分： 1、学习根据表格中的部分数据生成柱形图。 2、举一反三让学生根据表格中的部分数据生成折线图、饼图。 3、练习并巩固所学知识。 二、学生情况分析 学生爱动手又具有个性，兴趣比较广泛。在学习本课时，学生已具备EXCEL其本操作的基础。由于学生自身发展及诸多外部环境因素的差异，他们对信息技术的认知能力、实际操作能力、知识水平各不相同，形成了不同的层次，因此教学设计中为学生准备了不同层次
(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
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
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
28个强大的数据可视化工具
28个强大的数据可视化工具 我们现在与多个客户合作，进行WEB应用程序（再）设计。这些客户都使用有大量数据的应用程序，于是也需要强大的数据可视化工具帮助他们和顾客快速有效地分析数据。 让我的工作真正变得有意思的是，这些客户从事不同的行业，使用不同的技术。因此，我们收集了28个工具，用于在Flash, Flex , Ajax 或Silverlight里创建图表、甘特图、流程图创建软件、日历/日程表、量仪、制图、数据透视表、OLAP立方，波形图。 https://www.360docs.net/doc/ef12953053.html, https://www.360docs.net/doc/ef12953053.html,平台是个纯粹的javascript应用程序框架，用于创建在浏览器里运行的实时协作应用程序。 AnyChart AnyChart是一个灵活的基于Flash的解决方案，你可以用来创建互动的，漂亮的F lash 图表。 Axiis Axiis是针对Flex 的一个数据可视化框架。它被设计成一个精确和模块化的表述框架。开发人员和设计人员可以用来创建强大的数据可视化解决方案。 可以看看saturnboy 博客上，出彩的“窗口中窗口”设计。saturnboy
BirdEye BirdEye是一个社区项目，促进为Adobe Flex 设计和开发的广泛的开源信息可视化和可视分析研究库。有了这个基于actionscript的库，用户可以创建多维数据可视化界面，用于信息分析和显示。 Degrafa Degrafa是一个声明式图形框架，用于创建丰富的用户界面，数据可视化、制图、图形编辑，还有其它等等。 DojoX Data Chart
Dojo1.3版本里的一个新加的功能，就是dojox.charting类。它的最初目的就是，把表格和“数据存储”连接变成一个简单的过程。 Chronoscope 如果你需要可视化成千上万甚至几百万的数据点，看看这个。设计得非常好，可以用键盘或鼠标导航。有一个Javascript API，Google Visualization API或把它当作Google Spreadsheets 上的Google Gadget，iGoogle, 或Open Social。 Dundas Dundas有大量针对微软技术的数据可视化解决方案。它们提供诸多数据可视化工具，如，网路使用的图表、量仪、制图和日历以及Silverlight的表板。
信息可视化
信息可视化 冯艺东汪国平董士海 （北京大学计算机科学技术系，北京100871） 摘 要 我们处在一个信息爆炸的时代。对繁杂的抽象信息之间的复杂关系进行探索的努力，促使了信息可视化这一崭新科学领域的出现，它结合了科学可视化、人机交互、数据挖掘、图像技术、图形学、认知科学等诸多学科的理论和方法。信息可视化与科学可视化的区别在于，科学可视化的研究对象主要是具有几何属性的科学数据，而信息可视化则主要应用于没有几何属性的抽象信息，揭示信息之间的关系和信息中隐藏的特征。本文对信息可视化的概念、意义、主要问题和技术、研究现状作了综述，并简单介绍了我们正在进行的相关研究工作。 关键词 信息可视化可视化结构科学可视化人机交互知识挖掘 1 什么是信息可视化 可视化是这样一个过程，它将数据信息和知识转化为一种视觉形式，充分利用人们对可视模式快速识别的自然能力[1]。可视化将人脑和现代计算机这两个最强大的信息处理系统联系在一起。有效的可视界面使得我们能够观察、操纵、研究、浏览、探索、过滤、发现、理解大规模数据，并与之方便交互，从而可以极其有效地发现隐藏在信息内部的特征和规律。在我们这个信息日益丰富的社会，可视化技术研究和应用开发已经从根本上改变了我们表示和理解大型复杂数据的方式。可视化的影响广泛而深入，引导我们获得新的洞察和有效的决策。 可视化作为一个有组织的科学分支起源于美国国家科学基金会（NSF）的报告《科学计算中的可视化》[2]。在那篇报告里，可视化被设想为这样一种工具，它能够处理大型科学数据，并且能够提高科学家观察数据中现象的能力。虽然最初的概念不见得是这样，但是今天我们讨论科学可视化总是基于物理数据，例如人体、地球、分子等等。计算机用来绘制它们某些可观察的属性。虽然这些可视化也可能源于对这些物理空间的抽象，但是这些信息在本质上仍然是几何的，都是基于物理空间的。 近几年来，随着INTERNET的飞速发展，商业数据的大量计算，电子商务的全面展开，以及数据仓库的大规模应用，产生了一个广泛的需求：可视化技术不仅要用于科学数据，而且要作为一个基本工具，应用于抽象信息，揭示信息之间的关系和信息中隐藏的特征。所有上述这些非物理信息，可以通过映射为一种可视化形式来方便观察，而这些信息都没有明显的空间特征。除了如何绘制关心的对象的可视化属性的问题以外，更重要的问题是如何把非空间抽象信息映射为有效的可视化形式[3]。这就是信息可视化的研究范畴。 信息可视化结合了科学可视化、人机交互、数据挖掘、图像技术、图形学、认知科学等诸多学科的理论和方法，逐步发展起来。信息可视化实际上是人和信息之间的一种可视化界