第3章 数据和函数的可视化
数据可视化及答案
第三章数据可视化 1. 选择题 1）运行命令 x=[1 2 3；4 5 6]； y=x+x*i; Plot(y) 则在图形窗口中绘制 A 条曲线。 A. 3 B. 2 C. 6 D. 4 2）运行命令 x=[1 2 3；4 5 6]； Plot(x,x,x,2*x) 则在图形窗口中绘制 B 条曲线。 A. 4 B. 6 C. 3 D. 5 3）subplot(2,1,1)是指 A 的子图。 A. 两行一列的上图 B. 两行一列的下图 C. 两列一行的上图 D. 两列一行的下图 4）运行命令figure(3)，则执行 D 。 A. 打开三个图形窗口 B. 打开一个图形窗口 C. 打开图形文件名为3.fig D. 打开图形文件名为figure3.fig 5）运行命令 x=0：0.1：2*pi； y=sin(x); Plot(x，y) 则如果要使正弦曲线充满坐标轴，则以下命令 A 不能使用。 A. Axis image B. Axis(0,2*pi,-1,1) C. Axis fill D. Axis tight 6）如果要显示向量中各元素占和的百分比，则使用 B 命令绘图。 A. Hist B. Pie C. Bar D. stairs 7）极坐标图是使用 B 来绘制的。 A. 原点和半径 B. 相角和距离 C. 纵横坐标 D. 实部和虚部 8）meshc函数是 D 。 A. 绘制三维曲线图 B. 绘制三维网线图并添加平行与z轴的边框线 C. 绘制三维表面图 D. 绘制三维网线图并添加等高线 9）三维图形中默认的视角是 C 。 A. 方位角0，俯仰角90 B. 方位角90，俯仰角0 C. 方位角37.5，俯仰角30 D. 方位角0，俯仰角180 10）二维图形中的colorbar命令运行后，颜色条显示 D 。 A. 无色 B. 黑色 C. 白色 D. 有颜色但无意义 2. 在0~10的坐标范围内绘制三条曲线：一条水平线，一条垂直线、一条对角线。
大数据分析报告与可视化
.数据分析与可视化1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报. .告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，直观地看清楚问题和结有助于阅读者更形象、可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，论，从而产生思考。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者数据的初衷就是为解决一个同时也失去了报告的意义，是更重要的，否则称不上好的分析，商业目的才进行的分析，不能舍本求末。 数据分析常用的方法有哪些？他们多用来分析哪些类型的数据？通过分析可以得到怎样2. 的结果和结论？怎样得到保证其信度和效度？常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； (scatter 、散点图)、直方图(Histogram)：柏拉图数据分析常用的图表方法(排列图、点
实验五 数据和函数的可视化1
实验五 数据和函数的可视化 一、实验目的 1．掌握二维曲线和图形的绘制指令； 2．掌握坐标控制和图形标识方法； 3．掌握三维曲线和曲面的绘制指令。 二、实验任务 1． 已知椭圆的长、短轴4=a ，2=b ，用“小红点”画如图1所示的椭圆?? ?==t b y t a x sin cos ， 在图中标出横纵轴坐标。 提示：生成参量t （适当间隔的一维数组，范围为[0,2π]）； 设置点的大小； 运用axis equal 、axis （设置坐标轴范围：x 轴[-4,4]、y 轴[-π,π]）、xlabel 、ylabel 。 图 1 2． 根据表达式θρcos 1-=绘制如图2所示的心脏线，并标出图题“ρ=1-cosθ”。 提示：采用极坐标绘线指令polar ，具体调用方法可利用help polar 查看； 利用title 指令。 图 2
3． A,B,C 三个城市上半年每个月的国民生产总值见表1。试画出如图3所示的三城市上半 年每月生产总值的累计直方图，并在图内左上角标注图例。 提示：使用指令bar ，画累计直方图用到参数'stacked'； 运用色图设置指令colormap 将色图设为冷色'cool'； 运用legend 指令，在左上角标注图示利用'Location','NorthWest'。 图 3 4． 用绿实线绘制)sin(t x =，)cos(t y =，t z =的三维曲线，曲线如图4所示。 提示：使用plot3指令，自变量范围()π40，。 图 4 5． 在区域]3,3[,-∈y x ，绘制2 24y x xe z --=的如图5所示的三维透视网格曲面。 提示： meshgrid 生成网格点矩阵，mesh 指令画网格图； 色图设置为jet ； hidden off/on （透视/消隐被叠压的图形，新书P228），分别练习查看效果图。
数据和函数的可视化
1. 众所周知：一对实数标量(x,y)可表示为平面上的一个点；进而，一对实数“向量”(x ,y ) 可表现为平面上的一组点。 2. 离散函数可视化的步骤是：先根据离散函数特征选定一组自变量x = ] x ,...,x ,[N 21T x ; 再根据所给离散函数 )(x n f y n 算得相应的y=T N y y y ],...,,[2 1 ，然后在平面几何地 表现这组向量对（x ，y ）。 3. 连续函数可视化包含三个重要环节：一是，从连续函数获得一组采样数据，即选定一组 自变量采样点（包括采样的起点、终点和采样步长），并计算相应的函数值；二是，离散数据的可视化；三是，图形上离散点的连续化。 4. 二维曲线和图形： 表5.2-1 MA TLAB 提供的二维图形绘制指令 5.基本调用格式plot(x,y,’s ’)//平面曲线的几何位置、点形、线型和色彩。’s ’不加指定，那么plot 将使用默认设置——“蓝色细实线”绘制曲线 表5.2-2 离散数据点形允许设置值 连续线性允许设置值：-//细实线 -.//点划线 ：//虚点线 –虚划线 点线色彩允许设置值：b(蓝) g （绿） r （红） c （青） m （品红） y （黄） k （黑） w （白） Plot 的衍生调用格式：（1）单色或多色绘制多条曲线：plot(X,Y,’s ’)//用s 指定的点形线型色彩绘制多条曲线 plot(X,Y)//采用默认的色彩次序用细实线绘制多条曲线 (2)多三元组绘制多条曲线：plot(X1,Y1,’s1’,X2,Y2,’s2’,…,Xn,Yn,’sn ’) (3)单输入量绘线：plot(Y) plot 的属性可控调用格式： plot(x,y,’s ’,’PropertyName ’,PropertyValue,…) 表5.2-5 线对象的常用属性名和属性值
_实验一 数据可视化与绘制函数图像
实验一数据可视化与绘制函数图像 1.数据可视化 人们很难直接从一大堆原始的离散数据中体会到它们的含义，画出图形却能使人们用视觉器官直接感受到数据的许多内在本质。因此，数据可视化是人们研究科学、认识世界所不可缺少的手段。作为一个优秀的科技软件，MATLAB不仅在数值计算上独占鳌头，而且在数据可视化上也有上乘的表现。MATLAB可以给出数据的二维、三维乃至四维的图形表现，是一种非常方便作函数图像的工具。 信号是消息的载体，是消息的一种表现形式。信号可以描述范围极为广泛的一类物理现象，在日常生活和科学研究中占有极其重要的地位。在数学上，信号可以表示为一个或多个变量的函数。信号按照自变量取值是否连续可以分为连续时间信号和离散时间信号。若对信号进行时域分析，其中比较重要的就是对信号随时间变化的二维曲线图进行分析。对于简单的信号来说，我们可以用手工绘制其波形，但是对于复杂的信号来说，手工绘制极其困难，其精度也不尽如人意。然而这些对于具有强大图形处理功能的MATLAB来说，我们可以比较容易的绘出函数图形，使读者能够对信号的特征有一个比较直观的印象。 2.MATLAB如何表示信号 在matlab中有两种方法来表示信号，一种是用向量来表示，另一种是用符号运算的方法。用适当的方法表示出信号后，我们就可以利用matlab中的绘图命令绘制出直观的信号波形。下面我们将结合具体的例子，分别简单介绍一下两种不同的方法。 2.1.表示连续时间信号 从严格意义上来说，matlab并不能处理连续信号。因为我们都知道计算机的数值精度有限、内存容量有限，所以没有办法严格的表示在时间上和数值上具有无限精度的连续信号。但是在工程应用的时候，都允许存在一定的误差，只要满足允许的误差要求，我们可以对连续信号进行近似的处理。Matlab表示连续时间信号有两种方法，我们分别介绍如下。 2.1.1.向量表示法 向量表示法实际上是根据采样定理，使用间隔足够小的等间隔采样值来表示连续时间信号，在matlab中通常都将这些采样值保存在一个数组向量中。有关matlab中数组与矩阵计算的内容请参看附录，或通过察看demo->matlab->matrices中给出的例子进行学习。 例：表示并画出信号 t = -10:1.5:10 ％做图区域为－10到10，采样间隔为1.5 f = sin(t>./t ％’./’为点除运算，即数组对应元素作除法 plot(t,f> ％matlab的绘图语句之一 title(‘f(t>=Sinc(t>’> ％给绘出的图形增加标题 xlabel(‘t’> ％给横坐标增加文字说明 axis([-10,10,-0.4,1.1]> ％设置绘图窗口的坐标区域运行结果如图<1）所示，效果不是很好。我们可以改变采样的间隔t，使间隔更小一点比如：t = -10:0.02:10，再次运行结果如图<2）所示，现在效果就好多了。
数据可视化及答案
第三章数据可视化 １。选择题 1）运行命令 ｘ=［1 2 3;4 5 ６]; ｙ=x+ｘ*ｉ; Plot(ｙ) 则在图形窗口中绘制 A 条曲线。 A。３Ｂ. 2 C. 6 Ｄ. ４2）运行命令 x=[1 2 3;4 5 6]； Plot（x，x,x，2＊x） 则在图形窗口中绘制 B 条曲线。 Ａ. 4 B。６Ｃ。３ D. 5３)sｕbploｔ（2，１，1）是指Ａ的子图。 A. 两行一列的上图B。两行一列的下图 C．两列一行的上图 D．两列一行的下图 4)运行命令fiｇure(3），则执行Ｄ。 A. 打开三个图形窗口 B. 打开一个图形窗口 C. 打开图形文件名为３。ｆｉg D. 打开图形文件名为ｆiｇｕｒe3.fig ５)运行命令 x=0：0。1：2＊pi； y=ｓiｎ(x）； Plot（ｘ，y) 则如果要使正弦曲线充满坐标轴，则以下命令 A 不能使用。 A. Ａxis image B。 Aｘis（0，２*pi，-1，1） C。 Axis fiｌl D. Ａxis ｔight ６)如果要显示向量中各元素占和的百分比，则使用 B 命令绘图。 A。 Hist B. Pie C．Ｂａr D。 sta ｉrs 7)极坐标图是使用Ｂ来绘制的。 Ａ。原点和半径B。相角和距离Ｃ. 纵横坐标 D. 实部和虚部8)meshc函数是 D 。 A．绘制三维曲线图Ｂ．绘制三维网线图并添加平行与ｚ轴的边框线 C. 绘制三维表面图D。绘制三维网线图并添加等高线 9）三维图形中默认的视角是 C 。 A．方位角0,俯仰角90 B。方位角90,俯仰角0 C。方位角３7。5，俯仰角３０Ｄ. 方位角0，俯仰角180 10)二维图形中的ｃoｌｏrbar命令运行后,颜色条显示Ｄ . A. 无色 B. 黑色C。白色 D。有颜色但无意义 2．在0～１０的坐标范围内绘制三条曲线:一条水平线,一条垂直线、一条对角
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。
数据分析与可视化
数据分析与可视化 1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。
matlab实验四 数据可视化方法
实验四数据可视化方法 [实验目的] 1．掌握曲线绘制的基本技法和指令，会使用线形、色彩、数据点标记表现不同数据 的特征，掌握生成和运用标识注释图形。 2．进一步掌握函数编写及数据可视化方法。 [实验原理] MATLAB 提供了相当强大的可视化指令，通过这些指令，我们可以非常简单地实现数 据的可视化。 首先我们来看离散数据和离散函数的可视化方法。对于离散实函数y n=f(x n)，当x n以递增（或递减）次序取值时，根据函数关系可以求得同样数目的y n，当把这两组向量用直角坐标中的点次序图示时，就实现了离散函数的可视化。当然这种图形上的离散序列所反映的只是某确定的有限区间内的函数关系，不能表现无限区间上的函数关系。通常我们可以采用plot 或者stem 来实现。只 是需要注意的是使用plot 时，需要使用星号或者点等标识来表示数据点，比如plot(x n,y n,’r*’,’MarkerSize’,20)，就表示用字号20 的红色星点来标识数据点,此时为了便于观察，通常随后加上一条语句“grid on”，即给 图形加上坐标方格。而采用stem 标识数据点的格式是stem(x n,y n)。 连续函数的可视化与离散函数可视化类似，也必须先在一组离散自变量上计算相应的函 数值，并把这一组“数据点”用点图示。但这些离散的点不能表现函数的连续性。为了进一 步表示离散点之间的函数函数情况，MATLAB 有两种常用处理方法：一是对区间进行更细的分割，计算更多的点，去近似表现函数的连续变化；或者把两点用直线连接，近似表现两点间的（一般为非线性的）函数形状。但要注意，倘若自变量的采样点不足够多，则无论哪种方法都不能真实地反映原函数。对于二维数据，常用指令仍旧是plot。对于离散数据，plot指令默认处理方法是：自动地把这些离散数据用直线（即采用线性插值）连接，使之成为连续曲线。对于三维图形的表示，通常有plot3 等指令。 通常，绘制二维或三维图形的一般步骤如下表所示：
数据可视化常用的五种方式与案例分析报告
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、创新性和简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下： 一、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）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，来表达准确的尺度和比例。 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和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看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眼球热力图，通过颜色的差异，我们可以直观的看到用户的关注点。
b: 2013年美国失业率统计在图中可以看到，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围，整个的全美失业率状况便尽收眼底了。 c: 美国手机用户城市分布图中红点是用iPhone的人，绿点是用安卓的人。这两在微博上看到的图，第一是美国一个城市的一览，第二图特写了纽约的市中心，尤其是曼哈顿地区。我们可以看到在市中心和主干道的人用iPhone居多，而用安卓的人都在郊区。
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。
MATLAB实验四《数据和函数的可视化》
实验四数据和函数的可视化 一、实验目的 1、掌握离散数据和离散函数可视化的方法。 2、重点掌握二维曲线绘图指令的调用格式。 3、熟悉三维绘图指令的基本操作。 4、了解MATLAB绘图精细控制指令。 二、实验主要仪器与设备 装配有MA TLAB7.6软件的计算机 三、预习要求 做实验前必须认真复习第五章数据和函数的可视化功能。 四、实验内容及实验步骤 1、用图形表示连续调制波形y=sin(t)sin(9t)，试将程序补充完整。 t1=(0:11)/11*pi; %12个采样点偏少 t2=(0:400)/400*pi; %401个采样点密集 t3=(0:50)/50*pi; %51个采样点已够 y1=sin(t1).*sin(9*t1); %数组运算 y2=sin(t2).*sin(9*t2); y3=sin(t3).*sin(9*t3); subplot(2,2,1),plot(t1,y1,'r.') %画离散点 axis([0,pi,-1,1]),xlabel('(1)点过少的离散图形') subplot(2,2,2),plot(t1,y1,t1,y1,'r.') %画离散点及期间的连线 axis([0,pi,-1,1]),xlabel('(2)点过少的连续图形') subplot(2,2,3),plot(t2,y2,'r.') %画离散点 axis([0,pi,-1,1]),xlabel('(3)点密集的离散图形') subplot(2,2,4),plot(t3,y3) %画连续曲线 axis([0,pi,-1,1]),xlabel('(4)点足够的连续图形') 运行结果：
可视化数据分析案例
数据分析-可视化数据分析 2016-02-04 公共号劲说 走投无路选择可视化数据分析 在做POI（Point of Interest）兴趣点的时候，最困扰我的问题是每天产出POI数据的质量。 POI主要有三种数据来源： 1. 购买的季度更新的图商POI数据，四维和高德的都用过，实地采集的POI数据质量最好但是更新频率太低，一个季度有太多店铺开张和关门 2. 交换来的业务数据中的POI信息，搜房做房产有小区的POI，点评做餐饮有饭店的POI，携程做酒店有酒店的POI，感觉业务数据应该质量很好，其实数据质量参差不齐，业务数据中掺杂大量错误和无效数据，千万不要低估怀着各种目的刷单的同学的想象空间和编造能力。 3. 抓取的三方网站的数据，百度的全覆盖POI，链家的小区POI，地方网站的区域全类目POI 等等，这些数据想想就有点不靠谱，数据提取中的错误率，网页模板的调整，网站防爬和数据掺水等 每天几百个来源的几千万条数据，经常发生的情况： 1. 某个来源的数据量剧烈变化 2. 某个分类的数据量异常变化 3. 某些城市的POI名称长度均值变化很大 4. 某个来源的某个城市的数据地址大量缺失 5. 某个分类的某些城市电话数据中出现大量中文 然后我开始考虑做数据质量监控，开始写代码做数据比较，发现几个问题： 1. 要在哪些维度做比较 2. 如果比较统计值变化，变化值多少算异常 3. 如果比较统计变化率，变化率多少算异常 4. 发现了异常后，如何分析和定位最关键异常节点 5. 要添加那些指标做比较，举几个栗子：名称字数，字母比例，电话中中文字符的比例，地址中符合字符的比例，地址填充率
智慧树Python数据分析与数据可视化
xx树Python数据分析与数据可视化答案 第一章单元测试 1、缩进对于Python程序至关重要。 A:错 B:对 正确答案:【对】 2、在Python 3.x中不能使用汉字作为变量名。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、下面哪些是正确的Python标准库对象导入语句？ A:from math import B:import math.sin as sin C:from math import sin D:import math. 正确答案:【from math import *; from math import sin】 4、Python支持面向对象程序设计。 A:对 B:错
正确答案:【对】 5、下面属于Python编程语言特点的有？ A:扩展库丰富 B:代码运行效率高 C:支持命令式编程 D:支持函数式编程 正确答案:【扩展库丰富; 支持命令式编程; 支持函数式编程】 第二章单元测试 1、已知列表x = [1, 2, 1, 2, 3, 1]，那么执行x.remove(1)之后，x的值为[2, 2, 3]。 A:对 B:错 正确答案:【错】 2、已知列表x = [1, 2, 3]，那么执行y = x.reverse()之后，y的值为[3, 2, 1]。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。 A:错
B:对 正确答案:【对】 4、表达式3 > 5 and math.sin(0)的值为0。A:对 B:错 正确答案:【错】 5、表达式4 < 5 == 5的值为True。 A:错 B:对 正确答案:【对】 第三章单元测试 1、生成器表达式的计算结果是一个元组。 A:错 B:对 正确答案:【错】 2、包含列表的元组可以作为字典的“键”。 A:错 B:对 正确答案:【错】 3、列表的rindex()方法返回指定元素在列表中最后一次出现的位置。A:对 B:错
[数据分析] 优秀的数据可视化,原来是这样做的!
大数据时代，数据驱动决策。处理不好庞大、复杂的数据，其价值将大打折扣。 可以想象一本没有图片的教科书。没有图表、图形或是带有箭头和标签的插图或流程图，那么这门学科将变得更加难以理解。人类天生就是视觉动物，而视觉效果对于分析数据、传达实验结果甚至做出惊人的发现至关重要。 工作中我们可能会接触到很多业务数据，需要在总结汇报中展示呈现，俗话说“字不如表，表不如图”，那么如何缩短数据与用户的距离？让用户一眼Get到重点？让老板赞同你的汇报方案呢？ 『《大西洋古抄本》是达芬奇的手稿集册中最大的一部，共 12 卷，1119 张，年代分布为 1478 年到1519 年。每个方块代表一页手稿，上面的颜色代表涉及的主题，包括几何与代数、物理学与自然科学、工具和机器、建筑与应用艺术和人文科学。点开每一个小方块还可以看到每一页上面达芬奇写了什么，涉及了 36 个小话题，包括了马、食谱、绘画、灵魂、童话故事、笑话等很多有意思的小话题。』
是这样的么？ 这样炫酷的数据可视化，小编真的不会。开个玩笑，其实工作中我们并不需要作出很炫酷的视觉呈现，数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。因此在设计过程中，每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非图表制作者个人。 你不得不注意的图表制作小技巧 ?条形图的基线必须从零开始
Y轴不从零开始，可以使数据看起来具有比实际存在的更大的差距。这使得可视化会误导传输信息。条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。当基线被改变了，视觉效果也就扭曲了。 ?使用简单易读的字体 有些时候，排版可以提升视觉效果，增加额外的情感和洞察力。但数据可视化不包括在内。坚持使用简单的无衬线字体(通常是Excel等程序中的默认字体)。无衬线字体即是那些文字边缘没有小脚的字体。字体选择可以影响文本的易读性，增强或减损预期的含义。因此，最好避免艺术字体并坚持使用更基本的常用字体。
数据可视化及答案
第三章数据可视化 1、选择题 1)运行命令 x=[1 2 3;4 5 6]; y=x+x*i; Plot(y) 则在图形窗口中绘制 A 条曲线。 A、3 B、2 C、 6 D、4 2)运行命令 x=[1 2 3;4 5 6]; Plot(x,x,x,2*x) 则在图形窗口中绘制 B 条曲线。 A、4 B、6 C、 3 D、5 3)subplot(2,1,1)就是指 A 的子图。 A、两行一列的上图 B、两行一列的下图 C、两列一行的上图 D、两列一行的下图 4)运行命令figure(3),则执行 D 。 A、打开三个图形窗口 B、打开一个图形窗口 C、打开图形文件名为3、fig D、打开图形文件名为figure3、fig 5)运行命令 x=0:0、1:2*pi; y=sin(x); Plot(x,y) 则如果要使正弦曲线充满坐标轴,则以下命令 A 不能使用。 A、Axis image B、Axis(0,2*pi,-1,1) C、Axis fill D、Axis tight 6)如果要显示向量中各元素占与的百分比,则使用 B 命令绘图。 A、Hist B、Pie C、Bar D、stairs 7)极坐标图就是使用 B 来绘制的。 A、原点与半径 B、相角与距离 C、纵横坐标 D、实部与虚部 8)meshc函数就是 D 。 A、绘制三维曲线图 B、绘制三维网线图并添加平行与z轴的边框线 C、绘制三维表面图 D、绘制三维网线图并添加等高线 9)三维图形中默认的视角就是 C 。 A、方位角0,俯仰角90 B、方位角90,俯仰角0 C、方位角37、5,俯仰角30 D、方位角0,俯仰角180 10)二维图形中的colorbar命令运行后,颜色条显示 D 。 A、无色 B、黑色 C、白色 D、有颜色但无意义 2、在0~10的坐标范围内绘制三条曲线:一条水平线,一条垂直线、一条对角线。
matlab数据可视化上机报告
第二次作业上机报告 班级:学号:姓名: 完成作业时间： 实验目的：练习用MATLAB实现数据和函数的可视化。
实验过程及结果： 1、用rand('seed', n)函数以学号1作为随机数的种子初始化随机数 2、在[0, 1]2平面上随机生成200个顶点，在图形上输出这200个顶点的位置。用函数P = rand(N, 1) + i*rand(N, 1) 3、如果两个顶点相邻的充要条件为：它们之间的距离不大于r（r为节点的通信半径）。 试选取合适的r，使得节点的平均度为12。函数A = repmat(P, 1, N) - repmat(P.', N, 1) 的作用是计算所有顶点间的复向量。D = abs(A)计算所有顶点间的距离。[Is, Js] = find(D 用Dijkstra算法计算出网络中最靠近中心的顶点到其它所有顶点之间的最短路径。Dijkstra算法的基本思想是：（1）把点集V分成两个子集S和T-S，然后不断扩充S，直到V属于S。（2）对于T中每一个元素x,计算t(x)即它到初始点集的最小权重，选取满足最小权重的x，加入到S当中。（3）重复（2）直到V属于S。初始阶段S={u},任意x属于T,t(x)=w(ux),在之后的迭代中，用min{t(x),t(v)+w(vx)来更新t(x)。 5、 附录： %-- 11-4-10 上午11:36 --% a=1; rand('seed', a); X=rand(200,1); Y=rand(200,1); plot(X,Y,'bo'); hold on P=X+i*Y;%随机生成200个点 A=repmat(P,1,200)-repmat(P.',200,1); D=abs(A); for r=0.01:0.001:1.50 [Is,Js] = find(D 第三章空间数据的可视化表达 可视化，也称作科学计算可视化，它将符号或数据转换为直观的几何图形，便于研究人员观察其模拟和计算过程。包括地图数据的可视化，地理信息的可视化及空间分析结果的可视化。 地图数据的可视化：是地图数据的屏幕显示。可以根据数字地图数据分类﹑分级特点，选择相应的视觉变量（如形状﹑尺寸等），制作全要素或分要素表示的可阅读的地图，如屏幕地图﹑纸质地图或印刷胶片等。 地理信息的可视化:是利用各种数学模型，把各类统计数据﹑实验数据﹑观察数据﹑地理调查资料等进行分级处理，然后选择适当的视觉变量以专题地图的形式表示出来，如分级统计图﹑分区统计图﹑直方图等。这种类型的可视化体现了科学计算可视化的初始含义。 空间分析结果的可视化：地理信息系统的一个很重要的功能就是空间分析，包括网络分析﹑缓冲区分析﹑叠加分析等，分析的结果往往以专题地图的形式来描述。 3.1 地图数据的可视化 3.1.1矢量数据符号化 矢量数据符号化方法包括:单一符号﹑分类符号﹑分级符号﹑分级色彩﹑比率符号﹑组合符号﹑统计符号等。 1.分类符号设置 打开一个道路图层。 1.在道路图层上点右键打开Layer Properties对话框。 2.在Show列表框中选择Categories，其下出现三个选项，分别是Unique Value-按照一个 属性值进行分类；Unique Value,Many fields-按照多个属性值的组合分类确定符号类型； Match to symbols in a style-按照事先确定的符号类型通过自动匹配来表示属性分类。 3.选择Unique Value选项，在Value Field中选择CLASS,即街道的分级。 4.单击Add Values按钮，出现Add Values对话框，其中出现了三个等级字段，单击Complete List,显示全部字段，即道路共被分为六个类型。 5.选中所需要的字段，单击确定之后，在Symbols列表框中会出现所选中的字段，字段前 附有它们相应的符号样式。如果想添加所有字段，单击Add All Valuea按钮。 6.至此已对不同类型的道路进行分类，若对系统默认的符号样式不满，可以双击Value名 称前面的Symbol符号，打开Symbol Selector对话框。设置Option中的Color,Width改换其颜色和宽度。 7.完成设置后返回Layer Properties对话框。 2.分级符号设置 （1）分级色彩设置 1.加载一个州图层和该州的城市图层。 2.打开城市图层的Layer Properties对话框。 3.在Show列表框中单击Quantities，选中Graduated Colors,在Fields复选框的Value下拉 菜单中选择POP1990,表示1990年的人口总数；在Normalization 下拉菜单中选择Area，表示某一地区的总面积。其目的是将POP1990（人口数）除以Area(面积)，得到人口密度的计算结果。 4.将Classification复选框中的Classes定为7，单击Classify按钮，打开Classification对话 框：选择分级方式为Manual（手工分级），将原来的分级界限一次修改为：50，100，200.400，700，1500，15000。单击Show Std.Dev和Show Mean前的复选框，直方图中出现最新的分级界限、标准差和平均值。 【大数据分析技术系列】 数据可视化五种常用方式及案例分析 目录 概念 (1) 常用五种可视化方法 (1) 一、面积&尺寸可视化 (1) a: 天猫的店铺动态评分 (1) b: 联邦预算图 (1) c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图 (2) 二、颜色可视化 (2) a: 点击频次热力图 (2) b: 2013年美国失业率统计 (3) c: 美国手机用户城市分布 (4) 三、图形可视化 (4) a: iOS手机及平板分布 (4) b: 人人网用户的网购调查 (5) 四、地域空间可视化 (5) a: 美国最好喝啤酒的产地分布 (5) 五、概念可视化 (6) a: 厕所贴士 (6) b: Flickr云存储空间达1TB的可视化描述 (7) 总结 (8) 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、创新性和简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下： 一、面积&尺寸可视化 对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）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，来表达准确的尺度和比例。 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。 第3章M语言数据预处理 教案 课程名称：Power BI数据分析与可视化 课程类别：必修 适用专业：大数据技术类相关专业 总学时：64学时（其中理论16学时，实验48学时） 总学分：4.0学分 本章学时：8学时 一、材料清单 （1）《Power BI数据分析与可视化》教材。 （2）配套PPT。 （3）引导性提问。 （4）探究性问题。 （5）拓展性问题。 二、教学目标与基本要求 1.教学目标 先介绍数据预处理的方式，即数据集成、数据清洗、数据变换、数据归约。而后介绍Power Query和M语言，并实现使用M语言获取网络分页数据。紧接着介绍数据集成时常出现的问题，并实现两个数据源的数据集成。再然后介绍数据清洗使用的3类数据，即不完整数据、含噪声数据、不一致数据，并实现成绩表的数据清洗。再然后介绍数据变换的几种技术，并使用Text.Remove函数实现数据提取。最后介绍数据归约的常用方法，并实现客户年龄的泛化。 2.基本要求 （1）了解Power Query组件和M语言。 （2）掌握Power Query组件数据集成的方法。 （3）掌握Power Query组件数据清洗的方法。 （4）掌握Power Query组件数据变换的方法。 （5）掌握Power Query组件数值归约的方法。 三、问题 1.引导性提问 引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。 （1）数据质量不高的情况下如何提高数据质量？ （2）数据预处理包含哪些内容？ （3）数据预处理各个步骤是否有先后？ 2.探究性问题 探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。 （1）数据集成可能会出现哪些问题？ （2）怎样的数据需要进行数据清洗？ （3）数据变换的目的是什么？ （4）数据归约的方法有哪些？ 3.拓展性问题 拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提第三章 空间数据的可视化表达
【大数据分析技术系列】数据可视化五种常用方式及案例分析
Power BI 数据分析与可视化-PowerBI数据分析与可视化教案-M语言数据预处理教案