数据挖掘可视化系统研究与实现
大数据挖掘与分析中的数据可视化技术
大数据挖掘与分析中的数据可视化技术数据可视化技术是大数据挖掘与分析中不可或缺的一部分。
我们都知道，大数据中无所不包，它存储着海量的信息，包括文本、图像、视频、地理位置等各种形式的数据。
但这些数据往往是以数字的形式存储在机器中，对于人类而言，这些数据很难直观地理解和分析。
因此，数据可视化技术应运而生。
它将抽象的数据通过图表、图形、地图等方式呈现出来，使人类可以直观地获得信息。
这样一来，数据的表达和分析就变得简单了许多，这对于决策者来说尤其重要。
他们可以通过数据可视化技术对业务数据进行深入的分析和判断，以更好地决策。
那么，数据可视化技术的优势是什么呢？首先，它可以帮助我们更好地理解数据。
毕竟，相较于冷冰冰的数字汇总报告，图表和图形更具有生动性和灵活性，能够在很短的时间内展示更多的信息。
其次，数据可视化技术可以节省大量的时间和人力成本。
在不使用数据可视化技术的情况下，数据的处理和分析需要大量的人力和时间，而且不一定能够得到准确的结果。
但是，如果采用数据可视化技术，我们就可以将数据转化为可视化的图表和图形，这样就可以大幅度地节省时间和人力成本，同时获得更精准的数据分析结果。
不过，要想实现好的数据可视化，就需要借助专业的数据可视化工具，如Tableau、D3.js等。
这些工具不仅可以帮助我们生成美观的数据图表和图形，还可以将其嵌入到网站和移动应用程序中，以实现更好的视觉体验。
同时，这些工具还支持各种数据源的导入和连接，并且提供多种数据可视化方法，如柱形图、折线图、气泡图、热力图等，可以根据不同情况选择最合适的图表和图形。
除此之外，数据可视化技术还可以帮助我们发现隐藏在数据中的规律和趋势。
利用数据可视化技术，我们可以将大量数据点进行可视化，这样相似的数据点就会聚集在一起，构成有规律的图案。
通过观察这些图案，我们就可以发现数据中隐藏的规律和趋势，从而更好地拟定决策计划。
最后，在大数据挖掘与分析中采用数据可视化技术，还可以帮助我们更好地交流和共享数据。
可视化数据挖掘工具的设计与实现
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孟 海 东 蔺 志 举 徐 贯 东 ， ，
（． １ 内蒙 古科 技 大 学信 息工 程 学 院 ， 蒙 古 包 头 ０ ４ １ ； 内 １００
２ 维 多 利 亚 大学 工程 与 科 学 学 院 应 用信 息 技 术 研 究所 ， 大利 亚 墨 尔 本 ３２ ） ． 澳 ０ ９
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数据挖掘与可视化分析
数据挖掘与可视化分析数据挖掘和可视化分析是在现代社会中越来越重要的工具。
无论是商业、医疗、教育、科学研究，还是政府，都需要数据挖掘和可视化分析来更好地发挥他们的作用。
在这篇文章中，我将会探讨数据挖掘和可视化分析的定义、应用以及未来的发展。
第一部分：数据挖掘与可视化分析的定义数据挖掘是通过大数据集和计算技术来发现未知模式和关系的自动化过程。
它通常用于预测、分类、聚类和关联规则等数据分析任务，以便帮助人们更好地理解和利用数据。
在数据挖掘中，常用的技术包括聚类、决策树、神经网络、随机森林等。
而可视化分析则是在数据处理的基础上，通过图表、视觉呈现等方式来展示数据的过程。
可视化分析的目的是通过可视化的方式让人们更加直观地理解数据信息。
目前，可视化的技术越来越成熟，包括词云图、散点图、柱状图、地图、网络图等等。
数据挖掘与可视化分析本质上是相互依存的，既有数据挖掘算法的支持，也有可视化的图表展现。
现在，越来越多的数据分析平台将二者结合起来，并提供了全能的数据分析解决方案。
第二部分：数据挖掘与可视化分析的应用商业领域是最常用数据挖掘和可视化分析的领域之一。
商业数据包括销售数据、用户行为数据、交易数据等等。
如何从这些数据中发现规律、优化产品、提高转化率，是商业界的热点和难点问题之一。
数据挖掘和可视化分析的应用可以帮助商业界更好地解决这些问题。
医疗领域也是一个重要的应用领域。
如何从严重的医疗问题中找到规律并提高成人的存活率是医疗界的一个主要问题。
数据挖掘和可视化分析可以使医疗专业人员更快地理解大量的数据，并从中发现规律，进而为治疗方案做出最佳的决策。
教育领域也是数据挖掘和可视化分析的一个重要领域。
通过这些技术，我们可以更好地了解学生的学习表现、偏好、成绩和教育历程等信息，并在此基础上帮助学生更好地学习和成长，同时帮助教师更好地管理和安排学生。
科学研究也是一个非常重要的应用领域。
科学家们经常遇到大量的数据，并需要从中提取有用的信息。
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 MahoutApache 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、力导向布局图、仪表盘以及漏斗图，同时支持任意纬度的堆积和多图表混合实现。
2 系统设计数据挖掘可视化系统包括数据预处理、挖掘算法、可视化显示三大核心模块。
智慧城市中的空间数据挖掘与可视化
智慧城市中的空间数据挖掘与可视化随着城市规模和人口的不断增长，城市管理面临着越来越多的挑战。
智慧城市已经成为了解决城市问题的一个重要手段。
智慧城市的基础是数据，而其中包括了大量的空间数据。
空间数据可以帮助城市管理者更好地理解城市的运行和发展，从而更加精确地进行决策。
本文将探讨智慧城市中的空间数据挖掘与可视化。
一、什么是智慧城市智慧城市是基于信息化和智能化技术，以城市为载体，通过海量数据的收集、处理、分析和共享，实现城市的智能化、开放化和共享化。
智慧城市的建设不仅需要技术的支持，还需要政府、企业和居民的积极参与，形成整个城市共治的格局。
二、智慧城市中的空间数据空间数据是智慧城市建设过程中不可或缺的一部分。
空间数据的收集可以通过各种传感器获得，例如全球定位系统(GPS)、卫星图像、地面测量仪器等。
利用空间数据可以实现城市的三维建模、交通热力图的绘制、环境监测等，这些都是城市管理所必需的信息。
三、空间数据挖掘空间数据挖掘是指对空间数据进行分析获取信息的过程。
空间数据挖掘的目的是通过数据挖掘算法将数据转化为知识，发现数据隐藏的特点和规律。
常用的空间数据挖掘方法有聚类分析、关联分析、分类分析和时间序列分析等。
这些方法可以通过对空间数据的处理，提供对城市管理更深入的理解和更准确的数据支持。
四、空间数据可视化空间数据可视化是实现对空间数据展示的一种方法。
通过可视化可以直观地观察和理解空间数据，发现数据中隐藏的规律。
常用的空间数据可视化方法有地图展示、三维可视化和热力图等。
这些方法可以帮助城市管理者更好地理解城市的运行、规划城市发展、提升城市形象等。
五、空间数据挖掘与可视化的应用空间数据挖掘与可视化的应用已经被广泛地应用于智慧城市建设。
例如通过交通热力图可以发现城市繁忙的交通拥堵情况，确定交通管制的方案；通过三维城市建模可以更好地展现城市的面貌，规划城市发展。
六、结论智慧城市建设离不开空间数据挖掘和可视化。
通过对空间数据的挖掘和可视化可以更好地理解城市的运行和发展，加强城市管理和规划。
数据挖掘可视化技术应用与研究
识。广义的观点是， 数据挖掘是从存放在数据库、 数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有意义 的知识的过程川 。数据挖掘被视为数据管理与分析 技术 自 然进化的产物。可视化在数据挖掘中是一个 多面手，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，帮助
2 .1 柱形图和条形图
柱形图和条形图，例如，簇形柱形图和簇形条
形图，这类图表都是在x 和Y坐标系中比 较离散数
据维和连续数据维的交叉点的值。柱形图绘制数据 维的方式类似折线图，都是在离散字段和连续字段 的交叉处画出数据点，它和折线图的区别在于: 前 者比后者多了一条在 x 轴上垂直的圆柱用以表示数 据维的值。不论是哪一种图，都是将不同数据集所 对应的数据沿 x 轴的标签分组 ，使得各组的数据通
2.3 箱式图
通过分析中心值的度量 ( 如均值、中值和模 )、
可变性度量 ( 如标准偏差和方差 ) 和分布度量 ( 如 峰值和偏度 )，能够理解字段值的描述性统计信息。 箱式图其实是直方图的一种变种，直观地展示了一 个连续字段的统计数字。
2.4 折线图
折线图最简单的形式就是在x 和Y坐标系中描
出数据点，然后尽可能用线段将这些点连接起来。 折线图通常显示一个字段的值如何与另一个字段的
据值必须是连续的。通常折线图用来描绘时间序列
上的趋势。
、 堆积柱形图或条形图、 用来在一个连续字段上 比较 、雷达图、盘高一 盘底离散 ( 种类) 字段的值 饼图、圆环图、直方图、分布 图、箱式图
散点 图
用来比较一个或多个离散字 段的不同值的分布情况
用来研究两个 以上 的连续 字 段之间的关系
2 .5 散点图 散点图典型的用途是比较成对的数据值。能够 将数据集中的每一条记录 ( 行 ) 映射成二维或三维 坐标系中的图像实体。与折线图相比，散点图没有
数据挖掘技术的基本原理与实现方法
数据挖掘技术的基本原理与实现方法随着互联网技术的飞速发展，我们已经进入了一个数据时代。
大数据的出现让数据挖掘技术成为了当下最热门的技术之一。
数据挖掘技术从大量数据中寻找有用信息，将数据转化为知识和价值。
数据挖掘技术的应用范围非常广泛，行业涉及基础设施、医疗健康、金融服务、社交网络、教育等方面。
在此文章中，我们将探讨数据挖掘技术的基本原理和实现方法。
一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术主要由以下四个过程组成：数据采集、数据预处理、建模分析、模型评价。
这四个过程的详细介绍如下：1.数据采集数据采集是数据挖掘的第一步，数据的质量和数量决定了后续的数据挖掘效果。
数据采集分为内部数据采集和外部数据采集。
内部数据采集是指企业组织内部的数据采集工作；外部数据采集则指从外部数据源中获取的数据。
数据采集工作需要注意数据的完整性、准确性和时效性。
2.数据预处理数据预处理是数据挖掘的重要环节，在数据预处理中，我们需要对数据进行清洗、集成、转换和规约。
数据清洗主要是对数据中的噪音和异常值进行处理，保证数据的可靠性。
数据集成是将不同数据源的数据合并在一起形成一个整体数据集。
数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式，以便于后续的建模分析。
数据规约是将数据进行标准化、离散化等操作，以便于数据分析。
3.建模分析建模分析是数据挖掘的核心步骤，在此步骤中，我们需要选择正确的建模方法和算法。
常用的建模方法有分类、聚类和关联规则等。
分类是将数据分到已知的类别中，如二分类和多分类。
聚类则是将数据划分到未知的类别中，聚类算法常用K均值算法。
关联规则则是处理事务数据，找出事务中物品之间的关联性。
不同的建模方法需要选择不同的算法，如支持向量机、决策树、人工神经网络等。
4.模型评价模型评价是数据挖掘的最后一步，用于检验建模的效果。
最常用的评价方法有f1得分和ROC曲线。
f1得分是精准率和召回率的结合，成为一个综合的评价指标。
ROC曲线是探究分类场景下的真阳性率和假阳性率的关系，来评价算法的分类效果。
时空大数据挖掘分析及可视化技术研究与系统设计
第3期2020年1月No.3January ，2020时空大数据挖掘分析及可视化技术研究与系统设计江苏科技信息Jiangsu Science &Technology Information曹全龙，石善球（江苏省基础地理信息中心，江苏南京210013）作者简介：曹全龙（1980—），男，江苏常州人，高级工程师，硕士；研究方向：GIS 应用与开发。
摘要：大数据正日益改变人类的工作、生活和思维方式，当今社会80%以上的数据都与时空相关。
无论是政府主导的智慧城市建设、土地利用规划、应急管理，还是企业的网点选址、营销策划等行为，都离不开时空大数据的支撑。
如何对时空大数据进行分析挖掘，并实现大数据的可视化表现成为社会普遍关心和重点研究的内容。
文章分析了时空大数据分析挖掘及可视化的发展现状及存在问题，研究了主要关键技术，并对系统进行了总体设计。
关键词：时空大数据；分析挖掘；数据可视化；系统设计中图分类号：P2文献标志码：A 0引言以大数据、物联网、云计算等为代表的信息技术迅猛发展，引领着新一轮科技革命和产业变革，正在日益改变人们的生产生活方式、经济运行机制和社会治理模式。
大数据既是大机遇，也是大红利。
国家已经把大数据发展上升为国家战略，大数据对经济建设、行业发展、政府宏观管理等各方面都起到重要的基础支撑作用。
随着智慧城市的发展，很多城市都在开展时空大数据平台建设，通过建立基础时空框架，提供丰富多样的时空数据服务，满足城市运行和管理的自动化、智能化需求。
时空大数据主要包含基础地理数据、遥感影像数据、行业专题数据、互联网大数据、物联网及GPS 实时数据等，数据量庞大，种类繁多，格式各异。
为了更好地利用数据服务行业发展和政府管理，充分发挥时空大数据的信息支撑作用，迫切需要解决数据的挖掘提取、整合分析以及可视化表达等问题。
1发展现状及存在问题时空大数据挖掘通过数据表达、信息组织与知识发现等手段发现数据深层次的特征和规律，主要包含时空模式挖掘、时空聚类、时空分类、时空异常检测等内容［1］。
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数据挖掘可视化系统设计与实现
摘要：针对当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性的存在的不足，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。
关键词：数据挖掘；可视化展示；数据预处理；挖掘算法
1引言
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。
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。
为此，本系统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，以多种挖掘算法的实现对原始数据集进行挖掘，从而发现数据中有用的信息。
2.关键技术
(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。
(2)HBase分布式数据库
HBase是一个构建在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，他是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
(3)Mahout
Mahout是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、频繁子项挖掘等算法的实现。
(4)ECharts
Echarts是百度团队对ZRender做了一次大规模重构的产物。
他被定义为商业级报表，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、力导向布局图、仪表盘以及漏斗图，同时支持任意纬度的堆积和多图表混合实现。
3.研究思路
数据挖掘可视化系统包括以下模块：
(1)前台展示
通过对上传的数据集处理、挖掘、分析，将有价值的信息结果以图形化的形式展现给用户。
(2)数据集的存储
将要处理的数据集存储到HBase数据库中。
HBase数据库能够对大数据提供随机、实时的读写访问功能。
(3)后台数据处理
通过使用Mahout数据挖掘包，对挖掘算法进行相关参数的设定，对从数据库中提取的数据集进行挖掘，从而提取出有用的信息。
具体如图1所示：
图 1 数据挖掘可视化系统研究思路
获取数据集
获取预处理之后的数据
存储挖掘结果
HBase 数据库
数据清理 数据集成 数据转换
进行分类、聚类、关联规则等算法的挖掘
MySql 数据库
以柱状图、饼图、地图、条形图等形式显示挖掘结果
4、系统设计
数据预处理、挖掘算法、可视化显示是数据可视化系统的三大核心模块，系统组建图如图2所示。
图2数据挖掘可视化系统组建图
(1)数据预处理
通过系统提供的上传接口将数据集上传到分布式数据库HBase中，当用户需要对数据集进行挖掘，系统首先检查数据集是否符合系统规定，如果符合规定对数据集进行预处理。
经过处理后的的数据集即可通过系统进行相关需求的数据挖掘。
(2)挖掘算法
系统使用开源的数据挖掘框架Mahout，用户只需对所需挖掘的算法进行相关的参数设定，即可完成相关算法的挖掘。
(3)可视化显示
挖掘之后的相关结果存放到MySql数据库中，前台从数据库中获取挖掘结果，并且使用ECharts进行可视化显示，用户可以通过前台提供的可视化结果进行数据分析，从而获取自己所需要的信息。
5.系统实现
(1)关键技术
数据挖掘可视化系统使用的关键技术如表1所示。
表1 系统开发技术简介
功能名称版本
操作系统Linux(Ubuntu i686) 14.04 LTS
开发语言JA V A(JDK) 1.7.0_67
关系型数据库MySql 5.6
分布式数据库HBase 0.96.2
分布式计算框架MapReduce 2.2.0
图形化展示ECharts 2.2.0
数据挖掘包Mahout 0.9
Web框架JFinal 1.9
(2)系统架构
本系统在操作系统之上构造了HDFS分布式文件系统，本地文件系统与分布式文件系统共同存在。
在本地文件系统之上组织了关系型数据库MySql和分布式数据库HBase集群，其中MySql用来存储管理员账户信息和少量的数据信息，HBase用来存储用户上传的数据集。
文件系统和数据库之上使用分布式计算框架MapReduce和Mahout数据挖掘包，对用户的数据集进行分类、聚类、关联规则等算法的挖掘。
后台管理员界面负责选择数据集以及挖掘参数的设定，前台用户界面通过图表形式展示挖掘结果，帮助用户进行数据分析。
系统架如图3所示。
图3 数据挖掘可视化系统架构 (3)结果分析 我们通过国家气候中心提供的NCC/GU 发生器，获取全国各地区连续十年每天的降水量、最高气温、最低气温。
通过关联规则，分类、聚类得出天气变化图，并且对北京、河北、吉林进行了详细分析。
6.结语
现有的数据挖掘可视化工具在种类上国内相对较少，在质量上对用户的展示缺乏交互性，并且对于数据集的挖掘灵活性上面比较欠缺。
本系统采用了当前在数据挖掘及其可视化领域相对比较成熟的技术，用户可以对挖掘结果的展示进行交互，下载，打印等。
用户只需将数据集上传到系统中，设置相关挖掘参数即可对数据集进行挖掘，从而提取有用的数据，通过直观的图表进行分析。
本地文件系统 Ext4/NTFS
分布式文件系统 HDFS MySQL MySQL
YARN
HBase HBase MapReduce 对数据集进行分类、聚类、关联规则等算法的挖掘
Mahout 管理员界面
用户界面。