数据可视化概述
数据可视化概述
数据可视化是一门科学。它主要借助图形化的手段， 达到有效传达与沟通信息的目的。它与信息图形化、信 息可视化、科学可视化和统计图形化等领域密切相关。 近些年，数据可视化已经在商业中发挥了巨大的价值， 是商务智能重要的一部分，其主要形式包括报表、图表， 以及各种用于制作计分卡(scorecards)和仪表盘 （dashboards）的可视化元素。
数据可视化的发展历史
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三个主要方面
异常：指有问题的数据。异常的数 据不一定都是错误的数据，有些异常数 据可能是设备出错或者人为错误输入， 有些可能就是正确的数据。通过异常分 析，用户可以及时发现各种异常情况。
数据可视化与分析详述
数据分析方法与步骤详解
▪ 数据分析步骤详解
1.明确问题：确定分析目的和需求，明确要解决什么问题。 2.收集数据：从各种来源收集相关数据，确保数据的可靠性和 有效性。 3.数据清洗：处理缺失值、异常值和错误，保证数据质量。 4.数据探索：通过图表、分布、相关性等初步了解数据特征和 规律。 5.选择模型：根据分析目的和数据特征选择合适的分析模型和 技术。 6.参数估计：利用选定的模型对参数进行估计，得出分析结果 。 7.结果解释：根据分析结果解释和回答问题，提供决策建议或 行动方案。
数据可视化与分析
数据获取与清洗方法概述
数据获取与清洗方法概述
▪ 数据获取
1.数据抓取：通过网络爬虫或API接口从各类数据源中自动收 集数据。关键是要确保抓取过程的合规性和效率。 2.数据交换：与企业、机构等达成数据共享协议，获取特定领 域的数据资源。关键在于确保数据的准确性和可靠性。 3.数据购买：从数据供应商购买所需的数据集。要点在于评估 数据的质量和选择信誉良好的供应商。
数据可视化与分析
数据可视化设计原则与技巧
数据可视化设计原则与技巧
▪ 数据可视化设计原则
1.明确目标受众：了解目标受众的需求和背景，设计适合他们 的可视化方式。 2.选择合适的图表：根据不同的数据类型和分析需求，选择最 合适的图表类型。 3.简洁明了：避免过度设计和复杂元素，保持简洁明了的设计 风格。 数据可视化设计首先要明确目标受众，因为不同的受众对于数 据的理解和需求是不同的。比如，对于非专业人士，应该采用 简单明了的图表，而对于专业人士，则可以更加复杂和详细。 其次，要选择合适的图表来表达数据，不同的图表类型有着不 同的表达方式和应用场景。最后，设计应该简洁明了，避免过 多的视觉元素和色彩，以免干扰受众对数据的理解。
数据 可视化
03 11.3 在手机客户端解析JSON
Android 客户端用 GET 方式分别获取服务器端返回的 JSON 数据，并将 4 种不同的 JSON 数据解析成 4 种不同的结果类 型（(Person，List<Person>，List<String>， List<Map<String, Object>>)，用 Intent 方式由 MainActivity 传递给 ResultActivity，在 ResultActvity 中显 示解析的结果。
20世纪后
数据可视化
20世纪后，各种数据分析和可视化技术逐渐出现，特别是采用计算机编程技术来实现数据可 视化。70年代后，可视化的数据来源越来越广泛，数据密集型计算开始产生实际需求。21世 纪以后，需要分析和表示的数据量激增，新的可视化分析方法进一步综合了可视化、图形、 数据挖掘理论与方法，从结构庞大的数据中迅速找到有用的信息以便完成有效的决策支持。 现阶段，不仅大数据随处可见，而且相应的可视化处理也随处可见。
数据收集
•数据是可视化的对象。数据可以通过采样、调查记录、模拟实验等不同的方式进行采集。数据采集直接决定了数据的格 式、大小、精度等重要属性，在很大程度上决定了可视化结果的质量。
数据筛选 及处理
•即数据预处理。将原始数据转换为用户能够理解和显示的模式和特性。这个过程包括去误差、数据清理和筛选、提取特 征值等，为之后的可视化映射做好准备。
本章导读
本章主要知识点有： （1）JSON简介； （2）服务器端生成JSON数据； （3）在手机客户端解析JSON。
01 11.1 JSON 简介
1. JSON 数据格式的定义
JSON 的诞生原因是因为 XML 整合到 HTML 中各个浏览器实现的细节 不尽相同，所以道格拉斯·克罗克福特（Douglas Crockford） 和 奇普·莫 宁斯达（Chip Morningstar）一起从 JS 的数据类型中提取了一个子集， 作为新的数据交换格式，因为主流的浏览器使用了通用的 JavaScript 引 擎组件，所以在解析这种新数据格式时就不存在兼容性问题，于是他们 将这种数据格式命名为 “JavaScript Object Notation”，缩写为 JSON ， 由此 JSON 便诞生了！
数据可视化技术
数据可视化技术随着信息时代的到来和大数据的普及应用，数据可视化技术成为了一种非常重要的工具，它能够将庞大的数据转化为直观的图表、图形和动态图像，为用户提供了更加直观和易于理解的数据展示方式。
本文将介绍数据可视化技术的定义、优势以及在各个领域中的应用。
一、数据可视化技术的定义数据可视化技术是一种将抽象的、难以理解的数据以视觉化方式呈现的技术。
通过使用图表、图形、地图和其他可视化元素，数据可视化技术能够帮助用户更好地理解数据并发现其中的模式、关联和趋势。
通过将数据转化为直观的可视化形式，数据可视化技术能够提供数据洞察力和决策支持，并促进各行各业的发展。
二、数据可视化技术的优势1. 提供直观的数据展示：数据可视化技术能够将数据转化为直观的图表和图形，用户可以通过视觉方式更方便地理解和掌握数据的含义，避免了冗长的文字解释和数据表格的繁琐操作。
2. 发现隐藏的模式和趋势：通过数据可视化技术，用户可以通过观察图表和图形中的模式和趋势，发现数据中隐藏的关联性和规律，从而帮助进行更准确的预测和决策。
3. 提高数据分析效率：相比于传统的数据处理和分析方式，使用数据可视化技术可以更直观地呈现数据，使得数据分析过程更加高效和便捷。
4. 提供更好的沟通交流工具：通过使用数据可视化技术，用户可以以图表、图形等形式展示数据，使数据更易于被理解和共享，有利于团队间的沟通和交流。
5. 支持更深入的数据探索：数据可视化技术不仅提供了基本的图表和图形展示，还支持用户对数据进行交互式探索，用户可以根据自己的需求对数据进行筛选、排序、过滤等操作，以发现更多的信息和见解。
三、数据可视化技术在各个领域中的应用1. 商业和市场营销领域：数据可视化技术在商业和市场营销领域中具有广泛的应用。
通过对销售数据、用户行为等数据进行可视化分析，商家可以更好地了解消费者需求、优化产品定位和推广策略。
2. 金融领域：数据可视化技术在金融领域中发挥着重要作用。
数据可视化知识点总结大全
数据可视化知识点总结大全数据可视化知识点总结大全数据可视化是将数据以图形和图表的方式呈现出来，以帮助人们更好地理解和分析数据。
在当今大数据时代，数据可视化成为了一项重要的技能和工具，广泛应用于各个领域。
本文将从基础概念、图表类型、数据可视化工具、设计原则等方面进行综合总结，旨在帮助读者全面了解和掌握数据可视化的知识点。
一、基础概念1. 数据可视化的定义和意义：数据可视化是通过图表、图形、地图等形式，将数据以可视化的方式展示出来，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化的意义在于提供了一种直观、易于理解和沟通的方式，帮助人们更好地探索数据、发现规律和趋势。
2. 数据类型：数据可视化需要对不同类型的数据进行处理和呈现，包括数值型数据、分类型数据和时间序列数据。
数值型数据适合使用柱状图、折线图等形式展示，分类型数据适合使用饼图、条形图等形式展示，时间序列数据适合使用折线图、面积图等形式展示。
3. 数据的粒度：数据可视化需要考虑数据的粒度，即数据的细节程度和聚合程度。
粗粒度的数据可以提供整体的趋势和概况，细粒度的数据可以提供更详细的信息和分析。
4. 数据的维度和度量：数据可视化需要考虑数据的维度和度量。
维度是描述数据的属性，如地理位置、时间等，度量是描述数据的数值属性，如销售额、数量等。
维度和度量的选择会影响图表的类型和呈现形式。
二、图表类型1. 柱状图：用长方形的纵横比表示数据的大小和比较。
2. 折线图：通过连续折线连接数据点，显示数据随时间或其他变量的变化趋势。
3. 饼图：将数据表示为圆饼的不同扇形，显示不同分类的比例关系。
4. 散点图：通过点的位置表示两个变量之间的关系。
5. 地图：将数据以地理位置为基准展示在地图上，帮助分析地理分布和空间关系。
6. 热力图：通过颜色的渐变来表示数据的密集程度，帮助发现数据的规律和趋势。
7. 气泡图：通过圆圈的大小和颜色来表示数据的大小和关系。
8. 箱线图：通过盒子和线段来表示数据的分布和离散程度。
数据可视化基本概念
数据可视化基本概念
数据可视化是将数据以图表、图形、地图等可视化形式呈现，帮助人们更好地理解数据信息和分析数据趋势的过程。
它的基本概念包括：
1. 数据：数据是指收集到的、描述某种现象、事物或者行为的信息。
数据可以是数字、文本、图像等形式。
2. 可视化：可视化是将数据转化为可被人们直观感知和理解的视觉形式的过程。
通过图表、图形、地图等方式将数据表达出来，使人们能够更容易地发现数据之间的关系和模式。
3. 图表和图形：图表和图形是数据可视化的主要形式。
图表如折线图、柱状图、饼图等通过线条、条形、面积等方式呈现数据。
图形如散点图、气泡图、热力图等通过点、气泡、颜色等方式呈现数据。
4. 数据趋势：通过数据可视化可以帮助人们观察到数据的变化趋势。
数据趋势可以是线性的、非线性的，也可以是周期性的、趋势转变等。
5. 数据分析：数据可视化也是数据分析的一种方式。
通过观察图表和图形，人们可以发现数据之间的相关性、异常值、离群点等信息，进而进行数据分析和决策。
总的来说，数据可视化是一种将数据以图表、图形等形式展示
的方式，帮助人们更好地理解和分析数据。
它是数据分析和决策的重要工具。
数据可视化简介
数据可视化简介
数据可视化是一种将数据转化为图形或图表的技术，以便更好地理解和分析数据。
它是数据分析和决策制定过程中不可或缺的一部分，因为它可以帮助人们更好地理解数据，发现数据中的模式和趋势，并从中得出结论。
数据可视化的主要目的是将数据转化为易于理解和解释的形式。
通过使用图表、图形、地图和其他可视化工具，数据可视化可以帮助人们更好地理解数据，发现数据中的模式和趋势，并从中得出结论。
这些可视化工具可以帮助人们更好地理解数据，发现数据中的模式和趋势，并从中得出结论。
数据可视化的另一个重要目的是帮助人们更好地交流数据。
通过使用图表、图形、地图和其他可视化工具，数据可视化可以帮助人们更好地交流数据，使数据更加易于理解和解释。
这些可视化工具可以帮助人们更好地交流数据，使数据更加易于理解和解释。
数据可视化的应用非常广泛。
它可以用于各种领域，包括商业、科学、医疗、政府和教育。
在商业领域，数据可视化可以帮助企业更好地理解其业务和市场，发现新的商业机会，并制定更好的决策。
在科学领域，数据可视化可以帮助科学家更好地理解其研究结果，并发现新的科学发现。
在医疗领域，数据可视化可以帮助医生更好地理解患者的病情，并制定更好的治疗方案。
在政府和教育领域，数据可视化可以帮助政府和教育机构更好地理解其数据，并制定更
好的政策和教育计划。
数据可视化是一种非常重要的技术，它可以帮助人们更好地理解和分析数据，并从中得出结论。
它可以用于各种领域，包括商业、科学、医疗、政府和教育。
因此，学习和掌握数据可视化技术对于我们的职业发展和个人成长都非常重要。
如何进行数据可视化,加强数据分析与学习
如何进行数据可视化，加强数据分析与学习随着信息技术的快速发展与大数据时代的到来，数据成为了企业决策的核心支撑，而数据可视化作为数据分析的一种重要手段，能够使庞杂的数据变得直观、易于理解，进而提高数据分析的质量与效率。
本文将从数据可视化的概念、目的、方法等方面进行探讨，并提供一些实用的数据可视化工具与技巧，以帮助读者加强数据分析与学习。
一、数据可视化概述数据可视化是将数据以图表、图形等视觉方式表现出来，以增强数据分析与理解的手段。
数据可视化的核心目标是将庞杂的数据转化成直观、易于理解的图形化呈现形式，以便用户可以快速分析和理解数据。
数据可视化可以从以下几个方面考虑：1.可视化目的：数据可视化的最终目的是让用户能够快速地看到数据，并更加深入地了解数据所反映的问题。
2.可视化设计：对于数据可视化的设计，需要考虑如何通过图形和表格来呈现数据，以便能够让数据清晰可读，并能快速推断数据中的关系。
3.可视化工具：数据可视化的工具包括可视化软件、图形库、数据仓库、Excel等，任何一种可视化工具都可以用于实现数据可视化。
二、数据可视化的目的数据可视化的核心目的是减少人工解析数据的工作量，提高数据分析效率。
它能够让我们在数据分析中看到更多的细节，并且能够自动提取数据和变量之间的关系。
通过数据可视化，我们可以更快的分析和理解数据，从而得出更加准确的结论，同时也能够在应用过程中发现数据质量问题。
1.数据可视化的快速判断能力：数据可视化可以帮助用户更快地从图表中发现数据的关系，为数据分析和决策提供更加准确和可靠的数据支持。
2.数据可视化的清晰表达能力：数据可视化可以将商业数据信息以图形、图表等形式直观地表达出来，使数据易于理解和记忆，方便用户对数据做出决策。
3.数据可视化的协作能力：数据可视化可以让企业多部门之间更快速地交流和沟通，提高办公效率和管理效率。
三、数据可视化的方法数据可视化的方法多种多样，可以从数据可视化设计五要素进行分析。
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2017数据可视化概览及其应用计算机1406班宋世波20143753数据可视化概述•Data visualization overview可视化（Visualization ）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成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、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。
将海量数据进行抽取、度量、分析进行高效展现，为及时掌握全局动向和应对突发事件提供有效保障。
利用多维交互式报表、三维图形、大屏投影等高新技术，通过多维视角观察数据形态，显著提升对信息的认知。
通过制定可视化标准体系，实现可视化展现规范统一从大屏投影到普通PC 桌面、Web网再到移动终端，接收信息不受时间、空间限制。
明确问题清晰的问题可以有助于避免数据可视化的一个常见毛病：把不相干的事物放在一起比较。
假设我们有这样一个数据集(见表1)，其中包含一个机构的作者总数、出版物总数、引用总数和它们特定一年的增长率。
图1是一个糟糕的可视化案例，所有的变量都被包含在一张表格中。
在同一张图中绘制出不同类型的多个变量，通常不是个好主意。
注意力分散的读者会被诱导着去比较不相干的变量。
比如，观察出所有机构的作者总数都少于出版物总数，这没有任何意义，又或者发现Athena University、Bravo University、Delta Institution三个研究机构的出版物总数依次增长，也没有意义。
拥挤的图表难以阅读、难以处理。
在有多个Y轴时就是如此，哪个变量对应哪个轴通常不清晰。
简而言之，槽糕的可视化项目并不澄清事实而是引人困惑。
从基本的可视化着手确定可视化项目的目标后，下一步是建立一个基本的图形。
它可能是饼图、线图、流程图、散点图、表面图、地图、网络图等等，取决于手头的数据是什么样子。
在明确图表该传达的核心信息时，需要明确以下几件事：我们试图绘制什么变量?X轴和轴代表什么?数据点的大小有什么含义吗?颜色有什么含义吗?我们试图确定与时间有关趋势，还是变量之间的关系?选择正确的图表类型数据的规范化(如本例中的相对活跃指数)是一个很常见也很有效的数据转换方法，但需要基于帮助读者得出正确结论的目的使用。
如在此例中，仅仅发现目标机构对某个小领域非常重视没太大意义。
我们可以把出版量和活跃程度在同一个图表中展示，以理解各领域的活跃程度。
使用图4的玫瑰图，各块的面积表示文章数量，半径长短表示相对活跃指数。
注意在此例中，半径轴是二次的(而图3中是典型线性的)。
图中可以看出，B领域十分突出，拥有最大的数量(由面积表示)和最高的相对活跃程度(由半径长度表示)。
将注意力引向关键信息用肉眼衡量半径长度可能并不容易。
由于在本例中，相对活跃指数的1.0代表此领域的全球活跃程度，我们可以通过给出1.0的参照值来引导读者，见图5。
这样很容易看出哪些领域的半径超出参考线。
我们还可以使用颜色帮助读者识别出版物最多的领域。
如图例所示，一块的颜色深浅由出版物数量决定。
为了便于识别，我们还可以把各领域名称作为标签(见图6)。
02数据可视化开发工具介绍•Introduction to data visualization development tools主要介绍：1.Raphael raphael.js 是一小巧的javascript 库，它可以在web 上画矢量图简化你的工作，如果你想创建你指定的图表，图形区域或者可移动的组件，那么就使用raphael 吧。
2.Anychart 灵活的高度可定制的跨浏览器、跨平台JavaScript (HTML5) 图表控件。
3.d3D3 的全称是（Data-Driven Documents ），顾名思义可以知道是一个被数据驱动的文档。
听名字有点抽象，说简单一点，其实就是一个JavaScript 的函数库，使用它主要是用来做数据可视化的。
4.离线百度地图很多项目中的应用都需要离线使用，百度地图在地理信息展示上具有良好的表现，所以考虑使用离线百度地图。
数据可视化开发工具介绍计算机1406班宋世波•Introduction to data visualization development tools报表类如JReport ，Excel ，水晶报表等。
BI 分析工具如BO ，BIEE, Yonghong Z-Suite 等。
03数据可视化技术应用•Data visualization technology application1.通过地图下载器下载离线百度地图2.下载百度离线API等开发所需的js，修改其中的图片和标记的读取路径，使其从本地读取。
离线百度地图原理百度地图由多张瓦片组成的，每次新图片请求都是往后台传递当前的放大等级和图片xy编码/tile/?qt=tile&x=16 48&y=547&z=13通过修改离线API中图片请求的路径，将其指向本机的servlet，通过servlet将图片传输到前台，进行地图的展示/gdcs/Getpng?qt=tile&x=767&y=160&z=12注：瓦片就是图片，后台将图片传输到前台，这是一个在线的图片请求，它请求的路径是百度的服务器，下面是修改后的本机的图片的请求路径，这样就实现了百度地图的离线开发，百度API中的方法在离线的情况下也都可以使用离线百度地图在南网决策支持营销域中应用百度地图在南网决策支持营销域中的应用，在地图上显示禅城区下面的营业厅的位置信息，点击可以查看各营业厅的一些具体信息，应用和在线地图一样。
这也是一个百度的应用，通过算法用最少的营业厅将所有的变压器覆盖，图中蓝点是建议建设营业厅的位置，圆圈是其所覆盖的范围，红点应该也有，但是当前提供的数据没有适合建24小时营业厅的，后台有一定的选取规则。
Raphael介绍Raphael是一个用于在网页中绘制矢量图形的Javascript库。
它使用SVG W3C 推荐标准和VML 作为创建图形的基础，你可以通过JavaScript 操作DOM 来轻松创建出各种复杂的柱状图、饼图、曲线图等各种图表，还可以绘制任意形状的图形，对图表或者图像进行缩放、平移和旋转等操作。
浏览器支持：IE、chrome、FireFox页面中引入raphael.js创建画布var paper = new Raphael();画布上进行图形绘制：图形绘制：var MO = paper.path()添加字体：varpl=paper.text()缩放：MO.transform()平移：translate()01 02 03040506 Raphael部分常用方法网上下载shp 格式地图Uig 进行地图编辑ArcGIS 导出svg 文件页面上调用1. 2.201320142015Raphael 在网公司决策支持营销域中应用展示20162017这是从网上下载的全国的shp 格式的地图从其中抠出广东省的地图，然后在上面画上气泡等表示数据信息。
右侧这个从网上下载的佛山地图当时有些区没有没开，使用udig 进行编辑，补充完整5个区，有些地级市下载的地图上区级行政区域没有分开，需要自己画分割线。
但是这个一般适合大体查看，精度不高。
绘制图形的路径都是屏幕坐标不是经纬度201320142015Raphael 在计量可视化中应用展示20162017这也是raphael 画的广东地图，通过在地图上添加圆饼，直观的展示设定的区间内和区间外数值比例AnyChart 介绍AnyChart 是一款基于Falsh/JavaScript 的图表控件，可创建跨平台的交互式图表和仪表。
图表样式支持饼图、条形图、折线图、仪表图、地图等。
使用XML 作为其数据接口。
100907050201页面上调用AnyChartMap ConverterUig 进行地图编辑网上下载shp格式地图1406•Data visualization technology application地图获取Anychart 所需的map 格式为.amap 需要对视频格式的文件进行转换获得计量可视化中地图应用这是生成的一个.amap格式的文件，通过anychart进行调用，可以使用，这个图主要是做了导航作用，在计量可视化系统中并没有做其他的应用，右侧这2个图是anychart提供的例子，一个是经纬度的展示和热区的展示D3中技术货架应用D3是一个js包，它的方法中提供很多新颖的展示，效果很炫，同时可以提供多维度的展示，选择了其中的2个应用来展示这是技术货架中和研发部合作的d3的图，类似一个货架，横坐标是各个所，纵坐标是年份，可以很直观的看出每个所在各个年份下符合条件的元素个数，有一个比较直观的感受，横纵看图其中每个小球是一个元素，手放上显示小球的具体信息这也是一个d3的图，我们叫角饼图，上面是一行选择条件，横坐标是技术等级，纵坐标是技术领域，小球代表了具体技术点，通过这个图可以直观看出各个领域之间的技术点个数的一个比较，同时也可以看出每个技术领域内各个技术等级之间的一个技术点的比较。
D3中技术货架应用数据可视化技术应用计算机1406班宋世波•Data visualization technology application04可视化应用及参考文献科学可视化科学可视化（英语：scientific visualization 或scientific visualisation ）是科学之中的一个跨学科研究与应用领域，主要关注的是三维现象的可视化，如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统。
重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染，或许甚至还包括某种动态（时间）成分科学可视化侧重于利用计算机图形学来创建客观的视觉图像，将数学方程等文字信息转换大量压缩呈现在一张图纸上，从而帮助人们理解那些采取错综复杂而又往往规模庞大的方程、数字等等形式所呈现的科学概念或结果[2]，除有助于公众吸收之外，重要的是便于专家快速了解状况，下载文档到电脑，方便使用3下载券4.5分(高于96%的文档)下载还剩6页未读，继续阅读定制HR 最喜欢的简历我要定制简历/* pc 阅读页3-4页间（新）*/ var cpro_id = "u2845472"; 在同样时间内做出有效的筛选和判断。
可视化应用及参考文献计算机1406班宋世波Visual applications and references教育可视化出于让信息知识更容易被理解、传播和控制，将其用容易感知的方式进行呈现，包含但不仅限于视觉，听觉，嗅觉，触觉等等。
教育可视化通常是在计算机上创建一个模拟的图形来表示需要展示的物体。