数据可视化技术于网络优化的研究与应用
社交媒体数据可视化技术的研究与应用
社交媒体数据可视化技术的研究与应用随着社交媒体的普及，大量的信息和数据被产生、传播和共享。
这些数据对于用户、企业和政府等各方来说都具有重要的价值。
为了更好地理解和分析这些数据，数据可视化技术被引入了社交媒体领域。
本文将从社交媒体数据可视化技术的意义、技术方法和应用案例等方面进行探讨。
一、社交媒体数据可视化技术的意义随着社交媒体数据规模的日益增长，如何发掘这些数据的价值成为了人们关注的焦点。
数据可视化技术的作用就在于将这些数据转化为图形化的展示形式，以便更好地发现数据中的规律和趋势。
通过社交媒体数据可视化技术，我们可以实现以下几个方面的目标：1. 帮助用户更好地理解和使用社交媒体数据在社交媒体数据的海量中找到有用的信息通常会是一项非常困难的任务。
然而，通过数据可视化技术，我们可以将这些数据以简洁清晰的图表展示，使用户更加容易地理解和分析数据。
2. 提升企业营销的效果在社交媒体上进行营销活动是越来越普及的一种方式。
社交媒体数据可视化技术可以帮助企业更好地了解他们的目标受众，以及这些受众的行为和偏好。
这些信息可以用来制定更加精准的营销策略，从而提升企业的营销效果。
3. 优化政府治理的方式政府部门也可以利用社交媒体数据可视化技术来监测和评估公共舆情，以便更好地了解人们对政府政策的反应和态度。
这些数据可以被用来指导政府在公共管理上的决策。
二、社交媒体数据可视化技术的技术方法社交媒体数据可视化技术的核心是将数据进行转换，从而呈现出一种更易于解读和理解的视觉形式。
下面是一些常用的转换技术：1. 散点图散点图是一个常用的可视化技术，常用于展示两个变量之间的相关性。
在社交媒体数据中，可以将两个变量分别表示为X轴和Y轴，从而展现出它们之间的关系。
2. 热力图热力图是一种用来表示密度的图形。
在社交媒体数据中，可以使用热力图来表示人们在特定时间和地点发布内容的密集程度。
3. 树状图树状图被用来展示数据的层次结构。
在社交媒体数据中，可以将用户和他们的关注者表示为树状图的节点，从而展现出他们之间的关系。
基于GIS的交通网络优化研究
基于GIS的交通网络优化研究交通网络是城市和区域发展的重要支撑，其高效运行对于经济发展、居民生活和环境保护都具有重要意义。
随着城市化进程的加速和交通需求的不断增长，交通拥堵、出行效率低下等问题日益突出，对交通网络进行优化成为了亟待解决的问题。
地理信息系统（GIS）作为一种强大的空间分析工具，为交通网络优化提供了新的思路和方法。
一、GIS 在交通网络优化中的作用GIS 能够整合和管理大量的交通相关数据，包括道路网络、交通流量、土地利用等。
通过其强大的空间数据处理和分析能力，可以直观地展示交通网络的空间结构和运行状况，为优化工作提供基础数据支持。
1、数据可视化将复杂的交通数据以地图的形式呈现，使决策者和规划者能够更清晰地了解交通网络的布局和存在的问题。
例如，通过绘制道路拥堵热点图，可以直观地看到哪些路段在特定时间段内拥堵严重。
2、空间分析GIS 可以进行缓冲区分析、网络分析等多种空间分析操作。
例如，通过缓冲区分析可以确定交通设施的服务范围，通过网络分析可以计算最短路径、最优路径等。
3、多源数据融合能够将来自不同部门和数据源的交通数据进行整合，实现数据的共享和综合利用。
这有助于全面了解交通系统的运行情况，为优化决策提供更全面的依据。
二、基于 GIS 的交通网络优化方法1、道路网络建模利用 GIS 构建交通网络的拓扑结构，包括节点和链路。
准确的网络模型是进行优化分析的基础。
2、交通流量分配基于构建的网络模型和采集的交通流量数据，使用 GIS 中的分配算法，模拟交通流量在网络中的分布情况，从而发现拥堵路段和节点。
3、设施选址优化例如公交站点、停车场等设施的选址。
通过 GIS 的空间分析功能，结合人口分布、土地利用等因素，确定最优的设施位置，以提高交通服务的覆盖范围和效率。
4、路径规划优化为出行者提供最优的出行路径，考虑实时交通状况、道路条件等因素，减少出行时间和成本。
三、交通网络优化中的关键因素1、交通需求预测准确预测未来的交通需求是优化交通网络的前提。
基于Web的数据可视化技术研究
基于Web的数据可视化技术研究随着大数据和互联网技术的快速发展，数据可视化成为了一种重要的手段，以更加直观、易于理解的方式展示数据，使人们能够更好地发现数据中的规律和洞察。
基于Web的数据可视化技术应运而生，为用户提供了在Web页面中创建、共享和访问交互式数据可视化的能力。
本文将研究基于Web的数据可视化技术，并探讨其在各种领域中的应用和挑战。
一、基于Web的数据可视化技术概述基于Web的数据可视化技术是指通过将数据以图表、地图、仪表板等形式呈现在Web页面上，以便用户能够更加直观地理解数据和发现数据中的规律。
其核心是将数据转化为可视化元素并提供交互功能，使用户能够与数据进行互动，探索数据背后的模式和趋势。
二、基于Web的数据可视化技术的应用领域1. 商业智能（BI）分析基于Web的数据可视化技术在商业智能分析中具有广泛的应用，通过可视化仪表板和报表，使管理者能够快速了解企业的运营情况、销售趋势、市场需求等重要指标，从而做出更加准确的决策。
2. 市场营销和广告数据可视化在市场营销和广告领域的应用越来越多。
借助基于Web的数据可视化技术，营销人员可以通过对消费者行为和趋势的可视化分析，了解用户需求，优化广告策略，提高广告投资回报率。
3. 医疗保健在医疗保健领域，基于Web的数据可视化技术可以帮助医生和研究人员更好地理解和分析患者的健康数据，如心电图、血压数据等。
通过可视化技术，医生可以及时掌握患者的健康状况，为患者提供更好的医疗服务。
4. 社交网络和在线社区社交网络和在线社区中的大量数据可以通过基于Web的数据可视化技术进行呈现和分析。
用户可以通过图表、词云等可视化元素，更加直观地了解社交网络中的热点话题、用户关系等信息。
三、基于Web的数据可视化技术的关键技术与挑战1. 数据获取和处理基于Web的数据可视化技术需要从各种数据源中获取数据，并对数据进行处理、清洗和转化，以便进行可视化呈现。
数据获取的准确性、数据量的处理效率以及数据的准确性是关键技术和挑战之一。
大数据分析与可视化技术
大数据分析与可视化技术随着互联网和智能手机的普及，我们生活中产生的数据量呈现爆炸式增长，这些数据涉及各个领域，包括社交网络、电子商务、金融、医疗健康等。
这些数据的存储、处理和分析，成为了一项具有挑战性和机遇的任务。
大数据分析与可视化技术作为一种重要的工具，可以帮助我们更好地发掘数据价值和优化决策。
本文将介绍大数据分析与可视化技术及其应用。
一、大数据分析技术1. 数据获取：数据获取是大数据分析的第一步，它通常包括开发数据采集模型、数据清洗、数据清理和数据集成等多个阶段。
2. 数据储存：大数据储存通常使用分布式数据库，包括Hadoop、Apache HBase和NoSQL等。
3. 数据分析：大数据分析通常包括数据挖掘、机器学习、深度学习和人工智能等。
4. 数据可视化：数据可视化将数据转化为图表、地图、散点图等形式，使数据更容易理解。
二、可视化技术1. 直方图：直方图是一种使用条形图展示数据分布的可视化方式，用于展示大量数据的数量和区间。
2. 折线图：折线图常用于展示时间序列数据和连续数据的变化趋势，如气温变化、股票价格等。
3. 散点图：散点图可以用于展示两个变量之间的关系，如人口数量和经济增长、广告费用和销售额等。
三、应用案例1. 金融领域：金融行业是大数据分析的主要应用领域之一，可以通过大数据分析预测股票走势、管理风险、提高客户满意度。
2. 健康医疗：大数据分析可以帮助诊断疾病、研究新药、改善医院管理和提高患者满意度等。
3. 电子商务：大数据分析可以帮助电子商务平台改进销售策略、了解客户需求和行为、预测销售趋势等。
四、未来展望随着物联网和5G技术的发展，数据的规模将继续增加，大数据分析和可视化技术将会变得越来越重要。
未来，人工智能和深度学习等技术将会更加普及，大数据分析将更高效、更准确、更自动化。
总之，大数据分析和可视化技术正在成为企业、政府和社会各个领域的重要工具。
使用这些工具，企业可以更好地了解市场需求和客户需求，政府可以增强效率和公共服务，社会可以更好地了解自己和自己的行为。
无线网络优化大数据解决方案
网络优化算法
基于深度学习的图 像识别算法
基于数据挖掘的关 联规则挖掘算法
01
基于机器学习的 预测算法
02
03
04
基于强化学习的路 径规划算法
自动化部署与实施
自动化部署：通 过自动化工具， 实现网络设备的 快速部署和配置
自动实施：利用 大数据分析和机 器学习技术，实 现网络优化策略
的自动实施
实施流程
1
需求分析：了解客户需求，确定优化
目标
2
方案设计：根据需求，设计优化方案
3
设备采购：采购所需设备，如无线AP、 交换机等
4
现场勘查：进行现场勘查，确定设备 安装位置
5
设备安装：按照设计方案，安装无线
AP、交换机等设备
6
调试与优化：对无线网络进行调试和优
化，确保网络性能达到预期效果
7
验收与交付：客户验收，交付项目， 提供后续技术支持
4
谢谢
A
实时监测网络状态，及时发现网络故障
部署与实施
部署方案设计
确定部署目标：明确无线网络优化需求，确定优 化范围和重点
设计部署方案：根据网络拓扑、设备类型、信号 覆盖等因素，设计合理的部署方案
设备选型与采购：根据部署方案，选择合适的无 线网络优化设备，并进行采购
部署实施：按照部署方案，进行设备安装、调试、 优化等工作，确保无线网络优化效果达到预期
方案目标
01
提高无 线网络
性能
02
降低网 络运维
成本
03
优化网 络资源
配置
04
提高用 户体验 满意度
方案特点
01
基于大数据分析，实 现网络优化
软件工程专业本科毕业设计题目
软件工程专业本科毕业设计题目1.基于人工智能的软件故障预测系统设计与实现2.移动应用的用户体验优化研究与实践——以[具体移动应用类型]为例3.软件项目管理中的风险管理工具开发4.基于区块链技术的软件版权保护系统的构建5.在线教育平台软件的性能优化研究6.企业资源规划（ERP）软件的定制化开发与实施7.基于云计算的软件测试平台设计8.面向智能家居的软件控制系统开发9.虚拟现实（VR）软件中的场景交互设计与实现10.软件安全漏洞检测与修复技术的研究与应用11.社交软件中的隐私保护机制设计与实现12.基于数据挖掘的软件用户行为分析系统13.跨平台移动软件的开发与优化14.软件开发过程中的代码质量度量工具研究15.软件自动化测试框架的设计与实现16.基于物联网的物流管理软件系统开发17.敏捷软件开发方法在小型项目中的应用研究18.软件界面设计中的人机交互原则应用与创新19.人工智能辅助的软件需求分析工具开发20.基于微服务架构的软件系统构建21.医疗软件中的数据安全与隐私保护研究22.游戏软件开发中的物理引擎优化23.大数据环境下的软件数据存储与管理系统设计24.软件定义网络（SDN）中的软件系统开发25.网络爬虫软件的优化与应用研究26.开源软件的可持续发展模式研究27.软件可靠性评估模型的建立与应用28.移动支付软件的安全防范机制设计29.基于深度学习的软件图像识别功能开发30.软件本地化过程中的文化适应性研究31.软件配置管理工具的改进与应用32.面向金融行业的软件风险管理系统开发33.基于增强现实（AR）的软件交互体验设计34.软件项目中的团队协作效率提升研究35.视频编辑软件中的特效制作算法研究36.软件逆向工程技术的研究与应用限制37.软件更新机制中的用户体验优化38.基于电子政务的软件系统开发与应用39.软件开发中的代码审查自动化工具研究40.面向航空航天领域的软件测试技术研究41.软件性能监控与预警系统的设计与实现42.软件加密技术在数据保护中的应用研究43.多语言软件的开发流程与质量控制44.基于情感分析的社交软件功能改进研究45.软件架构师在项目中的角色与作用研究46.基于量子计算的软件算法优化探索47.旅游软件中的行程规划算法设计48.软件系统中的缓存机制优化研究49.软件开发过程中的文档管理系统设计50.基于语音识别的软件交互功能开发51.软件版本控制系统的扩展与优化52.工业控制软件中的实时性要求满足策略研究53.基于神经网络的软件数据分类系统开发54.软件外包项目中的质量保证措施研究55.影视制作软件中的渲染优化技术研究56.软件中的并发控制机制研究与实现57.基于分布式系统的软件架构设计58.软件漏洞扫描工具的开发与改进59.教育软件中的个性化学习路径规划研究60.软件设计模式在实际项目中的灵活运用研究61.基于图像处理的软件水印技术研究62.软件中的错误处理机制优化研究63.移动软件中的广告投放策略优化研究64.软件开发中的迭代式开发模型应用研究65.软件系统中的权限管理模型设计66.基于地理信息系统（GIS）的软件应用开发67.软件中的数据可视化技术研究与应用68.面向电商平台的软件促销策略优化研究69.软件维护成本的预测与控制研究70.基于遗传算法的软件优化问题求解71.软件中的网络协议实现与优化72.办公软件中的协同编辑功能开发73.软件开发生命周期中的需求变更管理研究74.基于图论的软件结构分析工具开发75.软件中的数据备份与恢复策略研究76.软件开发中的组件化设计思想应用研究77.基于数据仓库的软件数据分析系统开发78.软件中的智能推荐算法研究与应用79.软件开发中的用户界面原型制作工具研究80.基于软件定义存储（SDS）的存储管理系统开发81.软件中的加密货币交易安全研究82.软件开发中的测试用例自动生成工具研究83.基于多媒体技术的软件展示效果优化研究84.软件中的资源分配算法优化研究85.软件开发中的白盒测试技术研究86.软件中的文件系统设计与优化87.基于物联网的智能家居软件平台开发88.软件中的集群管理技术研究与应用89.软件开发中的黑盒测试技术研究90.软件中的消息队列实现与优化91.基于机器学习的软件故障诊断系统开发92.软件中的用户注册与登录机制优化研究93.软件开发中的项目进度跟踪工具研究94.基于数据挖掘的软件用户画像构建95.软件中的界面布局优化研究96.软件开发中的代码混淆技术研究与应用97.软件中的搜索引擎优化算法研究98.软件开发中的国际化支持研究99.软件中的日志管理系统设计与实现100.基于软件的智能交通系统开发。
信息系统的可视化与可视化分析
信息系统的可视化与可视化分析在当今数字时代，信息系统的重要性变得日益突出。
随着大数据的不断积累和应用场景的扩大，如何通过可视化和可视化分析来呈现和理解这些海量数据成为了一个重要议题。
本文将深入介绍信息系统的可视化和可视化分析的概念、方法和应用。
一、可视化的概念与作用可视化是将数据、信息以图像化的形式展示出来的技术和方法。
通过图表、图形、地图等可视化手段，人们可以更直观、更形象地理解和分析数据。
可视化不仅可以提高数据的易读性和易理解性，还可以发现数据之间的关联性和规律性，从而为决策和规划提供有力的支持。
二、可视化的方法与技巧1. 数据可视化：将数据转化为可视化的图表形式，如折线图、柱状图、散点图等，以展示数据的趋势、分布等特征。
2. 空间可视化：利用地理信息系统（GIS）等工具，将地理位置和空间特征与数据相结合，绘制地图等形式来展示地理信息。
3. 网络可视化：通过网络拓扑图、关系图等方式，展示网络结构、关联性和演化过程，帮助发现网络中的隐藏信息和规律。
4. 时间可视化：通过时间轴、动态图等方式呈现数据的时序变化，揭示随时间推移产生的趋势和突变。
三、可视化分析的应用领域与方法1. 商业分析：通过可视化展现销售数据、市场趋势等，帮助企业把握市场机会、优化业务决策。
2. 金融风控：绘制交易图谱、网络关系图等，帮助金融机构发现潜在风险，提升风险管理能力。
3. 医疗健康：运用影像可视化技术，辅助医生进行病例分析、疾病诊断等。
4. 能源环境：通过可视化展示能源供需、环境污染等数据，为能源规划和环保措施提供支持。
四、可视化分析的挑战与发展趋势1. 数据质量与隐私：在可视化分析过程中，数据的质量和隐私保护是非常重要的问题，需要采取合理的数据清洗和保护措施。
2. 大数据处理：随着数据规模的不断扩大，如何高效地处理和呈现大数据成为一个挑战，需要智能算法和强大的计算资源支持。
3. 交互性与用户体验：用户在使用可视化工具时需要有良好的交互体验，工具的易用性和友好性也是可视化分析的考量因素。
大数据分析技术在移动网络中的应用
大数据分析技术在移动网络中的应用随着移动电话和智能手机的普及以及4G移动网络的普及，企业数量和用户数量迅速增长，同时海量数据被不断生产和累积。
传统的分析手段在大数据时代遇到了困难。
因此，大数据分析技术的应用越来越受到关注和推崇。
本文将重点介绍大数据分析技术在移动网络中的应用。
将这个主题细化，大致分为以下几个方面：一、大数据分析技术的基本原理大数据分析是分析庞大的数据集以获得有意义的信息和知识。
大数据分析的方法受限于数据的数量和类型，这就要求数据科学家具备数据挖掘、搜索引擎和机器学习的知识和技能。
下面介绍一下大数据分析技术的基本原理：1.数据清理：数据清理是一个基本的预处理步骤，旨在解决缺失值、异常值和重复值等问题。
通过数据清理，可以使数据集的质量和准确性得到显著提高。
2.数据整合：在大数据集中，数据不仅存在于数据库中，还可能存在于文本、图像、语音和视频等不同的形式中。
因此，数据集必须经过数据整合来将这些数据源整合在一起。
3.数据建模：据建模是指通过生成统计模型或机器学习算法来预测未知数据。
通过数据建模，可以将数据转换为可以用来生成预测和描述的结构化和可解释的形式。
4.数据可视化：数据可视化是指将大量的数据变成可以识别的形式，使数据科学家和业务用户可以更好地理解和利用。
二、大数据分析技术在移动网络中的应用1.广告推荐：移动网络广告是目前广告界发展最快的领域之一。
通过大数据分析技术，企业可以更好地了解用户需求，精准地进行广告推荐。
具体的操作是通过分析用户的使用行为，如搜索记录、浏览记录和购买记录，建立用户画像，并根据用户画像推荐相关的广告。
这样一来，不仅能够提高广告的点击率和转化率，还能够节省企业的营销成本。
2.网络优化：当移动网络运行出现问题时，企业需要快速定位故障并采取相应的措施。
通过大数据分析技术，企业可以实时监控和分析网络运行状况，提高网络可用性和用户体验。
具体的操作是通过分析网络数据流量、用户行为、传输效率等数据，统计运营商的用户行为，了解用户的使用习惯，从而为用户提供更好的网络服务和优化方案。
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《2013 信息通信网技术业务发展研讨会》论文集数据可视化技术于网络优化的研究与应用范 楠 王 登 潘海滨 李海东 陈 光 宫 亭 张 帆中国移动北京公司网络优化中心 100007【摘要】数据可视化技术作为大数据中重要的一环，可以从大量数据 中获取知识，提高洞察力进而产生价值。
本文通过阐述数据可视化技 术在网络优化工作中的研究、方案和实际应用案例，论证其可行性和 实施意义，令网络优化工作轻松感受到“数据之美” 。
【关键词】大数据 数据可视化 网络优化一、引言随着大数据时代的来临，分布式处理、数据挖掘、流计算技术逐步成熟和普及， 大数据的理念逐渐由移动互联网、应用型企业向运营商等传统企业延展。
大数据简单 来讲，就是通过强大且廉价的云计算能力和存储能力，利用广义的数据挖掘技术，将 数据价值最大化，其有三个特点：数据量巨大，数据种类繁多，实时性要求高。
图 1 大数据演进作为拥有数亿用户海量信息和行为模式的通信运营商，具备天然的优势，已经不 再满足于仅仅对数据进行管理，而希望能对数据进行有效的分析，从大量数据中获取·593·《2013 信息通信网技术业务发展研讨会》论文集知识提高洞察力。
网络是通信企业的生命线，网络质量的呵护、用户感知的提升都与 网络优化工作息息相关。
伴随着 3G、4G 和 WLAN 网络的建设和数据业务的快速发展， 四网协同优化和流量经营乃是迫在眉睫。
面对着这几张庞大的网络，以及数千万用户 每天产生的上亿条信令、数千万话单、数百万话务统计，网络优化工程师常常迷失在 数据的海洋中，用 “数据海量、知识贫瘠”基本可以概括。
工程师们同时面临着数据 整合展现能力弱、分析工具欠缺、工具能力受限等问题。
而作为大数据分析中重要的一类技术，数据可视化（Data Visualization）是直观展 示和表达数据的工具，经常用以阐述事物重点特征和潜在关联。
这项技术其实数年甚 至数十年前就开始在各类分析中扮演必不可少的角色，一直发展得不温不火，但是近 年来随着大数据格局清晰化而高速发展，各种前沿技术层出不穷。
其对于网络优化涉 及的维护、监控、优化分析等工作都有积极的推动作用。
二、技术方案目前网络优化数据主体仍然是包括数据库、文件等标准接口在内的结构化数据， 针对这些数据我们使用 ETL 过程进行加载。
而针对海量数据和非结构化数据，我们使 用大数据方式加载入分布式存储中，然后使用各类引擎和前端可视化工具进行分析和 展现。
同时通过外部系统接口进行数据的分享和流转。
（一）实现方案图 2 数据可视化技术方案图 2 技术架构中包含了诸多分层、引擎和可视化工具。
以下对其中主要分层和工·594·《2013 信息通信网技术业务发展研讨会》论文集具的技术特点简介如下： 1、数据层和服务层 数据层涉及的配置灵活性和数据质量可控性与前端可视化体验密不可分，采集模 块和多维数据集模型均使用图形化设计界面，无需编写代码，通过拖拽和配置向导， 可快速全功能支持各类数据自动采集和各种维度度量配置。
服务层的技术核心在于配置化和流程化。
针对数据层共享、开放出来的数据，服 务层负责实现业务分析逻辑、流程和规则配置以及单点搜索等服务。
服务层提供的接 口不限于 Web Service、WCF、Json 等，实现方式如 WPF、Workflow 等，使用常规编程 语言 Java、.Net 均可。
2、呈现层 呈现层包括 5 大类可视化工具，其特点如下。
传统分析工具，以微软公司 Office 系列产品最为典型。
其内置的统计分析和可视 化功能能够满足基本需求，但对于稍大型数据量支持欠佳。
近来传统厂商也在可视化 方面投入了巨大成本，如 Excel 2013 新增的 PowerView 功能大大增强了自助分析能力。
通用可视化工具，包括单机和在线等多种开源或商业软件，如近来较为流行的 TableAu、Spotfire 等产品。
其能够连接各种类型数据库和数据仓库，通过拖拽方式，几 分钟就能生成意义明确的图表、泡泡图、仪表盘和报告。
其特点是速度极快，通过特 色的数据引擎，支持反复切换透视直到找到有助于分析的组合。
通过在网络优化的实 际应用发现，此类工具确实比较容易掌握。
其在线版本需要评估其安全性酌情使用。
综合呈现工具， 主要包括各类门户软件和综合仪表盘类呈现， 如微软公司 Sharepoint 产品。
其在各类商业智能平台中较为多见，将各类图表包括折线图、直方图、饼图、 表格、仪表、时间轴等可视化元素综合在一起，以支持关联和钻取的方式提供呈现， 大可把握全局，小可查看细节。
数据挖掘工具， 以 IBM 公司 SPSS 系列产品最为典型。
这些工具内置了强大的运算、 统计和数据挖掘能力，也能够针对海量数据进行可视化。
但入门难度较高，往往需要 专业的统计学背景知识。
专题可视化工具，包括社交分析、专业 GIS、可视化编程等多种专题分析和展现工 具，主要针对特定的分析专题酌情使用。
形式多种多样，下文有部分阐述。
·595·《2013 信息通信网技术业务发展研讨会》论文集以上工具各有侧重，往往要按需组合发挥其最大价值。
（二）典型可视化案例 以下列举数据可视化技术在网络优化工作中若干应用，其中包含多项专题分析。
这些案例和分析方法在网优工作中已广泛使用，其中一些为网优中心自主研发，另一 些借助了业内开源和商业软件。
无法逐一罗列，还有更多创新性思路期待共同研究。
1、通用可视化 新颖的轻量级可视化工具可支持以类似多维分析操作方式，轻松、方便的进行数 据可视化、规律分析和数据挖掘，以图形、数字、线条粗细或文本的大小表示不同信 息进而挖掘数据的价值。
图 3 通用可视化软件界面图 3 为使用可视化软件连接到各类数据源后，左侧列出各种维度和度量（亦支持 计算） ，右侧为行、列、筛选等区域。
通过将维度和度量拖拽到对应区域或颜色、形状、 大小等属性区域，并选择对应可视化展现方式（一般至少包括折线、直方、饼图、表 格等） ，可快速获取可视化结果。
并支持钻取、跳转、明细查询以随时调整和优化分析 思路。
2、综合仪表盘 可视化展现中，综合仪表盘是一个乍看简单，实际上非常有意义的功能，它能以 图形代替数字，以操作代替统计。
统计中有很多指标并不常用，例如图 4 中 Iu 口拥塞 率为 2%，大家并不清楚高低，而可视化可根据指导标准，通过颜色、箭头、色域、形·596·《2013 信息通信网技术业务发展研讨会》论文集状这种直观的方式进行呈现，可以很容易的看出指标的当前状态和变化趋势，为优化 提供更好的决策支撑。
图 4 综合仪表盘3、数据挖掘 通过特定类型的图表，可以将数据挖掘晦涩难懂的结论以直观的方式展现，比如 关系图就能直观反映事物间的关联关系。
图 5 中反映了各类业务发生的相关性，常用 于购物篮分析模型，可以看出 A 业务用户同时使用 B 业务的概率较大相关性强，而 B 业务用户中会有很大比例使用 C 业务等规律，并有明细数据支撑。
图 5 数据业务相关性图4、专题可视化 针对不同分析命题，需要各种可视化专题进行支撑，此处列举一些常用分析。
·597·《2013 信息通信网技术业务发展研讨会》论文集1）分解树以树状结构展现事物的从属关系并以顺序反映其比重。
图 6 中各类数据业 务在全网及各时间段中流量占的比重和位置， 可以流量或者其他指定度量进行倒序排列并 标识其占比，在实际的分析工具中可钻取任意单项到任意维度，分析思路十分灵活。
图 6 业务分解树2）树形图每个节点可以有零个或多个子节点，每个节点都显示为一个矩形，大小 和着色根据指定的值。
尺寸和颜色的值相对于图中的所有其他节点，可以指定同时显 示多少个级别，并选择性地显示更深层次的方式。
图 7 用尺寸和颜色反映出各手机品 牌下具体型号的用户数和户均流量，可以一目了然发现明星机、落伍终端等。
图 7 终端品牌型号分析树形图3）传统的标签云一般反映用于反映关键字的潮流热度，这种方式近来用于对传统 图表难以展现的大量数据进行展现。
标签云的颜色、大小甚至字体都可用于体现不同 度量。
图 8 以颜色代表终端品牌的户均流量或流量增幅，而大小代表存量或增量用户 数，对于当前网络终端情况可以快速概览。
·598·《2013 信息通信网技术业务发展研讨会》论文集图 8 终端品牌标签云4）常规的 Mapinfo、Arcgis 等工具有较多应用，此处不再列举。
近年来有多种软件 支持 3D 方式的地图展现以及播放型分析，图 9 中以热图和 3D 柱状图的方式对流量增 幅较大的区域进行可视化动态呈现，能够一目了然的获取数据业务热点和价值洼地。
图 9 流量增幅 3D 分析5） 数据链接图使用可视化工具设计出监控或管理的视图， 并将各元素与数据源 （包 括 Excel 文件、关系数据库、多维数据源、门户列表等）相连接，根据自定义设置的条 件添加颜色、图标、符号或者数据条，可以单击查看也可发布至平台在 Web 界面实时 自动或手动刷新查看图表和相关数据。
图 10 将员工优化工作信息的数据库连接至图表， 将其处理的网元数量、工单、告警数量和工作进度一并在展现在 Web 界面上，并可以 随时手工刷新或自动刷新。
让管理层对员工工作一目了然有效控制。
原有的管理方式 无法量化和及时更新，新颖的可视化方式员工进行绩效管理和合理的督促激励机制用 于管理工作十分有益。
·599·《2013 信息通信网技术业务发展研讨会》论文集图 10 优化工作进度三、效果评估此方案为网络优化大数据分析工作提供了完备的可视化分析能力，已应用在包括 春运期间用户行为分析、数据业务特征分析、终端分析等大量案例中，为提升工作深 度、效率做出了很大贡献。
可视化技术十分适合于流量经营、四网协同分析等新颖和 前沿分析项目，且适合于各类大数据量的分析和数据挖掘。
这些工具推广应用以来， 得到了专业人员的广泛应用和一线优化人员广泛认同、支持，大幅降低了分析门槛， 直观展现洞察。
通过数据可视化技术的应用，数据分析效率大幅提升，整体需求完成时长缩短了 30%以上，一般数据展现需求无需依赖第三方软件厂商，网优工程师能够自助完成。
以 数据业务相关性分析为例，使用先进可视化分析工具仅用了两周的分析时间和极少的 人力投入，远远优于传统与咨询公司立项合作分析方式，单此一项至少能节省数十万 投资。
四、小结通过数据可视化技术在网络优化工作的落地应用，能够帮助网络优化工程师精确·600·《2013 信息通信网技术业务发展研讨会》论文集监控和预警网络质量、洞察用户感知、挖掘用户行为和业务相关性、制定优化策略， 大力推动四网协同优化和流量经营的大数据分析水平，进而提升整体信息化技术水平， 实现数据全息可视以支撑决策。