多维数据可视化
面向时空数据的多维度分析与可视化技术研究
面向时空数据的多维度分析与可视化技术研究近年来，随着物联网、移动互联网等技术的飞速发展，人们在生活、工作中产生的数据量急剧增加，这些数据往往具有时空属性，例如气象、交通、人口流动等等。
而如何对这些时空数据进行有效的分析与可视化成为了研究的重点。
多维度分析是时空数据处理的基本方式之一。
它将数据看作包含多个属性的信息点，通过对多个属性的组合分析，可以更全面地了解数据的内在规律。
例如，对于一个大型商场来说，销售额是一个很重要的指标，但仅仅知道总销售额却难以解释销售的具体情况。
如果将销售额按照不同的属性进行分类，例如不同商品的销售额、不同时间段的销售额等等，就可以更好地了解销售情况。
为了实现多维度分析，需要建立相应的数据模型。
在时空数据分析中，常用的模型之一是立方体模型。
立方体模型将数据看作立方体中的网格，每个网格包含多个属性的值。
例如，一个气象站每天测量的温度、湿度、风速等值可以被看作一个立方体网格，其中每个网格对应一个时间点和一个地理位置。
通过对这个立方体进行分析，可以得到各个属性的统计结果、趋势等信息，并且可以对立方体进行交互式的查询、分析等操作。
当数据的维度越来越高时，传统的平面图、柱状图等可视化方式往往无法满足需求。
因此，需要研究更多能够展示多维数据的可视化技术。
其中一种方法是使用平行坐标。
平行坐标将所有维度的数据都表示在同一个平面上，每个数据对象对应一条折线，折线的每个节点代表一个属性值。
通过对这些折线的交叉点进行分析，可以发现各个属性之间的相关性，同时也可以通过交互式操作来选择不同的属性组合进行分析。
除了平行坐标外，还有一种常用的可视化方法是地图。
地图可以将时空数据展示在地理空间中，有助于直观地了解不同地区、时间段等之间的差异和关系。
例如，可以通过一个彩色的地图来表示某个指标在不同地区的变化情况，或者通过动态的时间轴来展示同一个地区在不同时间段内数据的变化趋势。
总之，面向时空数据的多维度分析与可视化技术为我们深入了解复杂数据提供了有力的工具。
多维数据可视化分析的方法与应用
多维数据可视化分析的方法与应用随着互联网和信息技术的发展，数据量爆炸式增长，数据分析已经成为企业决策和个人决策不可或缺的一部分。
然而，由于数据量和复杂性的提高，传统的二维数据可视化已经无法满足人们对于数据分析的需求。
因此，多维数据可视化分析成为解决这个问题的重要手段。
一、多维数据可视化分析的概念多维数据可视化分析就是将数据进行高维度的可视化，使得人们能够更直观地感受数据中的相关性和规律。
传统的数据可视化只能显示数据的两个方向，而多维数据可视化则可以显示数据在多个维度上的变化。
多维数据可视化的可视化技术种类繁多，包括平行坐标图、散点图矩阵、轮廓图、热力图、雷达图和星形图等。
这些图形可以显示数据在多维上的相关性和规律，为数据分析提供更多的信息，进而更好地服务于决策。
二、多维数据可视化分析的方法1、数据预处理在进行多维数据可视化分析前，需要对数据进行预处理，清洗掉一些不相关的数据。
同时，随着数据维度的提高，数据可视化的消耗会变得越来越大，所以需要使用一些降维方法，如主成分分析(PCA)、不相似性映射(ISOMAP)、流行学习等，将高维数据转化为低维数据，并尽量保留原始数据的信息。
2、选择合适的可视化方法在选择可视化方法时，需要根据数据的特点和需求来选取合适的图形。
例如，平行坐标图适用于线性关系较强的数据，而散点图矩阵适用于快速找出数据中的相关性和规律等。
3、调整可视化参数在可视化数据时，需要对可视化效果进行调整，使得数据更加清晰和易于理解。
例如，可以调整颜色、透明度等可视化参数，以及坐标轴刻度和字体的大小等。
三、多维数据可视化分析的应用多维数据可视化分析在许多领域都有重要的应用，例如:1、金融领域在金融领域中，多维数据可视化分析可以帮助交易员更好地理解市场行情和预测未来趋势。
同时，它也可以帮助分析师找出股票和市场指数之间的相关性和规律。
2、医疗领域在医疗领域中，多维数据可视化分析可以用于药物研发、疾病预测和临床试验等方面。
多维空间信息可视化方法
多维空间信息可视化方法
1、引言
多维空间信息可视化方法是指将多维度的信息转换为全面、易于理解的形式。
它可以帮助人们更好地理解数据和观察结构，从而给出有效的决策。
本文介绍了多维空间信息可视化的基本概念和两种多维空间信息可视化的方法：多维空间的层次映射和多维空间投影。
2、多维空间信息可视化概述
多维空间信息可视化的基本概念指的是将多维空间的信息映射
到可视化的空间，使得信息保持原有的结构和复杂性，而且可以用肉眼观察，从而获得更深刻的理解。
多维空间信息可视化的关键任务就是要选择一种合适的映射方法，通过把多维空间的信息映射到视觉易于理解的空间，从而使人们能够更容易地获取信息，更好地理解数据。
3、多维空间信息可视化方法
多维空间信息可视化的方法有两种：层次映射和投影。
（1）层次映射
多维空间信息可视化的层次映射技术，是指将多维空间的信息映射到更低维空间内，从而允许人们更好的可视化查看。
它是在视觉上将多维空间的数据进行抽象表达，以达到将多维信息的结构和复杂性保留到可视化的空间内。
（2）投影
多维空间信息可视化的投影技术是指将多维空间的信息映射到
更低维空间内，并通过一定的空间分析来进行可视化表达。
投影技术
可以通过将多维度的信息映射到可视化的空间中来获得更清晰的信息查看，从而进行抽象的表达。
4、总结
本文介绍了多维空间信息可视化的基本概念和两种常用的多维空间信息可视化方法：层次映射和投影。
多维空间信息可视化是通过将复杂的多维数据转换为人们可视且容易理解的形式，从而帮助人们更好地理解和分析信息，作出更有效的决策。
多维数据分析与可视化系统设计
多维数据分析与可视化系统设计随着科技的不断发展和数据量的不断增加，如何利用大数据来进行精确的决策成为了各行各业迫切的需求。
多维数据分析与可视化系统的设计，正是为了满足这个需求而产生的，它可以帮助人们更好地理解和利用大数据，为决策者提供准确的信息。
多维数据分析是一种基于多个维度的数据进行分析的方法。
在传统的二维数据分析中，我们只能从一方面来看待问题，而多维数据分析则允许我们从不同的角度对数据进行观察和分析。
通过对多个维度的数据进行交叉分析，可以发现数据之间的内在关联，深入挖掘数据的潜在价值。
而可视化系统则是将这些分析结果以图形化的形式展示出来，让人们能够直观地理解和掌握数据的信息。
在设计多维数据分析与可视化系统时，首先需要明确系统的目标和功能。
系统的目标可以是为了解决某个具体的业务问题，也可以是为了提供决策支持和预测分析等。
根据系统的目标，确定需要分析的数据来源和指标，以及所需的分析方法和模型。
其次，在设计系统的用户界面时，需要考虑用户的使用习惯和需求。
用户界面应该简洁明了，易于操作，使用户能够快速找到所需的功能和信息，并进行相应的数据分析和可视化操作。
同时，系统还应提供一定程度的个性化设置，满足不同用户的需求和喜好。
在数据分析方面，系统需要提供一系列的数据处理和分析功能，如数据清洗、数据聚合、数据查询等。
同时，还需要支持多种数据分析方法，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
这些功能应该易于使用和扩展，以满足不同用户的需求。
在可视化方面，系统应该提供多种图表和图形化工具，以展示分析结果和数据关系。
常见的图表包括折线图、柱状图、饼图、雷达图等，它们能够将复杂的数据关系以直观的方式展示出来，帮助用户更好地理解数据。
此外，系统还可以支持交互式可视化，使用户能够根据自己的需求进行数据筛选、排序和对比等操作。
另外，系统还应该具备较强的数据存储和处理能力。
它可以支持多种数据源的连接和导入，如数据库、文本文件、Excel表格等。
如何通过Excel的数据表进行数据的多维交叉分析汇总和可视化展示
如何通过Excel的数据表进行数据的多维交叉分析汇总和可视化展示在Excel这个强大的数据处理工具中，我们可以通过数据表进行数据的多维交叉分析汇总和可视化展示。
本文将介绍如何利用Excel完成这一任务。
一、准备数据首先，我们需要准备数据。
在Excel中，数据通常以表格的形式呈现，每一行代表一个样本，每一列代表一个变量。
在处理数据之前，可以先进行数据清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。
二、数据透视表的创建数据透视表是进行多维交叉分析的有力工具。
通过数据透视表，我们可以按照不同维度对数据进行分组和汇总，并生成相应的统计结果。
下面以一个销售数据表为例，介绍如何创建数据透视表。
1. 选中数据表，点击Excel菜单栏中的“插入”，然后选择“数据透视表”。
2. 在弹出的数据透视表对话框中，选择需要分析的数据范围，例如选中整个数据表。
3. 将需要分析的变量拖拽到数据透视表字段列表中的相应位置。
例如，将“产品”拖拽到“行”区域，将“区域”拖拽到“列”区域，将“销售额”拖拽到“值”区域。
4. 根据需要，可以对数据透视表进行进一步设置，如排序、筛选、添加计算字段等。
5. 完成设置后，Excel会生成一个新的工作表，并在其中展示数据透视表的结果。
三、数据透视图的分析和可视化通过数据透视表，我们可以对数据进行多维交叉分析，并通过适当的图表进行可视化展示。
下面介绍几种常用的数据透视图类型。
1. 柱状图：适合展示不同维度之间的比较，比如不同产品的销售额对比。
2. 折线图：适合展示数据的趋势和变化，比如时间序列数据的分析。
3. 饼图：适合展示数据的相对比例，比如各个区域销售额的占比。
4. 散点图：适合展示两个变量之间的关系，比如销售额与成本之间的关系。
在Excel中，可以通过以下步骤创建数据透视图。
1. 在数据透视表工作表中，选中需要可视化的数据。
2. 在Excel菜单栏中选择“插入”，然后选择适当的图表类型。
3. 根据需要设置图表的样式和布局，包括坐标轴、数据标签、图表标题等。
多维表格的适用场景
多维表格的适用场景
多维表格是一种能够展示多个维度数据的表格形式，它通常用于展示具有复杂关系的数据。
以下是一些多维表格的适用场景：
1.数据可视化：
多维表格可以将多维数据以二维或三维的形式展示出来，帮助用户更好地理解数据之间的关系和趋势。
2.数据分析：
多维表格可以用于数据分析，通过不同的维度对数据进行拆分和聚合，以便更好地了解数据的分布和特征。
3.决策支持：
多维表格可以用于决策支持，通过多角度的数据展示和分析，帮助决策者更好地了解问题并提出解决方案。
4.报告和演示：
多维表格可以用于报告和演示，通过直观的数据展示和分析，使报告和演示更加生动和有说服力。
5.业务分析：
多维表格可以用于业务分析，通过不同的维度对业务数据进行拆分和聚合，以便更好地了解业务的运行情况和趋势。
6.市场营销：
多维表格可以用于市场营销，通过不同的维度对市场数据进行拆分和聚合，以便更好地了解市场的需求和趋势。
7.财务管理：
多维表格可以用于财务管理，通过不同的维度对财务数据进行拆分和聚合，以便更好地了解公司的财务状况和趋势。
8.人力资源：
多维表格可以用于人力资源管理，通过不同的维度对人力资源数据进行拆分和聚合，以便更好地了解公司的人力资源状况和趋势。
总之，多维表格适用于需要展示和分析多维数据的场景，它可以帮助用户更好地理解数据之间的关系和趋势，为决策提供支持。
数据可视化的方法和工具
数据可视化的方法和工具数据可视化是将数据以图表、图形、地图等形式展示出来，使其更加直观、易于理解的过程。
通过数据可视化，我们可以更好地发现数据中的趋势、关联性和异常值，从而更好地进行数据分析和决策。
本文将介绍数据可视化的方法和常用工具。
一、数据可视化方法：1.静态图表可视化：静态图表是最常见的一种数据可视化方法，常用的图表包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。
静态图表适用于数据较少、变化不大的情况，能够直观地展示数据之间的关系。
2.动态图表可视化：动态图表通过动画的方式展示数据的变化趋势，适用于时间序列数据的分析。
常见的动态图表包括线图、地图等，能够更好地展示数据的变化过程。
3. 交互式可视化：交互式可视化通过用户的交互操作，使得数据可视化更加灵活和自由。
用户可以通过鼠标或触摸屏对图表进行缩放、平移、筛选等操作，从而更深入地探索数据。
常用的交互式可视化工具包括D3.js、Plotly等。
4. 地理信息系统（GIS）可视化：地理信息系统将地理位置和数据相结合，通过地图的方式展示数据。
地理信息系统可以展示各种地理数据，如人口分布、资源分布等。
常用的GIS工具包括ArcGIS、QGIS等。
5.多维数据可视化：多维数据可视化通过图形的形式展示多个维度的数据，常用的图形包括雷达图、热力图、平行坐标图等。
多维数据可视化可以展示多个指标之间的关系和相互影响。
二、数据可视化工具：1. Tableau：Tableau是一款功能强大、易于使用的商业智能工具，可以通过拖拽的方式创建各种静态和交互式图表。
Tableau支持多种数据源，可以连接数据库、Excel文件等，也可以直接输入数据进行分析和可视化。
2. Power BI：Power BI是微软的一款商业智能工具，功能与Tableau类似，支持多种数据源，并且可以与其他微软产品（如Excel、Azure）集成。
Power BI提供丰富的可视化图表和仪表盘，可以根据用户的需要自定义样式和布局。
多维空间数据可视化方法比较研究
多维空间数据可视化方法比较研究数据可视化是指通过图表、图形等视觉方式将数据呈现出来，帮助人们更好地理解和分析数据的技术和方法。
在数据科学和信息可视化的领域中，多维空间数据可视化一直是一个重要的研究方向。
多维空间数据是指包含多个维度的数据集合，每个维度代表数据的一个特征或属性。
比较研究不同的多维空间数据可视化方法，可以帮助人们选择最合适的方法来分析和展示自己的数据。
在多维空间数据可视化的研究中，有许多不同的方法和技术被提出和应用。
下面将介绍几种常见的多维空间数据可视化方法，并比较它们的优缺点。
1. 散点图矩阵（Scatterplot Matrix）散点图矩阵是一种常见的多维空间数据可视化方法。
它通过在一个图表中同时显示出数据集中的所有维度之间的两两关系，来展示数据的分布和相关性。
散点图矩阵适用于数据维度较少的情况，但当维度较多时，图表会变得拥挤和模糊。
2. 平行坐标图（Parallel Coordinates）平行坐标图是一种用于可视化多维空间数据的有效方法。
它通过一组平行的垂直坐标轴来表示不同的数据维度，以线段的形式将数据点连接在一起。
平行坐标图可以显示出数据的分布和趋势，同时也可以发现不同维度之间的相互关系。
然而，当数据维度非常高时，平行坐标图可能会变得凌乱且难以理解。
3. 雷达图（Radar Chart）雷达图是一种用于显示多维空间数据的图表，它将数据的每个维度表示为一个射线，并将数据点连接在一起形成一个多边形。
雷达图可以直观地展示出数据的相对大小和分布情况，适用于比较不同数据集之间的差异。
然而，雷达图在处理大量数据或高维数据时可能会变得混杂和难以解读。
4. 树状结构图（Tree Map）树状结构图是一种用矩形块表示数据并形成树状结构的可视化方法。
每个矩形块的大小表示数据的某个维度，而矩形块的颜色可以用来表示其他维度的属性。
树状结构图可以帮助人们直观地了解数据的组织结构和层次关系。
然而，树状结构图对于多维空间数据的可视化可能不够直观和灵活。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Lecture 1
Instructor: Liangfu Lu liangfulv@
Multi-Dimensional Data Visualization
---Parallel Coordinates
2
Multi-Dimensional Data
7
Cartesian vs. Parallel oordinates
Example 1:
Dataset in a Cartesian coordinate
Same dataset in parallel coordinates
8
Example 2: Air traffic control
Cartesian Coordinates
11
Bad Examples
12
Parallel Coordinates: Disadvantages
• Axes are too close as dimensions increase. • Clutter can reduce perceived information. • Varying the order of axes scale, although indicating different patterns, may cause confusion.
Parallel Coordinates
9
Good Example
10
Parallel Coordinates: Advantages
• Multi-dimensional data can be visualized in two
dimensional space with low complexity. • Each variable is treated uniformly. • Relations within multi-dimensional data can be discovered (“data mining”).
Coordinates. Journal of the American Statistical Association, 1990.
85(411): p. 664-675. 3. Bertini, E., A. Tatu, and D. Keim, Quality Metrics in High-Dimensional
15
Team Work: Improving Parallel Coordinates
References
1. Inselberg, A., The plane with parallel coordinates. The Visual Computer, 1985. 1(2): p. 69-91. 2. Wegman, E.J., Hyperdimensional Data Analysis Using Parallel
13
Parallel Coordinates Visualization Summary
•Each data point is mapped to a line (Duality) •Similar points correspond to similar lines(Correlation) •Effective exploration and clustering(Pattern)
Parallel Coordinates. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2010. 16(6):stions? Thank you!
17
parallel coordinates
glyphs
scatterplot matrices 4
Parallel
Coordinates
Glyphs
Scatterplot
Matrices
5
Background
•Proposed in 1985 by Alfred Insellberg •Good for multi-dimensional data exploration •Widely used in information visualization of
•Problems: order of axes, limit to 1~20 dimensions
14
Individual Assignment:Visualizing Iris Data
Iris setosa
Iris versicolor
Iris virginica
sepal sepal petal petal length width length width 5.1 3.5 1.4 0.2 4.9 ... 5.9 3 ... 3 1.4 ... 5.1 0.2 ... 1.8
Data Visualization: An Overview and Systematization. IEEE
Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2011. 17(12): p. 2203-2212.
4. Dasgupta, A. and R. Kosara, Pargnostics: Screen-Space Metrics for
• Visualizing large information space through relatively small window screen. • Visualizing multi-dimensional data (n>3) in 2D space.
3
•Axis reconfiguration techniques, such as parallel coordinates and glyphs; •Dimensional subsetting, such as scatterplot matrices
multi-dimensional data
6
Rationale
To
represent N dimensional data
•Set N equidistant vertical axes in parallel •Each axis scaled to [min, max] range of attributes •Put data to intersects on corresponding axes •Connect intersects •Example: (0,1,-1,2)