大数据可视化应用领域探析

大数据可视化应用领域探析
大数据可视化应用领域探析

大数据可视化应用领域探析

大数据之热度,已无需多言。业内众多关于大数据可视化应用领域的声音与讨论,大多集中在行业领域和业务领域,比如应用在商业智能、政府决策、公共服务、市场营销领域,比如应用在金融行业、电力行业、通讯行业、工业制造、医疗保健行业等。

在大数据可视化领域拥有多年经验的数字冰雹公司CEO邓潇从数据可视化展现形式的角度,将大数据可视化应用领域分类为:宏观态势可视化、设备仿真运行可视化、数据统计分析可视化。并通过若干代表性图例向笔者展示了这种分类的实际应用,能够帮助大家更加深刻地体会数据可视化如何化繁为简,如何使数据变得更有意义、更容易理解。

同时,邓潇表示:发达国家一些大牌IT企业已提前发力,通过加大开发力度和兼并等多种手段,努力向大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌,既是为了练兵,也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台,难以回避信息泄密风险。因此,我们必须拥有自主研发的大数据可视化产品,以保证中国企业在此轮大数据浪潮前进的路上没有后顾之忧。

应用领域一、宏观态势可视化

态势可视化是在特定环境中对随时间推移而不断动作并变化的目标实体进行觉察、认知、理解,最终展示整体态势。此类大数据可视化应用通过建立复杂的仿真环境,通过大量数据多维度的积累,可以直观、灵活、逼真地展示宏观态势,从而让非专业人士很快掌握某一领域的整体态势、特征。

案例一、全球航班运行可视化

全球航班运行可视化系统,通过将某一时段全球运行航班的飞行数据进行可视化展现,大众可以很清晰的得以了解全球航班整体分布与运行态势情况。

案例二、卫星分布运行可视化

通过将宇宙空间内所有卫星的运行数据进行可视化展示,大众可以一目了然宇宙空间的卫星态势。

应用领域二、设备仿真运行可视化

通过图像、三维动画以及计算机程控技术与实体模型相融合,实现对设备的可视化表达,使管理者对其所管理的设备有形象具体的概念,对设备所处的位置、外形及所有参数一目了然,会大大减少管理者的劳动强度,提高管理效率和管理水平,是“工业4.0”涉及的“智能生产”的具体应用之一。

案例一、工业设备运行可视化

采用三维制作及后期处理软件模拟机械的外形、材质、零部件和内部构造,从而将机械的设计原理、工作过程、性能特征、使用方式等一系列真实的事物以动态视频的形式演示出来。

案例二、军工领域战场设备可视化

在战场环境中对作战区域内随时间推移而不断动作并变化的作战实体进行可视化展示。了解敌我双方的兵力部署,进而指挥部署我方的兵力应对和决策。

案例三、卫星运行可视化

卫星可视化可以了解大范围卫星态势,并对卫星的轨道、在轨姿态、卫星所执行的任务可视化呈现,主要包括:飞行、变轨、侦查,扫描,数据传输等等。除此之外,对卫星回传的数据,卫星自身的状态,也有针对性的可视化分析和监测。

应用领域三、数据统计分析可视化

此领域是目前媒体大众提及最多的应用,可用于商业智能、政府决策、公众服务、市场营销等领域。

一、商业智能可视化

通过采集相关数据,进行加工并从中提取能够创造商业价值的信息,面向企业、政府战略并服务于管理层、业务层,指导经营决策。商业智能可视化负责直接与决策者进行交互,是一个实现了数据的浏览和分析等操作的可视化、交互式的应用。他对于决策人获取决策依据、进行科学的数据分析、辅助决策人员进行科学决策显得十分重要。因此商业智能可视化系统对于提升组织决策的判断力、整合优化企业信息资源和服务、提高决策人员的工作效率等具有显著的意义。

二、精准营销可视化

通过大数据分析和挖掘用户群的文化观念、消费收入、消费习惯、生活方式等数据,将用户群体划分为更加精细的类别,根据用户群的不同制定不同品牌推广战略和营销策略,提高用户的忠诚度、培养能为企业带来高价值的潜在客户,提升市场占有率。

三、智能硬件数据可视化

智能硬件是继智能手机之后的一个科技概念,通过软硬件结合的方式,让设备拥有智能化的功能。智能化之后,硬件具备了大数据等附加价值。智能硬件已经从可穿戴设备延伸到智能电视、智能家居、智能汽车、医疗健康、智能玩具、机器人等领域。而硬件采集上来的数据需要可视化将其价值呈现。例如我么可以通过使用智能技术来追踪个人的健康状况、情感状况,优化行为习惯等。

大数据文献综述

信息资源管理文献综述 题目:大数据背景下的信息资源管理 系别:信息与工程学院 班级:2015级信本1班 姓名: 学号:1506101015 任课教师: 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要:随着网络信息化时代的日益普遍,我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代,在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力就是大数据技术,这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用,我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说,我们在享受它带来的便利的同时,无偿的贡献了我们的“行踪”,比如说我们的上班地点,我们的家庭住址,甚至是我们的出行方式他们也可以知道,但我们不得不接受这个现实,我们每个人在互联网进入大数据时代,都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大,所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。

关键词:大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言:大数据泛指大规模、超大规模的数据集,因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注,但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日

大数据与数据可视化发展趋势_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/b26187562.html, 大数据与数据可视化发展趋势_光环大数据培训 光环大数据培训是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构,多年来专注大数据、人工智能人才培养,携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才,专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务,助力他们高薪名企就业。 2016年,各行各业的大数据应用都渐渐从空洞的理论落地,被专家们称为“大数据元年”。无论如何,大数据已经成为IT领域的流行趋势,那么,2017年对大多数企业具有战略意义的大数据趋势有哪些? Infogix首席执行官兼总裁表示,2017年的大数据趋势主要集中在企业如何通过大数据实现更好的商业价值,以及如何通过改善商业智能来帮助企业改变组织流程和客户体验。企业业务主管要求要有更好的数据管理来满足合规性,更快速地采用大数据和创新变革的数据分析技术来引导业务。以下分享2017年大数据领域的十大趋势预测: 1.大数据的扩散 大数据的扩散使得快速分析数据获得有价值的洞察变得至关重要,企业必须将未使用的大数据(也称为黑暗数据)转换为可用的数据。目前大数据还没有产生实质性或决定性的价值和产品,所以企业想要通过新的产品或思想在竞争中获得优势还是大有可为的。 2.使用大数据改善客户体验

https://www.360docs.net/doc/b26187562.html, 使用大数据通过从传统系统转移到供应商系统、并购和核心系统升级来改进客户体验。通过自助服务灵活性分析数据,快速了解领先趋势,同时了解新客户收购增长机会。使用大数据来更好地了解客户,以便通过交叉销售或加售来提高收入,以及通过减少客户流失来消除收入损失的风险。 3.更广泛地采用Hadoop Hadoop绝对是大数据领域的一匹黑马,现在越来越多的企业采用Hadoop做大数据存储,逆向思维,创新的Hadoop解决方案会不会是未来企业的刚需呢?利用Hadoop企业能够使用高级分析来查找大量数据,通过查找有价值信息的数据从而得出更多有利可图的决策。 4.预测分析 一方面,精确预测未来的行为和事件能够大幅提高盈利能力。另一方面,快速改进欺诈检测能够尽量减少收入风险,提高运营绩效。 5.基于云的数据分析 将数据分析迁移上云,加速了新功能的采用,将数据转变为行动。另外,数据分析迁移上云,降低了维护和操作的成本。 6.趋向于信息学和数据价值的识别 利用信息学来整合复杂数据的收集、分析和可视化,并从数据中获得价值。 7.利用数据虚拟化实现最大的商业智能

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计的设计v0

数据中心运行可视化平台 技术方案 北京优锘科技有限公司 2015-08-13

目录 第1章项目背景 (3) 第2章建设内容 (4) 2.1地理位置可视化 (4) 2.2数据中心可视化 (4) 2.3IT架构可视化 (5) 第3章建设目标 (5) 第4章解决方案 (6) 4.1 地理位置可视化 (6) 4.1.1 位置分布可视化 (6) 4.1.2 分级浏览可视化 (7) 4.1.3 场景浏览可视化 (7) 4.1.4 网点配置可视化 (7) 4.2 数据中心可视化 (8) 4.2.1 环境可视化 (8) 4.2.2 资产可视化 (9) 4.2.3 配线可视化 (10) 4.2.4 容量可视化 (11) 4.2.5 监控可视化 (11) 4.2.6 演示可视化 (12) 4.3 IT架构可视化 (13) 4.3.1 业务交易可视化 (13) 4.3.2 应用关系可视化 (13) 4.3.3 系统架构可视化 (14) 4.3.4 应用组件可视化 (14) 4.3.5 基础设施可视化 (15) 4.3.6 监控数据可视化 (15) 4.4 第三方系统集成 (16)

第1章项目背景 随着业务的飞速发展,IT规模也越来越庞大而复杂,为保障IT 系统的正常运行,针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设,关注各类管理对象的数据采集、异常报警,并取得了良好的监控效果。在建设过程中,比较缺乏从统一可视化的角度,整合监控数据,构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升,充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题: ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图,各个技术团队只能看到管理 范围内的监控对象和内容,缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力,对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角,各个系统采用独立监控的方式,无法从应用 端到端管理的角度,实现跨系统的监控分析和可视化管理,在出现应用系统运行出现故障时,无法快速定位到发生故障的根源应用系统,同时,在一个应用系统监控报警时,无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低,当应用系统出现故障时,无法快 速定位是应用本身问题,还是所支撑的IT组件问题。同时,在系统层面出现故障时,无法直观评估其所影响的应用系统范围。 ●系统层监控与物理层监控脱节,当系统层出现故障时,无法定位其所依赖 的基础设施和硬件设备。同时,当物理设备出现故障时,无法判断其所影响的系统平台范围。 因此,在统一可视化监控平台的建设过程中,会着力从“平台整合,组织结合,用户友好”的角度出发,借鉴先进数据中心可视化监

学科领域信息可视化研究--以管理信息系统领域为例[文献综述]

(2011届) 毕业论文(设计)文献综述 题目:学科领域信息可视化研究--以管理信息系统领域为例 学院:商学院 专业:信息系统与信息管理 班级: 学号: 姓名: 指导教师:

一、前言部分 随着信息的日益丰富和互联网技术的发展,如何在海量数据中获取有效信息这一问题促使信息可视化领域成为当前的研究热点之一。信息可视化(information visualization),有时也被称作数据可视化(data visualization),近几年在国际上得到了广泛的重视。所谓信息可视化,就是将抽象数据用可视的形式表示出来,以利于分析数据、发现规律和支持决策。信息可视化的一个重要分支是引文分析可视化。自从加菲尔德创立引文索引数据库以来,引文分析法越来越多地被用来进行科学结构的分析、科学技术史及其发展规律的研究、科研绩效的评价等方面。它借鉴了很多科学可视化的技术,但又不同于科学可视化。科学可视化中的数据主要是物理世界、自然科学中的数据,例如卫星传回的数据等;而信息可视化中的数据来自社会现实和社会科学的各个方面,一般是比较抽象的数据,如金融数据、商业信息、文献等。信息可视化有以下几个比较突出的优点[1]: 1 提供了一条直观理解大量数据的途径。通过可视化,能够立刻辨别出最重要的信息 2 能够查询到没有预想到的现象。 3 能够发现数据本身的问题。合适的可视化方式可以揭示出数据本身以及人为造成的数据错误。 引文分析主要运用数学和逻辑学等方法对期刊、论文、专著等研究对象的引用和被引用现象和规律进行分析,以便揭示其数量特征和内在规律[2]。因为引文分析要处理大量的抽象的引文数据,信息可视化所具备的诸多优势无疑能促进引文分析应用这项技术。因此引文分析可视化最近几年在国外得到了蓬勃的发展,已经被应用于科学史研究、科学结构分析、知识领域显现等。但我国在这方面的研究层次较低,更多的是理论上的探讨,因此分析探讨国外在这方面研究中所采取的技术与方法对我国的研究无疑具有很强的借鉴意义。 近年来,随着社会信息化的推进和网络应用的日益广泛,信息源越来越庞大。目前已进入前所未有的信息时代。我们每天都处在各种信息的包围之中,需要一种快捷有效的方式帮助我们发现隐藏在庞杂信息当中的模式和知识,帮助我们决策。可视化的目标就是帮助人们增强认知能力,此即信息可视化的意义所在。信息的日益丰富决定着未来用户界面主要是一种信息界面,就某种意义而言,信息可视化代表着下一代用户界面的方向[2]。因为引文分析

大数据文献综述

信息资源管理文献综述题目:大数据背景下的信息资源管理 系别:信息与工程学院 班级:2015级信本1班 姓名: 学号:1506101015 任课教师: 2017年6月

大数据背景下的信息资源管理 摘要:随着网络信息化时代的日益普遍,我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代,在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力就是大数据技术,这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用,我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说,我们在享受它带来的便利的同时,无偿的贡献了我们的“行踪”,比如说我们的上班地点,我们的家庭住址,甚至是我们的出行方式他们也可以知道,但我们不得不接受这个现实,我们每个人在互联网进入大数据时代,都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大,所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词:大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (3) 大数据定义 (3) 大数据来源 (3) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (4) 大数据的存储与管理 (4)

大数据隐私与安全 (5) 大数据在信息管理层面的应用 (6) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (6) 大数据在中观信息管理层面的应用 (7) 大数据在微观信息管理层面的应用 (8) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (9) 前言:大数据泛指大规模、超大规模的数据集,因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注,但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富,价值堪比石油.因此,目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大,无论是入库和查询,都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势,对实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂,计算量指数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文:

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点,以大数据应用为核心,坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

智慧园区大数据可视化分析平台建设方案

智慧园区建设 解 决 方 案

目录 1.概述 (4) 1.1.建设背景 (4) 1.2.园区信息化现状 (5) 1.3.信息化发展趋势 (5) 1.4.建设目标 (7) 2.智慧园区需求分析 (8) 2.1.园区涉及主体 (8) 2.2.园区主体的信息化诉求 (9) 2.3.园区信息化需求 (10) 3.智慧园区平台建设内容 (11) 3.1.智慧园区平台总体构架 (11) 3.2.智慧园区云平台建设 (11) 3.3.智慧园区基础数据库建设 (12) 3.4.智慧园区管理系统 (14) 3.4.1.GIS可视化应用与服务 (15) 3.4.2.智慧园区综合管理查询 (17) 3.4.2.1.地块信息管理 (17) 3.4.2.2.企业信息管理 (17) 3.4.2.3.道路交通信息管理 (17) 3.4.2.4.管网信息管理 (18) 3.4.3.一卡通管理 (22) 3.4.3.1.出入管理 (23) 3.4.3.2.考勤管理 (23) 3.4.3.3.消费管理 (23) 3.4.3.4.车辆管理 (23) 3.4.3.5.巡更管理 (23) 3.4.3.6.一卡通应用效益 (23) 3.4.4.应急指挥系统 (24) 3.4.4.1.应急值守管理 (25) 3.4.4.2.应急系统管理 (26) 3.5.智慧园区政务系统 (26) 3.5.1.OA办公系统 (26) 3.5.1.1.公文流转 (28) 3.5.1.2.园区公文下发 (30) 3.5.1.3.企业上报 (30) 3.5.1.4.电子邮件 (31) 3.5.1.5.通讯录 (31) 3.5.1.6.待办事宜 (31) 3.5.1.7.系统后台管理 (32) 3.5.2.综合业务服务系统 (32)

计算机图形学文献综述

计算机图形学论文 学号: 11001010123 专业:信息与计算科学 班级: 110010101 姓名:王俊才 指导教师:傅由甲

一.摘要 计算机图形学(Computer Graphics,简称CG)是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。计算机图形学作为计算机科学与技术学科的一个独立分支已经历了近40年的发展历程。一方面,作为一个学科,计算机图形学在图形基础算法、图形软件与图形硬件三方面取得了长足的进步,成为当代几乎所有科学和工程技术领域用来加强信息理解和传递的技术和工具。计算机图形学在我国虽然起步较晚,然而它的发展却十分迅速。我国的主要高校都开设了多门计算机图形学的课程,并有一批从事图形学基础和应用研究的研究所。在浙江大学建立的计算机辅助与图形学国家重点实验室,已成为我国从事计算机图形学研究的重要基地之一。 关键词:实现2D/3D 图形的算法,纹理映射,发展简史,发展趋势 二、计算机图形学中运用到的技术算法 (1)OpenGL 实现2D/3D 图形的算法 OpenGL(全写Open Graphics Library)是个定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口的规格,它用于三维图象(二维的亦可)。OpenGL是个专业的图形程序接口,是一个功能强大,调用方便的底层图形库。OpenGL是个与硬件无关的软件接口,可以在不同的平台如Windows 95、Windows NT、Unix、Linux、MacOS、OS/2之间进行移植。因此,支持OpenGL 的软件具有很好的移植性,可以获得非常广泛的应用。由于OpenGL是图形的底层图形库,没有提供几何实体图元,不能直接用以描述场景。但是,通过一些转换程序,可以很方便地将AutoCAD、3DS/3DSMAX等3D图形设计软件制作的DXF和3DS模型文件转换成OpenGL 的顶点数组。 OpenGL是一个开放的三维图形软件包,它独立于窗口系统和操作系统,以它为基础开发的应用程序可以十分方便地在各种平台间移植;OpenGL可以与Visual C++紧密接口,便于实现机械手的有关计算和图形算法,可保证算法的正确性和可靠性;OpenGL使用简便,效率高。它具有一下功能: 1.建模:OpenGL图形库除了提供基本的点、线、多边形的绘制函数外,还提供了复杂的三维物体(球、锥、多面体、茶壶等)以及复杂曲线和曲面绘制函数。 2.变换:OpenGL图形库的变换包括基本变换和投影变换。基本变换有平移、旋转、变比镜像四种变换,投影变换有平行投影(又称正射投影)和透视投影两种变换。 3.颜色模式设置:OpenGL颜色模式有两种,即RGBA模式和颜色索引(Color Index)。 4.光照和材质设置:OpenGL光有辐射光(Emitted Light)、环境光(Ambient Light)、漫反射光(Diffuse Light)和镜面光(Specular Light)。材质是用光反射率来表示。

大数据文献综述

信息资源管理文献综述题目:大数据背景下的信息资源管理系别:信息与工程学院 班级:2015级信本1班 姓名: 学号:1506101015 任课教师: 2017年6月

大数据背景下的信息资源管理 摘要:随着网络信息化时代的日益普遍,我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代,在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力就是大数据技术,这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用,我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说,我们在享受它带来的便利的同时,无偿的贡献了我们的“行踪”,比如说我们的上班地点,我们的家庭住址,甚至是我们的出行方式他们也可以知道,但我们不得不接受这个现实,我们每个人在互联网进入大数据时代,都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大,所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词:大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (2) 大数据定义 (2) 大数据来源 (2) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (3) 大数据的存储与管理 (4) 大数据隐私与安全 (4) 大数据在信息管理层面的应用 (5) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (5) 大数据在中观信息管理层面的应用 (6) 大数据在微观信息管理层面的应用 (7) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (8)

前言:大数据泛指大规模、超大规模的数据集,因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注,但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的 大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富,价值堪比 石油.因此,目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大,无论是入 库和查询,都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势,对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂,计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文: 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据,包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

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。

基于微课的近五年研究的文献综述

基于微课近五年研究成果的研究 摘要:本文从微课的内涵与特点、微课的研究状况、微课翻转课堂、微课的质疑对微课的研究状况进行了近5年的分析。对微课的认识由形式到内容、由片面到全面、由感性到理性、不断丰富和发展的过程;学术界对微课的研究也是呈逐年增长的趋势;微课和翻转课堂共同作用可以充分发挥学生在学习中的主体作用;微课热是暂时的,微课却是长期的,因为微课符合了网络时代学习碎片化的需要。 关键词:微课;内涵与特点;研究状况;翻转课堂; 二十一世纪,互联网技术迅猛发展,方便快捷的移动设备广泛普及。与此同时,现代社会人们对学习方式的多元化需求不断增长。以高科技产品为传播媒体、能满足任何人随时随地学习的微课,便应运而生。 然而微课并非中国本土产物,而是“舶来品”2011年,中国广东省佛山市举办了中小学微课设计与制作大赛。佛山教育局在大赛中首次正式给出“微课”概念。2011年,“佛山市中小学优秀微课作品展播平台”和“微课网”创立,微课自此开启了在实践层面上的建设与发展。2014年举办的中国外语微课大赛,全国已有28个省筹备参与。由此可见,微课的影响已经由广州一省逐步扩展到河北、河南、四川、云南、江西、浙江、内蒙、辽宁、广西、海南、山西等多省及北京、重庆、上海和天津市。微课在中国通过短短的几年时间,经历了由区域到全国、由中小学到高校的发展趋势演变,内容所涉及的学科也越来越丰富。对微课研究也成了学术界一个很热的话题,介于此,我想从学者们对微课的解读、微课的研究状况、微课的发展课堂的理论研究以及对微课的理解的误区探讨近些年来学者们对微课的研究。 (一)微课的内涵与特点 微课又称微课例或微课堂,主要以视频的方式记录课堂某学科知识点的教与学,此外还包括与其相关的教学设计、课件素材、教学反思、练习测试、学生反馈、专家同行点评等多种教学辅助资源。一个“微”字就可以说明微课的关键所在。“微”字意味着微课的上课时间短,而时间的短暂决定了课堂的学习内容少而精。 微课是个“舶来品”,国内对微课内涵的认识经历了一个循序渐进的过程。胡铁生是教育硕士,中学电教高级教师。他2012年起担任全国中小学教师微课大赛评委,专注于微课等领域的实践与研究。他在2011年、2012年和2013年三个不同时期分别给出了微课的定义: (1)2011年,胡老师把微课定义为“以教学视频为载体,针对某个知识点或教学环节,而开展的各种教学资源的有机结合体。 (2)2012年,他定义微课是包含与教学相配套的“微教案”“微练习”“微课件”“微反思”及“微点评”等支持性、扩展性资源的新型网络课程资源。(3)2013年,胡老师定义微课是“基于网络运行的、不受时空限制的微型网络课程资源。” 通过把胡铁生老师不同时间对微课的定义进行对比,可以发现,从2011年到2013年,以胡老师为代表的微课研究专家们对微课的认识由最初的把微课定义为

大数据可视化理论及技术

大数据可视化理论及技术 (一)大数据可视分析综述 可视分析是大数据分析的重要方法。大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时,充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势,将人、机的各自强项进行有机融合,借助人机交互式分析方法和交互技术,辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧。主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发,分析了支持大数据可视分析的基础理论,包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论。在此基础上,讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络(图)、时空、多维的可视化技术。同时探讨了支持可视分析的人机交互技术,包括支持可视分析过程的界面隐喻与交互组件、多尺度/多焦点/多侧面交互技术、面向Post-WIMP的自然交互技术。最后,指出了大数据可视分析领域面临的瓶颈问题与技术挑战。

(二)大数据分析工具 大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器,气候信息,公开的信息,如杂志,报纸,文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录,网络日志,病历,军事监控,视频和图像档案,及大型电子商务。 在大数据和大数据分析,他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。大数据分析的常用工具通常有以下介绍的几种。 4.2.1Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失

大数据外文翻译参考文献综述

大数据外文翻译参考文献综述 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 原文: Data Mining and Data Publishing Data mining is the extraction of vast interesting patterns or knowledge from huge amount of data. The initial idea of privacy-preserving data mining PPDM was to extend traditional data mining techniques to work with the data modified to mask sensitive information. The key issues were how to modify the data and how to recover the data mining result from the modified data. Privacy-preserving data mining considers the problem of running data mining algorithms on confidential data that is not supposed to be revealed even to the party

running the algorithm. In contrast, privacy-preserving data publishing (PPDP) may not necessarily be tied to a specific data mining task, and the data mining task may be unknown at the time of data publishing. PPDP studies how to transform raw data into a version that is immunized against privacy attacks but that still supports effective data mining tasks. Privacy-preserving for both data mining (PPDM) and data publishing (PPDP) has become increasingly popular because it allows sharing of privacy sensitive data for analysis purposes. One well studied approach is the k-anonymity model [1] which in turn led to other models such as confidence bounding, l-diversity, t-closeness, (α,k)-anonymity, etc. In particular, all known mechanisms try to minimize information loss and such an attempt provides a loophole for attacks. The aim of this paper is to present a survey for most of the common attacks techniques for anonymization-based PPDM & PPDP and explain their effects on Data Privacy. Although data mining is potentially useful, many data holders are reluctant to provide their data for data mining for the fear of violating individual privacy. In recent years, study has been made to ensure that the sensitive information of individuals cannot be identified easily. Anonymity Models, k-anonymization techniques have been the focus of intense research in the last few years. In order to ensure anonymization of data while at the same time minimizing the information

信息检索可视化文献综述

信息检索可视化文献综述 [摘要]本文运用统计、比较方法对近几年我国研究信息检索可视化的相关著作和论文进行了统计研究,描述了信息检索可视化研究的主要内容,归纳了信息检索可视化研究的热点。 [关键词]信息检索;可视化;面临的问题;展望 1 前言 随着网络技术的发展和信息量的激增,信息检索越来越受到人们的关注。而传统的信息检索大多集中在关键字匹配方面,对其语义的处理涉及的不多。因此,虽然有较高查全率,但查准率却不高,同时无法实现人机交互。对于互联网这样一个分布的信息空间,采用人工智能方法是实现人机交互学习的一种较好的方法:它可以代替人来完成繁杂的信息收集、过滤、聚类等任务,实现信息检索系统的智能化。 2 信息检索可视化研究方向与状况 近几年,国内关注信息检索可视化的专家学者也逐渐增多。现在已经有越来越多学者关注面向网络及大规模信息资源的检索可视化技术、各个具体领域的可视化、各种算法的改进等具体问题。国内现今对于信息检索可视化的研究主要体现三个方面: 2.1 理论探讨 理论探讨主要是对国外现有的信息检索可视化基本原理和基本技术的引入式学习。李春旺分析了国外三个具有代表性的可视化信息系统,FilmFinder、CoBrowse及WA V系统。最后阐述了当前信息检索可视化研究的主要任务及今后的发展趋势。文燕平在总结分析了已有信息检索可视化系统的基础上,提出了WWW信息检索可视化的一般原理,并指出信息检索可视化的实现需要始终坚持以支持信息检索为目标的原则。张学福在文中论述了信息检索可视化的基本问题,包括:信息检索模型、信息内容描述、可视化映射技术、可视化显示技术、全局映射与局部映射、实时可视化和人工参与的可视化等。 2.2 技术开发

大数据云计算文献综述

大数据云计算文献综述 一个大数据的调查 摘要:在这篇论文中,我们将回顾大数据的背景以及当前发展状况。我们首先介绍大数据的一般应用背景以及回顾涉及到的技术,例如:云计算、物联网、数据中心,以及Hadoop。接下来我们着重大数据价值链的四个阶段,也就是:数据生成,数据采集,数据存储和数据分析。对于每个阶段,我们介绍应用背景,讨论技术难题以及回顾最新技术。最后,我们介绍几个大数据的代表性应用,包括企业管理,物联网,在线社交网络,媒体应用,集成智慧,以及智能电网。这些讨论旨在提供一个全面的概述以及对读者感兴趣的领域的蓝图。这个调查包括了对开放问题和未来方向的讨论。 关键字大数据云计算物联网数据中心Hadoop 智能电网大数据分析 1、背景 1.1大数据时代的曙光 在过去的二十年,数据在各种各样的领域内爆炸式增长。按照2011年来自国际数据公司(IDC)的报告,世界上总共的创建及复制的数据量达到1.8zb,在五年内增长了大约九倍[1]。在未来这个数字至少每两年增加一倍。在全球数据的爆炸增长下,大数据这个词主要来描述巨大的数据集。与传统的数据集相比,大数据通常包括非结构化数据,这需要更实时的分析。 另外,大数据也能在发现新价值上带来新优势,帮助我们帮助我们获得一个深入隐藏价值的认识,也导致新挑战,例如,如何有效地组织和管理这样的数据集。

近日,行业产生兴趣的大数据的高潜力,许多政府机构公布主要计划加快大数据的研究和应用[2]。此外,大数据问题往往覆盖在公共媒体,如经济学[3,4],纽约时报[5],和全国公共广播电台[6,7]。这两个主要的科学期刊,Nature和Science,还开通了专栏讨论大数据的挑战和影响[8,9]。大数据的时代已经到来超越一切质疑[10]。 目前,与互联网公司的业务相关联的大数据快速增长。例如,谷歌处理的数据达数百拍字节(PB),Facebook的生成日志数据每月有超过10 PB,百度一家中国公司百度,业务流程有数十PB的数据,而阿里巴巴的子公司淘宝每天的网上交易产生几十太字节(TB)的数据。图1示出的全球数据量的热潮。当大型数据集的数量急剧上升,它也带来了许多具有挑战性的问题,解决方案如下: 图一、持续增长的数据 信息技术的最新发展(IT)使其更容易以产生数据。例如,每分钟有平均72个小时的视频上传到YouTube[11]。因此,我们面临的主要挑战是从广泛分布的数据源中收集和整合大量的数据。 云计算和物联网(IOT)的快速发展进一步促进数据的大幅增长。云计算提供了安全措施,访问网站以及数据资产的渠道。在物联网的典范,遍布世界各地的传感器正在收集和传送数据到云端进行存储和处理。这样的数据在数量和相互关系将远远超过对IT架构和现有企业的基础设施的能力,以及它的实时要求也将极大地强调可用的计算能力。日益增长的数据造成怎样在当前硬件和软件的基础上存储和管理如此庞大的异构数据集的问题。

虚拟现实文献综述

《VRML虚拟现实技术在数字校园系统中应用研究》文献综述 摘要:教育部在一系列相关的文件中,多次涉及到了数字校园,阐明了数字校园的地位和作用。虚拟数字校园模拟真实世界,提供了一个生动的校园空间。将虚拟现实技术应用在数字校园系统的开发,有助于大学自身的宣传和信息的高度集中、配置和互动。它在数字校园的应用,可以大大提高校园展示效果,也能够体现校园个性方面的优势,对校园今后的推广及展示带来非常大的帮助 关键词:虚拟现实;数字校园;基本概况 前言 教育部在一系列相关的文件中,多次涉及到了虚拟校园,阐明了虚拟校园的地位和作用。建设虚拟三维数字校园可以比较直观的了解校园的各个区域,在这个三维的校园里,空间次序的视觉理解和感知变得非常容易,使浏览者对校园环境产生身临其境的感觉[1],其中的教学楼、实验楼、图书馆、宿舍楼、食堂、道路及绿化地带和种植的植物,都栩栩如生的呈现在我们的眼前,三维虚拟校园模拟真实世界,提供了一个生动的校园空间。三维虚拟校园可直接嵌入到大学的网站,直接通过网络浏览器察看,其丰富的、人性化的信息查询等功能,有效提高大学的美誉度,有助于大学自身的宣传和信息的高度集中、配置和互动。三维虚拟校园的直观特性,可以优化领导管理,对于校园信息管理、校园规划、建设等能够全局掌控。 一、虚拟现实技术的发展状况的研究 虚拟现实(Virtual Reality)技术是20世纪90年代初崛起的一种实用技术,它由计算机硬件、软件以及各种传感器构成三维信息的虚拟环境,可以真实地模拟现实中能实现的物理上的、功能上的事物和环境[2]。在虚拟现实环境中可以直接与虚拟现实场景中的事物交互,产生身临其境的感受,从而使人在虚拟空间中得到与自然世界同样的感受。该技术的兴起,为科学及工程领域大规模的数据及信息提供了新的描述方法。虚拟现实技术大量应用于建筑设计及其相关领域,该技术提供了“虚拟建筑”这种新型的设计、研究及交流的工具手段[3]。 在虚拟现实的发展过程中总结出虚拟现实系统应具有以下四个特征:(1)多感知性。指除一般计算机所具有的视觉感知外,还有听觉感知、触觉感知、运动感知、甚至还包括味觉、嗅觉、感知等。理想的虚拟现实应该具有一切人所具有的感知功能。(2)存在感。指用户感动作为主角存在于模拟环境中的真实程度。理想的模拟环境应该达到使用户难辨真假的程度。(3)交互性。指用户对模拟环境内物体的可操作程度和从环境得到反馈的自然程度。(4)自主性。指虚拟环境中物体依据现实世界物理运动定律动作的程度[4]。 虚拟现实技术自诞生以来,其应用一直受到科学界、工程界的重视,并不断取得进展,虚拟现实蕴藏的技术内涵与艺术魅力不断地激发着人们丰富的想象思维和创造的热情。从本质上讲,虚拟现实技术就是一种先进的人机交互技术[5],其追求的技术目标就是尽量使用户与电脑虚拟环境进行自然式的交互。因此,虚拟现实技术为我们架起了一座人与数字世界沟通的桥梁。 二、虚拟现实技术在数字校园系统的应用解析 目前,数字校园存在有2个定义,并分别带来不同的研究与实践。一种定义是从信息、网络和媒体技术发展角度,数字校园被理解为一个以计算机和网络为平台的、远程教学为主的信息主体;另一个事从因特网、虚拟现实技术、网络虚

文献综述-树木可视化

1.2.1 树木三维可视化模拟技术 目前,用于构造植物形态结构的计算机模型很多,大致可分为3大类:第1类模拟用于生成仅从视觉上近似于植物的计算机图形,注重视觉效果的逼真性,而不是植物学理论的真实性;第2类模型称为静态结构模型,是利用三维数字化方法测定具体植物的形态结构后直接应用这些数据构造特定植物的形态模型;第3类模型是动态结构模型,能模拟植物的动态生长过程(郭焱等,2001;刘兴龙等,2008)。有关树木形态生长可视化模拟的建模方法主要有以下几种:分形法(L系统、IFS法、DLA模型法)、几何结构法、粒子系统法、随机过程法和特征综合推理法。 (1)分形法 理论生物学家Lindenmayer提出了著名的基于文法、侧重于植物拓扑结构的L系统(Lindenmayer,1968);Mech与Prusinkiewicz提出了所谓的“开放式(open)L系统”;为了模拟植物的连续生长过程,Prusinkiewicz等还提出了时变L系统。为了能够进一步应用微分方程表示植物的连续变化过程,Prusinkiewicz等又提出了微分L系统。加拿大Calgary大学的Prusinkiewiez等人,以L系统为植物形态结构的描述框架,开发了Vlab虚拟植物系统(Prusinkiewiez,1975)。李大锦、徐盛、袁震东等人应用L系统算法来模拟树木在不同环境下的生长状况(李大锦,2007)。 L系统经过不断的发展,已经成为一种应用广泛、功能强大的植物模拟方法,它强 调计算机图形学与植物生长机理的结合。但是,这种方法也存在着一些缺陷。一方面,L系统生成一个字符发展序列是一个并行迭代过程,这和植物并行生长的特征相吻合。基于这个特点,用L系统模拟植物的生长,提取其生长规则是关键,由于高大植物的生长规则不易提取,所以L系统不能很好的模拟高大植物;另一方面,在L系统具体编程实现时,形式语言的表示方法比较复杂,而且由于在产生式中同时描述植物的几何结构信息和拓扑信息,理解和使用也比较困难。 迭代函数系统IFS(Iterated Function System)是分形几何中的重要研究内容之一。Barnsley和Demko用IFS方法生成了具有极强自相似特征的蕨类植物叶片(Barnsley,1985)。马石安、陈传波对基于迭代函数的树木模拟方法进行了探索。李庆忠、韩金姝探讨几种基于IFS的彩色树木模拟技术,以及随机因素和迭代概率对树木形态的影响(李庆忠,2004)。祁燕等采用IFS方法和随机参数化方法,构造出三维桃树和枫树的模型(祁燕,2005)。仲

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