移动互联网下数据可视化技术及应用
软件开发中的数据分析技术应用
软件开发中的数据分析技术应用随着互联网和移动互联网的普及，各行各业都在进行着数字化转型。
作为数字化转型的重要一环，软件开发也在不断地发展和创新。
在软件开发过程中，数据分析技术的应用越来越受到重视。
一、数据分析技术在软件开发中的应用数据分析技术在软件开发中的应用非常广泛，比如：1.用户行为分析用户行为分析是指通过分析用户在软件中的行为，获得用户喜好、需求和反馈等信息，以此改进软件的用户体验和功能。
通过用户行为分析，软件开发者可以了解用户的使用情况，根据用户反馈对产品进行优化和改进，从而提高用户满意度。
同时，也可以通过用户行为数据挖掘分析，找出那些更有价值的用户，为软件营销和推广提供指导。
2.数据挖掘分析数据挖掘是指通过对大量数据进行分析、挖掘和发掘，并从中发现有价值的知识和信息，从而为决策制定和业务流程改进提供依据。
在软件开发中，数据挖掘分析可以帮助开发者了解用户行为，找到用户的喜好和需求，发现软件功能的瓶颈和瓶颈，以便开发者可以优化和改进软件。
3.数据可视化数据可视化是指通过各种图表和视觉化的方式，将数据呈现出来，以便用户更加直观地了解数据的含义和特点。
在软件开发中，数据可视化可以帮助开发者展示数据分析结果，以便更好地了解用户需求和软件功能的瓶颈，从而为软件的优化和改进提供指导。
二、数据分析技术在软件开发中的优势数据分析技术在软件开发中具有许多优势，具体来说，可以概括为以下几个方面：1.帮助开发者了解用户需求通过数据分析技术，开发者可以更加了解用户需求，知道用户在软件中最喜欢用的功能、最不满意的地方，以便优化和改进软件功能，提高用户满意度。
2.提高数据分析的效率借助数据分析技术，开发者可以更快捷地进行数据分析，发现数据中隐藏的信息和知识，加快业务决策和流程改进的速度。
3.发现软件功能的瓶颈和瓶颈通过对用户行为数据的挖掘和分析，开发者可以找出软件功能的瓶颈和瓶颈，知道用户最需要改进的地方，从而在软件开发中更加有效地进行优化和改进。
分析可视调度与移动视频运用于应急指挥通信中的方法
13Internet Communication互联网+通信一、引言当前，可视调度和移动通信在应急指挥通信与事故演练中发挥着重要作用，通过视频、音频等通信方式了解现场情况，以便指挥救援人员及时下达正确的指挥命令。
随着现代科技的蓬勃发展，新技术通信调度系统为应急指挥技术中的专业网络系统建设提供强大的技术支持，特别是可视化调度和移动视频调度系统，在应急指挥通信实践中有着积极影响[1]。
二、应急指挥通信概述应急指挥是指在发生突发事件时，各级政府和主管部门根据预先制定的应急管理法律法规和应急预案的要求，建立应急指挥部或现场应急指挥中心，以便在事故现场提供及时地救援和指挥[2]。
而应急通信则是发生突发事件时，在原有通信网络被破坏的情况下，利用现有的各种通信资源快速建立临时的通信机制，确保救援行动和通信联系。
这种通信系统包括视频通信、通信语音、数据采集和传输、信息发布等内容，并将无线覆盖和广域网接入集于一体[3]。
在突发事件初期，现场原有的通信基础设施往往遭到破坏，当第一批救援队到达后，他们必须迅速向指挥部报告灾情。
而在进入大范围应急救援处置阶段后，现场应急通信网络架构已经建立，可以通过专业集群、短波电台、互联网等沟通方式进行协调合作。
三、可视调度与移动视频技术特点从应急指挥通信实际出发，综合运用可视调度与移动视频技术，通过建立统一的数据通信体系，能够完成语音传送、录像传输，为在各种使用情景下的统一调度分析可视调度与移动视频运用于应急指挥通信中的方法提供保证。
图1为网络架构图，所有通信网络端口均为远程网络配置，所有的系统管理方法以及其他策略都通过调度平台进行集中管理，从而提升数据分配与控制的有效性，实现调度平台化系统。
而对于图形化采用的界面，则是通过鼠标操作，方便应急指挥人员使用。
该系统具有较高可靠性，整个系统的主要设备均采用双机备份方式实现，如综合通信服务器、软交换系统等，能够有效避免因单机故障而导致整个系统网络瘫痪的问题，从而保证通信的可靠性[4]。
大数据时代背景下的web数据可视化探析
大数据时代背景下的web数据可视化探析作者：赵洋来源：《中国科技纵横》2013年第24期【摘要】数据可视化技术可借助人脑的视觉思维能力，帮助人们理解大量的数据信息，发现数据中隐含的规律，从而提高数据的使用效率。
面对大数据深奥的面貌，如何才能让大型数据集变得亲切和易于理解，可视化无疑是最有效的途径。
对大数据背景下的数据可视化应用展开研究，将有助于我们发展和创新数据可视化技术。
【关键词】大数据 Web 可视化1 大数据时代的机遇与挑战物联网、云计算、移动互联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
随着社交网络的普及，使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。
挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。
大数据也日益显现出对各个行业的推进力。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
2 数据可视化技术及主要特点数据可视化（Data Visual）技术是指运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为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。
它能够提供多种同时进行数据分析的图形方法，反映信息模式、数据关联或趋势，帮助决策者直观地观察和分析数据，实现人与数据之间直接的信息传递，从而发现隐含在数据中的规律。
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素来表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。
数据可视化技术的主要特点是：（1）交互性，用户可以方便地以交互的方式管理和开发数据；（2）多维性，可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量，而数据可以按其每一堆的值，将其分类、排序、组合和显示；（3）可视性，数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示，并可对其模式和相互关系进行可视化分析。
基于可视化移动中台的移动政务APP建设——以“爱山东济时通”APP建设为例
45Internet Technology互联网+技术引言：从“现场办”到“网上办”再到“掌上办”“指尖办”，政务服务、公共服务和社会服务搭载“互联网+”快车不断向移动端拓展延伸，“移动政务”进入加速发展期，悄然成为一种新常态。
[1]“爱山东济时通”APP 是济宁市移动政务服务总门户，通过对标国内领先政务APP，[2]以建设可视化移动中台为基础，整合跨部门、跨层级政务服务、公共服务和社会服务的协同应用，升级打造移动政务APP2.0版，实现便民惠企服务无处不在、随时随地可办，促进服务提速增效，确保企业群众更好地享受到“数字政府”建设的实惠、“互联网+政务服务”改革的红利。
一、移动政务APP 建设的实践与成效（一）以统一规范为切口，打造移动端数据汇总平台。
为打通各移动政务客户端的数据壁垒，“爱山东济时通”率先基于可视化移动中台打造了移动政务APP 2.0版，制订出台了《济宁市移动中台应用接入规范》，规范共6章、25小节，涵盖了移动应用的开发、部署、审核、上下架等环节，覆盖了应用范围、接入原则、接口注册、应用开发、技术规范、移动界面视觉等方面，构建了多维度、全方面统一移动端数据汇总体系。
开发者在可视化移动中台统一规范、标准化流程下，利用平台及平台已经集成的能力和数据，开展应用开发与接入、接口入驻与管理、数据分析与运营，通过简单的程序搭建，实现自有软件的功能拓展和共享数据底座应用，在平台上快速接入，不用再一步步实现应用的开发、测试、集成、发布、运维，确保各移动政务客户端应用实现互通互联。
（二）以便企利民为主线，建设移动政务办理平台。
“爱山东济时通”APP 2.0版对标国内领先移动政务APP，聚焦“惠民、兴企、智城” 的价值理念，孙越（1988.02-），男，汉族，山东济宁，硕士研究生，工程师，研究方向：大数据系统研发；王云云（1990.10-），女，汉族，山东微山，硕士研究生，职称：工程师，研究方向：大数据系统分析；张培文（1987.04-），男，汉族，山东兖州，硕士研究生，工程师，研究方向：大数据系统研发；周广露（1988.12-），男，汉族，山东滕州，硕士研究生，工程师，研究方向：海量数据处理。
移动业务的数据分析方法
移动业务的数据分析方法目录一、内容综述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 目的和目标 (4)二、移动业务数据分析概述 (5)2.1 定义与特点 (6)2.2 分析的重要性 (8)三、数据收集与整理 (9)3.1 数据来源 (10)3.2 数据采集方法 (11)3.3 数据清洗与整理 (12)四、移动业务数据分析方法 (14)4.1 描述性统计分析 (15)4.1.1 基本统计量 (16)4.1.2 偏度和峰度 (18)4.2 预测模型分析 (18)4.2.1 线性回归 (19)4.2.2 逻辑回归 (21)4.2.3 时间序列分析 (22)4.3 数据挖掘分析 (23)4.3.1 关联规则 (24)4.3.2 分类与聚类 (26)4.4 综合应用分析 (27)4.4.1 数据可视化 (28)4.4.2 实时监测与预警 (30)五、移动业务数据分析流程 (31)5.1 明确分析目标 (32)5.2 设计分析方案 (33)5.3 执行分析操作 (35)5.4 解释分析结果 (37)六、移动业务数据分析工具与应用 (38)6.1 常用数据分析工具 (39)6.2 应用案例分析 (41)七、移动业务数据分析的挑战与未来趋势 (42)八、结论 (43)8.1 主要发现 (44)8.2 实践建议 (46)一、内容综述随着移动互联网的快速发展，移动业务已经成为企业获取用户、提高品牌知名度和实现盈利的重要途径。
为了更好地了解移动业务的发展状况、优化产品和服务，企业需要对移动业务的数据进行深入分析。
本文将介绍移动业务数据分析的基本方法和步骤，包括数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化和数据应用等环节，帮助企业从海量数据中提炼有价值的信息，为决策提供科学依据。
数据收集：通过各种渠道收集与移动业务相关的数据，如用户行为数据、设备信息、网络状态等。
常用的数据收集工具有GoogleAnalytics、友盟、极光等。
工业互联网中的数据采集技术研究与应用
工业互联网中的数据采集技术研究与应用随着信息技术的发展和工业生产的智能化需求增加，工业互联网作为新一代工业革命的重要组成部分，正日益受到广泛的关注和应用。
而在工业互联网中，数据采集技术作为数据获取和传输的基础，对于实现设备与设备、设备与系统之间的高效连接和数据交换至关重要。
本文将着重讨论工业互联网中的数据采集技术的研究与应用。
一、数据采集技术的概念和意义数据采集技术是指通过不同的传感器、采集设备或其他方式，将现实世界中的数据转化为数字信号，并将其传输到数据存储或处理系统中，以实现对数据的分析、应用和管理。
在工业互联网中，数据采集技术的关键任务是获取生产线上设备的实时状态信息，包括温度、湿度、压力、流量等各种参数，以及设备的运行状态、故障诊断等数据。
数据采集技术在工业互联网中的应用有着重要的意义。
首先，通过实时、准确地采集设备的状态信息，可以实现对设备的远程监控与控制，提高生产效率和质量，并及时发现和解决可能存在的问题。
其次，通过对大量采集的数据进行存储和分析，可以进行数据挖掘和深度学习，发现潜在的生产优化和运维改进的机会，实现智能化和自动化的生产管理。
此外，数据采集技术还可以实现设备故障预测和维护计划优化，降低维护成本和停机时间，提高设备可靠性和使用寿命。
二、数据采集技术的关键技术数据采集技术的关键在于如何高效、准确地获取设备的实时状态和运行数据。
以下是几种常用的数据采集技术。
1. 传感器技术：传感器是数据采集技术中最常见、最基础的设备。
通过将传感器部署在设备上，可以实现对各种参数的实时监测和采集，如温度传感器、压力传感器、流量传感器等。
传感器技术的关键在于选择合适的传感器类型和部署位置，并保证传感器的灵敏度和准确性。
2. 数据通信技术：数据通信技术是将采集到的数据传输到数据中心或云平台的关键环节。
常用的数据通信技术包括有线通信和无线通信。
有线通信采用电缆或光纤进行数据传输，稳定可靠，但受限于布线，适用于距离短、带宽要求高的场景。
大数据在电信行业的应用
大数据在电信行业的应用电信行业是一个庞大的市场，涉及到许多领域。
大数据在电信行业中的应用可谓是方方面面，包括网络优化、客户服务、营销策略、经营管理等多个方面。
本文将重点介绍大数据在电信行业中的应用。
一、网络优化在电信行业中，网络质量和性能对于客户体验至关重要。
网络优化不仅可以提高客户满意度，而且还可以降低运营成本。
大数据技术可用于网站流量分析、网络性能监测、故障诊断等方面。
1. 网站流量分析借助大数据技术，电信公司可以收集和分析用户的历史行为数据，如用户使用互联网的频率、访问的网页数、下载的数据量、视频观看时间等等。
然后，这些数据可以通过算法进行处理，并产生可视化的结果。
这些信息有助于电信公司找出热点区域和服务，从而更好地优化网络性能，并为用户提供更好、更个性化的服务。
2. 网络性能监测网络质量和性能监测是电信公司日常运营的重要组成部分。
电信公司可以采集不同类型的数据，如终端设备信息、网络环境数据、用户行为数据等，以评估网络性能。
借助大数据算法和可视化工具，电信公司可以更加准确地检测网络故障、带宽限制等情况，并迅速解决这些问题。
3. 故障诊断在电信行业中，如何快速、准确地诊断网络故障是一个巨大的挑战。
借助大数据技术，电信公司可以收集并分析大量的数据，以更好地了解网络健康状况，快速发现故障，缩短故障恢复时间。
例如，电信公司可以通过实时监测系统性能指标，如网络延迟、数据包丢失率等方式，来预估和识别网络问题，提前修复或避免故障。
二、客户服务电信公司的核心业务是提供通信服务，因此客户服务对于公司的成功至关重要。
利用大数据技术，电信公司可以更好地了解客户需求，提升客户体验，增加客户满意度。
1. 精准定位服务通过手机定位服务，电信公司可以获取用户的地理位置信息、移动路径等，为用户提供个性化服务。
例如，电信公司可以通过用户驻留时间近似于旅游的做法，了解消费者日常去哪里玩、吃、住、行，以便进一步的精准营销等。
2. 客户满意度分析通过收集用户反馈数据和存储客户使用行为数据，电信公司可以分析用户体验和满意度，并提供更好的服务。
互联网+基础及应用介绍
物联网应用
智能家居、智能交通、智能农业、 智能物流等。
移动互联网发展
移动互联网概述
移动互联网是指互联网的技术、平台、商业模式和应用与 移动通信技术结合并实践的活动的总称。
移动互联网技术
包括移动操作系统、移动Web技术、移动App开发技术等。
互联网+产业影响
对传统产业的影响
互联网+推动了传统产业 的转型升级，提高了生产 效率和竞争力。
对新兴产业的影响
互联网+促进了新兴产业 的快速发展，形成了一些 新的经济增长点。
对社会的影响
互联网+改变了人们的生 活方式和消费习惯，推动 了社会的进步和发展。
02 互联网+基础设施
云计算平台及应用
云计算概述
智能机器人助教
智能机器人将作为助教辅助教师教学，提供 课堂管理、学习辅导等服务。
在线协作与远程课堂
学习者可以通过在线协作工具进行远程协作 学习，打破地域限制。
06 互联网+金融创新发展
金融科技行业现状与挑战
行业现状
金融科技行业快速发展，涌现出众多创新型企业，推动传统金融 业转型升级。
技术挑战
随着大数据、人工智能等技术的广泛应用，金融科技行业面临数据 安全、隐私保护等技术挑战。
互动式学习体验
通过实时音视频、虚拟实验等工具，增强学 习者之间的互动与参与感。
多元化课程资源
整合全球优质教育资源，为学习者提供丰富 多样的课程选择。
数字化校园建设方案
校园信息化基础设施建设
完善校园网络、数据中心等信息化基 础设施，提升校园信息化水平。
数字化教学资源开发
- 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)。
移动互联网下数据可视化技术及应用
发表时间：
2017-08-18T11:13:02.307Z 来源：《基层建设》2017年第12期 作者： 庞杰
[导读] 摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参
考。
身份证号：32082819780225xxxx 浙江杭州 310013
摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参考。
关键词：移动互联网；可视化；溯源；概念；应用
1.
前言
大数据可视化技术，是一种有效的解决大规模数据分析并形成决策依据的工具，在多个行业广泛应用并实践，促进了行业生产效率的
提升。
2.
数据可视化技术简述
数据可视化技术是一种研究如何将数据转变为数据视觉表现形式的科学技术，数据的视觉表现形式是指将能够反映研究对象的属性、
变量等信息单位，通过具现化以概要形式提炼出来的信息表现形式。数据可视化技术经过不断的发展和演变，逐步形成以图形、图像、用
户视图等可视化形式对研究目标诠释、表述并建立视觉模型，对对象特征加以可视化解释。数据可视化是对科学数据和抽象的非结构化信
息的处理，主要包括科学可视化、信息可视化、可视化分析三个方面：科学可视化主要是对物理、化学等学科，进行数据和模型的测量、
分析、解释等，在本文不做过多阐述。信息可视化对抽象的、非机构化数据集合实施非空间复杂数据的视觉呈现，近年来被广泛应用与电
网企业大数据可视化系统的建设过程中、在反映电网运行状态、客户信息和企业管理等方面发挥了积极的作用。
3.
数据可视化技术与工具
数据可视化是大数据研究的一个重要内容。简单地讲，数据可视化就是通过图形化手段，将复杂的数据模型表达出来，从而清晰有效
地表达数据中的信息，用户通过数据可视化可以洞察数据中的规律。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元
元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行
更深入的观察和分析（
Julie，2011）。数据可视化起源很早，在刚刚有计算机的时候，便有计算机图形学。近年来，数据可视化在商业智
能（
BI）中也得到广泛应用。迈克尔•弗兰德利将数据可视化方法进行了分类（Vitaly，2007）。在大数据的推动下，数据可视化的内涵和
外延都有了明显的变化，逐渐由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体。目前，数据可视化工具主要包括：（
1）开源的、可编程的
工具，如
R语言、D3.js、Processing.js等。（2）商业化产品，如Tableau、Qlikview、SAS、SAPBusinessObject水晶易表、
IBMCognos
、MicrosoftExcel等。其中，Tableau是桌面系统中最简单的数据可视化工具软件，它实现了数据运算与美观的图表的完美结
合，用户只需要将大量数据拖放到数字
“画布”上，便能创建好所需要的各种图表（Tabealu，2014）。数据可视化技术可以更简洁地表达大
数据环境下海量的大数据信息，用户通过数据可视化技术，能够
“洞察”数据信息中内在因素的模式和关联，快速从大数据中发现问题。
4.
移动互联网数据可视化技术的应用
4.1
分析互联网用户的特征
需要明确的是，可视化技术的应用不是在原有的技术上实现创新，而是要实现持续的优化过程，除了网络用户继续分析和分类外，还
要为网络运营商提供更多的综合信息发展，反映数据的变化，使网络运营商基于互联网用户的特点，制定科学的发展战略，同时在网络运
营流程，通过广告的准确交付，最大限度地利用网络资源实现经济增长。
4.2
分析互联网用户轨迹
由于移动互联网数据可视化技术的支持，可以有效地分析互联网用户的轨迹。网络用户轨迹是网络用户行为的规律。通过分析网络用
户轨迹，可以保证基站与用户之间的有效连接。可以实现稳定的通话质量，达到及时传输互联网数据的目的。另外，通过分析互联网数据
可以清除用户的地理位置，实现地理信息处理的简单开发。
5.
大数据可视化技术在重要产品品控溯源增信体系中的应用
5.1
技术路线
智慧溯源可视化综合展示平台集成展现重要产品品控溯源增信体系各子项建设内容，展示重要产品品控溯源综合监管成果和宣传产品
防伪溯源监管知识。展示大厅包括无缝拼接大屏幕、电子沙盘、影音多媒体播放和灯光等设备，通过网络连接到公司集中部署的智慧溯源
可视化综合展示平台，通过智慧溯源可视化平台系统对品控溯源增信体系中运行的设备及采集的数据进行监控和展现。智慧溯源可视化综
合展示平台系统数据来源于重要产品质量安全溯源监管省级、市级、县级数据中心各子系统平台，通过
ETL抽取工具进行数据清理、转换
和展示。与溯源信息采集系统、县域溯源监管系统、电商数据交互系统、第三方产品检测数据采集、第三方保险理赔管理系统、实时气象
环境监测系统、基地视频监控系统等多个系统集成，通过数据接口将重要产品操作实时数据、网站访问数据、用户信息、扫码查询、溯源
码流通信息、智能硬件信息、电商交易等系统的关键指标数据传输到综合展示平台，对关键指标进行挖掘、分析，并通过三维可视化技术
直观动态展现。引导重要产品生产经营企业不断优化生产结构和运营方式，推动重要产品生产经营企业实施智能生产创新、生产工艺技术
改革，实现向低投放、低耗能、高效率的绿色发展方式转变，政府监管部门加强政策支持额引导、落实工作责任，实现重要产品
“流向可跟
踪、责任可认定、产品可召回
”的全流程监管，提高社会大众对重要产品质量安全的信任，保障民众身心健康安全。
5.2
系统架构
智慧溯源可视化平台采用面向服务体系架构（SOA），从技术架构上分为三个层次，包括后台数据层、中间服务层、前台展示层。其
中后台数据层采用的是
ORACLE10g数据库，中间服务层采用的是主流开发技术，前台展示层采用的是flash、3DMax等多媒体技术。平台
与溯源信息采集系统、县域溯源监管系统、电商数据交互系统、实时气象环境监测系统、基地视频监控系统等进行对接，通过数据处理平
台提取主要指标，对关键指标进行数据挖掘和分析，通过三维可视化技术直观动态展现。应用触控平板、激光笔、手机
app，解说员可以边
解说边操作，与大屏可视化展示形成互动，增强用户体验。
5.3
数据分析
随着重要产品质量安全追溯体系建设的不断推进，大量的物联网智能设备、区块链技术被广泛的应用与环境监测、智能生产监控、检
测监管等溯源业务的方方面面，为满足监管的要求，需要采集的数据指标的种类越来越多、范围越来越广，生产性溯源、流通性溯源等管
理系统获取的实时性监测数据规模也逐年增长，随着快速采样技术在智慧溯源中的不断实践运用。智慧溯源平台运行数据量还会呈现几何
级数的增长。基于重要产品品控溯源增信业务系统在实际运行过程中产生的数据具备规模大、高吞吐、并发多的特点，智慧溯源可视化平
台的建设应采用
Hadoop架构的分布式存储，辅以并行计算和多维索引技术，结合数据中心，建立分布式并行计算平台。平台主要对电网运
行的稳定状态、潮流数据、现场安全、设备状态等关键指标进行监测，注重数据的结构化分析，提炼数据时序分布特点。
6.
结束语
总之，随着科技水平的发展和进步，数据可视化技术也将不断完善进步，在各个领域应用，发挥更大的作用。
参考文献：
[1]
张青，陶彩霞，陈翀.移动互联网数据可视化技术及应用研究[J].电信科学，2015，30（10）：8~14.
[2]
陈为，长嵩，鲁爱东.数据可视化的基本原理与方法[M].北京：科学出版社，2015