脑影像与基因组数据关联的交互可视化方法研究

可视化是基因组数据分析的一个重要部分,而下一代测序技术和基于阵列的分析方法产生的数据集的数量和多样性对现有的可视化工具提出了重大挑战.针对于这些问题,通过比对已有的可视化工具,总结其优势与不足,设计了一个可视化系统,从全基因组关联研究的数据中挖掘出显著的基因组数据信息,并且将此信息与脑影像结合起来.将研究者关注的信息生成热图（Heatmap Plot）,在Heatmap图中的数据信息可以显示相应表型对应的曼哈顿图,以及相应单核苷酸多态性对应的脑影像中的表型信息（不同区域使用不同p-value进行颜色绘制）,给予研究者更加直接的可视化表现.     

基于决策树的可视化分析平台的设计与实现

随着互联网应用的不断拓展、存储规模的不断扩大,使得人类所产生的数据爆发式增加,同时,在大数据发展的优势条件下,决策树的数据分析和可视化技术也被广泛应用。本文分析决策树与可视化技术二者的优势和联系,以提高对事件的决策效率为目的,通过提出将二者结合的思路,设计并实现了基于决策树的可视化分析平台。     

高校图书馆如何在大数据时代下健康发展

大数据时代的到来,使人们面对海量信息时产生了更多选择,对各个行业都产生巨大影响.大数据具有自身特点,把大数据这些特点与高校图书馆的管理相结合,使图书馆管理不断跨越传统,改革创新,提高管理与服务水平.图书馆可通过重视用户数据与信息、增加大数据分析服务、利用数据分析技术与工具等来创新图书馆的管理、提升图书馆服务,更好的促进高校图书馆健康发展与校园文化建设.     

数据可视化研究综述

数据可视化对于从海量数据中发现规律、增强数据表现、提升交互效率具有重要作用。目前,数据可视化的概念及相关研究领域不断扩展,就数据类型而言,可视化研究逐渐聚焦于多维数据、时序数据、网络数据和层次化数据等领域。通过对中国知网（CNKI）中外文文献进行分析可知：2014年、2015年是数据可视化领域研究热度升级、理论成果大量产出的“里程碑”式年份;中国大数据领域研究热潮形成后,数据可视化是迅速发展的一个重要支撑领域;国内外数据可视化领域的研究,在时间上基本同步,而武汉大学、浙江大学、北京邮电大学、国防科技大学、电子科技大学等都是在该领域研究活跃度较高的国内高校。要获得良好的视觉效果,帮助用户降低理解难度,高效分析数据和洞悉价值,通常还需要注意色彩与语义、突出核心数据、防止数据过载、防止思维过度发散等技术要点。现有的数据可视化技术主要分为基于几何技术、基于图标技术、基于降维技术、面向像素技术、基于时间序列技术、基于网络数据技术的数据可视化方法,以及层次可视化技术和分布技术等。基于几何技术的可视化方法,包括平行坐标、散点图矩阵、Andrews曲线等。基于坐标的可视化方法,可以清晰展示变量间的关系,但受限于屏幕尺寸,当数据维度超过3个时,难以直观显示全部维度,需要结合人机交互技术进行展示,适用于表达不同维度之间的相关关系,比如学生学习行为之间的关联关系等。基于图标的可视化方法,主要包括星绘法和Chernoff面法,以几何图形作为图标刻画多维数据,直观反映出图标各个维度所表示的意义,适用于工作完成情况、激励工作进度概览等。基于降维技术的可视化方法,根据维度属性确定点的坐标,在保持数据关系不变的前提下映射到低维可视空间中,主要涉及主成分分析、自组织映射、等距映射等。基于时间序列的可视化方法,是一种显示数据间相互关系和影响程度的可视化方法,主要包含线形图、堆积图、地平线图等,随着时间发展采集相应数据,并利用上述3类可视化方法进行呈现,适用于表示信息数据流动和变化状态,如不同时间段成绩流向趋势分布、主题概念的变迁等。基于网络数据的可视化方法,核心是自动布局算法,通过自动布局与计算绘制成网状结构图形,主要有力导向布局、圆形布局、网格布局等,常用来表示大规模社交网络结构,适用于活跃度分析、引文关系展现等。层次可视化技术,主要包括节点链接、空间填充、混合方法等,通过绘制不同形状的节点和包围框来表示层次结构的数据,适用于表示群组成员间交互关系的发现和挖掘,如在线协作员工之间的交互。基于CNKI,通过对数据可视化研究情况的分析,提出数据可视化研究过程中的注意点,指出数据可视化需要重点考虑色彩的匹配,在色彩与数据内容的重要度之间建立关联;可视化方案应在满足业务需求的基础上以业务逻辑为依据,合理组合与应用相关可视化技术;统一的可视化风格有助于提升人们理解数据的连贯性、一致性和效率,兼顾用户的审美要求,在风格与色彩之间建立合理的匹配关系;数据可视化应以实用、合理、高效地表现关键过程、关键目标、关键结果为主要面向。此外,对可视化应用实例Echarts展开综述,包括Echarts 交互组件（markPoint和markLine标注点组件、dataZoom区域组件、图例交互组件）在可视化中的应用,以及动态数据绘制等。最后,对可视化存在的挑战以及未来研究方向进行了分析和展望,指出虚拟现实、可视化系统和数据分析是可视化未来的研究方向,其应用热点领域还包括统计可视化、新闻可视化、思维可视化、社交网络可视化和搜索日志可视化等。     

基于AVS／Express的气象数据可视化系统

气象数据可视化是数据可视化技术在气象科学领域的重要应用.用AVS/Express软件设计并开发了气象数据可视化系统,并且使用"碧利斯"台风数据对可视化系统进行了验证.通过可视化技术的应用,气象模式数据可以立体地呈现给研究人员,对研究人员加深对数据的理解和提高研究能力有很大的帮助.     

聚数融智的应用与挑战

数据的融合与应用与日常生活有着多方面的联系,尤其是在大数据和智能化时代,促进多元异构数据的融合和智能化的数据处理,对发挥数据作为生产要素的作用具有十分重要的理论意义和实际价值.介绍了大数据在城市、交通、医疗、电商等领域的融合及可视化应用.重点说明了海量数据、小数据分析面临的难题,并讨论了人与数据融合、数据融合共享与商密...     

数据可视化技术在中学成绩分析中的应用研究

针对当前中学阶段素质教育要求,在总结数据分析与可视化技术的基础上,阐述数据分析与成绩提升间的关系,并通过实际案例,采用简单的Excel数据可视化技术,实现班级成绩的分析,据此制定有针对性的目标和指导策略。     

互联网交通大数据应用教学探究平台设计

随着大数据等新兴技术的发展,交通数据的内涵和外延得到了进一步拓展,对数据进一步挖掘利用成为交通研究和实践的热点,数据分析应该成为交通专业学生必备技能,交通实验课程体系也应跟上大数据技术的发展步伐.对建设互联网交通大数据实验平台进行探讨,以滴滴出行平台交通大数据共享为基础,开发交互性、可变性较强的大数据分析及可视化实验,...     

旅游评论多维度分析及可视化的研究

通过大数据技术对海量的用户贡献内容构建数据分析系统框架,以酒店为例,进行多维度分析及可视化应用。基于TripAdvisor网站的列表和点评信息,通过分布式爬虫框架爬取所需的数据,经过数据预处理,采用分布式文件系统存储数据,在此基础上运用统计建模及自然语言处理方法进行数据分析研究,借助第三方框架对分析结果进行可视化。研究者在使用该框架时,可以根据自身需求从多个维度进行数据分析及可视化应用。该框架能够有效地对旅游评论大数据进行多维度的统计分析,进而为旅游相关人员提供基于旅游评论大数据的参考信息。     

大数据可视化技术及应用

 随着人类产生数据量的增加，数据可视化需要处理的数据规模、类型及需求都发生了显著变化。在大数据时代，数据可视化面临诸多新的挑战。从大数据本身的特点及其应用需求出发，结合数据可视化的研究现状，介绍了适用于大数据的数据可视化技术；分析在大数据条件下数据可视化所要解决的8个关键问题；讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用。