数据采掘中的可视化技术和方法

主要介绍了几种目前常用的可视化数据采掘技术，以及它们的含义、技术特点和适用范围；同时描述了一个集成多种可视化数据采掘技术的系统工具——VisDB系统，并对其性能进行了评价；最后，通过一个商业POS的数据采掘应用实例，说明可视化数据采掘技术对分析和检索大型数据库是非常有用的。     

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。     

数据可视化在新闻报道中的应用前景探析

近年来,大数据所带来的数据革命冲击着各个行业的业务功能,在传媒领域,数据新闻被视为未来新闻业发展的一大趋势.而数据可视化是数据新闻的重要表现形式,它有利于扩展新闻报道方式,深化新闻独特价值,提升受众信息体验.业界在数据可视化领域做出诸多有益尝试,而针对新闻领域数据可视化的相关研究较为欠缺,结合新媒体的实践案例,对新闻数据可视化的应用现状进行分析,有利于解读数据可视化在新闻报道中的应用前景.     

多维数据可视分析方法研究

随着科学与技术的发展,产生了大量的数据,为了帮助人们更好地了解数据的变化趋势,产生了一门重要的分支——数据可视化.数据可视化是大数据分析的一个重要手段,它是用视觉形式向人们展示数据重要性的一种方法,使生硬的数字通过数据可视化软件就可以很容易发现其关联变化.本文根据某公司报警运营服务需求,在报警服务平台的框架下介绍报警平台可视化的环境及工作流程,结合基于降维的数据分析技术,具体讨论关于北京市ATM报警数据的信息可视化的设计、实现和步骤.     

浅谈科学计算可视化及其应用

近年来,随着科学技术的迅猛发展,待处理的数据量越来越大,来自超级计算机、卫星、宇宙飞船、CT扫描仪、核磁共振仪以及地质勘探的数据与日俱增,使科学计算数据的可视化及计算过程的交互干预与引导日益成为迫切需要解决的问题。本文简要介绍了科学计算可视化的重要意义及其目前在社会各个领域的应用。     

可视化和可视化分析学

可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式的过程。一般来讲,可视化可分为数据可视化、科学计算可视化、信息可视化和知识可视化。可视化可以看做是人类与计算机这两个信息处理系统之间的一个接口单元。本文在给出可视化定义基础上,简要介绍了国际近年出现的可视化分析学情况,讨论了可视化在数据挖掘、复杂网络等领域的应用。最后指出了可视化研究存在的问题和重要发展方向。     

C#与Matlab混合编程及其在气象数据可视化中的应用

该文简要介绍了C#和Matlab及其混合编程的基本特点,探讨了C#和Matlab混合编程在气象数据可视亿上的应用方法,在此基础上通过一个实例详细说明了利用C#和Matlab混合编程实现气象数据可视化的具体步骤,为实现气象数据可视化提供了借鉴.     

生物大数据可视化的现状及挑战

在过去的10年中,以基因组学、医学遗传学和神经信息学等为代表的生命科学各研究领域,以前所未有的增长趋势,积累了海量的数据信息.这些数据类型复杂、数量庞大,其中蕴含的价值更是不可估量.通过传统的处理手段,难以理清海量原始数据中错综复杂的关联信息.而针对生物大数据的可视化研究,将有利于科研人员对复杂数据进行多角度观察并获取有效信息.生物数据量越大,复杂性越高,可视化在生物有效信息挖掘方面发挥的作用就越大.本文通过例举若干生物机构中心现存的数据规模和数据增长速率,说明生物研究领域已进入大数据时代,然后由生物数据的组成特征及可视化的特点引出生物大数据可视化的重要性和必要性.本文总结了生命科学研究领域中不同类型生物大数据的可视化研究进展,最后讨论了目前生物大数据可视化所面临的挑战,并提出可能的解决方案.     

MATLAB在数据可视化中的应用

在对MATLAB软件进行了简要介绍的基础上,说明了MATLAB绘图命令的分类及其应用特点。MATLAB在数据可视化中的应用主要体现在数据的二维曲线、三维曲线和曲面、四维切片图等方面,为教学及科研中数据的表现提供了强有力的工具。     

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。     

大数据与安全可视化

IT技术的飞速发展开启了大数据时代。海量的数据信息带来更多的数据价值的同时,各类安全问题也随之而来。通过数据可视化技术能够帮助充分全面并且及时地找出系统中可能存在的安全威胁,评估系统安全,保证基础设施的安全。研究从数据角度出发,结合大数据的特征对安全数据进行分类,并对当前已存在的针对不同安全数据进行可视化的工具及技术进行总结,使得能够将已成熟的数据安全可视化技术用于大数据安全的研究,最后对未来的发展趋势进行了展望。     

大数据质量管理:问题与研究进展

 当前大数据在多个领域广泛存在,大数据的质量对其有效应用起着至关重要的作用,因而需要对大数据进行质量管理.尽管数据质量管理方面已经有一些研究成果,但由于大数据具有规模大、速度快和多样性高的特点,现有的方法难以适用于大数据质量管理.本文针对错误发现、错误修复和劣质数据查询处理,综述了大数据质量管理的问题与挑战,认为大数据质量管理的挑战主要有计算困难、错误混杂和缺少知识3 个方面.本文依据这3 个方面的解决方法,对大数据质量管理目前的研究进展进行了综述,并展望了大数据质量管理未来的研究方向.     

大数据驱动下智慧城市建设的若干思考

 在当前的智慧城市建设中,随着互联网、物联网、通信网及大规模智能化应用服务的深入发展,产生了海量、异构、多源的城市时空大数据。在大数据时代,智慧城市的建设值得人们更深层次的思考。如何应对这些大规模、复杂的城市数据,尤其是对数据的感知、采集、存储、管理、分析、挖掘、计算、可视化及高效的服务应用都面临着巨大挑战。本文主要从技术、立法、管理3个视角重点阐述了大数据对智慧城市发展驱动作用。在技术上从纵向和横向两个视角分析城市时空大数据的特征及应用;从数据资产的角度强调了立法在智慧城市中的作用;从政策管理、奖惩与市场机制等方面分析了管理在智慧城市建设中的重要性;从综合视角思考大数据驱动下智慧城市建设中的若干问题。     

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。     

大数据技术进展与发展趋势

 随着IT 技术的高速发展,世界范围内各行各业都在进行信息化变革,几乎每个行业都在努力发现和利用大数据的价值。为了充分利用大数据带来的机遇,同时有效应对大数据带来的挑战,国内外产业界、科学界和政府部门都在积极布局、制定战略规划。本文介绍大数据背景与动态,描述各国大数据政策实践及中国大数据发展的政策环境和产业界生态发展状况;阐述大数据技术的进展,梳理其生态体系和创新特点;提出大数据可视化、多学科融合、安全与隐私、深度分析等发展趋势和相关建议。     

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保护、开源软件与数据安全管理、数据融合中AI技术的两面性等挑战.     

地球科学大数据的现状与发展

科学大数据正在成为科学发现的新引擎,是科学研究的新钥匙。地球科学大数据是地球科学研究中采集的各类地球科学数据的总和,是研究地球物质组成、结构构造及演化规律的重要基础。为充分挖掘地球科学大数据的价值,有必要对其特点进行详细分析,全面了解和掌握地球科学大数据的建设现状和关键技术,明确地球科学大数据建设中存在的问题,积极应对地球科学大数据面临的机遇和挑战。针对地球科学的学科特点,列出大数据普遍存在的5V特征,详细介绍了地球科学大数据的四高(高时空性、高可视化、高相关性和高维性)特性,对专题数据库、期刊全文数据库以及地球科学大数据共享平台的建设现状进行了分析。根据云计算、人工智能和可视化技术的概念以及在地球科学大数据中的应用情况,阐述了地球科学大数据在地球动力学研究、成矿研究、地质灾害预警、生命演化和古地理环境重建以及地质信息服务平台建设中发挥的重要作用。在此基础上,梳理了现阶段地球科学大数据急需解决的缺乏统一的数据描述标准、共享机制不明、语义异构显著等问题,为应对地球科学大数据面临的机遇和挑战提供基础。     

一种基于云计算的医疗影像可视化方案架构

高级医疗影像可视化方案包含多个高级图像处理和读取程序,能处理通过CT、MR和AX等多种方式获取的2D和3D图像。该方案需建立信息获取设备、医疗信息系统（HIS）、影像归档系统与通信系统（PACS）等单元之间的无缝连接。传统方案不仅需要昂贵的基础设施建设,而且需要培训员工,对系统进行有效的配置和维护。尽管基于云计算的可视化方案可为医院节省大量的投资、维护和升级成本,但在构建可视化方案的过程中会面临一些独特的挑战,如难以处理巨量的医疗影像资料和患者健康信息的安全问题等。本文阐述了构建基于云计算的医疗影像可视化系统的关键性问题,提出了一种有效解决这些问题的通用架构。对基于该架构的私有云系统进行测试,获取了部分性能评价结果。     

大数据时代下数据挖掘技术的应用

 大数据时代下,数据挖掘技术越来越受到人们的关注。本文介绍了数据挖掘技术的研究背景和研究现状,论述了决策树、支持向量机、神经网络等数据挖掘技术的相关算法,分析了数据挖掘技术在大数据中的相关应用及未来的发展趋势,探讨了在大数据时代数据挖掘技术面临的挑战。