面向可视分析的比特币交易地址去重算法研究

比特币是一种基于区块链的加密货币,其因具备匿名性而常被用于异常交易活动中,使得交易者的行为不容易被分析出来。因此,通过有针对性的数据可视化方法对数据进行呈现,以便于对某些实体的活动保持更加全面的了解仍然是一项挑战。作者提出了一种比特币地址去重算法,解决了比特币交易过程中出现的地址复用现象所产生的环状数据结构问题。该方法按照时序性计算了交易发起方和接收方地址节点的出现次数并记录节点状态,每当发现重复使用的地址便会更新当前地址节点状态,并用此最新状态进行覆盖,从而保证处理后的交易数据中不存在地址重复使用的问题,降低了数据可视化的难度。然后使用桑基图这一数据可视化方法结合处理后的数据有效地展示了一些交易行为并对其进行分析。实验证明了文中方法的可行性和准确性。     

装备维修性数据收集与分析方法研究

维修性数据的收集与分析是装备使用阶段维修性工作的重要内容。介绍了装备使用阶段维修性数据收集与分析的目的、数据收集的一般程序。重点阐述了维修性数据收集内容组成、数据收集表格设计、数据分析方法,为使用阶段维修性数据收集与分析工作的顺利开展奠定了基础。     

基于服务专业化的数据抽取方法研究

办公过程的报告撰写是重要的行政工作之一.针对报告撰写过程中格式基本统一而数据需要随时更新的现实需要,提出一种基于原始数据的报告数据抽取方法,通过数据库技术的支持,归纳总结报告中数据需求的内容与特征,搭建专业化的数据抽取框架,辅以相应算法,实现各类相关统计数据的及时抽取并迅速形成工作报告主体内容.文中用示例验证了该方法的有效性,能达到辅助办公的目的.     

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。     

园区电力数据可视分析系统

将可视化分析技术应用于电力系统可以有效地解决电力系统发展带来的海量数据分析及显示等问题。文章介绍了数据可视化技术在电力系统中的研究和应用,针对电网企业数据和已有的分析手段,并结合园区电力系统分析需求提出一种支持用户交互式探索的可视分析系统框架;基于此提出了园区电力数据可视分析原型系统,支持在浏览器中或其他显示和交互设备上使用。案例分析表明,该系统可以全方面地展现园区内的供用电数据以及资源建设等信息,帮助供电部门综合多种电力数据进行分析。     

计算机进行生物数据深层分析方法导论

本书既注重理论性，又具有实用性。作者深入浅出地介绍了生物学研究中最常见的并且是新的计算机深入分析的方法，这些现代计算方法使数据分析不再依赖于先验假设。作者在本书中有针对性地设计了一些练习，并给出了参考答案，读者可通过做习题、对答案，检查自己对书中内容的理解。作者在该书中给出的例子都来源于实际的生物学研究，     

多维数据综合分析评价方法研究

OLAP技术中比较典型的应用是对多维数据的切片和切块、钻取、旋转等，它便于使用者从不同角度提取有关数据。本文借鉴了全新的分析方式：控制关系分析。通过分析对象和用户之间的控制关系，分析人员能够高效的对所分析的对象进行定位。扩充了现有OLAP产品的多维数据分析手段。     

可视虚拟机关键技术研究

近年来，可视化的程序运行研究越来越受到计算机科学界的重视，现在做得较好的也仅是采用简单可视化的界面进行设计．并没有用动态图形的方式来表现程序在运行过程中数据的流向、寄存器与内存数据的交换，不能给人们真正直观地理解各种语言的运行全过程。为了解决程序的可视运行和利用可视表达手段及图形技术对程序和数据对象进行可视化、     

大数据初探

随着移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展,大数据时代已经来临,本文从大数据的基本概念出发,尝试探讨大数据的概念、特点和主要应用.     

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。     

开采沉陷数据的可视化研究

利用C# 语言实现了煤矿开采地表移动与变形等值线(下沉、倾斜、曲率、水平移动、水平变形)的绘制,在此基础上进行了影响区域任意两点间的剖面线的绘制,基本实现了开采沉陷数据的可视化,可对采区上方建筑物进行了破坏等级划分,从而判别建筑物是否受到地下开采的影响以及受到开采影响的程度.     

数据挖掘可视化研究

以上海证券交易所提供实验为基础,系统地介绍了一个数据挖掘可视化模型DVM（Data-Mining Visual Model),并采用数据挖掘,面向对象及可视技术实现对数据源的清洗和提取。     

一种时态多维数据概念模型研究

研究了一种多维数据模型的时态扩展,对层、等级、度量提供了时态支持并给出了形式化定义,最后,演示了一个商业实施用例．     

多媒体数据结构

介绍几种多媒体数据结构,这几种数据结构被使用在一些数据库系统和地理信息系统当中.这些数据结构利用空间分解,并且分解出的数据分成不同层的技术,达到对多媒体数据存诸.本文主要介绍k-d树、点四分树、MX-四分树、R-树,他们用的是不同的分解方法,每个方法对数据存储各有利弊.     

数据可视化系统的研究与实现

本文针对当前数据可视化系统开发效率低下的问题提出了一个面向对象的概念模型,分析了其中的关键技术,并结合实际应用阐述了其实现方法和途径。     

多维立方体的形式化描述

文章定义了满足约束条件的多维立方体模型。通过定义基本立方使常规的上卷和下钻操作合二为一。该模型展现了维度的层次关系，支持不均衡及非严格的层次结构。实现了度量的多种聚合操作及度量和维度的相互转换。以一种更简明的方式展现了针对立方体的基本操作。     

基于惯性传感器数据融合的管线三维可视化研究

受施工技术与管线设计等因素影响,一般管线的三维轨迹通常和设计轨迹有部分误差,而精确了解管线的空间位置又十分重要。本文提出一种基于Arduino平台的六轴陀螺仪姿态解算与融合及管线轨迹可视化算法。首先从六轴陀螺仪收集加速计数据和角速度数据,分别计算出姿态角,并对加速计解算的姿态角进行滑动加权滤波,将滤波后的姿态角与角速度计解算的姿态角经卡尔曼滤波进行融合,得出高精度的翻滚角、偏航角、俯仰角,最后通过融合后的数据求得采样点坐标,绘制出三维轨迹。实验结果证明：该算法不仅能够有效消除陀螺仪传感器的误差,而且测出的三维轨迹曲线与实际管线轨迹基本吻合,有很高的精确度。本文研究的算法有很强的实用性。     

基于DataWarehouse技术的数据可视化的应用

给出了一个基于DataWarehouse技术的市民投诉系统的设计与实现·系统由管理子系统、语音信箱、分析决策子系统3部分组成,其中分析决策子系统是实现的关键·采用DataWarehouse技术,以ROLAP为主要方法,将数据可视化技术应用于DataWarehouse,实现了多维数据的可视化处理·系统已在多个城市的投诉中心投入运行,取得了良好的社会效益·     

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.     

数据仓库的多维数据分析器设计与实现

实现多维数据分析是数据仓库系统需要具备的一个主要功能，它接受用户的多维数据查询请求，生成多维数据集，为建立数据挖掘模型提供基础效果。本文讨论了基于Microsoft SQL Server2000的多维数据分析器的实现。简要介绍了多维数据分析的基本原理，并在DSO、ADO／MD及MDX（多维数据表达式）等技术的基础上，构造了一个多维数据分析器。最后，给出了多维分析器的实现实例。