数据可视化界面设计有什么方法
“仪表板”、“大数据”、“数据可视化”、“数据分析”——越来越多人和企业，开始运用他们的数据来做一些有趣的事情。千锋教育培训大师带你走进大数据，教你几招，搞定大数据的可视化界面设计。
一、用户不同，数据不同
任何时候设计一套复杂的系统，都不可避免要为很多用户和角色进行设计。总裁、经理和分析师是几个常见角色，每个都有自己的工作流程和对数据的需求。
定义好角色，产生不同视角，这本身就是一种艺术。
关于角色，重要的一点是预先确定好，围绕它们来组织信息结构与线框图。
下面是我们去年做的一款健康报告应用的最终成品。这套系统有着不同的用户群，他们各自都需要不同的数据管理。创建了关键角色后，我们每次评审会将
它们放在旁边。
二、制作页面模型
首先为用户呈现他们需要的，再将页面余下的信息根据用户故事或信息层级，进行结构化处理。制作页面模型的概念，正是写散文(和其他很多种沟通形式)的核心原则，如果一开始就使人分心，那么用户不仅难以分辨每个元素是什么，也难以集中精力于整个流程。这是进行用户体验设计时需要牢记的一项准则。下面是制作页面模型的两个常用方式。
给画板创建某种结构。问问自己——通过这些信息要讲述怎样的故事?
在Behance和Dribbble上看到很多仪表板和数据画报项目，(视觉上)设计得很漂亮，但通常都使人眼花缭乱、过目即忘。它们要么是各种图表组件以缺乏层级的瀑布流形式排列，要么视觉上过度设计，并不适合这项数据。最关键的一点——避免创造出令人一知半解的图形。为页面信息建立模型，首先给用户呈现关键信息，然后才是支撑内容。
三、选择正确的图形
在美学方面，有很多(太多了)设计都在误用图表。最糟的是——这些“坏习惯”似乎在成倍增加。随处可见本应是饼形图的面积图，还有本应该是柱状图的曲线图。让我们一起来制止这些设计……下面这些建议有助于你正确对待数据：始于数据
未经处理的原始数据表格一点也没有吸引力。但它是最佳的起点。它帮你开始思考数据中有哪些变量可用，这些变量数据如何关联。原始数据的单调特性，会帮你思考系统中各种变量间的关联。除了从空白数据行列入手，等待灵感忽然进入你意识。你还可以更积极一些，通过下面这些很棒的资源，帮你揭示出有趣的关联。
在整个过程中，这部分并没有灵丹妙药。别对深入研究数据心存恐惧，试着混合搭配不同变量，创建基本图表。这需要时间，但它是值得的。我想到的一些绝妙点子，都来自这些原始数据文件的拼拼凑凑。
处理离散数据和连续数据
我花了很长时间才意识到这点，有些图表比其他更能表达你的数据。在创作中很容易陷入这样的境地，选择一种好看的图表，然后指望它能发挥作用。有些图形比其他更好，这取决于你所处理的数据类型。选择合适图表的方法之一，是评估你手中的数据。
四、基本的或定制化的图形
最后，作为这些海量数据系统的设计师，你得反复问自己“我应该选择非常规方式来定制化设计?还是使用久经考验的图表来展现信息?”
最近无意中读到这篇来自37 Signals的文章——?只要3种图表就够了。作者强烈表达一个观点，图形的“有效性”胜过它的视觉特征。我非常赞同文中这一观点。不过，我觉得他的观点代表着一种极端实用主义的视角。我相信定制化的图形通常也能提升数据的易用性，同时独具一格引人入胜。
学习大数据可视化界面设计，不仅需要聪明的头脑和一时的灵感，更需要丰富的大数据理论知识，学习大数据就来千锋，教你学习大数据理论，丰富你
的知识宝库，精彩的是实战演练教你快速进入大数据时代。
数据可视化界面设计有什么方法 “仪表板”、“大数据”、“数据可视化”、“数据分析”——越来越多人和企业，开始运用他们的数据来做一些有趣的事情。千锋教育培训大师带你走进大数据，教你几招，搞定大数据的可视化界面设计。 一、用户不同，数据不同 任何时候设计一套复杂的系统，都不可避免要为很多用户和角色进行设计。总裁、经理和分析师是几个常见角色，每个都有自己的工作流程和对数据的需求。 定义好角色，产生不同视角，这本身就是一种艺术。 关于角色，重要的一点是预先确定好，围绕它们来组织信息结构与线框图。 下面是我们去年做的一款健康报告应用的最终成品。这套系统有着不同的用户群，他们各自都需要不同的数据管理。创建了关键角色后，我们每次评审会将
它们放在旁边。 二、制作页面模型 首先为用户呈现他们需要的，再将页面余下的信息根据用户故事或信息层级，进行结构化处理。制作页面模型的概念，正是写散文(和其他很多种沟通形式)的核心原则，如果一开始就使人分心，那么用户不仅难以分辨每个元素是什么，也难以集中精力于整个流程。这是进行用户体验设计时需要牢记的一项准则。下面是制作页面模型的两个常用方式。 给画板创建某种结构。问问自己——通过这些信息要讲述怎样的故事? 在Behance和Dribbble上看到很多仪表板和数据画报项目，(视觉上)设计得很漂亮，但通常都使人眼花缭乱、过目即忘。它们要么是各种图表组件以缺乏层级的瀑布流形式排列，要么视觉上过度设计，并不适合这项数据。最关键的一点——避免创造出令人一知半解的图形。为页面信息建立模型，首先给用户呈现关键信息，然后才是支撑内容。 三、选择正确的图形 在美学方面，有很多(太多了)设计都在误用图表。最糟的是——这些“坏习惯”似乎在成倍增加。随处可见本应是饼形图的面积图，还有本应该是柱状图的曲线图。让我们一起来制止这些设计……下面这些建议有助于你正确对待数据：始于数据
数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理：李雪莉 组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级：大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统
资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企
案例丨数据可视化的作用和实现方法 今年以来，大数据是整个IT领域非常热门的话题，特别是阿里巴巴的马云提出“人类正从IT时代走向DT时代”，把大数据推向了风口浪尖。然而对于大部分企业来说，往往是空有海量数据而无实际使用价值，更不要说帮助管理者进行业务决策。 云智慧作为一家专业的应用性能管理服务商，常年与客户的各种IT数据打交道，我们是如何看待大数据的呢，又是如何让大数据对企业的业务决策产生价值的呢?请看云智慧高级产品经理Fox对于大数据的最后一公里——数据可视化价值的思考。 什么是大数据 选择分享这个主题的灵感主要来源于在云智慧所负责透视宝产品工作，以及Fox(以下为第一人称)与父亲的一次简短交流。 我父亲是一个公务员，他每天有一个爱好是看新闻联播，经常新闻中会提到大数据，偶尔会问我什么是大数据?国际上给出的定义是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。是不是很难懂? 有个段子可以帮大家生动的理解大数据，林彪带兵打仗的时候有个特别的习惯，那就是每次战斗结束后，都要用小本子记下所缴获的武器种类、数量等数据，乐此不疲，而大家对此都不以为意。有一天，在又一次遭遇战后，士兵在给他念缴获的武器数量时，他突然叫停，然后兴奋地指出，这次遭遇战很可能遇到的是
敌人的指挥部队。原因是，这次缴获的小枪与大枪的比例高于普通的战斗，小车与大车的比例以及军官与士兵的比例也都高于平均，因此他得到了这个结论。在这个数据的指导下，部队一鼓作气，追击逃脱的部队，成功的把敌人的指挥官抓获。 通过这个故事大家就能生动的理解大数据的作用和价值。无论多数企业或个人是否已经意识到大数据的真实存在，毫无疑问，我们生活在大数据时代。随着大数据的兴起，数据分析被分成以下几个步骤：采集、统计、分析、呈现，而数据呈现即数据的可视化，被称为大数据的最后一公里。 什么是数据可视化 大数据已经被国家列入十三五规划，提倡开放，共享。开放共享的背后意味着人人都可以接触和进入大数据领域，企业不再为数据资源的垄断发愁，因为一切都是开放的，如何获取数据将不再是问题，困难在于数据有什么价值，用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来。 我之前看到过一篇文章《设计中的设计》，里面提出一个概念叫视觉对话。如果要两个语言、文字不通的陌生人进行沟通，给他们一张纸，一只笔，他们一定是用最简洁的方式把自己的想法画下来进行交流，这就是视觉对话。 其实这也正是数据可视化的本质，通过可视化图表将用比文字快10倍的速度将陌生的读者带进门，大数据时代一个显著特征就是数据可视化的崛起。作为大数据最后一公里的展现环节，数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。 一方面，数据赋予可视化以价值;另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。 为什么要做数据可视化 为什么很多企业开始拥抱数据可视化?是什么趋势在驱动可视化，换言之为什么企业变得更具视觉性? 我们首先澄清一点，数据可视化绝对不是最近才流行起来的，早在原始社会穴居人类就将岩画作为一种信息传递手段，而目前我用过最牛的大数据分析软件就是Excel。 和5年前相比，企业对于数据可视化的需求越来越强烈。原因很简单，数据
《大数据可视化技术》 教案 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
教案 （详案） 2019 -2020学年第2学期课程名称：大数据可视化技术 课程代码： 适用专业：计算机应用技术 教师姓名： 所属系部： 职称： 课时：总学时64 使用教材：大数据可视化技术
教学单元教案
数据：聚焦于解决数据的采集，清理，预处理，分析，挖掘。 图形：聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示。 可视化：聚焦于解决将数据转换成图形，并进行交互处理。 （2）大数据可视化的分层 从市场上的数据可视化工具来看，数据可视化分为5个层级，如下图所示： （3）数据可视化技术基础概念 数据可视化技术包含以下几个基本概念： 1.数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间； 2.数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算； 3.数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据； 4.数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开 发工具发现其中未知信息的处理过程。 数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。
（4）数据可视化领域的起源 数据可视化领域的起源，可以追溯到20世纪50年代计算机图形学的早期。当时，人们利用计算机创建了首批图形图表。 （5）教师活动：PPT讲解；学生活动：听讲记录；时间分配：20分 钟。 2、数据可视化作用与意义 （1）数据可视化作用 数据可视化的主要作用包括数据记录和表达、数据操作及数据分析3个方面，这也是以可视化技术支持计算机辅助数据认知的3个基本阶段： 1.数据记录和表达 借助于有效的图形展示工具，数据可视化能够在小空间呈现大规模数据。 2.数据操作 数据操作是以计算机提供的界面、接口、协议等条件为基础完成人与数据的交互需求。 3.数据分析 数据分析是通过数据计算获得多维、多源、异构和海量数据所隐含信息的核心手段，它是 数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应用。 （2）数据可视化意义 数据可视化在数据科学中的重要地位主要表现在以下4个方面： 1.视觉是人类获得信息的最主要途径 1）视觉感知是人类大脑的最主要功能之一 2）眼睛是感知信息能力最强的人体器官之一 2.数据可视化的主要优势 1）可以洞察统计分析无法发现的结构和细节 2）可视化处理有利于大数据普及应用 3.可视化能够帮助人们提高理解与处理数据的效率 4.数据可视化能够在小空间展示大规模数据
6大提高数据可视化的实用技巧 目前，大数据对社会、工作与生活的重要性不言而喻，越来越多的应用涉及到大数据，而大数据的属性都呈现出了大数据不断增长的复杂性，采取合理的分析方法，并更好的呈现出来尤为重要，对于提高大数据的可读性可以遵循以下规律： 1. 将指标图形化 一般用与指标含义相近的icon来表现，使用场景也比较多。 2. 将指标关系图形化 当存在多个指标时，挖掘指标之间的关系，并将其图形化表达，可提升图表的可视化深度。一方面可借助已有的场景来表现，比如：百度统计流量研究院操作系统的分布，首先分为windows、mac还有其他操作系统，windows又包含xp、2003等多种子系统；另一方面可以构建场景来表现，比如百度统计流量研究院中的学历分布，指标分别是小学、初中、高中、本科等等，它们之间是一种越爬越高，从低等级到高等级的关系，那么，这种关系可以通过构建一个台阶去表现。 3. 将指标值图形化 一个指标值就是一个数据，将数据的大小以图形的方式表现。比如用柱形图的长度或高度表现数据大小，这也是最常用的可视化形式，也可尝试从图形的视觉样式上进行一些创新，常用的方法就是将图形与指标的含义关联起来。 4. 让图表“动”起来 数据图形化完成后，可结合实际情况，将其变为动态化和可操控性的图表，用户在操控过程中能更好地感知数据的变化过程，提升体验。
5. 将数据进行概念转换 在数据可视化，有时需要对数据进行概念转换，可加深用户对数据的感知，常用的方法有对比和比喻。 6. 将时间和空间可视化 通过时间的维度来查看指标值的变化情况，一般通过增加时间轴的形式，也就是常见的趋势图；当图表存在地域信息并且需要突出表现的时候，可用地图将空间可视化，地图作为主背景呈现所有信息点。 以上是提高大数据可读性的六种实用方法，在进行数据呈现的时候具有一定的借鉴意义，随着大数据技术的成熟，数据呈现的方法也会越来越多，平时可以多学习、对比并积累，好的数据可视化方法和工具可以对数据呈现起到事半功倍的作用！
摘要：大数据时代数据飞速增长，高维数据越来越多迫切需要新的数据可视化方法对高维数据进行处理。本文在传统的radviz数据可视化方法基础上，结合弹簧模型，给出了一种改进的radviz数据可视化方法，并通过两种模型之间的比较，证明了改进的radviz可视化方法增强了属性间的合力，降低了数据遮盖度，更好地保持了原有数据集的特征。 关键词：大数据；数据可视化；radviz；弹簧模型 中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2016）17-0231-03 随着大数据时代的到来，数据产生的速度呈直线上升，数据海量化已成为不可避免的发展趋势。数据急剧增加对数据处理、数据挖掘以及数据可视化等都是一个极大的挑战。目前，数据可视化面临高维数据越来越多，数据量越来越大，数据种类越来越多等多种挑战。针对这些问题，提出了一种radviz数据可视化方法，将高维数据样本非线性的投影到二维目标空间，能够快速找到容易被领域专家认可的可视化模型。但是传统的radviz可视化方法将属性值均匀分布在圆周上造成属性间的值相互抵消，从而导致数据遮盖度较大及可视化图形有内缩趋势等问题。本文提出了一种新的改进的radviz可视化方法，改进的方法增强属性了间的合力，降低了数据遮盖度，使得原始数据集的特征能够更好地保持。 1 数据可视化 数据可视化技术诞生于二十世纪八十年代，是运用计算机图形学和图像处理等技术，以图表、地图、动画或其他使内容更容易理解的图形方式来表示数据，使数据所表达的内容更加容易被处理。数据可视化技术与虚拟现实技术、数据挖掘、人工智能，甚至与人类基因组计划等前沿学科领域都有着密切的联系[1]。目前数据可视化技术大体可以分为5类：基于几何投影可视化技术、面向像素可视化技术、基于图标可视化技术、基于层次可视化技术以及基于图形可视化技术[2]。 数据可视化的简易工作图如图1所示： 2 传统的radviz可视化方法分析 radviz（radial coordinate visualization）是一种基于弹簧模型的可视化方法，radviz 是将一系列多维空间的点通过非线性方法映射到二维空间，实现在平面中对多维数据可视化的一种数据分析方法。自从ankerst于1996年提出radviz技术以来，radviz技术取得了很大的发展，被广泛应用于可视化分析和数据挖掘等领域。近年来更是把radviz技术运用到基因表达数据的分类上，且取得了良好的分类效果[3]。 2.1 传统radviz模型 经典的radviz方法通常运用在平行坐标系上，将一系列具有多维度属性的点通过非线性方法映射到二维空间，使人们得以用肉眼观察。如图2所示，设n个特征变量随机均匀地分布在单位圆周上（如n= 6），记为～，现在假设n个弹性系数不同的弹簧一端全部固定在一个小球上，另一端分别固定在～。假定第j根弹簧对于观测点i的弹性系数为，如果观测点固定在圆内的一个平衡位置，那么（，）就是n维空间（，…，）在二维空间的投影，便实现了一个n维数据转化到二维坐标的radviz可视化[3]。 其中，表示随机均匀分布在单位圆周上的特征向量；单位圆周表示一个二维空间；o表示特征向量映射在二维空间上的平衡点。 根据胡克定律，对一个弹簧而言，小球所受到的弹力取决于弹簧拉伸的长度（矢量）和弹簧的弹性系数（标量），当小球静止不动时，则表明其受到所有弹簧的合力为零。对此可得到如下公式： 其中xj表示第j个变量在二维空间的圆周上的坐标，pi表示第i个观测点在圆内二维空间平衡位置的坐标。公式（2-2）表示第i个观测的平衡位置，式（2-3）表示观测平衡位置向量pi为各变量的坐标位置的加权平均。为了避免负值的出现，常常采用归一化的方法，
大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程： 我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程
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
城市交通大数据可视化框架及实现 随着智能交通在物联网、云计算、移动互联等领域的结合应 用和迅速发展，其发展模式已经从传统的信息不均衡、信息处理能力低效的系统发展成为真正的运用新技术的智能交通系统。智能交通系统是多个与交通有关的系统的综合应用，包括车路协同系统、公众出行便捷服务、车联网等，这些应用运用大数据技术、云计算技术、移动互联技术等为交通系统的智能化效率的提高提供重要的支持，不断提高智能交通系统的数据分析判断能力，以优化交通的运行管理，精准地掌握交通状况，给车辆和出行者带来更加智能化的服务。目前大数据技术已经应用在很多城市的智能交通领域，公众出行越来越离不开交通大数据分析带来的便利。 随着大数据技术的兴起，智能交通的发展也在飞速前进的阶段，交通大数据的总量已从TB级跃升为PB级并仍在不断攀升。但目前，在如何运用大数据技术有效处理分析这些日益剧增的交通大数据分析获取更有价值的信息的问题上，我国的智能交通发展仍然处于开始阶段。如何运用大数据技术，有效分析利用交通大数据，实现大数据的可视化，使其发挥出应有的价值，是现阶段智能交通发展的重要任务。 1数据可视化基本框架 1.1 数据可视化流程 科学可视化和信息可视化分别设计了可视化流程的参考体系结
构并被广泛应用于数据可视化系统中。可视分析学的基本流程则通过人机交互将自动和可视分析方法紧密结合。从数据到知识的转化方式有两种途径，交互的可视化方法和自动的数据挖掘方法。过程中用户即可以对可视化结果进行交互的修正，也可以调节参数以修正模型。 在相当多的应用场合，异构数据源需要在可视分析或自动分析方法之间被整合。因此，这个流程的第一步需要将数据预处理并转换，导出不同的表达，便于后续的分析，其他的预处理任务包括数据清洗、数据规范、数据归类和异构数据源集成。在任何一种可视化分析过程中，人都是最核心的要素。机器智能虽然在很多场合都比人的效率要高，但是机器只能承担替代一部分人所承担的工作，并不能够最终决策或对知识进行加工和使用。所以数据可视化的目的并不是替代人的判断和决策，而是为人所用，增强人的能力，提高人的效率。 1.2数据可视化流程中的核心要素数据可视化流程中的核心要 素包括 3 个方面。 1.2.1 数据表示与变换数据可视化的基础是数据表示和变换。为了允许有效的可视化、分析和记录，输入数据必须从原始状态变换到一种便于计算机处理的结构化数据表示形式。通常这些结构存在于数据本身，需要研究有效的数据提炼或简化方法以最大程度地保持信息和 知识的内涵及相应的上下文。
数据可视化设计袁大 莈2015-09-16 15:40 芄大数据可化是个，在信息安全域，也由于很多企希望将大数据化信息可化呈的各种 形式，以便得更深的洞察力、更好的决策力以及更的自化理能力，数据可化已成网安全技 的一个重要。 莁一、什么是网安全可化 节攻从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻最繁??通大数据网安全可 化，我可以在几秒内回答些，就是可化我的效率。大数据网安全的可化不能我更容易地感知网数据信息，快速，能事件 行分，甚至攻做出。可是，怎么做呢？ 肀1.1 故事 +数据 += 可化 莇做可化之前，最好从一个开始，你什么要做可化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个量之的系？异常？空关系？比如政府机构，想了解 全国各个行的分布概况，以及哪个行、哪个地区的数量最多；又如企，想了解内部的情 况，是否存在意行，或者企的情况怎么。之，要弄清楚你行可化的目的是什么，你想 什么的故事，以及你打算跟。 蒁 葿有了故事，需要找到数据，并且具有数据行理的能力， 1 是一个可化参考模型，它反映的是一系列的数据的程： 蒈我有原始数据，通原始数据行准化、构化的理，把它整理成数据表。将些数成构 （包括形状、位置、尺寸、、方向、色彩、理等），通
觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将 视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 肆最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者 通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 薁总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 袀1.2 可视化设计流程 芀 袅一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数
用户界面设计实例 ● 设计的系统名称：个人日常事务管理系统 ● 针对用户群是：广大电脑用户（有一定的电脑操作基础），officer 和广大学 生。 一、系统需求分析（The system requirement ） 针对officer 和学生们的需求分析，从我自身分析：对于我日常的安排我平 时会用专门的记事本记录和更改，对于日常各种事务可能会冲突或不变携带，现在针对这些需求，设计出符合此人群适合的一款系统来帮助人们更好的安排日程和完成工作。此系统是要面向个人的，同企业系统相比，此软件要力求操作简单，效率要高效，由于针对的人群是officer 和大学生，这些人都是年轻的一代人，对计算机和系统都比较了解，而且倾向于华丽的界面，但是该系统同时要解决高效，较少的操作较快地达到用户的需求。由于工作原因或计算机系统崩溃等用户在本机保存的日程安排等数据可能丢失的情况，同时，有些情况下可能无法连接网络，此系统应支持 1.、本机数据保存。2、可以上传到服务器数据库，用户注册可获得免费的空间，用户注册后，只要登录就能在随时随地获得自己的日程安排等信息。 二、系统功能定义（The function definitions ） 个人日程管理系统主要是提供个人时间日程安排系统软件，它具有相当方便的操作接口，让用户能够对所安排的行程一目了然，除去主要功能还附带了更多功能和小工具，安排的行程可以生成通行路线，并会根据天气预报提醒当天安排是否影响。而且用户可以注册，注册后用户有更多的服务，安排的日程数据可以保存到本地同时可以更新到服务器，这样用户就算到外地也可以随时查看自己的日程安排，同时其他功能有：时钟提醒、通讯录、效率评估等。 实现功能（主界面导航）： 个人日常事 务管理系统
学IT技能上我学院网https://www.doczj.com/doc/083652589.html, 设计师必备的五种数据分析UI设计 数据分析在UI设计中运用非常多，且在大数据的前景下，数据分析的地位也非常高，UI设计中过多运用视觉设计技巧，往往忽视了用户体验，很大程度上只是在欣赏数据分析的视觉冲击，但却不懂分析的内容，这是致命的，也不是数据分析设计的初衷，那么如何做到让数据分析设计更易看懂，更加人性化，不仅能够做到美观，而且还能够很轻易的表达出意义来呢，我们来探讨这个问题。 本文会教你如何设计出极具美感的数据分析界面，且达到数据分析的效果，加强交互设计，让用户轻易获取数据信息。 一、数据可视化分析 1、原始数据分析 有时客户并不完全了解自己的数据，人员更替，平台迁移，数据遗失，没有专门的负责人去进行数据的管理和维护，都会造成数据的资源浪费。虽然随着时间过去，越早的数据价值越小，但是有人(我)说过，不能坦然面对过去的人，也无法面对将来。所以，先从整理过去开始吧。
学IT技能上我学院网https://www.doczj.com/doc/083652589.html, 2、营销数据分析 营销数据的重要性就不用赘述，既要多纬度多，又要分析深刻结论明了。最好又美观又能方便导出，还可以通过邮箱分享或者嵌入网页。
学IT技能上我学院网https://www.doczj.com/doc/083652589.html, 3、业务场景数据分析 能把已有业务场景数据可视化是比较个性化的需求了，但是一旦实现出来，某种程度来说还是能增加工作效率。
学IT技能上我学院网https://www.doczj.com/doc/083652589.html, 4、地理位置数据分析 一般的LBS场景是，将业务数据放置于地图中，用户可以获取可视化的数据分析，并能自行上传位置数据。但是现在也有结合物联网需求的可视化地理位置分析，是不是更有实感?看见我的快递努力的在朝我的方向移动，突然有点感动是怎么回事。 5、用户画像 当我真的被准确的定位成女屌丝的那一刻，我发现，我不太喜欢这个功能。所以并不面向用户本身的话，可能还不错。让商家去具象的了解用户的信息，做出判断和营销。
数据可视化常用的五种方式及案例分析 概念借助于图形化的手段,清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度,数据可视化可以让用户快速抓住要点信息,让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点:准确性、创新性与简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用与实用的维度总结了如下5种数据可视化方法,让我们来一一瞧一下: 一、面积&尺寸可视化对同一类图形(例如柱状、圆环与蜘蛛图等)的长度、高度或面积加以区别,来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。 这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时,要用数学公式计算,来表达准确的尺度与比例。 a: 天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。 b: 联邦预算图如下图,在美国联邦预算剖面图里,用不同高度的货币流清晰的表达了资金的来源去向,及每一项所占金额的比重。
c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图如下图,通过蜘蛛图的表现,公司综合实力与同行平均水平的对比便一目了然。 二、颜色可视化
通过颜色的深浅来表达指标值的强弱与大小,就是数据可视化设计的常用方法,用户一眼瞧上去便可整体的瞧出哪一部分指标的数据值更突出。a: 点击频次热力图比如下面这张眼球热力图,通过颜色的差异,我们可以直观的瞧到用户的关注点。 b: 2013年美国失业率统计在图中可以瞧到,通过对美国地图以州为单位的划分,用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围,整个的全美失业率状况便尽收眼底了。
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。
可视化方法与技术 计算机系统在各领域中的广泛应用导致海量数据的产生，数据处理能力的滞后迫切需要研究和开发新的信息处理技术和方法。基于此，海量、异构、时变、多维数据的可视化表示和分析在各领域中日益受到重视并得到越来越广泛的应用。 一、可视化概述 测量的自动化、网络传输过程的数字化和大量的计算机仿真产生了海量数据，超出了人类分析处理的能力。可视化提供了解决这种问题的一种新工具。一般意义下的可视化定义为：可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段，是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩语言，是可以放大人类感知的图形化表示方法。可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获得对数据更深层次认识的过程。可视化作为一种可以放大人类感知的数据、信息、知识的表示方法，日益受到重视并得到越来越广泛的应用。可视化可以应用到简单问题，也可以应用到复杂系统状态表示，从可视化的表示中人们可以发现新的线索、新的关联、新的结构、新的知识，促进人机系统的结合，促进科学决策。 可视化充分利用计算机图形学、图像处理、用户界面、人机交互等技术，形象、直观地显示科学计算的中间结果和最终结果并进行交互处理。可视化技术以人们惯于接受的表格、图形、图
像等方法并辅以信息处理技术将客观事物及其内在的联系进行 表现，可视化结果便于人们记忆和理解。 可视化为人类与计算机这两个信息处理系统之间提供了一 个接口。可视化对于信息的处理和表达方式有其它方式无法取代的优势，其特点可总结为可视性、交互性和多维性。 二、可视化技术 目前，可视化技术包括数据可视化、科学计算可视化、信息可视化和知识可视化等，这些概念及应用存在着区别、交叉和联系。 （一）数据可视化 数据可视化技术指的是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。 数据可视化的重点是将多维数据在二维或三维空间内显示，这对初步的数据分类理解是有意义的。针对于此，产生了许多数据可视化的技术，大体分为散点矩阵法、投影矩阵法、平行坐标法、面向象素的可视化技术、层次技术、动态技术、图标表示技术、直方图法及一些几何学技术等等。此外还采用主成分分析、因子分析、投影寻踪、主曲线、主曲面、多维标度图和自组织映射等方法将多维变量表示为二维变量，依据此算法对数据进行简单分类，并了解各个特征属性之间的关系。 （二）科学计算可视化
信息与电气工程学院 数据可视化报告（2016/2017学年第二学期） 专业班级：计算机1403 学生姓名：叶何斌 学号：140210316 设计成绩：
2017年06月1日
目录 1 项目摘要 (3) 2 项目结构 (3) 2.1 数据库设计及实现 (3) 2.2 Flask (4) 2.3 前端 (5) 3 项目成果预览 (5) 4 项目中所遇到的问题 (7) 4.1 网页中文乱码 (7) 4.2 图表在网页中不显示 (7) 5 总结 (7)
1 项目摘要 本项目选取的数据集为一天的用电量分布，数据集是基于实际数据虚构的，因为数据量太庞大。虽然数据是虚构的但是也具有一定的代表性。数据中包括了一天各个时段的用电量情况。本可视化的主要目的是能够清晰地展示某一个地区每天用电量的变化，以便发电厂预测用电量，更好的调动发电机组。 项目中主要使用的技术包括：MySql、Flask和Echarts。Echarts是一个商业级的图表库，项目中直接引用了Echarts的JS文件。Flask是一个使用Python 编写的轻量级Web 应用框架，这个直接安装到Python环境里了。项目的大概思路就是首先运行创建数据库的Python代码，创建好数据库之后。再运行读取数据库的Python代码—readDatabase.py，这个程序会去找html网页，之后打开浏览器就能看到图表了。 2 项目结构 2.1 数据库设计及实现 2.1.1 数据库表 表1-1 epower表 属性名称数据类型可否为空备注 Time Varchar(20) 否时间 Powers Varchar(20) 否用电量 2.1.2 设计及实现 数据库就有两个字段，一个时间，一个用电量。数据库比较简单，都是最基本最基本的操作和实现。数据库插入数据是一个Python文件—create_data.py。首先配置好数据库连接的一些基本信息，然后在开始创建表。在创建表之前程序检查一下表是否存在，如果存在就将表删除，重新创建。其中创建表的代码为：
软件界面友好性设计分析 xxx 重庆市合川区 摘要：软件界面的友好性设计对于系统正常操作、保证系统顺利运行具有十分重要的作用。通过界面的一致性设计，交互性设计，使软件界面美观、整洁、舒适，功能得到更完美的展示，软件使用更为友好。界面版式，颜色，布局达到一致性，输入输出达到交互性，二者统一于界面，让软件更完美。 关键词：界面友好性一致性交互性 Abstract: Software-friendly interface design for the system to normal operation, to ensure the smooth operation of the system has a very important role. Consistency through the interface design, interactive design, the software interface is beautiful, clean, comfortable and functional to be more perfect display, the software uses more friendly. Interface layout, color scheme and layout to achieve consistency, input and output to achieve interoperability, both united in the interface, so the software more perfect. Keywords: interactive consistency friendly interface 引言沈自晋《望湖亭记》第十出：虽然如此，佛靠金装，人靠衣装，打扮也是很要紧的。人如此，商品、软件亦是如此。一个友好的用户界面，直接影响该软件的寿命与市场，也是其质量的一个重要体现。 界面设计是人与机器之间传递和交换信息的媒介，包括硬件界面和软件界面，是计算机科学与心理学、设计艺术学、认知科学和人机工程学的交叉研究领域。是为了满足软件专业化标
大数据可视化设计 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）
大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程：
我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程 一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等；其次，我们利用可视化工具，根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表；然后优化细节；最后检查测试。 具体我们通过两个案例来进行分析。 二、案例一：大规模漏洞感知可视化设计 图2是全国范围内，各个行业的分布和趋势，橙黄蓝分别代表了数量的高中低。 2.1整体项目分析
浅谈BI实时图表实现数据可视化的原理 行业资讯| 作者：走猫步的鱼| 2013-12-27 09:55:54| 阅读170次有用(1) 评论(2) 收藏 标签：BI 概述：商业智能实时分析工具数据可视化功能变得越来越强大，在不断满足需求的同时，大家知道其工作原理吗？今天，我们就为大家讲解实时图表是如何将零散的数据以强大的可视化效果呈现在我们面前。 不久前，在商业智能实时图表解决方案的选择中，我们简单讲了下实时分析的工作流程。今天我们就来详细讨论一下这个话题。 如果你已经使用过实时dashboard，或者正打算建立一个，那么，这篇文章可以帮助你理解实时dashboard背后的故事以及实时数据如何展现在你的dashboard中，从而实现数据可视化。 除去端到端之间极短的时间，数据实时可视化主要有四大步骤。这里我们用一张图来展示。 1、捕获数据流 实时数据流使用 scrapers、collectors、agents、listeners捕获，并且存储在数据库中。数据库通常是NoSQL数据库，例如， Cassandra、MongoDB, 或者有时候是你只是Hadoop Hive。关系数据库不适合这种高展现的分析。NoSQL 数据库的崛起也增强了实时数据分析向他靠拢的趋势。
2、数据流处理 数据流可以通过许多方式处理，比如，分裂、合并、计算以及与外部数据源结合。这些工作由一个容错分布式数据库系统，比如， Storm、Hadoop，这些都是比较常用的大数据处理框架。但是他们却不是实时数据分析的理想选择。因为他们依赖MapReduce面向批量的处理。不过Hadoop 2.0允许使用其他计算算法代替MapReduce，这样使得Hadoop在实时分析系统中运用又进了一步。处理之后，数据就可以很可视化组件读取了。 3、数据可视化组件读取处理过的数据 处理过的数据以结构化的格式（比如JSON或者XML）存储在NoSQL数据库中，被可视化组件读取。在大多数情况下，这会是一个嵌入到一个内部BI系统的图表库，或者成为像Tableau这种更加广泛的可视化平台的一部分。处理过的数据在JSON/XML文件中的刷新频率，称为更新时间间隔。 4、可视化组件更新实时DASHBOARD 可视化组件从结构数据文件（JSON/XML）,在图表界面绘制一个图表、仪表或者其他可视化行为。处理过的数据在客户端展现的频率叫做刷新间隔时间。在一些应用程序中，比如带有图表渲染功能的股票交易应用程序,会预先设置基于数据流的触发功能。 会不会觉得很复杂呢？只不过这些过程会在几秒钟内，甚至更短时间内完成。这些操作因为不断进步的数据库及实时功能变成现实，特别是NoSQL数据库。再由诸如Storm这种专用于实时进程处理的工具辅助，可以让其性能效果更上一层能。现在的可视化数据已经支持需求场景，在当今的大数据应用程序中建立了一个实时分析生态圈。 推荐阅读： 商业智能分析中如何正确地选择实时图表解决方案