新生研讨课
机电于信息工程学院
2014级软件工程1班
201400800514 王清钦
（1）可视化与其他领域的不同之处以及它的核心是什么？
答：1、不同之处：
交互性：用户可以方便的以交互的方式管理和开发数据。
多维性：可以看到表示对象或数据的多个属性或变量，而数据可以按其每一维的值分类，排序，组合和显示等。
可视性：数据可以用图形，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。
2、可视化的核心：可视化就是将数据转化为更容易理解的图形，给予人们深刻与意想
不到的洞察力，来解释由信息源产生的大量数据，使数据更容易被理解，所以可视
化的核心就是讲数据转化为图形。
（2）信息可视化的背景，意义和目的，国内外的现状。目前前端的信息可视化方法都有哪些？
答：1、背景：首先，20世纪初，用表格和统计图等表达科研成果，生成的图形比文字更易理解。其次，计算机图形技术生成图形，使原始信息更便与理解，最初是用于科
学数据客观呈现。1986年，美国国家可惜基金会举办了“图形，图像处理工作站”
讨论会，正式提出了标志着“可视化技术”的“科学计算可视化”概念。
2、意义：历史证明，人类的视觉在科学发展过程中具有重要意义，如望远镜和显微镜
在天文学和生物学中的贡献就是铁证。人类的可视化功能可对大量抽象的数据进行
分析，人的创造性维不仅取决于逻辑思维，而且取决于形象思维，海量数据只有通
过可视化转化为图形，才可以激发人类的形象思维。找出表面上看去杂乱无章的数
据内在的规律，可为各项研究决策层提供可靠的依据。信息是一种表面上显式的知
识，只有将数据和信息用图形和图像表示出来，人类才可获取其中的隐知识。总之，
信息可视化能大大加快信息的处理速度，有效利用海量数据，可在人与人，人与信
息之间实现图像通信，使人们能深入观察信息，为发现和理解科学规律提供有力工
具，可以实现对计算和编程过程的引导和控制，通过交互手段改变过程所依据的条
件等。
3、目的：洞察数据，发现信息，做出决策或解释数据。
4、国内外的现状：我国信息可视化技术的研究开始于20世纪90年代中期，由于数据
量庞大，生成图形的算法复杂，常常需要巨型计算机和高档图形工作站等，因此该
研究在国家级研究所，高水平大学等开展，已扩展到科学研究，工程，军事，医学
等各个领域，随着internet的兴起都取得了一定成果。但从总体上来讲，与国外先
进水平相比还有一定差距，尤其是在商业软件方面实力较弱。目前，信息可视化技
术处于发展时期，其方法技术和用途正在日益扩大和提升，在信息资源数字化，网
络化，知识化的背景下，信息化与智能化是信息服务的必要手段，随着两者的不断
深入研究，信息服务与信息消费将提高到一个新水平。
5、iCharts、Fusion Charts Suit XT、Modest Maps、Pizza Pie Charts、Raw……..
(3)、你理解的信息可视化和大数据的结合。
答：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和程序优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。其具有数量体积巨大，数据类型繁
多，价值密度低，处理速度快等特点，大数据的实质就是信息，在大数据遍及
全球这样的背景下，将信息转化为图形，图像等人类的视觉形式来帮助人们理
解，记忆数据信息就成了一项重要的研究。从本质上来说，数据信息可视化实
现的是人与信息间形成的可视化的界面，是研究人与计算机传送出的信息以及
两者间相互影响的技术，利用各种科技手段，将人们无法想象和设想的，抽象
的用的动态直观的形式展现出来，进而达到揭示自然以及社会发展规律的目
的。总之，信息可视化是在大数据普遍的背景下发展起来的一项科学研究，换
句话说就是，大数据的全球化普及推动了信息可视化技术的研究与发展。
数据可视化和分析工具有哪些 当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作和需要你的数据的图形化的表达。因此你需要标准化这些工作，使看到统一的样式。下面千锋教育大数据培训技术分享的22个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。 1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组(SUVG)设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。点击一个行或列，DataWrangler 会弹出建议变化。比如如果你点击了一个空行，一些建议弹出，删除或删除空行的提示。它的文本编辑很cooool。 2、Google Refine Google Refine。用户在电脑上运行这个应用程序后就可以通过浏览器访问之。这个东西的主要功能是帮用户整理数据，接下来的演示视频效果非常好：用户下载了一个CSV 文件，但是同一个栏中的同一个属性有多种写法：全称，缩写，后面加了空格的，单数复数格式不一的。。。但是这些其实都代表了同一个属性，Google Refine 的作用就是帮你把这些不规范的写法迅速统一起来。
3、R 项目 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。 可视化应用与服务(Visualization applications and services)这些工具提供了不同的可视化选项，针对不同的应用场景。 4、Google Fusion Tables Google Fusion Tables 被认为是云计算数据库的雏形。还能够方便合作者在同一个服务器上分享备份，email和上传数据，快速同步不同版本数据，Fusion Tables可以上传100MB的表格文件，同时支持CSV和XLS格式，当然也可以把Google Docs里的表格导入进来使用。对于大规模的数据，可以用Google Fusion Tables创造过滤器来显示你关心的数据，处理完毕后可以导出为csv文件。 Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力，以及能够自由添加不同的空间视图的功能，也许会让Oracle，IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心，Google未来会强力介入数据库市场。
如何用最少的投入取得最大的产出，这是每个企业办理者都在研究的发展方向。加强作业流程建设，能够减少或许消除无效劳动，然后节约作业时间，提升作业质量和作业效率。不仅是企业，就个人 来讲，假如能正确使用好流程图，优化自己的作业流程，也能够极大的进步自己的作业效率，能够 说几乎一切的高效人士都是优异的流程图使用者。 根据维基百科，流程图根据不同的用户群体，可以大体划分为四类：文档流程图、数据流程图、系统流程图和程序流程图。不同的职业角色所需要绘制的流程图也不一样，或许你会问，这么多流 程图是否有明确的分类标准呢?其实流程图作为图形化的表达工具，我们运用的过程其实是帮助我们思考系统在某个层面信息节点的控制。所以，不必纠结它所属的种类，只需要结合实际情况使用和 理解就好。 丰富的流程图模板和符号，有效提升工作效率
亿图图示是一款专业绘制流程图的软件，它含有丰富的模板和例子，不仅满足我们画各类流程图的需求，如数据流程图、时间流程图和工作流程图等，还有几十种例子可供我们选择，极大方便了我们二次修改和创作工作。 还有海量的符号满足流程图的绘制需求，简单布局设置，只需要我们在画布左侧剪贴画里面，拖动需要的符号，即可直接使用，极大的提升了我们的办公效率。
我们以亿图图示为工具以绘制业务泳道图为例，教大家绘制简单好看的流程图。 第一步，下载并安装亿图图示，打开软件新建一个空白文档。在左侧符号库里找到“水平跨职能 图形状”，将符号直接拖进画布。再将鼠标移动至画板中泳道图符号右上方即可设置添加或删除行数。 第二步，添加符号。在左侧符号库中有绘制基本流程图形状所需要的各种符号，选中你需要的 直接鼠标拖到泳道中。 第三步，添加连接线和关键文字说明。菜单栏上方有连接线功能，鼠标双击图形符号，即可编
全媒体时代信息的视觉传播 随着市场经济的深入发展，由于商品包装的需要，都市报版式设计尤其是封面头版越来越引起报纸经营管理者的重视，版面设计的意识和理念成为市场竞争的“晴雨表”。尤其是在都市报市场的白热化竞争中，如何能在好几家都市报同城打擂中获得更多的读者青睐，除了在采编、内容、调查及深度报道上，品牌推广、发行等项努力外，一张报纸的美观程度、版式尤其是头版及内版周刊的封面上的功夫有时真的可以发挥四两拨千斤的力量。 于是新闻设计师呼之欲出。 什么是“新闻设计师”？中国新闻行业还没有这样一个称谓。即使在西方国家，对于媒体的视觉工作者同样也有着不同的称呼：Art editor（美术编辑）、Visualeditor（视觉编辑）、Information Designer（信息设计师），以及Newsdesigner（新闻设计师）等。那么到底如何来描述什么是新闻设计师呢？ 回答很多。有的人说，懂新闻，会设计的人；有的人说，是全媒体时代以视觉传播信息的人；也有人说：新闻设计师只不过是从组版员到美术编辑以后的进一步称谓；更有人说，新闻设计师是集图片编辑、图表编辑、文字编辑、版式设计师于一身的角色。当然还有这样的回答：在中国特定的媒体环境，和美术编辑没有任何区别。 我比较赞同“中国新闻设计师网”创办人廖小静的说法：“对于新闻设计师的定义，大家描述的，还只是新闻设计师的事实而不是其意义。单从Newsdesigner的英文字母来看，我们不难理解：news——新闻；design——设计；er——人；但组合起来后的解释却应该解释为能够通过对事实的把控，基于美术专业的生产而得到高于事实本身的有意义、有美学价值的作品，这样的人才可以称为新闻设计师。” 作为一个报纸的视觉工作者，在全媒体如火如荼的时代，仍然将工作聚焦在展示信息的事实时，我们充其量叫他为美术编辑，一个只懂得点线面美学的编辑。而新闻设计师不一样，新闻设计师必须是通过自身的专业能力，将事实美观呈现的同时还应当具备独特的视角和理解。例如下面这个例子：刘翔伤退，当天大多数媒体的版面用的是刘翔离开场地的背影，而《重庆时报》是这样处理的。（见图）
第一部分：入门级工具 1.Excel Excel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，上图是Excel 生成的热力地图 作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。 2.CSV/JSON CSV(逗号分隔值)和JSON（JavaScript对象注释）虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。 第二部分：在线数据可视化工具 3.Google Chart API
Google Chart API工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用，但是Google Chart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题，不可否认的是Google Chart API的功能异常丰富，如果没有特别的定制化需要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大可以从Google Chart开始。 4.Flot Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。
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
2012-03-31 10:01 2012-03-31 10:01 , URL https://www.doczj.com/doc/3911557264.html,/news/17548/22_free_tools_for_data_visualization_and_a… 54 , | 22 22 2011 04 28 ( ) 22 Data cleaning “New York City" "New York, NY" DataWrangler SUVG web DataWrangler cooool Google Refine Google Refine CSV Google Refine
Statistical analysis R R R GNU Octave MATLAB Visualization applications and services Google Fusion Tables Google Fusion Tables email Fusion Tables 100MB CSV XLS Google Docs Google Fusion Tables csv Google Fusion Tables Oracle IBM, Microsoft Google
Impure Impure Bestiario Tableau Public
Many Eyes
VIDI Zoho Reports 10 Choosel
11 Exhibit 12 Google Chart Tools 13 JavaScript InfoVis Toolkit
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
可视化图形编程的介绍 什么是可视化图形编程？. 所谓可视化图形编程，关于小孩们来讲，编程不再是枯燥复杂的 代码，反而更像是画画。在操作界面中代码编辑区相当于画布，五光十色 的程序块相当于颜料盒，小孩们通过拖拽的方式进行编程，“画”出一幅幅动态的画。如此，关于没有编程基础的小孩来讲，难度就降低专门多。 目前全球少儿可视化图形编程最常用到的工具是Scratch Scratch由麻省理工学院(MIT) 设计开发，基于Logo语言，跃过了高级语言中那些繁难的概念和语法，用图形化的表现和拖拽的交互来完成 编程的核心逻辑和成果交付。 整个编程就像儿童在搭有味的积木玩具，同时在Scratch的舞台区，会对小孩的积木式程序自动进行演示，小孩能够专门直观地看到各种脚本 设计所出现出来的实际成效。 学习图形化编程，小孩将有哪些收成？ zho 因为scratch不用学习代码，而是通过像积木一样的拖拽来实现编程。这又会给家长带来另一个担忧——学scratch会可不能学不到什么真正的东西？ 美国专家按照近10年来，小孩对scratch学习成效数据的分析，总结了学scratch的三大好处：
1、学习Scratch能够培养逻辑思维能力 在大年龄段小孩学习Scratch编程时，会涉及许多数学知识，小孩需要结合学校内学到的数学知识，来解决编程咨询题。因此，在持续探究 的过程中，小孩们的数学知识也会越累越丰富，创作能力也越来越强。 2、学习Scratch能够提升学习的主动性 小孩在创作的过程中不仅习得了Science（科学），Technology（技术），Engineering（工程），Arts（艺术），Maths（数学）等多个领域的知识，而且也获得了成就感和满足感。通过网络上传分享自己的编程作品，让小 孩们能够互相提出改进方法方式，那个过程大大鼓舞了小孩的成就感和学 习欲望。 3、学习Scratch能够激发制造力 Scratch软件的优势是易学且功能强大，有助于小孩们发挥自己的 想象力，而在动手创作过程中，他们的学习主动性、想象力和制造力会得 到极大的锤炼。小孩们能够用Scratch中已有的素材，发挥自己的想象力制作游戏、动画，还能够自己设计素材。 除此之外，小孩在学习图形化编程的过程中会持续地尝试、持续 地面对挑战、持续地经历失败，持续地从错误中学习，只有经历了这些， 才能最终获得程序的正确运行。这整个的过程，会锤炼小孩的挫折承担能 力。
50个大数据可视化分析工具 在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言 是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。
Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。 可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。
2014年18张最佳数据可视化图表 点击标题下「大数据文摘」可快捷关注摘自：快公司（FASTCOMPANY） 继“医疗大数据专栏”成立后，“数据可视化专栏”今日成立！大数据时代正在奔涌而来。在这个时代，数据，渗入到我们生活的每一个毛孔：购物、出行、饮食、娱乐、美容、求职、医疗、健身、婚恋、耕种、防洪、生产制造等等，不一而足。甚至是睡着了，你还在产生着数据。面对每天产生的数以T 计的数据，你是否做好了准备？你是否了解如何去“看”这些数据？你是否了解如何去“讲”这些数据？你是否知道如何让数据“舞蹈”和“歌唱”？在这里，盛情邀请你与我们一起，来到这大数据的世界，观看数据的美妙绽放，讲述数据的奇美故事，学会让数据为你翩翩起舞、引吭歌唱！ 如果您是专业人员，愿意与大家分享，请加入我们，我们一起把这个平台和专栏做得更好。 2014年，一些让人眼前一亮的图表让我们见识了图表的强大表现力，无论是严肃的政治话题还是轻松的动物趣谈，图表都给我们带来了更为直观和有趣的视觉体验。我们生活在一个信息大爆炸的时代，每天都有很多的新消息、新发现、新趋势向我们狂轰乱炸而来，如果想用“学海无涯苦作舟”的精神梳理清楚这些包含了各个领域（历史、心理、时事、文
学）的信息恐怕已经不太现实。不过聪明人总能化繁为简，深入浅出，数据图表天才们用简洁、直观又有趣的图表帮我们把大量的信息汇聚在小小的一张图表中。Co.Design版块定期会推介一些可视化数据的作品，我们也很高兴得看到今年涌现了很多佳作。这些作品的主题很广泛，有严肃的政治话题（国会是干什么的），也有轻松幽默的动物趣谈（数据告诉你哪个犬种最好）。当然还要特别推荐一下我们 Co.Design自己的作品：食物“杂交”组合图和美国最诡异的饮食习惯（显然我们是个吃货）。好了，下面就让我们一起来回顾盘点一下2014年最佳图表吧。史上27位伟人的作息时间《纽约》（New York）杂志根据梅森·柯里（Mason Currey）的著作《创作者的日常生活》（Daily Rituals）中的内容创作了这幅伟人作息时间表。我们常听说天才都是工作到三更半夜的夜猫子，因为当人感到疲劳的时候最有创造力，不过这个图表显示的数据完全推翻了这个传言——在这27位伟人中，绝大多数都保持了8小时的充足睡眠。图表的设计简直是神来之笔，做成挂钟的样子，直接用色条标出每个人的睡眠时段，清楚明了、易于阅读。军队为地方警局提供了多少武器装备？美国一名叫达伦·威尔逊（Darren Wilson）的警官枪击了手无寸铁的青少年迈克尔·布朗（Michael Brown）之后引发了强烈的社会反响。之后，媒体又曝出大量密苏里弗格森市的警察身穿迷彩服、带着防毒面具，全副武装得站
科技创新大赛作品参考 项目标题 学科 分类 校外辅导机构 不明飞行物现象的分类及其与地外文明关系的研究 地球 与空间科 学 北京市青少年科技馆 门头沟清水河流域的泥石流研究 地球 与空间科 学 北京市青少年科技馆 数值模拟分析城市绿化对北京夏季“热岛效应”的影响 地球 与空间科 学 国家气候中心 北京城市热岛强度的现状和时空变化规律及影响因子分析 地球与空间科学 可变倍巴罗镜的设计与制作的研究 地球与空间科学 基于节约照明用电的我国时区制研究 地球与空间科学 八种珍稀雉类雏鸟的性别鉴定与性比的初步研究 动物 学 西城区青少年科技馆 植物－害虫－天敌间“通讯”联系探究 动物 学 中国农科院植物保护研 蚱蝉前翅的疏水性及其适应性研究 动物 学 北京市青少年科技馆 蚯蚓部分趋性行为的初步研究 动物学 北京地区喜鹊的巢址选择与种群数量调查 动物 学 东城区青少年科技馆 金鱼的数量性状及在品种改良上的应用研究初探 动物 学 北京市水产科学研究所 无人机航测相机自动控制器 工程学 ID卡身份识别系统 工程 学 东城区青少年科技馆 通过脑电波变焦及视线跟踪的立体图像采集系统 工程 学 首都师范大学 山体滑坡远程监测装置 工程 学 北京航空航天大学 智能遥控多自由度滴定分析机器人实验装置研究 工程 学 核工业北京地质研究院
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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
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。
新生研讨课 机电于信息工程学院 2014级软件工程1班 201400800514 王清钦 （1）可视化与其他领域的不同之处以及它的核心是什么？ 答：1、不同之处： 交互性：用户可以方便的以交互的方式管理和开发数据。 多维性：可以看到表示对象或数据的多个属性或变量，而数据可以按其每一维的值分类，排序，组合和显示等。 可视性：数据可以用图形，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。 2、可视化的核心：可视化就是将数据转化为更容易理解的图形，给予人们深刻与意想 不到的洞察力，来解释由信息源产生的大量数据，使数据更容易被理解，所以可视 化的核心就是讲数据转化为图形。 （2）信息可视化的背景，意义和目的，国内外的现状。目前前端的信息可视化方法都有哪些？ 答：1、背景：首先，20世纪初，用表格和统计图等表达科研成果，生成的图形比文字更易理解。其次，计算机图形技术生成图形，使原始信息更便与理解，最初是用于科 学数据客观呈现。1986年，美国国家可惜基金会举办了“图形，图像处理工作站” 讨论会，正式提出了标志着“可视化技术”的“科学计算可视化”概念。 2、意义：历史证明，人类的视觉在科学发展过程中具有重要意义，如望远镜和显微镜 在天文学和生物学中的贡献就是铁证。人类的可视化功能可对大量抽象的数据进行 分析，人的创造性维不仅取决于逻辑思维，而且取决于形象思维，海量数据只有通 过可视化转化为图形，才可以激发人类的形象思维。找出表面上看去杂乱无章的数 据内在的规律，可为各项研究决策层提供可靠的依据。信息是一种表面上显式的知 识，只有将数据和信息用图形和图像表示出来，人类才可获取其中的隐知识。总之， 信息可视化能大大加快信息的处理速度，有效利用海量数据，可在人与人，人与信 息之间实现图像通信，使人们能深入观察信息，为发现和理解科学规律提供有力工 具，可以实现对计算和编程过程的引导和控制，通过交互手段改变过程所依据的条 件等。 3、目的：洞察数据，发现信息，做出决策或解释数据。 4、国内外的现状：我国信息可视化技术的研究开始于20世纪90年代中期，由于数据 量庞大，生成图形的算法复杂，常常需要巨型计算机和高档图形工作站等，因此该 研究在国家级研究所，高水平大学等开展，已扩展到科学研究，工程，军事，医学 等各个领域，随着internet的兴起都取得了一定成果。但从总体上来讲，与国外先 进水平相比还有一定差距，尤其是在商业软件方面实力较弱。目前，信息可视化技 术处于发展时期，其方法技术和用途正在日益扩大和提升，在信息资源数字化，网 络化，知识化的背景下，信息化与智能化是信息服务的必要手段，随着两者的不断 深入研究，信息服务与信息消费将提高到一个新水平。
云计算大数据的55个最实用 可视化分析工具 近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。
为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧! 1.Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2.Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 3.D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 4.R
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
大数据时代下数据可视化应用 发表时间：2017-09-22T11:49:13.987Z 来源：《基层建设》2017年第15期作者：胡博 [导读] 大数据的处理能够将足够大的样本快速、科学的以图像、音频等形式展现在人们面前，使人们在多感官全面了解事物的同时，能够更好的分析事物的现状以及事物未来的发展形态，从而更好的支持事物全寿命过程的把握。 重庆汇锦电子工程有限公司重庆 400005 摘要：随着全球信息技术的发展，人们对生活中事物认知度要求也随着技术的发展而不断提高，而大数据分析处理的性能正好较好的满足了人们这一需求，大数据的处理能够将足够大的样本快速、科学的以图像、音频等形式展现在人们面前，使人们在多感官全面了解事物的同时，能够更好的分析事物的现状以及事物未来的发展形态，从而更好的支持事物全寿命过程的把握。 关键词：大数据时代；数据可视化；应用 引言 大数据时代背景下，数据收集的质量和数量，数据分析的速度和精度是保证整个产品在全寿命过程中质量的重要保障。在实际生活中，人们对产品可视化的要求非常高，对直观感觉的依赖非常大，因此，质量较好、结果科学的数据可视化处理工作是未来产品研发和营销的趋势。 一、数据可视化的概念与意义 大数据时代背景下的数据可视化的一般定义可被概述为，充分利用计算机的能力，设计符合计算机性能和操作经济性的通用软件，采用计算机辅助设计的形式，配合一定的图像和音频，尽量直观的了解事物，利用多感官的体验对事物进行全面的认识的过程，在该过程中，大数据处理不但会帮助设计人员更好的展现设计理念，帮助人们更为现实的了解事物的实际形态，还可以以更好的图像和音频形态展现事物，同时还可以通过云计算等形式，较为快速的对事物进行更为全面立体的分析。不仅在感官上给予人美好的感受，还给予人们以科学的数据，帮助人们更好的了解事物的原理、作用和使用过程中会发生的问题，不断优化事物全寿命过程的质量，在一定程度上使产业更加标准化，发展趋势更加清晰化，运行目的更加实用化，设计理念更加超前化。 二、大数据时代的机遇与挑战 大数据处理背景下的事物展现过程不但能够将事物较好的展现在人们眼前，还可以对用户的需求、用户对事物功能的偏好倾向、用户选择时的侧重点、产品继续改进的方面进行尽量多样本数据的收集，对分析结果的精确度起到积极的作用。设计人员可以根据实际数据反映的情况，对产品意见和建议较多的方面进行设计和工艺上的改进，不断完善设计中人和物的协调功能。在工艺方面，可以根据数据反应的情况更换更加符合客户需求的材料，并且在实际的工艺加工过程中能够进行有针对性的改进，保证物品的质量和触感能够更好的迎合受众需求。使整个产品从研发到设计再到生产最后再到销售整个流程都能得到科学的指导，最大限度的满足市场需求，能够保证产品改进、生产和维护的科学性，对产品的性能能够进行较为精确的全寿命过程工作指导。 三、数据环境下的数据可视化技术发展趋势 1、即时的数据关联趋势可视化服务 数据可视化除单纯呈现数据状态之外，还有一个非常实用的功能，就是通过对若干存在关联性的可视化数据进行比较中，能够挖掘出数据之间的重要关联或者是呈现一个有理有据的数据发展趋势。在大数据环境下，这种数据可视化服务已经能够轻松做到即时生成。也就是说，数据采集完成后可以立刻生成可视化方案。某电子钱包的一项电子对账单服务就是这样，通过用户使用该电子钱包交易所产生的数据信息，月末自动生成出一套属于用户个性化的数据图表，用户借由这组数据图可以轻松地分析出自身的消费状况，即时地做出调整与规划。 2、多维叠加式数据可视化应用 这类数据可视化应用常见为社交网络或者生活消费类应用与数字地图的叠加，这种叠加模式针对年轻化的人群很有吸引力，基于地理位置的网络数据信息分享传播具有某种互动娱乐性。比如在微信这款应用中，用户可以依靠对方和自己的距离信息来筛选好友：在世纪佳缘网上，有一种地图搜索的模式，用户可以通过其他人所标注的地理信息来对一张交友地图进行搜索；在大众点评这款智能手机应用中，可以基于地理信息轻松找到附近的酒店、餐厅，用户可以在地图上对店铺进行留言评价，还可以在地图的对应位置留下图片供其他用户参考。在此类数据可视化应用中，用户所获取的视觉信息不再是单一维度而是多维的。 四、大数据时代背景下的web数据可视化 1、基于web的数据可视化的参考模型 基于web的数据可视化主要有以下四种参考模型： 1.1在服务器端生成描述数据的图形，然后在客户端实现图形的显示，客户端用浏览器来显示； 1.2服务器端以HTMLFoms或JavaApplet方式提供可视化控制页面，浏览器客户下载控制页面，实现对可视化过程的控制； 1.3服务器端经过可视化映射后，输出ⅥlML成Java3D格式的3D模型，返回给客户，客户端利用支持VRML或Java3D的浏览器来绘制和操纵3D模型，这种方式的交互局限于绘制阶段； 1.4客户下载数据，在客户端执行可视化流水线，利用JavaApplet实现可视化计算，客户还可以下载可视化软件。虽然客户端可以完全控制可视化过程，但对客户端的硬件、软件资源要求高，并且对大规模过程的控制；模型1使用Tee ChanPro Aetivex控件，可以直接安装在服务器端，在服务器端动态生成图形文件(JPEG格式)，然后将图形传回客户端，在浏览器中显示出来，方法可以适用于任何流行的客户端浏览器；模型2和模型3需要针对具体的应用编制Java绘图程序，模型4采用了复杂的可视化计算在服务器端处理，避免了客户端较高的资源要求，同时客户端又能完成可视化结果的交互绘制，具有较好的交互性以及计算负荷分摊的优点，但同样编制程序复杂。 2、大数据的web数据可视化方法流程 2.1发现问题 数据可视化都是为了解决某个问题的。所以，面对海量的数据，首先要思考如何针对领域问题合理抽取对应的数据。为创建信息可视化而提出问题时，我们应该尽可能地关注以数据为中心的问题。而对于以“为什么”开头的问题则要格外小心，它意味着你对数据的较为正式
BIM与可视化 发表于 2012-11-21 05:59:57 |只看该作者 本白皮书将向您介绍如何借助Revit平台和Autodesk® 3ds Max®，用建筑信息模型来探索、验证和表现建筑设计。 预测居民、访客或邻居对建筑的反应以及与建筑的相互影响是设计流程中的要工作。“这栋建筑的阴影会投射到附近的公园内吗？”“这种红砖外墙与周围的筑协调吗？”“大厅会不会太拥挤？”“这种光线监控器能够为下面的走廊提供足的日光吗？”只有“看到”设计，即在建成前体验设计才能圆满地回答这些常见问。 可计算的建筑信息模型平台，如Revit平台，可以在动工前预测建筑的性能。建筑的性能中，人对于建筑的体验是其中一个方面。准确实现设计的可视化对于预建筑未来的效果非常重要。本白皮书重点介绍BIM如何改进设计的可视化流程。 筑设计的可视化 建筑设计的可视化通常需要根据平面图、小型的物理模型、艺术家的素描或彩画展开丰富的想像。观众理解二维图纸的能力、呆板的媒介，制作模型的成本或术家渲染画作的成本，都会影响这些可视化方式的效果。 D和三维建模技术的出现实现了基于计算机的可视化，弥补了上述传统可视化方式不足。带阴影的三维视图、照片级真实感的渲染图、动画漫游，这些设计可视化方可以非常有效地表现三维设计，目前已广泛用于探索、验证和表现建筑设计理念。 大多数建筑设计工具（包括基于Revit的应用）都具有内置或在线的可视化功，以便在设计流程中快速得到反馈。然后可以使用专门的可视化工具（如Autodesk s Max软件）来制作高度逼真的效果及特殊的动画效果。这就是当前可视化的特点：与美术作品相媲美的渲染图，与影片效果不相上下的漫游和飞行。对于商业项目（甚高端的住宅项目），这些都是常用的可视化手法——扩展设计方案的视觉环境，以进行更有效的验证和沟通。 如果设计人员已经使用了BIM解决方案来设计建筑，那么最有效的可视化工流就是重复利用这些数据，省却在可视化应用中重新创建模型的时间和成本。此外，时保留冗余模型（建筑设计模型和可视化模型）也浪费时间和成本，增加了出错的率。 在设计同一建筑时，还会用到类似的建筑应用，如结构分析或能耗分析应用；是有些应用利用建筑信息模型来进行相关的建筑分析，避免了使用冗余模型。同样，进的设计可视化工具（如 3ds Max）也利用建筑信息模型进行视觉效果分析。 筑信息模型的可视化