基于径向坐标可视化的高维数据分析方法

农残检测中多维数据可视分析关键技术

农残检测中多维数据可视分析关键技术 研究 姓名：罗会嵩学号：110701Y096 班级：植保121 摘要： 当前食品安全问题十分突出，如何有效的对食品质量进行监控和管理成为人们日益关注的焦点。农药和化学污染物的过渡使用是食品安全问题的主要来源之一，食品质量检测部门需要对这些农药残留信息进行检测和分析。本文的主要任务是研究多维数据的可视分析技术，并将该技术应用到农药残留检测中，协助研究人员分析农药的理化特性和特征规律，为食品中的农药检测提供分析和决策依据。本文对多维数据的可视分析技术进行了深入的研究。 （1）针对农药检测标准数据的特点和理化特性，对原始数据进行预处理操作，便于转换成可视化信息。 （2）分析和总结了目前主流的多维数据可视化技术和应用条件，提出了一种针对农残检测标准数据的多视图协同可视分析方法。本方法设计了平行坐标、散点图和散点图矩阵、数据表图等多种可视化视图，并通过交互技术将视图关联起来协同分析数据，从中挖掘出有价值的信息。本方法有效的避免的单一可视化技术的缺陷，能全面的展现和分析复杂的多维数据，使数据的展示和分析变得简单和高效。 （3）设计并实现农残检测信息智能管理系统，建立检测标准信息数据库，实现检测规程、检测标准和检测数据的数字化管理。 关键词：多维数据；可视分析；多视图协同可视分析；类区间模型；农药残留检测数据 Abstract: People pay more and more attention to that how to effectively supervise and manage food quality in the wake of Food Safety problems get worsen in recent years. One of the main reasons of food safety problem is the overused pesticides and chemical pollutants, and food quality supervise department need to detect and analyze pesticide residue information The main task of this subject is to research the multidimensional data visual

高维数据降维方法研究

·博士论坛· 高维数据降维方法研究 余肖生,周　宁 (武汉大学信息资源研究中心,湖北武汉430072) 摘　要:本文介绍了MDS 、Isomap 等三种主要的高维数据降维方法,同时对这些降维方法的作用进 行了探讨。 关键词:高维数据;降维;MDS ;Isomap ;LLE 中图分类号:G354 文献标识码:A 文章编号:1007-7634(2007)08-1248-04 Research on Methods of Dimensionality Reduction in High -dimensional Data YU Xiao -s heng ,ZH OU Ning (Research Center for Information Resourc es of Wuhan University ,W uhan 430072,China ) A bstract :In the paper the authors introduce three ke y methods of dimensionality r eduction in high -dimen -sional dataset ,such as MDS ,Isomap .At the same time the authors discuss applications of those methods .Key words :high -dimensional data ;dimensionality reduction ;MDS ;Isomap ;LLE 收稿日期:2006-12-20 基金项目:国家自科基金资助项目(70473068) 作者简介:余肖生(1973-),男,湖北监利人,博士研究生,从事信息管理与电子商务研究;周　宁(1943-),男, 湖北钟祥人,教授,博士生导师,从事信息组织与检索、信息系统工程、电子商务与电子政务研究. 1　引 言 随着计算机技术、多媒体技术的发展,在实际应用中经常会碰到高维数据,如文档词频数据、交易数据及多媒体数据等。随着数据维数的升高,高维索引结构的性能迅速下降,在低维空间中,我们经常采用Lp 距离(当p =1时,Lp 距离称为Man -hattan 距离;当p =2时,Lp 距离称为Euclidean 距离)作为数据之间的相似性度量,在高维空间中很多情况下这种相似性的概念不复存在,这就给基于高维数据的知识挖掘带来了严峻的考验【1】 。而这些高维数据通常包含许多冗余,其本质维往往比原始的数据维要小得多,因此高维数据的处理问题可以归结为通过相关的降维方法减少一些不太相关的数据而降低它的维数,然后用低维数据的处理办法进行处理 【2-3】 。高维数据成功处理的关键在于降维方 法的选择,因此笔者拟先介绍三种主要降维方法, 接着讨论高维数据降维方法的一些应用。 2　高维数据的主要降维方法 高维数据的降维方法有多种,本文主要讨论有代表性的几种方法。 2.1　MDS (multidimensional scaling )方法 MDS 是数据分析技术的集合,不仅在这个空间上忠实地表达数据之间联系,而且还要降低数据集的维数,以便人们对数据集的观察。这种方法实质是一种加入矩阵转换的统计模式,它将多维信息 通过矩阵运算转换到低维空间中,并保持原始信息之间的相互关系 【4】 。 每个对象或事件在多维空间上都可以通过一个 点表示。在这个空间上点与点之间的距离和对象与对象之间的相似性密切相关。即两个相似的对象通过空间临近的两个点来表示,且两个不相似的对象 第25卷第8期2007年8月 情　报　科　学 Vol .25,No .8 August ,2007

高维数据的低维表示综述

高维数据的低维表示综述 一、研究背景 在科学研究中，我们经常要对数据进行处理。而这些数据通常都位于维数较高的空间，例如，当我们处理200个256*256的图片序列时，通常我们将图片拉成一个向量，这样，我们得到了65536*200的数据，如果直接对这些数据进行处理，会有以下问题：首先，会出现所谓的“位数灾难”问题，巨大的计算量将使我们无法忍受；其次，这些数据通常没有反映出数据的本质特征，如果直接对他们进行处理，不会得到理想的结果。所以，通常我们需要首先对数据进行降维，然后对降维后的数据进行处理。 降维的基本原理是把数据样本从高维输入空间通过线性或非线性映射投影到一个低维空间，从而找出隐藏在高维观测数据中有意义的低维结构。（8） 之所以能对高维数据进行降维，是因为数据的原始表示常常包含大量冗余： · 有些变量的变化比测量引入的噪声还要小，因此可以看作是无关的 · 有些变量和其他的变量有很强的相关性(例如是其他变量的线性组合或是其他函数依赖关系)，可以找到一组新的不相关的变量。（3） 从几何的观点来看，降维可以看成是挖掘嵌入在高维数据中的低维线性或非线性流形。这种嵌入保留了原始数据的几何特性，即在高维空间中靠近的点在嵌入空间中也相互靠近。（12） 数据降维是以牺牲一部分信息为代价的，把高维数据通过投影映射到低维空间中，势必会造成一些原始信息的损失。所以在对高维数据实施降维的过程中如何在最优的保持原始数据的本质的前提下，实现高维数据的低维表示，是研究的重点。（8） 二、降维问题 1．定义 定义1.1降维问题的模型为(,)X F ，其中D 维数据空间集合{}1N l l X x ==（一般为D R 的一个子集），映射F :F X Y →(),x y F x →=

大数据分析报告与可视化

.数据分析与可视化1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报. .告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，直观地看清楚问题和结有助于阅读者更形象、可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，论，从而产生思考。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者数据的初衷就是为解决一个同时也失去了报告的意义，是更重要的，否则称不上好的分析，商业目的才进行的分析，不能舍本求末。 数据分析常用的方法有哪些？他们多用来分析哪些类型的数据？通过分析可以得到怎样2. 的结果和结论？怎样得到保证其信度和效度？常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； (scatter 、散点图)、直方图(Histogram)：柏拉图数据分析常用的图表方法(排列图、点

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

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。

高维、相依和不完全数据的统计分析

高维、相依和不完全数据的统计分析 高维、相依和不完全数据的统计分析李国英中国科学院数学与系统科学研 究院系统科学所 现代科学技术和社会经济的许多领域都遇到高维、相依和不完全数据的统 计分析问题，它是目前统计学应用和理论中面临困难最多、挑战最严峻，也是 最有可能取得突破的研究领域之一。本文试就笔者个人的认识，分三部分介绍、讨论与该领域有关的情况和问题。首先简要讲述统计学的发展情况，然后介绍 我国学者在相关领域中的研究成果，最后探讨该领域中一些值得注意的研究方向。本文旨在抛砖引玉，以期得到国内同仁对统计学发展更多的关心和支持。 由于笔者水平和知识所限，定有疏漏和不妥之处，欢迎批评指正。 统计学(statistics,我国习惯上称为数理统计)研究有效地收集、分析和解释数据，以提取信息、建立模型，并进行推断、预测和决策的方法和理论。人 类在社会、生产和科学活动中常常通过实验、观测和调查获得数据(包括各种资料)，再从数据中获得知识。统计学正是在这样的过程中产生和发展起来的。社会经济、科学技术和工农业生产的发展是它的源泉和动力，也是它的目的和归宿。统计学的本质性特征决定了它有广泛的应用性和很强的交叉性。 大致从十七世纪开始，由于天文、物理、生物、遗传以及人口和社会调查 等方面的需要而萌发了统计学。例如，17世纪中期，J.Graunt在人口死亡等社会问题的研究中，发展了最早的描述统计；18世纪末19世纪初， A.M.Legendre和C.F.Gauss在研究测地学和天体物理的数据分析中，提出了最 小二乘法和误差的正态分布理论；19世纪中期，F.Galton在研究生物遗传规律的过程中发明了相关分析和回归分析方法。关于统计学的早期历史可参阅陈希 孺的文章《数理统计学小史》(《数理统计与管理》，1998年第2期至1999年 第6期)。进入二十世纪以后，相继出现了几位伟大的数学家和统计学家 K.Pearson、R.A.Fisher、 A.N.Kolmogrov、N.Neyman、E.Pearson和A.Wald等，由于他们的奠基性 工作，统计学方法和理论都有了很大发展，到四十年代中期成为一门成熟的学

较大规模数据应用PCA降维的一种方法

计算机工程应用技术 本栏目责任编辑：梁 书 较大规模数据应用PCA 降维的一种方法 赵桂儒 （中国地震台网中心，北京100045） 摘要：PCA 是一种常用的线性降维方法，但在实际应用中，当数据规模比较大时无法将样本数据全部读入内存进行分析计 算。文章提出了一种针对较大规模数据应用PCA 进行降维的方法，该方法在不借助Hadoop 云计算平台的条件下解决了较大规模数据不能直接降维的问题，实际证明该方法具有很好的应用效果。关键词：主成分分析；降维；大数据中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2014)08-1835-03 A Method of Dimensionality Reduction for Large Scale Data Using PCA ZHAO Gui-ru (China Earthquake Networks Center,Beijing 100045,China) Abstract:PCA is a general method of linear dimensionality reduction.It is unable to read all the sample data into the memory to do analysis when the data scale becomes large.A method of dimensionality reduction for large scale data using PCA without Ha?doop is proposed in this paper.This method solves the problem that it can ’t do dimensionality reduction directly on large scale data.Practice proves that this method has a good application effect.Key words:PCA;dimensionality reduction;large scale data 现实生活中人们往往需要用多变量描述大量的复杂事物和现象，这些变量抽象出来就是高维数据。高维数据提供了有关客观现象极其丰富、详细的信息，但另一方面，数据维数的大幅度提高给随后的数据处理工作带来了前所未有的困难。因此数据降维在许多领域起着越来越重要的作用，通过数据降维可以减轻维数灾难和高维空间中其他不相关属性。所谓数据降维是指通过线性或非线性映射将样本从高维空间映射到低维空间，从而获得高维数据的一个有意义的低维表示的过程。 主成分分析（Principal Component Analysis ，PCA ）是通过对原始变量的相关矩阵或协方差矩阵内部结构的研究，将多个变量转换为少数几个综合变量即主成分，从而达到降维目的的一种常用的线性降维方法。这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，它们通常表示为原始变量的线性组合。在实际应用中当数据规模超过计算机内存容量(例如16G)时就无法将样本数据全部读入内存来分析原始变量的内部结构，这成为PCA 在实际应用中存在的一个问题。该文从描述PCA 变换的基本步骤出发，提出了一种不需要Hadoop 等云计算平台即可对较大规模数据进行降维的一种方法，实际证明该方法具有很好的应用效果。 1PCA 变换的基本步骤 PCA 是对数据进行分析的一种技术，主要用于数据降维，方法是利用投影矩阵将高维数据投影到较低维空间。PCA 降维的一般步骤是求取样本矩阵的协方差矩阵，计算协方差矩阵的特征值及其对应的特征向量，由选择出的特征向量构成这个投影矩阵。 ?è???????? ÷÷÷÷÷÷cov(x 1,x 1),cov(x 1,x 2),cov(x 1,x 3),?,cov(x 1,x N )cov(x 2,x 1),cov(x 2,x 2),cov(x 2,x 3),?,cov(x 2,x N ) ?cov(x N ,x 1),cov(x N ,x 2),cov(x N ,x 3),?,cov(x N ,x N )（1）假设X M ×N 是一个M ×N (M >N ),用PCA 对X M ×N 进行降维分析，其步骤为：1)将矩阵X M ×N 特征中心化，计算矩阵X M ×N 的样本的协方差矩阵C N ×N ，计算出的协方差矩阵如式(1)所示，式中x i 代表X M ×N 特征中心化后的第i 列； 2)计算协方差矩阵C N ×N 的特征向量e 1,e 2...e N 和对应的特征值λ1,λ2...λN ，将特征值按从大到小排序； 3)根据特征值大小计算协方差矩阵的贡献率及累计贡献率，计算公式为： θi =λi ∑n =1 N λn i =1,2,...,N （2） 收稿日期：2014-01-20基金项目：国家留学基金资助项目（201204190040）作者简介：赵桂儒（1983-），男，山东聊城人，工程师，硕士，迈阿密大学访问学者，主要研究方向为多媒体信息处理。 1835

数据可视化和分析工具有哪些

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。

数据降维方法分析与研究_吴晓婷

收稿日期:2008211226;修回日期:2009201224 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60372071);中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室开放课题基金资助项目(20070101);辽宁省教育厅高等学校科学研究基金资助项目(2004C031) 作者简介:吴晓婷(19852),女(蒙古族),内蒙古呼伦贝尔人,硕士研究生,主要研究方向为数据降维、模式识别等(xiaoting wu85@hot m ail . com );闫德勤(19622),男,博士,主要研究方向为模式识别、数字水印和数据挖掘等. 数据降维方法分析与研究 3 吴晓婷,闫德勤 (辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连116081) 摘　要:全面总结现有的数据降维方法,对具有代表性的降维方法进行了系统分类,详细地阐述了典型的降维方法,并从算法的时间复杂度和优缺点两方面对这些算法进行了深入的分析和比较。最后提出了数据降维中仍待解决的问题。 关键词:数据降维;主成分分析;局部线性嵌入;等度规映射;计算复杂度 中图分类号:TP301 文献标志码:A 文章编号:100123695(2009)0822832204 doi:10.3969/j .jssn .100123695.2009.08.008 Analysis and research on method of data dimensi onality reducti on WU Xiao 2ting,Y AN De 2qin (School of Co m puter &Infor m ation Technology,L iaoning N or m al U niversity,D alian L iaoning 116081,China ) Abstract:This paper gave a comp rehensive su mmarizati on of existing di m ensi onality reducti on methods,as well as made a classificati on t o the rep resentative methods systematically and described s ome typ ical methods in detail.Further more,it deep ly analyzed and compared these methods by their computati onal comp lexity and their advantages and disadvantages .Finally,it p r oposed the crucial p r oble m s which needed t o be res olved in future work in data di m ensi onality reducti on . Key words:data di m ensi onality reducti on;p rinci pal component analysis (PCA );l ocally linear e mbedding (LLE );is ometric mapp ing;computati onal comp lexity 近年来,数据降维在许多领域起着越来越重要的作用。通过数据降维可以减轻维数灾难和高维空间中其他不相关属性,从而促进高维数据的分类、可视化及压缩。所谓数据降维是指通过线性或非线性映射将样本从高维空间映射到低维空间,从而获得高维数据的一个有意义的低维表示的过程。数据降维的数学描述如下:a )X ={x i }N i =1是D 维空间中的一个样本集, Y ={y i }N i =1是d (d <

50个大数据可视化分析工具

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。

数据分析与可视化

数据分析与可视化 1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。

高维面板数据降维与变量选择方法研究

高维面板数据降维与变量选择方法研究 张波方国斌 2012-12-14 14:35:56 来源：《统计与信息论坛》(西安)2012年6期第21～28页内容提要：从介绍高维面板数据的一般特征入手，在总结高维面板数据在实际应用中所表现出的各种不同类型及其研究理论与方法的同时，主要介绍高维面板数据因子模型和混合效应模型；对混合效应模型随机效应和边际效应中的高维协方差矩阵以及经济数据中出现的多指标大维数据的研究进展进行述评；针对高维面板数据未来的发展方向、理论与应用中尚待解决的一些关键问题进行分析与展望。 关键词：高维面板数据降维变量选择 作者简介：张波，中国人民大学统计学院（北京100872）；方国斌，中国人民大学统计学院，安徽财经大学统计与应用数学学院（安徽蚌埠233030）。 一、引言 在社会现象观测和科学实验过程中经常会产生面板数据。这类数据通过对多个个体在不同时间点上进行重复测度，得到每个个体在不同样本点上的多重观测值，形成时间序列和横截面相结合的数据，也就是所谓的“面板数据”。由于应用背景的不同，面板数据有时也称作纵向数据（longitudinal data）。面板数据广泛产生于经济学、管理学、生物学、心理学、健康科学等诸多领域。

随着信息技术的高速发展，数据采集、存储和处理能力不断提高，所谓的高维数据分析问题不断涌现。对于多元统计分析而言，高维问题一般指如下两种情形：一种是变量个数p较大而样本量n相对较小，例如药物试验中有成千上万个观测指标而可用于实验观测的病人个数较少；另一种是变量个数户不大但是样本个数n较多，例如一项全国调查牵涉到大量的调查对象，而观测指标个数相对较少。面板数据高维问题较多元（时序）高维问题更为复杂，因为面板数据至少包括两个维度：时间和横截面。在实际应用中，不同个体在不同时间进行观测时可以获得多个指标值。为了以下论述的方便，用p表示指标个数，T表示观测期长度，N表示个体（individual）或主题（subject）个数。数理统计中所提到的高维（大维）问题，通常是指个体数N、时期长度T或指标个数p这三个变量中的一个或多个可以趋向于无穷。具体应用中，只要N、T和p中有一个或多个大于某个给定的临界值，都称为高维问题。 本文主要研究两种基本类型的高维面板问题：一类为面板数据分析中解释变量个数p非常多，超过个体数N和时期数T，比如零售商业网点成千上万种商品扫描数据，央行和国家统计部门得到的多个指标在不同个体宏观经济观测数据等；另一类是混合效应模型中随机效应和固定效应设定时方差协方差矩阵所需确定的参数个数较多，某些参数的值趋向于零，要对方差协方差矩阵进行变量选择，此时针对固定效应和随机效应可以采用不同的变量选择策略。 二、高维面板数据因子模型 大型数据集构成的社会经济面板的特点是具有成百上千个观测指标，也就是具有所谓的高维特征。由于这种特征的存在，采用经典统计计量分析方法很难进行处理。因子模型（factor model）不仅可以有效降低数据的维度，而且可以充

DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

DreamBI大数据分析平台 技术白皮书

目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)

2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)

数据分析常用指标介绍

数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。

毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。

大数据分析标准功能点简介.doc

大数据报表标准功能点简介

U8分析报表包含两个工具，分别为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 1.分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 a)基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。 b)数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。 分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。

档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 c)数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 d)权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据实际业务需要授予适合的权限。 2.U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。 对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。