可视化工具应用交流分享
1.除了Freemind，你还用过哪些软件来做类似的工作？谈谈你对这些软件的评价。
答：以前我没用过Freemind，常用word编写教学设计、用powerpoint制课件。
这次培训学习了Freemind并按要求用Freemind进行了教学目标分析，感觉用它制作思维导图操作方便、层次清楚、重点突出、美观简洁。只是它最终以图片形式保存、展示，不如用powerpoint展示起来灵活、生动。
（1）使用word进行文字编辑处理功能强大，也可收到美观、生动的效果，只是用绘图工具制作结构图不易操作。
（2）使用powerpoint制作课件，不仅处理文字功能强大，而且可以灵活运用多媒体手段使课件的展示方式灵活多样，更易于引起学生的兴趣，缺点也是制结构图较麻烦。
2.除了用来辅助教学目标分析，你认为知识可视化工具还可以支持哪些教学活动？张开想象的翅膀吧，看谁想到的多。
答：除了辅助教学目标分析，知识可视化工具还可以用来完成许多教学活动，如：
1) 制定课时教案、单元、学期、学年的教学计划或教学纲要；
2) 制作课件，展示一节课的教学内容或某个较复杂的知识点的内容，如高年级的数学课
3) 进行板书设计，帮助学生有条理地掌握所学知识；如数学课的“整理与复习”板块
4) 对小到一个知识点、一节课、大到一个单元、一本书甚至几本书的内容梳理、归纳，用这样的方法引导学生记忆复习学过的知识；
5) 参加会议或学习时做笔记，可以使内容更加清晰明了；
6) 计划、安排主题班会或其他综合实践活动，可以使活动的层次更加突出；
7) 教会学生在写作文时或者自己撰写论文时，编写写作提纲；
8) 自己或引导学生作发散思维的训练；
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。
2018年5大可视化BI工具选型对比分析
2018年5大可视化BI工具选型对比分析 如今，有大量功能强大的可视化工具和BI工具能快速的实现数据可视化，帮助业务分析推动决策。 在本文中，5类BI可视化工具（QlikView、Tableau、Power BI、帆软FineBI 和Google Data Studio）的特性、优点和缺点。主要比较它们的关键参数，包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。 一、QlikView QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案。它允许用户在工作流程中探索和发现数据，这与开发人员在处理数据时的工作方式类似。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性，该软件致力于维护数据之间的关联。这可以帮助最终用户发现您的数据，即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的，这些数据也会提醒您检索相关项目。 QlikView比较灵活，展示样式多样。它允许设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义可视化和仪表板的外观。QlikView数据文件(QVD文件)概念的引入，一定程度上取代了ETL工具的功能，拥有可集成的ETL（提取，转换，加载）引擎，能够执行普通的数据清理操作，但是这可能会很昂贵。 1.产品差异化 Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的，这些应用程序既创新又直观易用。由于具有先进的搜索功能，它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在内存中提取数据的功能。 2.特征 Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有一席之地，并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序。 其中一个特点是QlikView能够自动关联数据：识别集合中各种数据项之间的关系，无需手动建模。 另一个特性，Qlikview处理数据输入，是将其保存在多个用户的内存中，即保存在服务器的RAM中。这样可以加快查询速度，从而加快数据探索速度，并改
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）。
30 个把数据可视化的简单工具 s Big Data 的重要性与日俱增，许多企业的资料库内都收集了非常多消费者资料，但要将这一笔笔冷僻又繁杂的数字与名目资料转化为有价值、为企业带来效益的策略拟定参考，需要倚赖资料科学家的脑袋与适当的统计软体，再把结果图表化，让一般企业、大众都看的懂，也就是「看图说故事」与「数字会说话」两者的结合。 但有哪些简单又实用性高、不需要专业的编码知识、也不需要特别的训练就可以用的软体呢？以下介绍30 个着名的资料图表化软体给大家参考，想要让顾客听懂你在说什么、说服你的客户就靠它们了！ 1. iCharts
iCharts 是能够连接市场研究出版者、经济及产业面的资料和专业的消费者的平台，拥有数以万计的图表，涵盖层面包刮商业、经济、运动和其他类别，它让大众能够简单的了解并能够跟上世界最新统计资料的脚步。 为了拥有庞大的资料量，它提供以云端为基础和受专利保护的图表工具，让企业和个人都能推出品牌、行销以及用图表分享他们的资料，透过网站分享给数百万的人。很棒的是，iChart 提供免费帐户给使用者，让你能够使用基本的互动是图表，当你花钱购买更进阶的版本，你就能使用更多不同的功能；图表本身是具有互动性的，因此可以从Google Docs、Excel spreadsheet 和其他来源撷取。 2. Fusion Charts Suit XT
Fusion Charts Suit XT 是一个专业的、进阶版的JavaScript chart library，让我们能够建出任何形式的图表。 採用SVG（Scalable Vector Graphics，可缩放向量图形）和支持超过90 种以上的图表类型，包括3D、甘特图（gantt）、各种不同的压力表图（gauges chart）、漏斗图（funnel chart），甚至世界/ 各州/ 个国家的地图。同样地，大部分的图表包含2D 及3D 的视图，图表是完全可客制化的，标籤、字体、边界等等全部都是可以依使用者作改变。 除此之外，他们也重视工具间的互动性，提示框（tooltips）、向下延伸资料（drill down）、可点选的图例关键字（legend keys）、缩放及上下捲动，以及一次按键进行图表输出或列印。 3. Modest Maps
可视化程序开发工具 一、教学目标 （1）熟悉 VB 集成开发环境。（2）了解可视化编程的一般步骤。 （3）理解控件、对象、属性等基本概念。（4）学会使用 VB 中的标签、文本框、按钮等基本控件。 二、教学内容分析 建议使用1课时。学生在初学打字的时候，喜欢使用金山文字练习，该软件提供了很多游戏：如地雷战、打地鼠、青蛙过河等，当玩到某一时间，游戏会说：“你输了！还要再来吗？”难道计算机会说话？不，是电脑编程高手赋予电脑会说话的本领。从今天开始，我们将学习用 VB 制作一些简易的程序，学习过程将涉及高级程序语言。熟悉 VB 的“工作室”，懂得利用 VB 工具箱中的工具设计程序界面；通过例子，了解可视化编程的一般步骤，学会修改对象的属性，加深对“打字测试软件”程序中代码的理解。 三、教学策略 教师在教学中要发挥学生的主体作用，让学生自主探索，在任务的驱动下启发、引导学生主动探究知识，然后上机实践练习，教师总结指导，使学生先掌握操作，后理解理论，对不同组和不同任务的学生，先让他们实行自我评价，再相互评价，教师最后实行评价。 四、教学过程 1. 熟悉 VB 的“工作室” （1） VB 是一种可视化程序设计工具。 可视化：主要是让程序设计人员利用软件本身所提供的各种控件，像搭积木一样构造应用程序的各种界面，然后再编写少量的代码就可构建应用程序。 （2） VB 集成环境。 ①与绝大部分软件有共同点，如有标题栏、菜单栏、工具栏、工具箱、工作区。 ②不同地方： VB 有工程管理器、属性窗口、代码窗口、窗体布局窗口； Photoshop 中也有一个预览全局的窗口，但内容和 VB 不一样； Dreamweaver 中有代码窗口。 （3）制作一个简单的程序。 ①启动 VB，创建一个窗体 Form1 。 ( 回顾上节课的内容，如何创建窗体文件？ ) ②双击 Form1 窗体，弹出代码窗口 ( 如下图所示 )，左边对话框是对象框，选择“Form ”，右边列表框是事件过程列表框，选择“ Click ”。 ③在 Private Sub cmdEnd_Click() 和 End Sub 两行代码之间插入代码： print ″欢迎进入 VB 世界！″。 ④保存文件。 选择“文件”菜单中的“保存工程”命令，设置保存位置及文件名，单击“保存”按钮，可保存窗体文件 “ *.frm ”。 接着又提示保存工程文件，文件名为“ *.vbp ”。 ⑤单击工具栏中的“运行”按钮。程序运行后，会显示一个窗体，当单击窗体时，会显示“欢迎进入 VB 世界！”如果运行时有借，系统会提示你修改代码，按 F8 功能键停止运行，返回设计界面。 2. 可视化编辑的一般步骤 例：制作一个打字测试程序。 第1步，启动 VB，新建一个 VB 标准 EXE 工程。
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。
2012-03-31 10:01 2012-03-31 10:01 , URL https://www.doczj.com/doc/9114938321.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
从零开始学游戏编程——可视化编程游戏开发工具学习指南 开发游戏可能是学习编程的理由中最吸引人的一条了。但如何 从零开始入门，达到能够开发游戏的编程水平，是困扰无数勇敢少 年们的传统难题。作为一名游戏设计师，我没有系统地学习过编程。从5年前开始，我有了自己从头完整开发游戏的念头，于是断断续 续地看了很多书，试过了很多入门方法和开发环境，但直到近半年 才找到正确的门路。现在我在Unity开发环境下独立制作游戏原型 和利用成型的框架完善游戏功能已不成问题。 本文会介绍如何从零开始学习游戏开发编程的方法，希望能为 和我一样挣扎在编程大门之外的游戏开发爱好者们提供帮助。不过 事先要说明的是，这种学习思路是为了帮助你在做游戏的过程中逐 渐学习编写程序，不适用于其他领域，但作为一种入门方法，它能 让你在半年到一年的学习之后，做到独立制做小游戏（或原型）。 门外汉学编程的难点 介绍学习方法之前，我们先看看门外汉学编程最常遇到的问题。 第一，程序员们经常说程序语言只是编程工具，但市面上常见 的教程都喜欢从语法、算法和程序语言的使用思想开始教学，而不
是把编程语言当做解决实际问题的工具来入手。因此，初学者经常耗费很大精力才能理解书上写的算法和思想，却完全不知道理解之后能用来做什么。 第二，很多编程教程虽然配有实例，但一方面例子的学习难度曲线增加得很快，刚看完一个“Hello World”实例，下一个例子可能就变成教你如何分配内存（真实的故事，我的一本学习Objective-C 的教程就是这样的）。另一方面初学者在对开发流程不熟悉的情况下，很难做到举一反三，从一个实例里总结出做另外三个游戏的方法，我经常遇见看了三个不同类型的游戏实例，放下书后却连一个游戏都做不出来的情况。 第三，很多编程教程为了提高普适性，在使用现成架构方面都很保守，导致了很多重复造轮子的教程出现。例如在前几年Cocos2D（一个用于iOS平台游戏开发的游戏引擎）还没有现在这么火时，几乎所有的iOS游戏开发教程讲的都是如何使用OpenGLES来制作游戏图像，而这些底层架构的实现对初学者来说是根本不可能完成的任务。 因此，适合初学者的学习方针是：从实际需求出发；“怎么做”优于“为什么”（为什么可以在入门之后再慢慢理解）；使用允许你
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！
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。
模块二作业： 活动一 模块二必选案例分析.doc 1、请指出王老师列出的目标分别对应布卢姆目标层次的哪一层？ 答：在布卢姆的教学目标分类理论中，将认知领域的教学目标分为知道、理解、运用、分析、综合和评价六个层次。王老师所设置的“知识与技能目标”、“过程与方法目标”、“情感态度与价值观”的三维目标很 好地切合了布卢姆的教学目标分类理论。我认为： （1）“了解杜甫的生平和主要代表作”，“了解创作背景”，“了解古风这种文体的基本特征”，对应了布 卢姆“知道”这一层次； （2）“准确理解字、词、句的含义”对应了布卢姆“理解”这一层次； （3）“活学活用课文中出现的生词”对应布卢姆“运用”这一层次； （4）“分辨出古诗文中的虚写部分和实写部分”这一目标对应布卢姆“分析”这一层次； （5）“掌握学习古诗的方法”，“提高阅读和欣赏古诗文的能力”，“领会作者含蓄、悲婉的艺术风格”，“培养关注民生、关注现实的人文素养”对应“综合”这一层次； （6）“学生们要能体会到差役的凶恶、老妇一家的不幸”，“战乱时代劳动人民的苦难”和“作者关心民 生疾苦的思想感情”对应“评价”这一层次。 2、王老师在分析教学目标时，采用了什么方法分析教学目标的？ 答：王老师在分析教学目标时，采用了归类分析法，将教学目标分为三个方面进行分析；层级分析法，王老师在讲解课文时先是逐句分析，层层深入；信息加工分析法，引入伊拉克战争的新闻图片和国民党抓壮丁；结构模型分析法将课文内容用树状图来表明它们之间的关系等方法分析了教学目标。 3、在进行教学目标分析时，除了使用思维导图工具，还可以使用哪个软件辅助？请对比这两种软件 支持教学目标分析的特点。 答：在进行教学目标分析时，除了使用思维导图工具，还可以使用word、Powerpoint等软件来进行辅助。相对而言，思维导图更方便、快捷，能清楚地体现出各个教学目标之间的关系。而Word在处理文字方面有优势，Powerpoint也是常用软件，操作简单，内容展示也更具象些。 4、案例中，第一堂课效果不理想时，王老师对教学做出了调整，这种调整体现了来自学习者特征分 析的哪些信息？你怎么评价王老师在第一次课教学效果不理想的情况下，所做出的思考和调整？ 答：王老师在第一堂课效果不理想后能够自我反思，及时对教学做出调整，通过与校长交谈，体现了老师对学习者特征分析的“起点能力水平分析”、“认知结构分析”、“学习动机分析”和“学习风格分析”等信息。他能够深入了解学生，抓住学生心里，感知学生心里，及时调整教学实施，表现出王老师的应变能力和课堂驾御能力。同时，我觉得教师在备课时，不仅要备教材，更重要的是备学生，备学生的知识储备。这是 上好一堂课的前提。 王老师能在第一节课后及时反思，深入了解学生情况，对学习者特征进行恰当的分析。抓住学习的主体，很好的关注了学生，及时调整教学思路和教学环节的设置，值得我们所以一线教师学习。 5、王老师对教学目标的阐述是否规范？如果不规范，应该怎样修改？
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
《可视化程序设计》课程教学大纲 课程简介 《可视化程序设计》课程是计算机专业的一门必修专业课。这门课程是以Visual C# .NET为语言背景，主要特点是采用面向对象与事件驱动的程序设计思想，使编程变得更加方便、快捷。使学生掌握一种Windows环境下的软件开发工具。通过本课程的学习，进一步提高学生的计算机应用能力，在掌握了结构化程序设计的基本方法、模块化结构思想及编程技术的基础上，较全面系统地掌握面向对象程序设计的基本概念及可视化程序设计开发思想、开发方法及开发过程。将所学理论知识应用于本专业及相关领域实际工作中，从而达到提高学生的实际动手能力、分析问题及综合处理能力的目的。 课程大纲 一、课程的性质与任务 VC#可视化程序设计是一门专业基础课或专业技术课。通过该课程的学习，使学生掌握MS .NET 框架的母语C#的基本语法、面向对象程序设计的原理和实现方法以及使用可视化开发工具进行事件驱动程序的基本原理和方法。初步掌握在VS开发环境下使用C#语言编写基于Windows Form的.NET 应用程序的有关知识和技能。 二、课程的基本要求 熟悉C#的有关语法以及面向对象的概念和设计方法；熟悉在VS开发环境下使用.NET窗体和常用控件类设计应用程序界面；掌握使用基本的https://www.doczj.com/doc/9114938321.html,类，设计简单的客户端数据库应用程序；初步掌握多媒体和图形图像程序设计技术 三、修读专业 信息管理与信息系统 四、先修课程：《C程序设计》、《数据结构》、《数据库管理系统》 五、本课程与其它课程的联系 先修课程：《C程序设计》、《数据结构》、《数据库管理系统》 后续课程：C#高级编程、Web Service、.NET frame work、软件设计实训等 六、教学内容安排、要求、学时分配及作业 主要内容： 第一章https://www.doczj.com/doc/9114938321.html,集成开发环境（1学时）
掌握这些数据可视化工具，再也不愁给领导做汇报了！ ?Charting Fonts Charting Fonts是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。 ?Timeline Timeline即时间轴，用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。
Echarts 经常使用开源软件的朋友应该很熟悉ECharts，大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
Insights - 智慧芽专利报告系统 是一款分析公司和行业专利情报的软件，简单又智能，输入关键词即可一键生成分析报告。图表分析维度有专利概况、诉讼信息、关键词、研发策略、专利价值等，可视化效果备受用户好评。 如下，笔者输入“西门子”，可看到关键词圆形图：
以下为对比半导体巨头“日月光”和“矽品”的研发策略雷达图： CartoDB 借助CartoDB网站，你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。
?Weka Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 ?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。 Landscape - 智慧芽3D专利地图 研发人员想了解竞争对手专利布局，查看新领域/市场的技术情况，只需要一条检索式，剩下的事都可以交给智慧芽3D专利地图了！这是国内首款3D地图分析成像，利用3D的方式更容易让使用者理解技术层次。 如下图，山峰代表专利技术密集区，海洋代表专利技术空白区。颜色较深代表专利较多，为技术红海区，竞争程度越强烈；颜色较浅代表专利数量少，为技术蓝海区，存在技术空白点或难点。
2018年5大可视化BI工具选型对比分析 如今，有大量功能强大的可视化工具和BI工具能快速的实现数据可视化，帮助业务分析推动决策。 在本文中，5类BI可视化工具（QlikView、Tableau、Power BI、帆软FineBI 和Google Data Studio）的特性、优点和缺点。主要比较它们的关键参数，包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。 一、QlikView QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案。它允许用户在工作流程中探索和发现数据，这与开发人员在处理数据时的工作方式类似。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性，该软件致力于维护数据之间的关联。这可以帮助最终用户发现您的数据，即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的，这些数据也会提醒您检索相关项目。 QlikView比较灵活，展示样式多样。它允许设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义可视化和仪表板的外观。QlikView数据文件(QVD文件)概念的引入，一定程度上取代了ETL工具的功能，拥有可集成的ETL（提取，转换，加载）引擎，能够执行普通的数据清理操作，但是这可能会很昂贵。 1.产品差异化 Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的，这些应用程序既创新又直观易用。由于具有先进的搜索功能，它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在内存中提取数据的功能。 2.特征 Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有一席之地，并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序。 其中一个特点是QlikView能够自动关联数据：识别集合中各种数据项之间的关系，无需手动建模。 另一个特性，Qlikview处理数据输入，是将其保存在多个用户的内存中，即保存在服务器的RAM中。这样可以加快查询速度，从而加快数据探索速度，并改善
28个强大的数据可视化工具 我们现在与多个客户合作，进行WEB应用程序（再）设计。这些客户都使用有大量数据的应用程序，于是也需要强大的数据可视化工具帮助他们和顾客快速有效地分析数据。 让我的工作真正变得有意思的是，这些客户从事不同的行业，使用不同的技术。因此，我们收集了28个工具，用于在Flash, Flex , Ajax 或Silverlight里创建图表、甘特图、流程图创建软件、日历/日程表、量仪、制图、数据透视表、OLAP立方，波形图。 https://www.doczj.com/doc/9114938321.html, https://www.doczj.com/doc/9114938321.html,平台是个纯粹的javascript应用程序框架，用于创建在浏览器里运行的实时协作应用程序。 AnyChart AnyChart是一个灵活的基于Flash的解决方案，你可以用来创建互动的，漂亮的F lash 图表。 Axiis Axiis是针对Flex 的一个数据可视化框架。它被设计成一个精确和模块化的表述框架。开发人员和设计人员可以用来创建强大的数据可视化解决方案。 可以看看saturnboy 博客上，出彩的“窗口中窗口”设计。saturnboy
BirdEye BirdEye是一个社区项目，促进为Adobe Flex 设计和开发的广泛的开源信息可视化和可视分析研究库。有了这个基于actionscript的库，用户可以创建多维数据可视化界面，用于信息分析和显示。 Degrafa Degrafa是一个声明式图形框架，用于创建丰富的用户界面，数据可视化、制图、图形编辑，还有其它等等。 DojoX Data Chart
Dojo1.3版本里的一个新加的功能，就是dojox.charting类。它的最初目的就是，把表格和“数据存储”连接变成一个简单的过程。 Chronoscope 如果你需要可视化成千上万甚至几百万的数据点，看看这个。设计得非常好，可以用键盘或鼠标导航。有一个Javascript API，Google Visualization API或把它当作Google Spreadsheets 上的Google Gadget，iGoogle, 或Open Social。 Dundas Dundas有大量针对微软技术的数据可视化解决方案。它们提供诸多数据可视化工具，如，网路使用的图表、量仪、制图和日历以及Silverlight的表板。
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
盘点10款最受欢迎数据可视化工具 在数字经济时代，人们需要对大量的数字进行分析，帮助用户更直观的察觉差异，做出判断，减少时间成本。当然，你可能想象不到这种数据可视化的技术可以追溯到2500年前世界上的第一张地图，但是，如今利用各种形态的数据可视化图表帮助用户减少分析时间，快速做出决策一直扮演着重要的作用。 世界上的第一张地图(公元前550年) 这里给你推荐十款现今最受欢迎的数据可视化工具，供你参考。 1、Tableau
Tableau 数据可视化工具除了图片美观之外，是否容易上手，海量数据的处理速度等都是考量工具优劣的标准。而Tableau以其高度的灵活性和动态性高居榜首。Tableau不仅可以制作图表、图形还可以绘制地图，用户可以直接将数据拖拽到系统中，不仅支持个人访问，还可以进行团队协作同步完成数据图表绘制。输出方便，同时Tableau也是免费的哦。 2、Excel
Excel 额，笔者并没有疯掉。笔者恰恰想说的是Excel作为一种简单、方便、覆盖面广的offi ce软件，无疑是数据可视化工具的典型。我们平时会经常使用Excel制作简单表格，实际上，Excel的功能十分强大，你完全可以用它来做一些让人眼前一亮的图表。 Excel可以说是典型的入门级数据可视化工具，但同时，它也支持3D的可视化展示，微软发布了一款叫做GeoFlow的插件，它是结合Excel和Bing地图所开发出来的3D数据可视化工具。GeoFlow的概念最早提出于2011年6月，据悉可以支持的数据行规模最高可达100万行，并可以直接通过Bing地图引擎生成可视化3D地图。 2FusionCharts、Modest Maps、WolframAlpha 3、FusionCharts
模块二总结与反馈 1在这个模块中，你做了哪些事情？ 答：在模块二中，我做了以下事情： ㈠活动1中，我对“必选案例：《精心分析，适应变化》案例分析”进行了充分的准备：我学习了有关的案例知识点，在《石壕吏》教学目标分析这一知识点中，我先了解了教学目标分析的作用：1．有利于课程的规范，2.有利于学生的学习，3．有利于教师的教学，4．有利于交流和沟通；掌握了教学目标分类方式：1.布卢姆教学目标分类理论，他将教学活动将认知领域的教学目标分为知道、理解、运用、分析、综合和评价六个层次。2.加涅的学习结果分类理论，他对学习结果进行了分类，提出了五种学习结果：言语信息、智力技能、认知策略、动作技能和态度。3．新课程标准中的三维目标分类，从“知识与技能”、“过程与方法”、“情感态度与价值观”三方面提出了要求，构成了新课程的“三维目标”。理解了常见的教学目标分析方法：1.归类分析法，2.层级分析法，3．信息加工分析法，4．解释结构模型法。明白了教学目标阐明方法：1.认知＼动作类教学目标阐明方法，2.情感类教学目标阐明方法。3.清楚了教学目标分析和编写中应注意到的问题。在学习者特征分析这一知识点中，我了解了学习者特征分析的作用和学习者特征分析的主要内容，熟悉了学习者特征分析的作用，明白了学习者特征分析的主要内容，对于不同学段的学习者特征有了清晰的把握。接着回答了有关案例分析的五个问题，并放入了档案袋，在必选案例分析这一版块中发了贴，
与其他同学分享并在其他同学的分析贴中回了贴。 ㈡活动2教学前期分析案例观摩与改进中，我认真阅读了例子《要下雨了》，学习了“对教学目标的评析”和“对学习者特征分析的评析”，选取了中学数学：《平行四边形的判定》（学习者分析）和小学语文：《称赞》（教学目标分析）并根据要求发了主帖，完成了作业。 ㈢活动3中我选取了《左老师碰到的难题》，看到教数学的左老师在面对一群年龄跨度较大的参加数学冬令营的学生时，是如何进行学习者分析，确定教学内容的。系统地学习了教学目标分析2.1：布卢姆教学目标分类理论，教学目标分析2.3：新课程标准中的三维目标分类，学习者特征分析2.1：起点能力水平分析，学习者特征分析2.1：起点能力水平分析，学习者特征分析2.2：认知结构分析：奥苏贝尔理论，学习者特征分析2.4：学习动机分析，学习者特征分析3：不同学段的学习者特征，学习者特征分析4：学习风格特征与信息技术环境的适应性，并在阅读案例后详细回答了以下问题：你是否认同左老师对这次活动的教学目标的设定？你认为左老师设定的教学目标是否符合新课程标准的理念？左老师在分析这次冬令营的学生特点时，了解到了学生哪些方面的特征？从学生的认知特点来看，你认为左老师选择的教学内容是否恰当？你认为左老师更改后的故事情景是否恰当？你觉得对于什么样的学生适合用故事引入？然后新建一个word文档，起名为：“《左老师碰到的难题》案例分析.doc”，将你对5个问题的思考和回答，写在文档中，然后进入“作业区”，在模块二的作业：模块二可选案例分析中上交了这个文档。 ㈣在活动4中，学习了使用可视化工具Freemind对教学目标进行分析以及对分析结果进行表述，发现可以借助一些知识可视化工具画出思维导图，这样比较简洁、直观，而且有利于清楚地描述各教学目标之间的关系。于是根据样例学习了可视化工具Freemind的使用方法，并动手制作了“有理数的混合运算”的思维导图，完成制作后，选择“文件”菜单的“导出”，然后选择导出JPEG格式，完成思维导图的创作。然后进入作业区，在模块二的作业：可视化工具作品上交中上传我完成的作品，又进入课程讨论区我的班级下的“可视化工具交流分享”板块，思考下列问题，将问题的答案以新贴的形式贴在板块中。然后仔细阅读其他成员的帖子，并对他们的观点进行评述。通过几个小时的辛苦努力终于顺利完成了以上四个活动，感觉自学真的非常辛苦劳累，也很有成就感。 2学完本模块后，你有哪些收获？ 答：在模块二的学习中，从思想理论上我有了最大的收获：我对于模块二中所涉及的理论知识、相关文章、典型案例，都作了全面地阅读，特别是在当今信息技术环境下的学生特征的分析，有了进一步的了解；对思维导图的作用和使用方法，有了比较具体的认识，懂得自己今后需要改进和学习的地方有很多，学习态度、学习风格、学习风格、学习方法对需要分析，通过精心备课、准备，课堂才能活跃起来，才能有收获。只有适合孩子的教育才是成功的，课堂不能一成不变，应该在精致的预设中，有精彩的生成，只有全面的教学思考才能促进的课堂的高效率。从操作上有了进步，通过这个模块二的学习，我终于领会到团队合作的优势。我们学员之间除了在帖子里发信息外，大家还通过QQ、MSN进行交