数据可视化范文
时间：2023-03-30 11:02:35
导语：如何才能写好一篇数据可视化，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
中图分类号：TP393 文献标识码：A
0引言
数据作为信息的载体在当今世界发挥着越来越重要的作用，我们正处在一个信息爆炸的时代，每天都会产生大量的数据，在这样的背景下，海量数据只有被合理的采集、分析和表达之后才有一定的意义，而数据可视化无疑是让数据变得易于理解的最优途径。
1数据可视化
数据可视化是顺应大数据时代而兴起，纵观国内研究的相关资料，常见的数据可视化有：科学可视化、数据可视化、信息可视化、知识可视化等等，这所有的研究其实都是数据某种形式的表达。
1.1可视化技术
“可视”不是可以看见，它更多的指“可理解”，是使繁杂抽象的数据变得具体易懂，以便于传播、交流和研究。
可视化技术就是把数据变成图像展示给大家，更多的注重技术的实现和算法的优化，它涉及到计算机图形图像学、计算机仿真学等各个领域，可以说可视化技术是数据可视化的基础。
1.2可视化表现
可视化的表现形式多种多样，主要是将复杂的数据进行更加清晰易懂的图形图像的表现，不仅仅指视觉，亦可结合听觉、嗅觉以及触觉等，加入交互式处理技术，让用户在交互中理解数据。同时，可视化还通过对心理学等知识进行合理运用来展现数据深层次的意义。
可视化技术主要关注的是如何实现，而可视化表现则更多的关注以什么样的形式表现，因此，可以说可视化表现是可视化技术的指导思想和具体体现。
2数据可视化分类
可视化是一种技术统称，分为很多种类。可视化不是一个新的学科，它一直存在，因此，研究数据可视化必须要理解各种可视化的类别和方法才能明白它的真正含义。
2.1科学可视化
是可视化领域最早的学科，主要是运用计算机图像学和图形学处理数据，创建视觉图像。其处理对象一般是类似于勘测、测量得到的数据，然后进行三维世界的可视化表达。所以科学可视化属于数据可视化的一个子集。
科学可视化主要应用领域是自然学，如：物理、化学、地理科学等，通过对科学数据进行解释、操作和处理来寻研究其中的特点。
2.2信息可视化
其历史可追溯到20世纪90年代，那时由于图形界面诞生，提供了人与信息交互的平台，因此大量的科学家投入到信息可视化的研究中。
信息可视化与科学可视化相比，它主要研究对象是大规模的非数值型信息，即非结构化的数据集。信息可视化的产物要通过人的感官传递到大脑，然后使人理解信息，因此它对技术的要求更高。它主要涉及的是计算机图形学以外的人机交互以及商业等领域。也是数据可视化的一个部分。
2.3知识可视化
从一般观点来说，知识和数据关系不大，但是，知识也是一种信息，存在于人脑，知识可视化被认为是在信息可视化的基础发展而来的，它可以使用计算机技术来表达，同时也可以是其它的方式如草图等，而且，它不仅传达事实，同时帮助人们正确地重构知识。
2.4思维可视化
思维可视化理论上来说应该是继知识可视化后出现的，如现在常说的思维导图等，它主要是帮助人们用放射性的思考方式来解决问题，用视觉的方式来描述知识，推动观点的创新。
3数据可视化应用
研究数据可视化的最终目的是应用，将可视化技术应用于各个领域，发挥最大的价值才是数据可视化研究的意义所在。
3.1生命科学领域的数据可视化
生命科学领域的数据可视化应用已经比较成熟了，尤其在医学领域，如三维图像可视化，属于生物医学图像处理技术的一部分，用可视化手段将相关检测进行图像融合，有利于帮助医生准确定位诊断。
3.2地理、气象信息领域的数据可视化
地理信息是地理学和地图学的结合，描述的是自然和文化现象的分布和组合，地理信息可视化从维度上可分为二维、三维和多维动态可视化等；从表达方式上可分为地图（图形）、多媒体、虚拟现实等。
可视化在气象信息方面的运用与地理信息类似，譬如虚拟地理信息系统也可用来模拟天气过程进行实验，对于天气预报、气象预测更有不可小觑的作用。
3.3工程和工业领域的数据可视化
工业、工程方面的数据可视化是非常必要的，现如今，通过建模渲染等技术把抽象概念、符号、数据等用三维图形呈现出来，实现了“所见即所得”，使得设计师、工程师、制造商抑或是招标商的效率都有了极大的提高。
3.4金融、商务和通信领域的数据可视化
如我们所知，大数据时代产生的海量数据如若不能被人们合理运用便是无用的，数据之间的关系、其中隐含的规律和发展趋势等都是各行各业的专业人员在努力了解和探寻的，在金融、商务和通信行业尤是如此。
金融、商业领域，通过数据挖掘等一系列技术对数据进行收集整理和分析，达到解决问题的目的；在通信行业，各大运营商都构建了大规模的业务支持系统，整合资源，增加盈利。
数据可视化是一种手段，一种工具，它在每个领域都有自己的特点，同时也有一定的局限性，但只要运用得当，能够帮助人们解决问题就是成功的数据可视化。
4结语
数据可视化是一种具有普适性和独特性、以服务为导向的综合性研究系统，目前的数据可视化技术已为大多数用户掌握，这使得数据可视化在各个领域都发挥了重要作用。在未来，数据可视化系统将不再以“视觉”为主导，听觉、嗅觉、触觉等等将都会融入进来，它将是一个提供真实感受的虚拟实验室。
参考文献
[1] 曾悠.大数据时代背景下的数据可视化概念研究[D].浙江大学，2014.
篇2
在大数据领域，重要的是数据本身以及从中得到的价值，但同时可视化的推动作用，为不同年纪、不同职责的用户采用大数据提供了更好的体验，降低了认知的壁垒。
商业决策离不开互动性的可视化
目前的大数据可视化呈现，大多数以表格、饼图等方式展示，例如用户比较熟悉的支付宝用户的全年消费记录。虽然类似的可视化提供了直观的数据感受，但另一方面，不得不说其呈现的数据信息量有限，内容较为死板，特别是在商业上，难以提供更多的价值或知识。在硅谷领先大数据公司Taste Analytics数据可视化副总裁俞立看来，数据可视化不仅需要提供直观、形象的体验，同时还应该包含重点信息提取、可追踪，以及人机互动性增强两个方面。
“在商业决策上，企业需要的大数据可视化不仅是一张张大致方向上的图表，同时需要在这些图表上进行任意维度的选择，对真正重要、感兴趣的信息进行查找、追踪。”他表示，在最终数据呈现上，现在的可视化大多停留在数据包含哪些场景和要素领域，而对数据中最重要的人、事物、数据发送时间地点、用户讨论这些场景与要素的位置等细节却无从追踪，所以企业难以得到更多的知识。
此外，目前国内大多数非结构数据分析产品，包括关键词提取、情感分析、舆情模型分析等，常常采用预先定义文档标签和关键词，来进行分类，需要人工大量干预。
“业界比较前沿的做法，是机器通过一定的规则进行文档自动分类。例如Taste Analytics的Signals平台不用定义标签，借助系统后台的焦点提取功能，通过机器学习和统计归类的方法，自动地提取出数据的分类模型，同时从语义方向分析这些数据。”俞立，这位在学生时代便一直研究大规模时变数据可视化的博士表示，这类做法的优势在于，不仅人工干预少，而且能够更智能、客观地分析趋势；同时，对于数据科学家等用户，可以在此基础上对分析结果进行调整，加入更多的参数或信息，机器便能重新学习并处理数据，呈现出更加准确的结果。
可视化应同时服务两类用户
“从用户角度看，大数据分析应该越傻越好，越简单越好，人工干预越少越好。”Taste Analytics移动技术总监沈於众说道，尽管如此，但实际上大数据分析产品应该面向不同类型的用户，例如对于数据科学家、分析师，其可能需要更多的观察或与数据间的互动；而对于企业CEO、产品经理等，其需要最终呈现的信息能直击企业痛点，越重要越好。所以Taste Analytics的可视化便是同时服务这两类人群，专业的数据分析师、科学家，以及对数据分析“业余”的决策层人士。另一方面，在可视化技术实现上，采用SVG和HTML5已经成为业界事实上的规范。
篇3
关键词：GIS 数字管道 应用
1 概述
1998年1月31日，美国副总统在美国加利福尼亚科学中心发表了题为“数字地球：二十一世纪认识地球的方式”的讲演，提出了“数字地球”概念――一个可以嵌入海量地理数据的、多分辨率的、真实地球的三维表示，提出了“数字地球”这一战略思想，3S技术迅速在全球发展应用起来。现今“3S”（GPS、RS、GIS）技术已从各自独立发展进入相互融合、共同发展的阶段，并且在资源调查、车船导航、环境监测、区域管理、城市规划、商业管理等诸多领域里得到了迅速广泛的应用，三维可视化技术就是其最好的体现。
2 三维可视化技术概述
在上世纪80年代中期，人类研究了一门集计算机数据处理、图像显示的综合性前缘技术――三维可视化（3D Visualization）技术。这项技术是基于三维数据显示，对现象和特征进行描述和解释的一种图像显示工具，实质是将描述物理现象的数据转化成图形和图像，并通过各种视觉表现形式（如颜色、透视、动画和观察视点的实时改变），使人通过观察到的不可见的对象洞察事物的内部结构。尤其是数字地球概念的提出，使得其近十几年来迅速发展起来的一种空间信息获取和分析处理的综合技术，它们与空间、电子、光学、地理学、地图学以及信息与计算机科学等学科密不可分，在各行各业中得到了广泛应用。
3 数据库建设
数据库的建设是整个三维系统建设的核心工作之一。数据的完整性、实用性、精确性、现势性等从根本上决定了系统的价值。项目建设中，需要根据不同的数据类型特点以及应用的需要，建立实用有效的数据采集、加工及处理流程与规范。
3.1 数据存储方式
即从数据管理维护方便性、提高数据的共享程度、保证数据的完整性和一致性、提高查询的效率等角度出发。
3.2 地理空间数据库建设原则
在数据库建设之初，必须制定相关建设原则，只有遵循这些建设原则，才能有明确的目标和要求，才能获得最终可用的大量资源财富。在数据库建设过程中，需要始终遵循如下三条原则：共享性、标准化、规划性三个原则
3.3 三维模型和纹理数据库总体设计
针对地形、地物创建的三维模型的要求。
4 元数据库设计
元数据库是数据库的核心内容之一。数据提供者通过管理、更新、维护元数据库来了解空间数据集信息。元数据库管理的空间数据集信息由标识信息、数据质量信息、参照系统信息、内容信息、以及联系信息构成。空间元数据包括两级，一级数据涵盖了实体和元素，比如核心元素和编目信息，大致概括了二级数据中部分必选项信息。通过一级数据可以了解数据集总体的比较宏观的信息集合；二级数据包含若干个代表数据集某一方面信息的子集，这些都是数据集的具体信息。第二级地理空间元数据内容可分为标准内容及引用内容。
5 数据库优化设计
空间数据库系统的响应速度直接反映其性能优劣。性能良好的系统能够确保在系统用户可承受的时间范围内接收到系统的响应。鉴于此，在设计空间数据库时须综合分析可能干预系统性能的各类因素，在设计过程中对这些因素优化设计，或采取规避措施，以确保系统的响应速度达到性能要求。
6 结束语
三维可视化技术打破了二维空间信息在二维平面中单调展示的局限性，在实际应用中方便了信息判读及空间分析，为各行业提供更直观的辅助决策支持，利用三维可视化技术人们基本可以直接实现物体的再现，但其效果取决与数据库建设的程度，它为三维再现提供了最直接的支持，如属性数据查询，属性数据查询图形，以及图形数据和属性数据的互查以及水平测距、垂直测距、斜距，三维面积等，因此数据库建设必须要做好功课。
参考文献：
[1]马瑞华.浅析3S技术与数字城市[J].内江科技，2012（8）：152-152.
[2]刘领兵.基于GIS的城市规划管理信息系统研究与实现[D].西南交通大学，2007.
[3]张平.采用三维可视化技术再现城市景观[A].新型工业化道路与城市发展模式及途径――中国科协2003年学术年会30分会场论文集[C].2003.
[4]梁鹏帅，冯冬敬.三维可视化的研究现状和前景[J].科技情报开发与经济，2009（07）.
[5]韩磊，杨科.采矿工程三维可视化虚拟实验室建设[J].实验技术与管理，2011（06）.
篇4
[关键词]R语言；数据可视化；gg3310t；统计分析
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）05-0127-01
1引言
近年来，随着社会的不断进步以及信息技术的不断应用，人类在生产、生活以及创造的过程中产生以及积累了大量的数据，如何有效的处理和挖掘这些数据已经成为时下的技术热点，R语言作为一种简单易学、功能强大的开源统计分析软件，迅速被业界广泛使用；同时，从各类数据库中取出来的数据是越来越大量且繁杂的，如果不借助图，比较难以展示出来，所以，数据的可视化就成了一件很重要的事；R语言自带了强大的绘图系统，为数据的图形化展示提供了便捷的工具，从而也使得R成为了一款优秀的数据可视化工具。
2数据可视化
如何分析所获得的大量、复杂和多维的数据呢？研究表明，人类获得的关于外在世界的信息80%以上是通过视觉通道获得的，因此答案就是要提供像人眼一样的直觉的、交互的和反应灵敏的可视化环境，可见，发展数据可视化技术具有重要的意义。
可视化，也称科学计算可视化（Visualization in Scientific Computing），其定义为：“可视化是一种计算方法，它将符号或数据转换为直观的几何图形，便于研究人员观察其模拟和计算过程。可视化包括了图像综合，这也就是说，可视化是用来解释输入到计算机中的图像数据，并从复杂的多维数据中生成图像的一种工具。”数据可视化本身是一门复杂的学科，包含了很多方面；现代的数据可视化（Data visualization）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。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉及人机交互技术等多个领域。随着科学技术的发展，数据可视化概念也在不断地扩展，它不仅包括科学计算数据的可视化，而且包括工程数据和测量数据的可视化。
3 R语言简介
R是用于统计分析、统计绘图的语言和操作环境，是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件。是贝尔实验室（BeflLaboratories）的RickBeeke、JohnChamberS和AllanWilkS开发的s语言的一种实现，提供了一系列统计和图形显示工具。s语言则是目前比较流行的统计软件S-PLUS的基础。R的创始人RosSIhaka和RobertGentleman，由于这两位“R之父”的名字都是以R开头，所以就命令为R。
4 R的绘图系统
在数据挖掘过程中，当完成数据的导入、清洗，并将其汇总统计以后，接下来的工作就是绘图，R有三种不同的绘图系统可供选择：
第一个图形系统base图形系统是最古老的系统，在R的存在初期它就已经存在了，base图形很容易上手，但其所绘制的图形有时需要大量的修改，而且它很难扩展到新的图标类型中，通过对base中的一些限制进行开发形成了grid图形系统，从而使绘图更加灵活，grid允许你在绘图时涉及系统底层，可以具体指定在哪里画哪个点、线或矩形。
第二个图形系统lattice建立在grid系统之上，它为所有常见的图表类型提供了高级函数，它有两个突出的特点是base图形系统所不具备的。首先，每个绘图的结果能被保存到一个变量中，而不仅仅是绘制在屏幕上；第二，它可以在一个格子中包含多个面板，因此你能把数据分成不同的类别并比较各组之间的差异。
第三个图形系统ggplot2是也建立在grid系统之上，gg代表granlnlar of graphics（制图语法），其目标在于把图形分解成不同的组块。ggplot2图形系统是功能最强大的图形系统，你几乎可可以使用ggplot2做任何事情，但它与其他图形系统相比需要更多的计算。
5通过R实现数据可视化
数据可视化本身是一门复杂的学科，包含了很多方面，在R中实现数据可视化，目前主要是指数据的统计图展示。在展示时，分为低维数据的展示和多维数据的展示。由于ggplot2图形系统是R中功能最强大的图形系统，使用ggplot2展示的数据会更加美观和方便，所以本文在展示R中的各类统计图时选用ggplot2图形系统。
在使用ggplot2之前，需要先安装并载入该包：
>install.packages（“ggplot2”）
>library（ggplot2）
5.1散点图
散点图是展示在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图。它用于研究两个连续变量之间的关系，是一种最常见的统计图形。
R语言自带的数据carsi记录了1920年代汽车速度对刹车距离的影响，通过使用R语言中的散点图绘图函数，我们可以清楚的看出刹车距离在不同车速情况下的分布情况：
>ggplot（data=cars，aes（x=speed，y=dist））+geom point（）
5.2线图
如果想研究连续变量如何随特定参数变化，线图往往比散点图更加容易理解。
以R自带的preasure数据为例，该数据记录了温度随着气压的升高而的变化规律。通过R语言的线图绘图函数，将气压的升高与温度变化曲线进行绘图，形可直观的展示出，气压从零开始升高时，对温度的影响巨大，但随着气压达到一定程度，其对温度的影响作用是逐渐变弱的：
>ggplot（data=pressure，aes（x=pressure，y=temperature））+geom line（）
5.3直方图
直方图（Histogram）又称质量分布图。是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。
以r语言自带的数据beaverl为例，该数据记录了持续对一只海狸每109钟进行体温监测的数据，共114条数据，为了便于观察海狸正常的体温分布，我们可以使用R语言的绘图函数绘制直方图来进行观察：
>ggplot（beaverl，aes（temp））+geom_bistogram（binwidth=0.1）
篇5
Abstract: Application of MATLAB in three-dimensional data visualization is very flexible, data is more difficult to understand. In the introduction of three-dimensional graphics commands, the meanings of mapping data are analyzed in detail and applied. Aims at understanding of various forms of data are to provide a powerful help.
关键词：MATLAB；数据可视化；mesh
Key words: MATLAB；data visualization；mesh
中图分类号：TP312文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2011）24-0143-01
0引言
MATLAB在数据可视化方面提供了强大的功能，它可以把数据用二维、三维乃至四维图形表现出来。通过对图形的线型、立面、色彩、渲染、光线以及视角的处理，将计算数据的特性表现得淋漓尽致。
在实际的教学过程中，学生对数据可视化很感兴趣，二维绘图指令较容易掌握，但是三维表现图的内容比较多，变现形式灵活，它有三维曲线图、三维曲面图和三维网面图。尤其对曲面和网面绘图指令中的数据理解不清。因此，本文详细分析三维面图指令中各种形式数据的含义。
1数据的三维面图生成过程
三维曲面绘图的数据准备比较复杂，可分四个步骤：①产生自变量采样向量；②产生自变量格点矩阵；③计算格点矩阵上的函数值矩阵；④在平面网格基础上绘制三维面图。在数学上，函数z=f（x，y）的图像是三维空间的曲面，在MATLAB中，总是假设函数z=f（x，y）定义在一个矩形的区域D=[x1，xn]×[y1，ym]上。为了生成x-y矩形区域上的顶点坐标值采用meshgrid命令。得到了网格点上的函数值矩阵后，可以利用MATLAB中函数mesh或surf来生成函数的网面图或曲面图。
2数据的三维网面图
函数mesh是MATLAB三维网面绘图指令，绘制出来的图形线条有颜色，空档处是白色的，它有六种调用方式。
①mesh（X，Y，Z，C）：参数X、Y、Z都为矩阵值，X（mXn）矩阵的每一个行向量都是相同的，Y（mXn）矩阵的每一个列向量都是相同的，Z（mXn）矩阵是格点上的值。参数C表示网格曲面的颜色分布情况；②mesh（X，Y，Z）：参数X、Y、Z都为矩阵值，X（mXn）矩阵的每一个行向量都是相同的，Y（mXn）矩阵的每一个列向量都是相同的，Z（mXn）矩阵是格点上的值。网格曲面的颜色分布与Z方向上的高度值成正比；③mesh（x，y，Z，C）：参数x和y为长度分别是n和m向量值，而参数Z是维数为mXn的矩阵，参数C表示网格曲面的颜色分布情况；④mesh（x，y，Z）：参数x和y为长度分别是n和m向量值，而参数Z是维数为mXn的矩阵，网格曲面的颜色分布与Z方向上的高度值成正比。
对于③和④这两种格式，相当于执行了下面两条命令：[X，Y]=meshgrid（x，y）和mesh[X，Y，Z，C]。
⑤mesh（Z，C）：参数Z是维数为mXn的矩阵，C表示网格曲面的颜色分布情况；⑥mesh（Z）：参数Z是维数为mXn的矩阵，网格曲面的颜色分布与Z方向上高度值成正比。
对于⑤和⑥，则绘图时栅格数据点的取法是x=1:n；y=1:m。其实，这种格式的命令相当于执行了下面5条命令：[m，n]=size（Z）；x=1:n；y=1:m；[X，Y]=meshgrid（x，y）；mesh[X，Y，Z，C]。
3数据的三维曲面图
函数surf是MATLAB三维曲面绘图指令，绘制出来的图形线条有黑色，空档处是有颜色的，它有六种调用方式。
①surf（X，Y，Z，C）：参数X、Y、Z都为矩阵值，参数C表示网格曲面的颜色分布情况；②surf（X，Y，Z）：参数X、Y、Z都为矩阵值，网格曲面的颜色分布与Z方向上的高度值成正比；③surf（x，y，Z，C）：参数x和y为长度分别是n和m向量值，而参数Z是维数为mXn的矩阵，参数C表示网格曲面的颜色分布情况；④surf（x，y，Z）：参数x和y为长度分别是n和m向量值，而参数Z是维数为mXn的矩阵，网格曲面的颜色分布与Z方向上的高度值成正比；⑤surf（Z，C）：参数Z是维数为mXn的矩阵，参数C表示网格曲面的颜色分布情况；⑥surf（Z）：参数Z是维数为mXn的矩阵，网格曲面的颜色分布与Z方向上的高度值成正比。
4实例
在x，y∈[0，2?仔]区间里，绘制z=sin（y）*cos（x）的三维网面和曲面图。
4.1 网面图（图1）
x=[0:0.15:2*pi]；y=[0:0.15:2*pi]；
[X，Y]=meshgrid（x，y）；Z=sin（Y）.*cos（X）；
mesh（X，Y，Z）。
4.2 曲面图（图2）
x=[0:0.15:2*pi]；y=[0:0.15:2*pi]；
Z=sin（y'）*cos（x）；surf（x，y，Z）。
在网面绘图指令中，数据准备是按步骤进行的，Z的计算采用数组运算，而在曲面绘图中，没有按照步骤进行，这时Z的计算采用矩阵运算得到。通过对比，对三维面图的后四种不按照正常步骤准备三维数据理解的更加透彻。
5结束语
通过对常用的三维绘图指令中的数据的详细分析，给学习MATLAB图形表现功能的有关人员提供一个有力的帮助。使得Matlab的图形功能可实际应用于高等数学、线性代数、计算方法等课程的教学过程中，使抽象的教学内容变得可视化，增加了课程内容的生动性与表现力。
参考文献：
篇6
一般的数据图表都可以拆分成最基本的两类元素:所描述的事物及这个事物的数值，我们暂且将其分别定义为指标和指标值。比如一个性别分布中，男性占比40%，女性占比60%，那么指标就是男性、女性，指标值对应为40%、60%。
1.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。
传统的柱形图、饼图有可能会带来审美疲劳，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。
2.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。
3.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。常见有以下两种方式：
借助已有的场景来表现
联想自然或社会中有无场景与指标关系类似，然后借助此场景来表现。
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。
根据这种关系联想，发现宇宙星系中也有类似的关系：宇宙中有很多星系，我们最为熟悉的是太阳系，太阳系中又包括各个行星，因此整体借用宇宙星系的场景，将熟知的windows比喻成太阳系，将xp、window7等比喻成太阳系中的行星，将mac和其他系统比喻成其他星系。
构建场景来表现
指标之间往往具有一些关联特征，如从简单到复杂、从低级到高级、从前到后等等。如无法找到已存在的对应场景，也可构建场景。
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。
4.将时间和空间可视化
时间
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。
空间
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。
5.将数据进行概念转换
先看下生活中的概念转换，当我们需要喝水时，通常会说：给我来一杯水;而不会说：给我来30ml的水。在这里，30ml是一个实际数据，但是难以感知，所以用一杯的概念来转换。
同样在数据可视化，有时需要对数据进行概念转换，可加深用户对数据的感知。常用方法有对比和比喻。
对比：
下图是一个介绍中国烟民数量的图表：如果只看左半部分中国烟民的数量：32000000，知道数据量级很大，但具体有多大却很难感知;直到看到右半部分：中国烟民数量超过了美国人口总和，这样一对比，对数据的感知就加深了。
比喻：
下图是一个介绍雅虎邮箱处理数据量的图表，大意是每小时处理的电子邮件大小有1.2TB，相当于644245094张打印的纸。
这又是一个很大的数据，但到底有多大?在这里用了一个比喻的手法：644245094张纸，如果把每一张纸首尾对接，可以绕地球4圈多。到这里，能较深刻感受到雅虎邮箱处理的数据量之大，为地球节省了很多纸张。
更进一步地，还将这个比喻进行了图形化表现。
6.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。
实现动态化通常以下两种方式：交互和动画。
交互
交互包括鼠标浮动、点击、多图表时的联动响应等等，如下是百度统计流量研究院的时间分布图，采用左图右表的联动形式，左图中，鼠标浮动则显示对应数据，点击则切换选择：
动画
包括增加入场动画、交互过程的动画、播放动画等等。
入场动画：即在页面载入后，给图表一个“生长”的过程，取代“数据载入中”这样的提示文字。
交互动画：用户发生交互行为后，通过动画形式给以及时反馈。
篇7
［关键词］心脏听诊;可视化;数据库;心动超声
诊断学是一门实践性很强的学科，是基础医学向临床医学过渡的桥梁。在诊断学教学中，心脏检查历来是教学的重点，而心脏听诊又是其中的重点和难点［1］。通过正确的听诊可以获得重要信息，对于结构性心脏病，如房间隔缺损、风湿性二尖瓣狭窄以及一些临床急危重症，如急性心肌梗死后室间隔穿孔等机械并发症具有重要的早期诊断价值，因此心脏听诊是医学生和临床医生必须掌握的基本实践技能。但是，心脏听诊的心音、额外心音，尤其是杂音部分一直是一个教学难点，绝大部分学生都很难理解和掌握。导致这种教学困局的原因可能为①近年来，随着心血管疾病谱的改变，风湿性心脏病、先天性心脏病患者的发病率逐年降低，心脏听诊病源明显减少;②随着心动超声、心肌灌注显像、冠脉影像学的大量使用，临床医生越来越依赖辅助检查，对心脏查体的重视程度逐年下降，甚至个别心血管病专科医生查房时不带听诊器，这也给医学生的学习带来了不利的影响;③心脏听诊的本质是声音，声音的教学很难用文字、图表的形式讲解清楚，传统的学习方法主要靠录音来完成，毫无真实感，使得学生在学习这部分内容时感到难以理解和掌握;④见习课时，一方面时间有限、病源不足，医学生无法切实体会和学习;另一方面教师也没有有效的训练方法和仪器，导致学生失去学习兴趣，教学效果不佳。由于以上教学困境，国内外教学工作者进行了多项教学改革以提高心脏听诊的教学质量。如:加强理论与多媒体教学［1］;在心动超声指导下结合心脏结构理解心音的听诊特点［2］;使用电脑模拟人来模仿心脏病患者的各种阳性体征［3］等。然而，这些教学方法的尝试和实践均存在各自的局限和不足，如理论教学对听诊训练无具体直观的作用，超声学习需要周期，而电脑模拟人价格昂贵，又受到时间、场地的限制，很难满足教学的实际需要。近年，随着心音采集设备的大力发展，使得将心脏听诊的声音特点可视化成为可能，实现“听觉”向“视觉”的转变［4］，这将大大促进医学生对心脏听诊的理解和掌握，通过对心音、额外心音、各种心脏杂音的收集和转化，结合图片、理论讲解、超声指导，建立心脏听诊的可视化数据库，有望成为心脏听诊教学的一种有效方法和新的趋势和方向。
1数据库的建立
1．1收集、整理数据材料
心脏听诊过程中，采用心音采集设备收集心音、额外心音、杂音等听诊资料，按照由正常至异常、由简单至复杂、由生理至病理、由心音至杂音的原则对资料进行分类、整理，然后将听诊资料转化为可视化心音图，变“听”为“看”，同时收集其心动超声图像，最后将所有图片、视频和音频资料进行归类(包括以条文分类和以心音类型分类)，将原始听诊音频数据信息、可视化心音图及心动超声视频数据储存在计算机文档中，并配以相应的讲解和说明，搜集资料的过程中积极咨询相关心血管病专家、心动超声专家和网络专家的意见，确保相关资料的准确性和整理的合理性，为建立数据库做准备。图1为技术路线图。
1．2建立数据库
收集完善相关听诊数据资料后，建立心脏听诊可视化数据库(图2)。数据库拟划分为四大板块:知识学习板块、模拟练习板块、听诊考核板块、管理更新板块。知识学习板块以指导学生更好地掌握心脏听诊技能为出发点，介绍心脏解剖生理知识，详细描述正常心音及杂音形成机制，结合可视化图形、超声图像讲解各种心脏杂音的要点。模拟练习板块在数据库基础上选取部分心音、心脏杂音，为易混淆的心音对比提供鉴别训练平台。考核板块包括知识点考核和听诊技能考核。管理更新板块主要是教师管理维护板块。该数据库不仅包含诊断学中心脏听诊要求的全部教学内容，而且计划增加部分不常见的杂音听诊内容，从而增加学生的听诊经验。数据库的实际效果主要取决于心音原始素材质量的好坏，因此在声音的选择上注重收集典型的心音和杂音，保证声音素材来源的质量，一些罕见的、复杂的杂音可作为补充学习资料。
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1 大数据时代新闻可视化传播的特点
数据新闻大数据时代新闻可视化传播的主要特点。数据新闻这个概念并非突然横空出世，而是新闻业长期探索积累的成果。大数据时代的科学技术将数据新闻推上了一个新的高度，在以往新闻工作中，主要是强调数据运用在新闻制作中的科学性与精确性，而大数据时代则是利用庞大的数据仓库和科学的分析方法，来挖掘和预测数据背后可能存在的固定行为模式和这些行为模式发生的必然原因，再利用丰富的和具有交互性的可视化传播工具，来达到创新新闻报道的目的。对于数据新闻的生产流程，大部分新闻工作机构主要是采取获取数据分析数据数据可视化等步骤来完成[1]。在整个数据采集、分析与可视化的过程中能充分体现数据的公共价值，并为广大受众提供精彩纷呈的新闻故事。
数据新闻在与传统的精确新闻相比较的过程中，可以清晰地看出数据新闻是在挖掘庞大数据仓库背后的意义，从而开发数据的预测功能与可视化功能。在以往精确新闻中新闻工作者往往将数据当作新闻内容的支撑点和判断论据，即用数据来增强报道的准确性和可信性[2]。而数据新闻一方面通过采集庞大的量级数据，再对量级数据进行分析，来提前预测新闻走向和事物的发展趋势，为新闻工作者提前指明新闻采集方向，抢夺新闻报道先机；另一方面，数据新闻采用新型科技手段改变以往以文字为中心的叙事方式，将庞大的数据通过丰富多彩的、直观易见的可视化方式展示出来，让不同的用户能够独立地去理解及参与和开发新闻内容。
2 大数据时代新闻可视化传播的创新路径
由于大数据时代数据新闻发展速度较快，在实际的新闻传播工作中，对数据新闻的可视化运用，主要集中在信息图、动态图和交互地图等方面。
2.1 信息图的运用
信息图运用在新闻可视化传播中，主要是由于其能够用简单明了的方式来阐释较为复杂的文字信息。这也较好地适应了现代人浅阅读的习惯模式，用最直观和一目了然的信息图在最短的时间内将文段的核心内容输送给读者，瞬间抓住读者的阅读兴趣。目前，众所皆知的四大门户网站近期相继推出了自己的数据新闻专栏：《图解天下》《数读》等。这些栏目旨在为观众提供轻松直观、简单易懂、以图达意的阅读体验[3]。可见，信息图已经成为当前快节奏生活中的人们的主要阅读方式，且这种方式也给提倡创新的社会带来了耳目一新的感觉，并将会随着高新技术的发展和人们生活工作节奏的加强，成为未来新闻传播的主要趋势。
2.2 动态图的运用
动态图主要运用于财经新闻报道中。财经新闻的特性决定了其新闻报道的主要内容由数字和图表等构成，而这些数字、图表对一般用户来说理解起来存在一定的困难[4]。随着人们理财热度的升温，越来越多的人开始关注股票市场及其他经济领域的发展态势，而动态图则能较好地解决财经新闻的该项瓶颈，它能让财经数据的现状和趋势变得清晰、直观和易于理解。在实际的数据新闻中，动态图能将抽象的数据含义用丰富的可视化图表表现出来，并通过动态的形式来反映这些数据发展变化的趋势，例如，2013年中国科技企业网秦在美国纽交所遭浑水做空事件，财新网针对该事件推出了以动态图为主的新闻报道，报道中插入了5张动态气泡图表，通过这5张动态图表回顾了中国企业自1992年以来参与美国资本市场的历程，图中历数了在美股上市的近300家中概股的发展情况，将中概股在美股的发展总结为曾经风光狂潮终止风雨飘摇冬去春来4个阶段[5]，每个阶段再对应有理有据的叙事内容，让当时焦虑担忧的股民眼前一亮，颇有柳暗花明又一村的感觉。
2.3 交互地图的运用
在新闻工作中城市建设、地震灾害、海啸灾害、爆炸事件、污染事件、群体事件等都是报道的主要内容，而这些内容都在一定程度上涉及了空间地理数据。对于空间地理数据的报道，通过文字和静态地图来描述远远达不到理想的传播效果，观众也无法从中感受到事情的发展情况，在这种情况下，如果新闻工作者采用可查询交互地图，便能较好地将数据地图报道化繁为简，让观众通过自动点击交互地图，通过交互地图中展示的具置和立体逼真的现实场景，来感知事件发生的具体情况和发展态势[6]。同样，我们可以想象一下，在512地震发生之后，如果新闻记者能够通过交互地图准确地报道和展示震区的救援情况，那么震区外的救援自愿者则能更便捷和清晰地为震区内灾民提供必要和周到的援助；如果慈善自愿者和新闻记者能够通过交互地图准确地为观众报道中国癌症村或污染企业的发展与分布情况，那么我们的环保事业则将会有一个更大的突破。
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Abstract As multisource images have very large data range， how to complete quickly point transformation is difficult in image processing system. By introducing concept of re_mapping table， color look_up_table and two_level color look_up_table， this paper puts forward an arithmetic called FVAMSIPT. By this algorithm， the image point transformation of multisource image data can be timely completed.
Key words multisource image， look_up_table， histogram， gray transformation， image processing system， geographic information system.
在常规的图象处理中，空间域点变换处理［1，2］是一种最基本的图象处理操作.大多数的空间域点变换处理算法是以常规图象数据为处理对象，图象数据通常是8位的整数数据.还有一类专业图象数据，在本文中称为多源图象数据，包括遥感数据、航测数据、航空雷达数据、各种摄影的图象数据，以及通过数字化和网格化的地质图、地形图，各种地球物理、地球化学数据、高程数据和其他专业图象数据.它们的取值范围变化很大，需要用不同的数据类型来表示，如遥感数据通常用8位的整数表示，地球物理数据通常用32位的浮点数表示.为处理多源图象数据，常规图象处理系统通常采用的方法是对多源图象数据进行量化处理，将数据的取值范围归一到8位整数范围内，但是这种量化处理是以损失专业图象数据的精度为代价的，有时这种损失专业图象数据精度的方法是不可接受的.
为了保证精度不丢失和提高空间域点变换处理的速度，本文提出了多源图象点变换的快速可视化算法(FVAMSIPT).它能处理所有可能的数据类型，包括8位的常规灰度图象到64位的双精度浮点专业图象数据.
图1 多源图象点变换的快速可视化
Fig.1 Fast visualization of multisource image point transformation
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关键词：光伏发电；ECharts；数据可视化；监控；实时性
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2017）01-00-02
0 引 言
近年来，全球光伏发电产业增长迅猛，产业规模不断扩大，产品成本持续下降。我国光伏发电产业也得到迅速发展，已成为我国为数不多的，可以同步参与国际竞争，并有望达到国际领先水平的行业。
在此背景下，由于光伏电站结构庞大且地处偏僻，急需一套完善、高效、合理的光伏电站信息化管理平台对光伏电站进行科学有效的管理，以减少资源浪费，清除管理漏洞，实时有效的监测光伏电站，为光伏电站维护人员提供高效有序的实时信息，使光伏电站运行效率最大化。
1 ECharts特点
ECharts是一个纯 JavaScript 图表库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的Canvas类库 ZRender，提供直观、生动、可交互、可高度个性化定制的数据可视化图表。
ECharts具有丰富的图表类型，支持多个坐标系、深度的交互式数据探索及大数据量的展现，支持多维数据与丰富的视觉编码手段、动态数据的实现和绚丽的特效等。
2 系统整体设计
2.1 系统简介
光伏发电信息化管理平台是湖北大学开发的一套基于B/S结构的太阳能光伏发电云服务系统。本系统采用Java开发，后台数据库采用MySQL数据库，前台页面使用流行的EasyUI框架，团队开发管理选择SVN，数据可视化展示应用ECharts，系统开发采用SpringMVC框架。该系统是一套通过浏览器和数据库及服务器后台进行实时交互的监控管理应用系统。
2.2 系统功能模块
本系统设计的光伏电站管理基于集团级、企业级信息中心设计，其包含运营管理平台、运维管理平台以及手机App平台。
（1）\营管理平台用于领导层对电站运行过程的全程把控，并以此为依据做出相应的决策；
（2）运维管理平台用于运维人员对电站相关数据进行实时监控以及与电站建设相关的日常办公所需功能；
（3）手机App平台顺应互联网移动办公趋势，建立手机App平台便于随时随地掌握电站运行的第一手数据。
此管理平台是由功能型光伏电站向智能型光伏电站的转变，具备可行性、可靠性，真正实现光伏电站的一体化管理。分布式运营管理系统框图如图1所示。
3 系统应用
本系统要求能够实时动态展示数据，由于ECharts是纯JavaScript图表库，因此需要在模型层和控制器中准备好数据，然后通过JSON将数据传送到JSP页面，供ECharts接受、展示。以电量指标分析为例，ECharts展示数据的代码如下：
var fileLocation ='js/echarts'；
require.config（{
paths：{
echarts： 'js/echarts'，
'echarts/chart/line'： fileLocation，
'echarts/chart/bar'： fileLocation，
'echarts/chart/pie'： fileLocation
}}）；
require（
[
'echarts'，
'echarts/chart/bar'
]，
function（ec）{
var barChart = ec.init（document.getElementById（'echartBar'））；
barChart.showLoading（{
text ： "图表数据正在努力加载..."
}）；
var JH = []；
var SJ = []；
var SW = []；
// 同步执行
$.ajaxSettings.async = false；
// 加载数据 $.post（"DLZBFX.do？Time=&Station="，{}， function（data） {
var newArr = JSON.parse（data）；
for（var i=0；i
{JH[i] = newArr[i].JH；
SJ[i] = newArr[i].SJ；
SW[i] = newArr[i].SW；
}；}）；
var echartBarOption={
title ： {
text： '电量指标分析'，
}，
tooltip ： {
trigger： 'axis'
}，
legend： {
data：['计划发电量（万kwh）'，'实际发电量（万kwh）'，'上网电量（万kwh）']
}，
toolbox： {
show ： true，
feature ： {
mark ： true，
dataView ： {readOnly： false}，
magicType：['line'， 'bar']，
restore ： true，
saveAsImage ： true
}}，
calculable ： true，
xAxis ： [
{
type ： 'category'，
boundaryGap ： false，
data： ['1月'，'2月'，'3月'，'4月'，'5月'，'6月'，'7月'，'8月'，'9月'，'10月'，'11月'，'12月']
}]，
yAxis ： [
{
type ： 'value'，
axisLabel ： {
}，
splitArea ： {show ： true}
}]，
series ： [
{
name：['计划发电量']，
type：'line'，
data：JH
}，{
name：['实际发电量']，
type：'line'，
data：SJ
}， {
name：['上网电量']，
type：'line'，
data：SW
}]}；
barChart.setOption（echartBarOption）；
barChart.hideLoading（）；
}）；
具w效果如图2所示。
从图2中可以清晰地看出计划发电量、实际发电量以及上网电量全年的电量增减走势和他们之间的对比。
4 结 语
在当前信息化时代的背景下，数据量与日俱增，对数据的可视化效果提出了更高的要求，本文通过ECharts对数据的可视化展示较传统表格更直观、生动，且可交互，同一份数据可以可视化成多种看似截然不同的形式。
参考文献
[1] Robert I. Kabacoff. R语言实战[M].北京：人民邮电出版社，2013.
[2] 杨彦波，刘滨，祁明月.信息可视化研究综述[J].河北科技大学学报，2014，35（1）：91-102.
[3] 任磊，杜一，马帅，等.大数据可视分析综述[J].软件学报，2014（9）：1909-1936.
[4]罗金玲.太阳能光伏发电自动跟踪控制系统设计[J].物联网技术，2015，5（12）：70-71.
[5]孙恩涛，杨雷，王鹏.基于光伏发电的物联网中继器的设计[J].物联网技术，2014，4（7）：25-28.
[6]刘志远，杨，阎光伟.基于ECharts-X的安全事故数据三维可视化系统[J].中国科技信息，2015（23）：34-35.
