2019-08-20 10:36:16 weixin_38745925 阅读数 10700
  • 阿里云数据可视化实践

    本次课程将通过DataV团队在数据产品和数据大屏两个应用场景中的数据可视化实践案例,向大家分享开发过程中的信息设计思考和技术实现细节。

    5124 人正在学习 去看看 CSDN讲师

Python爬虫太火了,没写过爬虫,都不敢说自己学过Python?!

可是刚一开始学我就遇到了难题----数据分析!听起来很高大上,有没有?

想要做爬虫,就得先学会使用数据分析工具,制作图表这是最基本的。网上发现一个讲Python做柱状图和折线图的小视频,我觉得讲的超基础,很适合小白,特来分享给大家~

如果你也想学习数据分析,跟我一起看看下方视频,听知名技术专家李刚老师对Python可视化模块详细解析,

Python 数据分析

李刚老师出版的《疯狂Java》系列图书曾得到市场的广泛认可,经过多次再版,已被多家高校选作教材。上方视频来自于李刚老师的在线视频课程《21天通关Python》第九章 数据分析

鉴于大家都有学习Python的困惑,今天就给大家推荐一本巨有影响力的Python实战书,上线时间仅2个月,就超越了众多实力派,成京东和当当网上的长期畅销图书,并且收获了3.4W的五星好评。

这本书可谓是笔者独家私藏图书之一了,对我学习Python有着莫大的帮助,在京东上也常常"断货",这次拿出来给大家分享一下,希望能帮到大家。

《21天通关Python》视频课程以畅销图书为教材,由图书作者李刚亲自操刀讲解;上手门槛低,可作为0基础掌握Python教材;书籍+线上复合型学习场景特别适合Python小白学习!

点击查看课程:
https://edu.csdn.net/bundled/detail/49?utm_source=jiansuopy62_1
(含图书邮寄+视频教程+社群答疑+导师带队)

笔者跟大家分享一个福利!下单时输入优惠码csdn66,立减20元,券后仅需99元!

扫码入Python技术交流群,可免费听技术讲座+领学习资料+视频课免费看!
在这里插入图片描述

2016-07-23 19:39:30 hellowuxia 阅读数 3210
  • 阿里云数据可视化实践

    本次课程将通过DataV团队在数据产品和数据大屏两个应用场景中的数据可视化实践案例,向大家分享开发过程中的信息设计思考和技术实现细节。

    5124 人正在学习 去看看 CSDN讲师

大数据可视化研究应用

摘要:伴随着大数据时代的到来,数据可视化成为一个热门的话题,引起了人们极大的关注。本文从研究背景、数据可视化的定义、常用数据可视化工具、可视化效果的评估、可视化面临的挑战及发展方向介绍数据可视化。
关键词:数据可视化 可视化工具 效果评估 挑战 发展方向

**

1.研究背景

**
普通意义上讲,数据可视化伴随着统计学的出现而出现。事实上,从人们开始观察世界之时,就在利用图形图像记录、描绘信息。

数据可视化发展历程

15世纪-17世纪:可视化思想诞生,数据可视化的早期探索正式拉开序幕
18世纪: 数据可视化初步发展,直方图、饼图、柱状图等开始出现
19世纪前半叶:数据开始受到重视,数据图形出现 19世纪后半叶 数据可视化第一个黄金时期,图表、图形等被广泛应用
20世纪前期:前期的可视化表达方式已经够用,图表、图形表达的研究没有新进展
20世纪中后期至今:数据可视化依附计算机科学与技术拥有了新的生命力,并会在不久的将来大放异彩

当前,整个世界已经步入了大数据时代,伴随着互联网、云计算、物联网等信息技术的飞速发展,信息技术正在与人类世界的各个方面进行深入融合,产生出比以往任何年代都多的海量数据。对海量数据进行统计、分析,并挖掘出其中蕴含的潜在价值,是我们一直在深入研究的。从前,由数据分析师、统计学方面的专家及其科研工作者对数据进行统计、分析。但在当前大数据背景下,海量的数据只有在被合理的采集、解读、表达后才可完美的呈现出它们的深奥,而数据可视化让数据的更加亲切、更加让人理解。

一副图传达出的信息胜过千言万语。人类从外界获得信息的80%以上均来自人的视觉系统。将大数据通过直观的、可视化图形方式展示给分析者,更容易方便分析者挖掘出数据背后隐藏的信息。

数据可视化伴随着大数据时代的到来而兴起,可视化分析是大数据分析不可或缺的一种重要手段和工具,只有在真正理解可视化概念本质后,才能更好的研究并应用其方法和原理,获得数据背后隐藏的价值。

2.数据可视化的定义

数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。可视化技术是利用计算机图形学及图像处理技术,将数据转换为图形或图像形式显示到屏幕上,并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及计算机视觉、图像处理、计算机辅助设计、计算机图形学等多个领域,成为一项研究数据表示、数据处理、决策分析等问题的综合技术。

2.1数据可视化的基本概念

1)数据空间。由n维属性、m个元素共同组成的数据集构成的多维信息空间。
2)数据开发。利用一定的算法和工具对数据进行定量推演及计算。
3)数据分析。对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据,从而可以多角度多侧面的观察数据。
4)数据可视化。将大型数据集中的数据通过图形图像方式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息。

2.2数据可视化的标准
为实现信息的有效传达,数据可视化应兼顾美学与功能,直观的传达出关键的特征,便于挖掘数据背后隐藏的价值。

可视化技术应用标准应该包含以下4个方面:
1)直观化。将数据直观、形象的呈现出来。
2)关联化。突出的呈现出数据之间的关联性。
3)艺术性。使数据的呈现更具有艺术性,更加符合审美规则。
4)交互性。实现用户与数据的交互,方便用户控制数据。

**

3.常用的数据可视化工具

**
目前常用的数据可视化工具有很多。下面从以下6个方面介绍常用的数据可视化工具。

1)入门级。
EXCEL是常用的入门级的数据可视化工具。
可视化应用:报表、统计图表等方面。
优点:快速、方便。
不足:样式选择范围有限

2)在线数据可视化
A)Google Chart API
可视化应用:动态图表、丰富的现成的图表类型。
优点:丰富的图表选择、SVG、CANVAS、VML浏览器。
不足:客户端动态图生成会引发问题。
B)Flot
可视化应用:jQuery JavaScript绘图库。
优点:操作简单、定制、灵活。
不足:在展现不同效果时,难度会增加。
C)RaphaёL
可视化应用:在线输出图表、图形等。
优点:SVG/VML矢量输出格式,分辨率高。
不足:速度比画布创建栅格化图像慢。
D)D3(Data Driven Documents)
可视化应用:复杂的可视化图形。
优点:复杂的交互、展现效果好。
不足:不够简洁。
E)Visual.ly
可视化应用:信息可视化图形、信息图设计师的在线集市。
优点:大量的信息图模板。
不足:功能有一定限制。

3)互动图形用户界面(GUI)控制
Crossfilter是常用的GUI工具。
可视化应用:交互式GUI图形图表。
优点:方便快速查看、操作有交互性。
不足:操作复杂性增加。

4)地图工具
A)Modest Maps
可视化应用:基本的地图功能。
优点:小型、拓展性好。
不足:基本形式非常有限。
B)Leaflet
可视化应用:移动端平面地图。
特点:小巧轻便、灵活、备份。
C)Polymaps
可视化应用:网络地图功能。
优点:强大的资源库、全方位信息可视化。
D)OpenLayers
可视化应用:地图库。
优点:强大的地图库,可靠性高。
不足:文档注释不完善,操作难度高。
E)Kartogragh
可视化应用:区域地图绘制。
优点:标记线、定义,更多的选择。
不足:处理世界范围的数据有一定的困难。
F)CartoDB
可视化应用:地图库。
优点:轻易结合表格数据与地图。
不足:需要按月付费。

5)编程进阶
Processing是一款适合于编程进阶的常用可视化工具。
可视化应用:开源的编程语言;
优点:语法简易,大量实例和代码。

6)专家级工具
A)R
可视化应用:分析大数据集的统计组件包。
优点:强大社区和组件库。
不足:复杂、学习难度大。
B)Weka
可视化应用:机器学习、数据挖掘。
优点:免费。
C)Gephi
可视化应用:社交图谱数据可视化。
当然,Tableau、SAS、IBM、SAP、ORACLE、Qlik、Microsoft等是目前商业主流的数据可视化工具。

4.可视化效果的评估

目前关于信息可视化评价的研究还比较少,少量的研究也没有提出一种直接和通用的可视化评估准则。大量研究表明,界面的美观性和感知易用性存在密切关系,但是感知易用性有可能与实际可用性不相关。一些学者专注于研究人的认知心理学对于可视化效果的评估,但效果还不明显。

总的来说,信息可视化效果的评估已经引起了一些专家学者的注意,但是研究成果还不是很好,因此,可视化效果的评估是一个值得深入研究的课题。

5.数据可视化面临挑战

伴随着大数据时代的到来,数据可视化日益受到关注,可视化技术也日益成熟。然而,数据可视化仍存在许多问题,且面临着巨大的挑战。

1)视觉噪声。在数据集中,大多数数据具有极强的相关性,无法将其分离作为独立的对象显示。
2)信息丢失。减少可视数据集的方法可行,但会导致信息的丢失。
3)大型图像感知。数据可视化不单单受限于设备的长度比及分辨率,也受限于现实世界的感受。
4)高速图像变换。用户虽然能够观察数据,却不能对数据强度变化做出反应。
5)高性能要求。对于静态可视化对性能要求不高,因为可视化速度较低,性能要求不高,然而动态可视化对性能要求会比较高。

数据可视化面临的挑战主要指可视化分析过程中数据的呈现方式,包括可视化技术和信息可视化显示。目前,数据简约可视化研究中,高清晰显示、大屏幕显示、高可扩展数据投影、维度降解等技术都试着从不同角度解决这个难题。

在大数据应用程序中,大规模数据及高维数据使数据可视化变得十分困难。

由于人和机器的限制,在可预见的未来,大数据的可视化问题会是一个重要的挑战。

6.数据可视化技术的发展方向

1)可视化技术与数据挖掘有着紧密的联系。数据可视化可以帮助人们洞察出数据背后隐藏的潜在信息,提高了数据挖掘的效率,因此,可视化与数据挖掘紧密结合是可视化研究的一个重要发展方向。

2)可视化技术与人机交互拥有着紧密的联系。实现用户与数据的交互,方便用户控制数据,更好地实现人机交互这是我们一直追求的目标。因此,可视化与人机交互相结合是可视化研究的一个重要发展方向。

3)可视化与大规模、高维度、非结构化数据有着紧密的联系。目前,我们身处于大数据时代,大数据时代,大规模、高纬度、非结构化数据层出不穷,要将这样的数据以可视化形式完美的展示出来,并非易事。因此,可视化与大规模、高维度、非结构化数据结合是可视化研究的一个重要发展方向。

参考文献:
[1] 韩家炜,Micheline Kamber,裴健.数据挖掘:概念与技术(原书第三版)[M].北京:机械工业出版社,2012.7
[2] 张 浩,郭 灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊,2012(5)
[3] 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(2)
[4] 任永功,于 戈.数据可视化技术的研究与进展[J].计算机科学,2004(12)
[5] 王维江,张俊霞.数据可视化技术研究的新进展[J].Computer era,2002(2)
[6] 刘 勘,周晓峥,周洞汝.数据可视化的研究与发展[J].计算机工程,2002(8)

2018-06-25 18:07:38 hwhsong 阅读数 28548
  • 阿里云数据可视化实践

    本次课程将通过DataV团队在数据产品和数据大屏两个应用场景中的数据可视化实践案例,向大家分享开发过程中的信息设计思考和技术实现细节。

    5124 人正在学习 去看看 CSDN讲师

数据可视化:把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示,从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。
数据可视化是数据空间到图形空间的映射,是抽象数据的具象表达。
数据可视化交互的基本原则:总览为先,缩放过滤按需查看细节。

大屏数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用,通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。
大屏数据可视化应用的难点并不在于图表类型的多样化,而在于如何能在简单的一页之内让用户读懂数据之间的层次与关联,这就关系到布局、色彩、图表、动效的综合运用。如排版布局应服务于业务,避免为展示而展示;配色一般以深色调为主,注重整体背景和单个视觉元素背景的一致性。
制作可视化大屏,最便捷有效的方式是使用DataV、帆软等报表工具,而本示例项目则使用ECharts自行开发。

地图数据可视化 - 基于ECharts Geo
这里写图片描述

3D图表展示 - 基于ECharts GL
这里写图片描述

热力图展示 - 基于ECharts & 百度地图
这里写图片描述

ECharts扩展示例
这里写图片描述

旭日图 - 基于ECharts V4.2
在这里插入图片描述

地理信息数据 - ECharts & Baidu Map
在这里插入图片描述

项目Git地址:https://github.com/yyhsong/iDataV
演示地址:https://yyhsong.github.io/iDataV

后记:
除自行开发可视化大屏外,还可以通过第三方服务来快速实现,如阿里云DataV、腾讯云图、百度Sugar等,具体可参考:https://blog.csdn.net/hwhsong/article/details/83097924

2019-07-10 14:49:14 clarance2015 阅读数 113
  • 阿里云数据可视化实践

    本次课程将通过DataV团队在数据产品和数据大屏两个应用场景中的数据可视化实践案例,向大家分享开发过程中的信息设计思考和技术实现细节。

    5124 人正在学习 去看看 CSDN讲师

《DataFocus 数据可视化》 第五章 时变数据可视化

《DataFocus 数据可视化》 第四章 地理信息可视化

《DataFocus 数据可视化》 第 三章 数据可视化

《DataFocus 数据可视化》第二章 数据

《DataFocus 数据可视化》第一章 数据可视化简介

《DataFocus 数据可视化》 第六章 层次数据可视化

层次数据在可视化中经常会遇到,其作为最常见的信息结构之一,常用于描述数据之间的包含或者从属关系。现实社会中,这种层次关系也无处不在。例如,地球上有很多国家,每个国家都包含有很多省市,或者在一个企业中,会有很多不同的部门,各个部门下包含有不同的小组,又或者是电脑中创建的文件,以及文件中的各个目录。这些都是我们所熟知的在现实中能真正体会到的层级关系。

伴随着数据量的增长,要处理的数据变得越来越多,常用的可视化显示媒介主要还是电脑,由此可知,可供显示的区域并没有多大,这就出现了一个新的难题,如何在有效的区域内尽可能多得可视化数据,同样的,在有层次关系的数据中,层次数目越来越多,导致底层的数据节点成指数型增长,因此,在有限的区域内可视化展示大量数据会造成图形的重叠,从而降低用户的体验以及图形的观感。所以,对于层次数据的可视化研究,有助于人类通过将数据信息分类分级,寻找出数据之间蕴含的层级关系,从而更好地理解大量信息,掌握更多的数据规律。

6.1 点线链接形式

点线链接的主要核心在于如何绘制节点与节点之间的链接关系。在可视化中,选择什么样的图形表示节点通常取决于实际的使用场景。节点形式显示的层次关系,基本都是有方向的,一般父节点在前或者在上,子节点在后或者在下,例如下图6-1的桑基图,就是区域(父节点)在前,省份(子节点)在后,其中节点之间用不同颜色的曲线链接,这样可以有效减轻用户的视觉负担,也提高有效区域的利用率。

 

 

6.2 空间填充形式

常见的树形图等,就是从空间的角度来实现层次数据的可视化。树形图能够最大限度的利用空间资源,通过矩形之间的互相嵌套来隐喻地表达父节点与子节点之间的层级关系。但是其对层次信息的展示不是非常明显。如下图6-2所示,树形图中所有的矩形都代表一个节点,而每个矩形的大小代表节点相应的属性,每个矩形又会按照相应的子节点递归地进行分割,直到无法分割为止。

 

2018-08-28 18:40:08 weixin_34216036 阅读数 293
  • 阿里云数据可视化实践

    本次课程将通过DataV团队在数据产品和数据大屏两个应用场景中的数据可视化实践案例,向大家分享开发过程中的信息设计思考和技术实现细节。

    5124 人正在学习 去看看 CSDN讲师
《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述

“刘鹏看未来”将于第一时间更新《大数据可视化》配套课件,关注“刘鹏看未来”公众号,即可方便获取后续的系列PPT,欢迎大家转发下载,也欢迎更多高校采用。

《大数据可视化》是知名教材《云计算》的姊妹篇,针对当前大数据应用、可视化分析研究和应用的新形势,专门为大数据专业本科生编写的大数据可视化教材。本书诠释了大数据可视化的内涵与外延,详细介绍了大数据可视化概述、可视化的类型与模型、数据可视化基础、数据可视化的常用方法、大数据可视化的关键技术、可视化交互、大数据可视化工具、大数据可视化系统及大数据可视化的行业案例等内容。为了便于学习,每章都附有习题,题型设计也充分考虑到大数据可视化课程教学的需要。

《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述

本次更新第1章 大数据可视化概述

https://pan.baidu.com/s/1n4dO2pJriy3V8pa73LqQHQ

本章您将了解:

大数据可视化的概念

数据可视化的作用与意义

数据可视化的应用领域

与相关学科关系

《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述《大数据可视化》配套PPT之一:第1章 大数据可视化概述

欢迎关注刘鹏看未来(ID:lpoutlook)

本公众号将陆续提供刘鹏教授主编的大数据系列教材配套PPT

刘鹏教授,清华大学博士毕业,现任南京大数据研究院院长,兼任中国信息协会大数据分会副会长、中国大数据专家委员会委员、中国大数据技术与应用联盟副理事长,同时也是云计算世界(chinacloud.cn)、大数据世界(thebigdata.cn)网站的创始人,《云计算》、《大数据》教材主编。

☟☟点击“阅读原文”了解《大数据可视化》

数据可视化概述

阅读数 461

没有更多推荐了,返回首页