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  • dns安全可视化 设计

    2017-11-22 12:45:00
    前端的可视化展示 方式 由 文慧 提供 或者实现。 相关的 数据,以及 数据分析,由我来提供,数据源,要展示的东西。 ======= dns 报文数据 ======= 他们发现的 dns安全威胁 分类 。这些就是我们要做的 ,实现的...

    这么设计 dns 常见的 安全分类。显示出来。 

    dns 的安全数据,显示出来。

    各种相关数据。 

    展示方式, 图标,饼图,柱状图等等,多屏拼接。

    前端的可视化展示 方式 由 文慧 提供 或者实现。

    相关的 数据,以及 数据分析,由我来提供,数据源,要展示的东西。

    =======

    dns 报文数据

    =======

    他们发现的 dns安全威胁 分类  。这些就是我们要做的 ,实现的 基础功能。  

    远控木马

    识别访问“远控”木马的网络流量,及时发现网络内可能存在的感染木马的主机,阻断其与“远控”中心服务器、下载服务器的连接

    勒索软件

    识别勒索软件产生的网络流量,及时报警并阻断勒索软件的连接尝试,避免可能产生的损失

    APT攻击

    识别对APT攻击相关网站的访问,保证网络内部数据安全

    DNS攻击

    识别网络外发起的DNS攻击流量,及时阻断,保证网络DNS服务器和网络内主机的正常运行

    敏感数据泄漏

    发现可能存在的内部敏感数据泄漏,并追查数据流向

    DGA

    识别基于DGA技术生成的恶意域名,阻止未知病毒活动。

    FFSN

    识别Fast-Flux网络访问

    DNS流量携带恶意软件

    发现伪装成DNS流量的网络交互行为

    非DNS协议流量

    发现在53端口的非DNS流量

    挖矿机

    识别BitCoin挖矿行为产生的网络流量,进而发现网络内可能存在的病毒感染

    暗网流量

    发现Tor网络流量,预警可能存在的不规范网络行为

    无效域名访问

    识别对无效域名的访问,以及背后可能存在的病毒感染或攻击行为

    僵木蠕

    发现僵木蠕活动痕迹

    勒索软件

    发现勒索软件活动痕迹

    网页挂马攻击

    用户访问被挂马的网站,会导致在不知情的情况下自动下载并执行恶意代码。

    =======

    dns 流量包分析

    • 僵木蠕捕获

    1. 在数据包bjzh-dns-1022.pcap中发现了疑似恶意软件行为活动痕迹。沦陷主机访问c2网址ipv6microsoft.dlmix.ourdvs.com

    2. 在数据包bjzh-dns-0.pcap和bjzh-dns-2021.pcap中发现疑似远控木马活动痕迹,文件哈希为:B378307724c60db1b6ffea66a30fbc7c71a150e6f0b739de0c6c95e1d97ea5cc

    • 恶意代码下载

    1. 在数据包bjzh-dns-2077.pcap中发现下载恶意代码的痕迹,沦陷主机访问的域名为:d.img001.com

    2. 在数据包bjzh-dns-2076.pcap中发现下载恶意代码的痕迹,沦陷主机访问的域名为:d1.kuai8.com

    • 勒索软件捕获

    1. 在数据包bjzh-dns-1008.pcap中发现勒索软件活动痕迹,沦陷主机访问域名:nsjicml.com,iwrmorzswyk.com

    • 恶意网址访问

    1. 在数据包bjzh-dns-3018.pcap,bjzh-dns-3032.pcap中发现恶意网址访问痕迹,沦陷主机访问域名为:t.t70123.com

    2. 在数据包bjzh-dns-2025.pcap中发现恶意网址访问痕迹,沦陷主机访问域名为:z1.zedo.com

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    dns 数据包 

    的数据 展示。

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    各种安全的 检测 手段。

    =====

    赵总说,让我(韩亚飞)和温慧出个设计的思路,我这样想的,就是 将常见的dns 安全问题分类显示出来。比如 群里  What we finds 这个文档 里面提及的一些 。

    尽可能的将全部有用信息展示出来。并提供信息分析后的直观图。多屏拼控,显示内容自由布局组合。大屏多屏操控模式。

    我目前还不知如何采集和分析相关数据。

    =====

    多种数据展示方式

    依据不同业务数据的特点和决策关注焦点,以恰当、直观的图表,将数据指标形象化、直观化、具体化的呈现。

    实时数据监控

    网络运行安全状态的实时数据都可以在驾驶舱中显示,保证数据的真实性和时效性,可以真实反映网络运行的状况,为决策提供有力的依据。

    多维度指标体系

    多个指标维度联动交互,涵盖了网络安全监控的重点环节,包括:协议流量、攻击病毒、资源能耗、漏洞违规、服务器主机及应用等组成部分。

    通过详尽的指标体系,建立专门的数据分析主题仪表盘,多维度分析数据联系,反映网络运行及安全状态,支持多维联动交互,将数据形象、直观的呈现给决策者。帮助用户全方位了解网络运行态势,并快速把握安全数据背后的规律,挖掘出数据蕴含的知识信息,从而快速发现潜在的网络威胁。

    =====

    信息资产组成结构展示

    重点关注静态资产的威胁和脆弱性,特别是主机、数据库、服务器、中间件、网络等基础设施层面的漏洞与配置安全,对包括IDS、VDS、私有云、防火墙、主机监控等子系统运行数据进行可视化呈现,实现全网络的信息资产状态的监测与感知。

    信息流动及作业机理展示

    围绕信息系统的业务安全,主要针对业务和应用层面,全面评估信息系统在业务流转、业务逻辑、业务交付等环节的安全风险,深度挖掘和识别应用层存在的安全漏洞,提升信息系统和业务的可控性、可靠性、合规性。

    信息资产安全事件监测

    入侵检测监测、病毒检测监测、私有云监测、防火墙监测、主机监测等多种环节的监测。

    ===

    运行状态可视化

    系统集成环境监控系统,对机房的温湿度、电力系统的运行状态,网络、主机以及空间容量等信息进行实时监测,并通过可视化的方式实时反映系统的运行状态和报警信息。

    IT架构可视化

    系统将可视化管理范围由园区、机房等物理设施扩展至数据中心所支撑的业务、应用、系统、流程,为IT管理者提供对整个IT系统的端到端可视化手段(IT逻辑宇宙到物理宇宙),并通过开放的数据接口,集成IT管理中的各个软件系统,为IT运维管理提供统一的可视化平台。

    资产可视化

    利用可视化技术建立与实际机房完全一致的3D虚拟环境,其数据可基于资产管理数据库、CMDB、手工录入或批量导入,人们可以在3D场景中任意查询资产对象。

    环境可视化

    系统以3D虚拟仿真的形式对数据中心真实展现,从园区的外部环境、楼宇到机房内部结构和独立设备均可进行立体仿真展示,并可进行任意角度的调整及场景的切换。

     

    通过3D虚拟现实技术,提供了一个完整的、网络化、可视化的三维虚拟环境,以可交互的界面,清晰完整展现整个数据中心运行状态。包括环境、资产、运行状态、IT架构等。

    =====

    网络节点态势,二三维地理空间呈现

    系统支持从地理空间分布维度,对全网主机及关键节点的综合安全信息进行网络态势监控。

     

    网络逻辑架构,二三维拓扑结构呈现

    系统支持从逻辑拓扑层级结构维度,从全网的整体安全态势,到信息资产以及安全数据的检测,进行全方位态势监控。

     

    网络节点信息详细呈现

    系统支持全网各节点的信息查询,实时反映节点信息的状态,对节点信息安全进行全面监测。

     

    实时监测,灵活告警

    系统提供强大的网络威胁入侵检测系统,深入分析网络流量信息,对全网各节点进行实时监测,并支持多种图表的威胁告警方式,让威胁一目了然。还可查看告警威胁事件的详细信息,同时支持自定义告警策略,设置告警范围和阀值等策略。

     

    APT高级威胁展示

    基于APT攻击检测系统,对攻击来源、攻击目的、攻击路径进行溯源分析,同时根据安全威胁事件的来源信息和目标信息,结合GIS技术将虚拟的网络威胁和现实世界生动的结合起来,实现网络安全态势的可视化。

    ===

    • 网络安全

      检测隐藏在数据中的高级威胁。通过检测所有的网络日志、电子邮件、打印日志、设备访问日志、内部聊天记录和人力资源数据、开源和第三方数据,并从噪声信号中分离操作信号,保护网络安全。

    • ===
    • AVE可视化引擎

      AVE™可视化引擎是可视化决策中心的核心软件平台,提供强大的可视化平台和组件库,可用于构建多种专业的数据可视化系统,以适应不同行业、场景的用途。

    • 可视化渲染机/集群

      是大数据可视化决策中心的核心可视化渲染硬件平台。支持集群式运行,提供优异的可视化渲染输出性能以及平稳的系统运行效果。

    • 地图数据服务器

      为可视化决策中心提供地图数据服务。设备集成海量地图数据&地图服务软件,提供个性化地图风格和全离线地图解决方案,满足各种范围、精度地图显示需求。

    • 数据接口

      支持对接业务系统、信号采集设备和多源异构数据存储,有机集成了多种数据存储服务,实现海量批处理和高速流处理,为用户决策判断提供全面的数据支持。

    • 大屏幕

      大屏幕作为可视化决策中心内最重要的显示输出设备,是可视化的视觉聚焦点。数字冰雹针对不同用户场景,量身打造大屏、多屏选型设计,提供顶级视觉体验。

    • 交互可视化设备

      包括台位、触控屏、电子沙盘等设备,数字冰雹可以为客户提供全面、高质量的触控交互产品定制方案,为多屏协同、超大面积触控等场景提供完美交互体验。

    =====

    就是要将你所知道的,你想要的直观方式 展示出来。

    =====

    http://www.forease.net/cn/products/dnscc/dataanl

    查询统计 域名查询分析 域名类型分析 来源IP统计 来源地域分析

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    转载于:https://www.cnblogs.com/yue31313/p/7878625.html

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  • 未知攻、焉知防,从网络诞生的那一刻开始,攻与防的战争就从未停息过,因此衍生出了大量网络信息安全管理技能大赛,以此提升社会网络安全责任意识,加强网络安全技术人才队伍的建设。 我们也通过 Hightopo 的产品 ...

    前言

    互联网网络通讯的不断发展,网络安全就如同一扇门,为我们的日常网络活动起到拦截保护的作用。未知攻、焉知防,从网络诞生的那一刻开始,攻与防的战争就从未停息过,因此衍生出了大量网络信息安全管理技能大赛,以此提升社会网络安全责任意识,加强网络安全技术人才队伍的建设。

    我们也通过 Hightopo 的产品 HT 搭建了一款技术人员之间的技术竞赛可视化大屏。模拟一场网络空间里的竞技守卫战,让原本枯燥的信息竞赛通过 HT 3D 可视化的形式更加直观展现给参与竞赛的观众与比赛者。

    效果展示

    特效场景渲染

    使用 HT 的 2D、3D 引擎,经过搭建场景、搭配数据面板以及动画驱动来制作,整体以科幻星球风格为主调,场景以太阳系环绕的视角展开,以太阳为中心,并增加光晕渲染效果,四周环绕天体系统。两边面板呈现比赛进行的各项信息。场景支持常规的旋转、平移和视角缩放。

    Hightopo 的三维可视化采用轻量化建模的方式所搭建的场景,结合 HT 引擎强大的渲染能力,保证场景在 Web 中高效流畅地加载运行并保证场景优秀的可视化效果。

    关卡可视化模拟

    夺旗赛(Capture The Flag,CTF),是在网络安全领域中指的是网络安全技术人员之间进行技术竞技的一种比赛形式。起源于1996 年 DEFCON 全球黑客大会,以代替之前黑客们通过互相发起真实攻击进行技术比拼的方式。发展至今,已经成为全球范围网络安全圈流行的竞赛形式。

    此次的案例我们也将以 CTF 夺旗赛的形式呈现,通过可视化动画效果模拟比赛场景、过程与结果。

    CTF 的竞赛模式主要可分为三类:

    一、解题模式(Jeopardy)

    这种模式的 CTF 竞赛与 ACM 编程竞赛、信息学奥赛比较类似,题目主要包含逆向、漏洞挖掘与利用、Web 渗透、密码、取证、隐写、安全编程等类别。

    二、攻防模式(Attack-Defense)

    AWD 模式强调攻击与防御。该模式可以实时通过得分反映出比赛情况,最终也以得分直接分出胜负,是一种竞争激烈,具有很强观赏性和高度透明性的网络安全赛制。

    三、混合模式(Mix)

    结合了解题模式与攻防模式。采用混合模式 CTF 赛制的典型代表如 iCTF 国际 CTF 竞赛。

    案例也将这三种赛式通过 HT 可视化的形式展现出来,每场比赛结束将自动跳转至下一比赛环节,也可通过两侧面板的赛式选择可跳转至下一赛况界面。

    赛况信息可视化

    通过雷达图,多指标体系对比赛情况进行分析,更简洁方便、精确直观的体现较多的数据信息。实时展现比赛的情况,参赛者的答题时间、用时情况等等。以及通过接入实时数据展示积分榜单,动态更新选手得分数据,随时了解赛员们的当前排名情况。

    事件列表

    比赛中触发的事件都会在列表中滚动更新,记录赛事中关键节点,可以从列表中看到选手解题用时, 或者超出限定时间的淘汰广播,以及随机触发的附加题等特殊事件。

    多种特效攻击形式

    在夺旗赛中,除了积分榜单我们也可以通过场景中选手所处位置来辅助判断当前局势,选手成功解题飞船就会朝着太阳终点前行一步,特别是参赛队伍较多时,三维的虚拟战场能比排行榜更形象直观的体现当前战况以及各队伍之间的实力差距。选手解题失败被淘汰时,对应的飞船模型会被摧毁爆炸。

    半决赛中双方队伍各派一名选手竞速挑战同一道难题,出战的飞船显示攻击特效。

    决赛中,通过不同飞船攻击不同棋子,我们能清晰的展示不同队伍的选择和策略。

    总结

    用户可以通过 PC 、 PAD 或是智能手机,只要打开浏览器可随时随地访问 HT 可视化系统,实现远程监查和管控。HT 三维可视化技术采用 B/S 架构,通过 B/S 架构与模型轻量相结合, HT 三维可视化技术在一定程度上减轻了用户对于采购高性能硬件费用的压力,其次打破了以往用户在管理运维上的诸多局限性。

    2020 年,西湖论剑·网络安全线上峰会上,图扑软件与杭州企业合作。以虚拟城市地图为版图,在地图上呈现特色建筑、无人机、飞艇等元素来展示赛事的选手、题目等信息,通过后台实时数据动态呈现光圈、流动、闪电效果等,以丰富的可视化形式展示赛事时间进度,选手或者参赛团队的答题、通关、攻击、防守等实时情况。在主题为“数治安全 智理未来”的大会上增添十足的科技色彩。

    拓展延伸

    除了常见的 CTF 模式,HT 可视化也可以完美呈现出不同场景下的网络竞赛的模式,如 ISW(内网靶场演习)、RHG(人工智能攻防)、 BTC (闯关赛),CTL (领地赛)、CFS(场景模式)等等。

    CFS 模式区别于 CTF 的是综合类题目,题目与题目间存在关联,可理解为是一个网络的拓扑,通过一步步渗透获取 Flag 的方式。而我们在与传统的竞赛模式或拓扑图的呈现上都进行了创新与改变。数据的不断增大,2D 图形可视化的表现形式过于平面与密集,不易于数据的呈现。在此基础上,增加 HT 3D 可视化的形式更能直观看到各类不同数据的体现,有着多维度、立体化、多面性的优点。

    HT 3D 形式的拓扑解决了传统 2D 拓扑图在展示上的一些问题,比如对比 2D 拓扑图在单节点上,通过 3D 的形式可以承载更多业务信息,以及更立体多样的展现应用、服务和主机的健康状况以及应用的上下游依赖关系,将 PC 端、移动用户、大数据、车联网、物联网关等节点都进行了图形 3D 化,更加的美观与生动形象,不再像传统的单节点拓扑图那样枯燥。Hightopo 的 3D拓扑图可应用于电信、网管、5G、基站等多领域。

    创新应用

    在大数据和人工智能时代,可视化技术连接了人、大数据与智能,通过 HT 可视化可以将复杂的数据通过最简单直观的方式进行呈现。可视化的应用也有非常多的想象空间,可以在诸多领域进行创新应用。如网络态势感知(Situation Awareness,SA)也可与可视化进行融合应用在其他各行业领域的网络安全预防,态势感知是一种基于环境的、动态、整体地洞悉安全风险的能力,是以安全大数据为基础,从全局视角提升对安全威胁的发现识别、理解分析、响应处置能力的一种方式,最终是为了决策与行动,是安全能力的落地。态势感知的概念最早在军事领域被提出。

    随着网络安全重要性的凸显,智慧城市安全、大数据安全、云安全、5G 安全、工业互联网安全各领域安全问题被更加重视,以及新兴技术的结合,态势感知在许多领域发挥作用,如:军事联合作战、城市建设安全态势、监管机构系统管控、企业网络运营监测等等。HT 可视化的结合让网络信息安全更直观的监测、分析、响应与预防。建立安全的网络预警机制、网络风险管控和提升整体安全防护水平。

    更多行业应用实例可以参考图扑软件官网案例链接:https://www.hightopo.com/demos/index.html

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  • 数据可视化 (1)可视化 (1)可视化的含义 定义 可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段,是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩,是可以放大人类感知的图形化表示方法。 可视化为人类大脑与...

    数据可视化

    (1)可视化

    (1)可视化的含义

    • 定义

      • 可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段,是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩,是可以放大人类感知的图形化表示方法。
    • 可视化为人类大脑与计算机这两个信息处理系统之间提供了一个接口。可视化对信息的处理和表达方式有其他方式无法取代的优势,其特点可总结为可视性、交互性和多维性。

    (2)可视化的发展历程

    • SGI公司推出的GL三维图形库表现突出,其易于使用而且功能强大
    • 随着计算机技术的发展,GL已经进一步发展成为OpenGL。OpenGL已被认为是高性能图形和交互式视觉处理的标准,在计算机领域被广泛采用。

    (3)可视化的作用

    • 1.可视化后的信息易于理解
    • 2.以建设性方式讨论结果
    • 3.理解运营和结果之间的连接
    • 4.发现新兴趋势
    • 5.与数据交互

    (2)数据可视化分类

    纯技术角度

    • 基于几何投影的数据可视化
    • 面向像素的数据可视化
    • 基于图标的数据可视化
    • 基于层次的数据可视化
    • 基于图形的数据可视化

    实用角度

    • 可视化分析学尤其关注的是意会和推理,科学可视化处理的是那些具有天然几何结构的数据,信息可视化处理的是抽象数据结构,如树状结构或图形。

    • 科学可视化

      • 1987年,在华盛顿召开的一次科学计算会议上,针对大数据处理问题,美国计算机成像专业委员会提出了解决方案:可视化——用图形和图像解释数据。这次会议形成了题为“科学计算可视化”的报告,后被称为科学可视化(Scientific Visualization,SV)。

      • 1.可视化是一种计算方法

        • 科学可视化包括图像生成和图像理解两个部分,它既是由复杂多维数据集产生图像的工具,又是解释输入计算机的图像数据的手段。
        • 它得到以下几个相对独立的学科的支持:计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计、信号处理、图形用户界面及交互技术。
      • 2.可视化所研究的课题就是人与计算机之间的交互机制

        • 可视化应使人与计算机协同地感知、利用和传递视觉信息。科学可视化按功能划分为如下3种形式。
        • (1)事后处理方式。计算和可视化是分成两个阶段进行的,两者之间不进行交互作用。
        • (2)追踪方式。可将计算结果即时以图像显示,以使研究人员了解当前的计算情况,决定计算是否继续。
        • (3)驾驭方式。这是科学可视化的最高形式。研究人员可参与计算过程,对计算进行实时干预。
      • 3.科学可视化的应用范围包括当代科学技术的各个领域(典型)

        • (1)科学研究:分子模型、医学图像、数学、地球科学、空间探索及天体物 理学。
        • (2)工程计算:计算流体力学和有限元分析。
      • 4.当前科学计算可视化技术的发展特点

        • (1)可视化图像的实时显示及交互控制
        • (2)网络环境下实现的科学计算可视化
        • (3)虚拟环境下实现的科学计算可视化
    • 信息可视化

      • 信息可视化(Information Visualization,InfoVis)是情报学领域一个较新的研究热点。

      • 信息数据分类(可视化领域)

        • 1.一维数据

          • 这类数据以一维向量为主,只具有单一属性,主要用来表征数值、时间、方向等具有射线属性的一维坐标信息。
        • 2.尺寸数据(二维数据)

          • 这类数据主要出现在平面设计、地理图件和地理信息系统相关的应用领域,一般采用横纵坐标法呈现其数据,可以充分将横向和纵向的位置信息显现出来,并且可以利用相应的位置坐标数据做空间信息计算,如求最短路程、最小面积和最小高程等。
        • 3.三维数据

          • 三维数据包含3个维度的属性信息,能够更加立体和直观地展示事物的立体属性和物理状态。该数据类型的应用领域比较广泛,我们熟知的医学、地质、气象、工业工程设计等领域都离不开三维数据类型的支撑。
        • 4.多维数据

          • 这类数据包含4个或4个以上的属性信息,主要用于分析多维数据内部属性的关联和相互关系。该类数据以财务与统计数据为主,主要用于分析过往的财务状况,预测未来的可能的发展趋势等。这是信息可视化研究的一个重要方向。
        • 5.分层数据

          • 分层数据模型是一种抽象的分类数据集合模式,是比较常见的数据关系。传统的图书馆资源管理模型和窗口系统资源管理模型使用的就是典型的分层数据,这类模型将现实的事务管理做分层、分类处理,以达到科学、高效管理的目的。
        • 6.文本数据

          • 这类数据形式多样,如报纸、邮件、新闻等信息都可以作为文本数据。有大量多媒体和超文本信息的互联网成为文本数据的较大来源之一。
    • 可视化分析学

      • 可视化分析学是通过交互式可视化界面促进分析推理的一门科学。

      • 涉及的学科领域

        • 一是分析推理技术,它能使用户获得深刻的见解,这种见解直接支持评价、计划和决策的行为。
        • 二是可视化表示和交互技术,它充分利用人眼的宽带宽通道的视觉能力,来观察、浏览和理解大量的信息。
        • 三是数据表示和变换,它以支持可视化分析的方式转化所有类型的异构和动态数据。
        • 四是支持分析结果的产生、演示和传播的技术,它能与各种观众交流有适当背景资料的信息。

    (3)数据可视化工具

    数据可视化工具必须具备的特性

    • 1.实时性
    • 2.简单操作
    • 3.更丰富的展现方式
    • 4.多种数据集成支持方式

    入门工具

    • Excel

    信息图表工具

    • 简介

      • 信息图表是对各种工具进行形象化,可视化加工的一种工具
      • 根据道格·纽瑟姆(Doug Newsom)的概括,作为视觉化工具的信息图表包括图表(chart)、图解(diagram)、图形(graph)、表格(table)、地图(map)和列表(list)等。
    • 8种典型信息图表工具

      • 1.Visem
      • 2.Canva
      • 3.Google Charts
      • 4.Piktochart
      • 5.Infogram
      • 6.Venngage
      • 7.Easel.ly

    地图工具

    • 简介

      • 地图工具适用的数据形式不是一般人都能看懂的表格,而是特定的格式,,包括shapefiles(文件名一般以.shp作为后缀)、geoJSON(一种开源的地理信息代码,用于描述位置和形状)及topoJSON(geoJSON的衍生格式,主要用于拓扑形状
      • 比较有趣的应用案例是以人口规模作为面积重新绘制行政区域的形状和大小,这一类图被称为cartogram)。
    • 1.MapShaper

      • 对需要自定义地图中各区域边界和形状的制图师,MapShaper是个极好的入门级工具
      • 其简便性有助于地图设计师随时检查数据是否与设计图相吻合,修改后还能够以多种格式输出,进一步用于更复杂的可视化产品。
    • 2.CartoDB

    • 3.mapbox

      • mapbox是制图专业人士的工具,可以制作独一无二的地图,从马路的颜色到边境线都可以自行定义。
      • 它是一个收费的商业产品,Airbnb、Pinterest等公司都是其客户。
    • 4.Map Stack

      • Map Stack是由可视化设计机构Stamen(这家“机构”自称既非研究所又非公司,却以盈利为目的,非常独特)推出的免费地图制作工具,简便易用

    高级分析工具

    • 1.R

      • ggplot2图形系统是R中功能最强大的图形系统,使用ggplot2展示的数据更加美观和方便
      • 使用R语言绘制的直方图(Histogram)又被称为质量分布图,是一种统计报告图
    • 2.D3

      • D3的全称是Data-Driven Documents(数据驱动文档),是基于数据的文档操作JavaScript库
      • D3能够把数据和HTML、SVG、CSS结合起来,创造出可交互的数据图表。其中,数据来源于作者,文档代表基于Web的文档(或网页),也就是可以在浏览器中展现的一切(如HTML、SVG等),而D3相当于扮演了一个驱动程序的角色,将数据和文档联系起来。
      • D3.js采用链式语法,非常方便用户对库中函数方法的引用。
    • Python

      • Python让用户很容易就能实现可视化
      • 可视化的两个专属库(libraries)——Matplotlib和Seaborn。
      • Matplotlib:基于Python的绘图库为Matplotlib提供了完整的2D图形和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。
      • Seaborn是Python中用于创建丰富信息和有吸引力图表的统计图形库。这个库是基于Matplotlib的。
      • Seaborn提供多种功能,如内置主题、调色板、函数和工具,来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化,以让我们来进一步构建复杂的可视化结果。

    (4)数据可视化案例

    数字美食

    • 《数字美食》赢得了“The Dataviz 项目金奖”及“杰出个体奖”两个奖项,获奖者是 Moritz Stefaner,他是一名专注于研究数据可视化的独立设计师。
    • 《数字美食》是设计师用艺术与设计的手法展示美味佳肴的制作过程的一种尝试。设计师从某种特别的味道和口感,到不同的温度与肌理,甚至于装盘时体现出来的每一个小小的烹饪细节,用2D或3D的方式,展现出各种不同的具体形象。
    • 在这里插入图片描述

    空中的间谍

    • 《空中的间谍》出自美国新闻网站Buzzfeed的两名编辑Peter Aldous和Charles Sefie。凭借《空中的间谍》,两人获得“最美奖”和“数据新闻金奖”两项大奖。
    • 《空中的间谍》详细展现了美国联邦调查局和国土安全局通过飞机在美国各大城市进行空中监视的情况,如图7-15所示。
    • Buzzfeed 通过分析航班实时追踪网站Flightradar24从2015年8月中旬到12月末的飞行器位置数据,绘制出了这张飞行轨迹图,且可以拖动时间进度条,以查看单架飞机的航线及每天的具体情况。
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  • 数据可视化、信息可视化与知识可视化 (2011-07-23 12:28:17) 标签: 校园 分类: 工作篇 数据可视化 简介   数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究;其中,这种数据的视觉...
     
    

    数据可视化、信息可视化与知识可视化

    (2011-07-23 12:28:17)
    标签:

    校园

    分类: 工作篇
    数据可视化

    简介

       数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究;其中,这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。   数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。

    数据可视化、信息可视化与知识可视化北京2008年地铁规划图

    概述

      数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。但是,这并不就意味着,数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,无法达到其主要目的,也就是传达与沟通信息。   数据可视化与信息图形信息可视化科学可视化以及统计图形密切相关。当前,在研究、教学和开发领域,数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

    基本概念

      数据可视化技术包含以下几个基本概念:   ①数据空间:是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间;   ②数据开发:是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算;   ③数据分析:指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据,从而能多角度多侧面观察数据;   ④数据可视化:是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。   目前数据可视化已经提出了许多方法,这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。

    历史

      数据可视化领域的起源可以追溯到二十世纪50年代计算机图形学的早期。当时,人们利用计算机创建出了首批图形图表。1987年,由布鲁斯·麦考梅克、托马斯·德房蒂和玛克辛·布朗所编写的美国国家科学基金会报告《Visualization in Scientific Computing》(意为“科学计算之中的可视化”),对于这一领域产生了大幅度的促进和刺激。这份报告之中强调了新的基于计算机的可视化技术方法的必要性。随着计算机运算能力的迅速提升,人们建立了规模越来越大,复杂程度越来越高的数值模型,从而造就了形形色色体积庞大的数值型数据集。同时,人们不但利用医学扫描仪和显微镜之类的数据采集设备产生大型的数据集,而且还利用可以保存文本、数值和多媒体信息的大型数据库来收集数据。因而,就需要高级的计算机图形学技术与方法来处理和可视化这些规模庞大的数据集。   短语“Visualization in Scientific Computing”(意为“科学计算之中的可视化”)后来变成了“Scientific Visualization”(即“科学可视化”),而前者最初指的是作为科学计算之组成部分的可视化:也就是科学与工程实践当中对于计算机建模和模拟的运用。更近一些的时候,可视化也日益尤为关注数据,包括那些来自商业、财务、行政管理数字媒体等方面的大型异质性数据集合。二十世纪90年代初期,人们发起了一个新的,称为“信息可视化”的研究领域,旨在为许多应用领域之中对于抽象的异质性数据集的分析工作提供支持。因此,目前人们正在逐渐接受这个同时涵盖科学可视化与信息可视化领域的新生术语“数据可视化” 。   自那时起,数据可视化就是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大;因而,最好是对其加以宽泛的定义。数据可视化指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

    数据可视化的适用范围

      关于数据可视化的适用范围,目前存在着不同的划分方法。一个常见的关注焦点就是信息的呈现。例如,迈克尔·弗兰德利(2008)提出了数据可视化的两个主要的组成部分:统计图形和主题图。另外,《Data Visualization: Modern Approaches》(意为“数据可视化:现代方法”)(2007)一文则概括阐述了数据可视化的下列主题 :   1)思维导图   2)新闻的显示   3)数据的显示   4)连接的显示   5)网站的显示   6)文章与资源   7)工具与服务   所有这些主题全都与图形设计和信息表达密切相关。   另一方面,Frits H. Post (2002)则从计算机科学的视角,将这一领域划分为如下多个子领域:   1)可视化算法与技术方法   2)立体可视化   3)信息可视化   4)多分辨率方法   5)建模技术方法   6)交互技术方法与体系架构   数据可视化的成功应归于其背后基本思想的完备性:依据数据及其内在模式和关系,利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。其第二个前提就是利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。这些思想和概念极其重要,对于计算科学与工程方法学以及管理活动都有着精深而又广泛的影响。《Data Visualization: The State of the Art》(意为“数据可视化:尖端技术水平”)一书当中重点强调了各种应用领域与它们各自所特有的问题求解可视化技术方法之间的相互作用。

    相关领域

      数据采集(有时缩写为DAQ或DAS),又称为“数据获取”或“数据收集”,是指对现实世界进行采样,以便产生可供计算机处理的数据的过程。通常,数据采集过程之中包括为了获得所需信息,对于信号波形进行采集并对它们加以处理的步骤。数据采集系统的组成元件当中包括用于将测量参数转换成为电信号的传感器,而这些电信号则是由数据采集硬件来负责获取的。

    数据分析

      数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析与数据挖掘密切相关,但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集,较少侧重于推理,且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。在统计学领域,有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中,探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。   数据分析的类型包括:   1)探索性数据分析:是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法,是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基命名。   2)定性数据分析:又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”,是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析。

    数据治理

      数据治理涵盖为特定组织机构之数据创建协调一致的企业级视图(enterprise view)所需的人员、过程和技术,数据治理旨在:   1)增强决策制定过程中的一致性与信心   2)降低遭受监管罚款的风险   3)改善数据的安全性   4)最大限度地提高数据的创收潜力   5)指定信息质量责任

    数据管理

      数据管理,又称为“数据资源管理”,包括所有与管理作为有价值资源的数据相关的学科领域。对于数据管理,DAMA所提出的正式定义是:“数据资源管理是指用于正确管理企业或机构整个数据生命周期需求的体系架构、政策、规范和操作程序的制定和执行过程”。这项定义相当宽泛,涵盖了许多可能在技术上并不直接接触低层数据管理工作(如关系数据库管理)的职业。

    数据挖掘

      数据挖掘是指对大量数据加以分类整理并挑选出相关信息的过程。数据挖掘通常为商业智能组织和金融分析师所采用;不过,在科学领域,数据挖掘也越来越多地用于从现代实验与观察方法所产生的庞大数据集之中提取信息。   数据挖掘被描述为“从数据之中提取隐含的,先前未知的,潜在有用信息的非凡过程”,以及“从大型数据集或数据库之中提取有用信息的科学”。与企业资源规划相关的数据挖掘是指对大型交易数据集进行统计分析和逻辑分析,从中寻找可能有助于决策制定工作的模式的过程。

     

     

     

     

     

    数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究;其中,这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量[1]

     

    概述

    数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。但是,这并不就意味着,数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,无法达到其主要目的,也就是传达与沟通信息[2]

    数据可视化与信息图形信息可视化科学可视化以及统计图形密切相关。当前,在研究、教学和开发领域,数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一[3]

    历史

    法国工程师查尔斯·约瑟夫·密纳德英语Charles Joseph Minard于1861年绘制的关于拿破仑入侵俄罗斯的信息图

    数据可视化领域的起源可以追溯到二十世纪50年代计算机图形学的早期。当时,人们利用计算机创建出了首批图形图表。1987年,由布鲁斯·麦考梅克英语Bruce H. McCormick托马斯·德房蒂英语Thomas A. DeFanti玛克辛·布朗英语Maxine D. Brown所编写的美国国家科学基金会报告《Visualization in Scientific Computing》(意为“科学计算之中的可视化”)[4] ,对于这一领域产生了大幅度的促进和刺激。这份报告之中强调了新的基于计算机可视化技术方法的必要性。随着计算机运算能力的迅速提升,人们建立了规模越来越大,复杂程度越来越高的数值模型,从而造就了形形色色体积庞大的数值型数据集。同时,人们不但利用医学扫描仪和显微镜之类的数据采集设备产生大型的数据集,而且还利用可以保存文本、数值和多媒体信息的大型数据库来收集数据。因而,就需要高级的计算机图形学技术与方法来处理和可视化这些规模庞大的数据集[3]

    短语“Visualization in Scientific Computing”(意为“科学计算之中的可视化”)后来变成了“Scientific Visualization”(即“科学可视化”),而前者最初指的是作为科学计算之组成部分的可视化:也就是科学与工程实践当中对于计算机建模模拟的运用。更近一些的时候,可视化也日益尤为关注数据,包括那些来自商业财务行政管理数字媒体等方面的大型异质性数据集合。二十世纪90年代初期,人们发起了一个新的,称为“信息可视化”的研究领域,旨在为许多应用领域之中对于抽象的异质性数据集的分析工作提供支持。因此,目前人们正在逐渐接受这个同时涵盖科学可视化信息可视化领域的新生术语“数据可视化”[3]

    自那时起,数据可视化就是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大;因而,最好是对其加以宽泛的定义。数据可视化指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多[5]

    数据可视化的适用范围

    北京地铁2015年规划图
    手绘心智图

    关于数据可视化的适用范围,目前存在着不同的划分方法。一个常见的关注焦点就是信息的呈现。例如,迈克尔·弗兰德利英语Michael Friendly(2008)提出了数据可视化的两个主要的组成部分:统计图形主题图英语Thematic map[1]。另外,《Data Visualization: Modern Approaches》(意为“数据可视化:现代方法”)(2007)一文则概括阐述了数据可视化的下列主题[6]

    所有这些主题全都与图形设计和信息表达密切相关。

    另一方面,Frits H. Post (2002)则从计算机科学的视角,将这一领域划分为如下多个子领域[3]

    • 可视化算法与技术方法
    • 立体可视化
    • 信息可视化
    • 多分辨率方法
    • 建模技术方法
    • 交互技术方法与体系架构

    数据可视化的成功应归于其背后基本思想的完备性:依据数据及其内在模式和关系,利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。其第二个前提就是利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。这些思想和概念极其重要,对于计算科学与工程方法学以及管理活动都有着精深而又广泛的影响。《Data Visualization: The State of the Art》(意为“数据可视化:尖端技术水平”)一书当中重点强调了各种应用领域与它们各自所特有的问题求解可视化技术方法之间的相互作用[3]

    相关领域

    核医学成像:心脏SPECT英语SPECT图像(短轴视图)与心脏三维模型的融合
    利用2004年来自哈柏太空望远镜的照片以及地基图像所编制合成的螺旋星云可见光图像。
    全球气温分布图

    数据采集

    数据采集(有时缩写为DAQDAS),又称为“数据获取”或“数据收集”,是指对现实世界进行采样,以便产生可供计算机处理的数据的过程。通常,数据采集过程之中包括为了获得所需信息,对于信号波形进行采集并对它们加以处理的步骤。数据采集系统的组成元件当中包括用于将测量参数转换成为电信号传感器,而这些电信号则是由数据采集硬件来负责获取的。

    数据分析

    数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析与数据挖掘密切相关,但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集,较少侧重于推理,且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。在统计学领域,有些人将数据分析划分为描述性统计分析探索性数据分析以及验证性数据分析;其中,探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

    数据分析的类型包括:

    数据治理

    数据治理涵盖为特定组织机构之数据创建协调一致的企业级视图(enterprise view)所需的人员、过程和技术;数据治理旨在:
    • 增强决策制定过程中的一致性与信心
    • 降低遭受监管罚款的风险
    • 改善数据的安全性
    • 最大限度地提高数据的创收潜力
    • 指定信息质量责任

    数据管理

    数据管理,又称为“数据资源管理”,包括所有与管理作为有价值资源的数据相关的学科领域。对于数据管理,DAMA所提出的正式定义是:“数据资源管理是指用于正确管理企业或机构整个数据生命周期需求的体系架构、政策、规范和操作程序的制定和执行过程”。这项定义相当宽泛,涵盖了许多可能在技术上并不直接接触低层数据管理工作(如关系数据库管理)的职业

    数据挖掘

    数据挖掘是指对大量数据加以分类整理并挑选出相关信息的过程。数据挖掘通常为商业智能组织和金融分析师所采用;不过,在科学领域,数据挖掘也越来越多地用于从现代实验与观察方法所产生的庞大数据集之中提取信息。

    数据挖掘被描述为“从数据之中提取隐含的,先前未知的,潜在有用信息的非凡过程”[7],以及“从大型数据集或数据库之中提取有用信息的科学”[8]。与企业资源规划相关的数据挖掘是指对大型交易数据集进行统计分析和逻辑分析,从中寻找可能有助于决策制定工作的模式的过程[9]

     参见

     

     

     

    信息可视化

      

     

    [1]
    信息可视化(Information visualization)是一个跨学科领域,旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现,如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码,以及利用图形图像方面的技术与方法,帮助人们理解和分析数据。与科学可视化相比,信息可视化则侧重于抽象数据集,如非结构化文本或者高维空间当中的点(这些点并不具有固有的二维或三维几何结构)。

    数据可视化、信息可视化与知识可视化

      信息可视化囊括了数据可视化信息图形知识可视化科学可视化以及视觉设计方面的所有发展与进步。在这种层次上,如果加以充分适当的组织整理,任何事物都是一类信息:表格、图形、地图,甚至包括文本在内,无论其是静态的还是动态的,都将为我们提供某种方式或手段,从而让我们能够洞察其中的究竟,找出问题的答案,发现形形色色的关系,或许还能让我们理解在其他形式的情况下不易发觉的事情。不过,如今在科学技术研究领域,信息可视化这条术语则一般适用于大规模非数字型信息资源的可视化表达。   信息可视化致力于创建那些以直观方式传达抽象信息的手段和方法。可视化的表达形式与交互技术则是利用人类眼睛通往心灵深处的广阔带宽优势,使得用户能够目睹、探索以至立即理解大量的信息。

    一些例子

      各种各样数据结构可视化需要新的用户界面以及可视化技术方法。现在,这已经发展成为了一门独立的学科,也就是“信息可视化”[2]。信息可视化与经典的科学可视化是两个彼此相关的领域,但二者却有所不同。在信息可视化当中,所要可视化的数据并不是某些数学模型的结果或者是大型数据集,而是具有自身内在固有结构的抽象数据。此类数据的例子包括:   1)编译器等各种程序的内部数据结构,或者大规模并行程序的踪迹信息;   2)WWW 网站内容;   3)操作系统文件空间;   4)从各种数据库查询引擎那里所返回的数据,如数字图书馆   信息可视化领域的另一项特点就是,所要采用的那些工具有意侧重于广泛可及的环境,如普通工作站、WWW、PC机等等。这些信息可视化工具并不是为价格昂贵的专业化高端计算设备而定制的[2]   信息可视化与可视化分析在目标和技术之间存在着部分重叠。虽然在这两个领域之间还没有一个清晰的边界,但大致有三个方面可以作以区分。科技可视化主要处理具有地理结构的数据,信息可视化主要处理像树、图形等抽象式的数据结构,可视化分析则主要挖掘数据背景的问题与原因。

    与可视化分析论之间的联系

      就目标和技术方法而言,信息可视化与可视化分析论之间存在着一些重叠。当前,关于科学可视化、信息可视化及可视化分析论之间的边界问题,还没有达成明确清晰的共识。不过,大体上来说,这三个领域之间存在着如下区别:   1)科学可视化处理的是那些具有天然几何结构的数据(比如,MRI数据、气流)。   2)信息可视化处理的是抽象数据结构,如树状结构或图形。   3)可视化分析论尤其关注的是意会推理

    发展历史

      自十八世纪后期数据图形学诞生以来,抽象信息的视觉表达手段一直被人们用来揭示数据及其他隐匿模式的奥秘。二十世纪90年代期间新近问世的图形化界面,则使得人们能够直接与可视化的信息之间进行交互,从而造就和带动了十多年来的信息可视化研究。信息可视化试图通过利用人类的视觉能力,来搞清抽象信息的意思,从而加强人类的认知活动。籍此,具有固定知觉能力的人类就能驾驭日益增多的数据。信息可视化的英文术语“Information Visualization”是由斯图尔特·卡德、约克·麦金利和乔治·罗伯逊于1989年创造出来的。据斯图尔特·卡德1999年的报告称,二十世纪90年代以来才兴起的信息可视化领域,实际上源自其他几个领域。2003年,本·什内德曼指出,该领域已经由研究领域之中从稍微不同的方向上崭露出头角。同时,他还提到了图形学、视觉设计、计算机科学以及人机交互,以及新近出现的心理学和商业方法。

    相关应用

      信息可视化日益成为不同领域方向的关键要素:   科学技术研究工作;   数字图书馆;   数据挖掘   财务数据分析和市场研究;   生产制造过程的控制;   犯罪地图。
    参考资料

     

     

     

     

    信息可视化学习

    可视化基本上可以划分为两个大类:科学的可视化(医学信息的可视化、气象信息的可视化)和信息的可视化(软件工程的可视化、信息检索的可视化、因特网的可视化)。这两者的根本区别在于科学的可视化在显示和展示事务和概念时,继承事务和概念在它本体中的固有结构。
    传统信息检索系统(Internet搜索引擎,以及传统图书馆文献目录检索系统)
    1 没有考虑人的检索查询行为。
    2 对用户来讲是一个不透明的黑箱。
    3 用户对传统信息检索系统的检索过程是不连续的。
    4 检索结果是一种简单的线性表达。
    5 缺乏一种有效的检索反馈机制。
    6 检索结果不能够有效地展示大量文献体。
    信息检索可视化优势:
    1 一个可视化的信息检索环境利于用户进行信息浏览,信息开发,信息挖掘。
    2 可以使一个信息检索过程透明。
    3 可以向用户提供更为丰富的信息。
    4 有可能开发出新的信息检索和信息浏览方法和机制。
    5 可以将人的认知能力融入信息检索和信息浏览过程之中。
    6 是一个良好的人机对话和交流的环境。
    7 可以大大改善信息检索的检全率以及检准率。
    8 为传统的信息检索打开了一扇全新的窗口,开拓了崭新的应用以及研究领域,提升了信息检索的档次,
    它代表着信息检索系统发展的未来。
    建立信息检索可视化系统的一般步骤:
    1 选择应用领域以及信息检索系统类型。
    2 鉴别和定义要进行可视化的目标以及特征。
    3 对可视化空间的定义。
    4 目标体从原始数据库影射到可视化空间的算法和方法。
    5 定义可视化空间中信息检索和信息浏览方法。
    6 可视化系统设计语言的选择。
    可视化信息检索系统的常见功能:
    1 允许用户在可视化空间中观察文献与文献之间,可能的话文献与提问之间的语义关系,浏览可视化空间中任意特定领域。
    2 根据用户的需求,在可视化空间中动态地调整文献分布。
    3 根据用户的需求,在可视化空间中扩大/缩小一个特定的局部空间领域。
    4 根据用户的需求,在可视化空间中任意地选择一个文献并且阅读它的有关详细信息。
    5 提供信息查询手段。
    6 展示并且解释标准的情报检索模型以及其他信息检索机制。
    信息检索可视化面临的问题:
    1 怎样在有限的显示空间内展示海量信息?
    2 怎样有效地定义和建立信息可视化空间?
    3 怎样有效地评价信息检索可视化系统?
    4 信息检索可视化系统空间维数的争论。
    互联网信息的可视化主要反映在以下方面:
    1 对搜索引擎结果的可视化。
    2 对互联网之中网页之间节点联系的可视化。
    3 对互联网之中用户使用网络的情况进行可视化处理。
    信息检索的可视化系统:TileBars;VISUAL NET;GRIDL;DARE。(很遗憾,似乎为小范围实验系统,a某未能体验。)
    (注:以下资料源自林夏先生的PPT。)
    信息可视化是一门边缘学科(计算机科学,信息科学,心理学;教育学及其他应用领域)
    1995年前后,随着网络信息技术的发展,一批可视技术有了新的突破。信息可视化领域的一个里程碑是1995年开始的InfoVis年会。另一个里程碑是1999年出版的“Readings
    in Information Visualization”。
    信息可视化的三大支柱:感知的功能;图形的功力;联想的潜力。
    信息可视化是对人类智能一种新的开发:理性的智慧;感性的智慧;知性的智慧(理解感知的能力:认知的功能、图形的功能、联想的功能;通过计算机的功能来提高,放大认知的功能)
    信息可视化寻求人机合作(计算机将大量抽象的信息映射到图像上;人们通过图像的结构,特征等来理解认识从而获得知识。)
    计算机与人各显神通(电脑的高速信息处理能力远远超过人脑;人脑的识辨,理解能力是电脑所不可及的)
    今天的信息世界(信息爆炸:怎样组织它们?信息超载:怎样理解它们?所有信息是相互关联的:怎样介入它们?知识淹没在信息中:怎么发现知识?信息以各种形式展现:怎样显示他们?)
    信息可视化在数字图书馆中的应用(用可视化揭示信息的分布;用可视化显示检索的结果;用可视化为大量的信息分类;用可视化帮助用户浏览;用可视化为信息个体化服务)
    信息可视化的应用实例(以下站点经a某测试均可用)
    TheBrain:
    http://www.thebrain.com/
    Touchgraph: http://www.touchgraph.com/
    Grokker: http://www.groxis.com/service/grok/g_products.html
    Topic maps
    Highwire:
    http://www.highwire.org
    信息可视化开发工具:
    http://iv.slis.indiana.edu/
    InfoVis Cyberinfrastructure – Indiana University: http://iv.slis.indiana.edu/
    Piccolo Toolkit – University of Maryland: http://www.cs.umd.edu/hcil/piccolo/ 
    the prefuse visualization toolkit:
    http://prefuse.sourceforge.net/
    The visualization toolkit: http://public.kitware.com/VTK/
    OpenDX: http://www.opendx.org/
    参考文献:
    1 (张进.信息检索可视化)曾民族主编.知识技术及其应用._北京:科学技术文献出版社,2005.11431-460
    2 林夏.信息可视化与数字图书馆.厦门数字图书馆高级研讨班PPT,2005.7
    3 林夏.信息可视化与可视分析.数字图书馆前沿问题(发展战略与实践)高级研讨班资料.2006.8
     
     
     
    http://wenku.baidu.com/view/850acb0b79563c1ec5da71b7.html
     
     
     
     
     
     

    知识可视化

      知识可视化指可以用来构建、传达和表示复杂知识的图形图像手段,除了传达事实信息之外,知识可视化的目标还在于传输人类的知识,并帮助他人正确地重构、记忆和应用知识。知识可视化有助于知识的传播,在信息技术条件下,知识可视化有了新的突破:制作工具越来越多,制作方法更为简易,表现形式更为多样。知识可视化在教育中也逐步应用起来,并且范围更加广泛,效果也更受期待。知识可视化作为学习工具,改变认知方式,促进有意义学习。知识可视化作为教育理念,促进教师进行反思,辅助教学设计。知识可视化以图形设计、认知科学等为基础,与视觉表征有着密切关联。视觉表征是知识可视化构成的关键因素。如概念图是基于有意义学习理论提出的图形化知识表征;知识语义图以图形的方式揭示概念及概念之间的关系,形成层次结构;因果图是以个体建构理论为基础而提出的图形化知识表征技术。知识可视化是通过视觉表征形式促进知识的传播与创新。无论是知识可视化设计还是应用,视觉表征都是这个过程中的关键部分。因此,知识可视化的价值实现有赖于它的视觉表征形式。   目前,在教育技术领域从事知识可视化研究的主要学者有武汉大学信息管理学院的周宁教授、南京师范大学赵惠臣博士(现任教于河南大学)和北京师范大学赵国庆博士等。赵慧臣博士著有博士毕业论文《符号功能视角下知识的视觉表征研究》,赵国庆博士在国内核心期刊也发表多篇相关论文。
     
     

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  • 数据中心3D机房可视化管理系统

    千次阅读 2018-01-30 12:08:32
    最近对公司已有的产品进行升级,在数据中心3D可视化管理系统的基础之上添加了RFID资产自动化管理模块,极大提升了对机房资产管理的能力,减少数据中心运维管理中存在的人力浪费的痛点。产品全新升级上线,以下是产品...
  • 本文是TWaver可视化软件系列的第三篇,内容上承接上一篇,继续介绍数据中心可视化的相关功能。 除了上篇说到的环境、资产、容量以及管线外,数据中心的动环、安防告警、IT运维、巡检等各类业务系统都已经实现了与...
  • 近年,大数据成为IT界最受关注的话题之一。随着企业IT架构的不断扩展,服务器、存储设备数量越来越多,加之云架构的IT网络,使网络变得越发复杂,给... IT 网络管理大数据可视化是创新的IT管理手段,通过机房、设...
  • 智能楼宇的三维可视化管理 (上)

    千次阅读 2020-07-21 15:38:03
    现代城市的一个显著标志便是各色的摩天大楼,随着我国城市化的逐步推进,楼宇已经成为了城市管理的基本单元。城市内部的各类业态,包括住宅...智慧楼宇的可视化解决方案便是在整合对接各类业务系统的基础上,通过可视
  • 重大危险源可视化GIS管理系统

    千次阅读 2019-04-13 14:32:33
    随着安全生产形势的日益严峻和国家对安全生产的高度重视,进一步深化信息建设,提高安全生产监管工作的办事效率和工作透明度,构建高效、透明、快捷、安全的“电子政务”已势在必行。如何利用先进的计算机技术软...
  • 在我的上一篇博文中介绍了为啥要走流量可视化,如何做流量可视化。那么本篇博文就着重来看看如何实现流量可是话。我的这个系列都是基于开源软件来实现信息安全体系建设的,本篇博文也不例外。我准备介绍一下sflow...
  • MongoDB的安装与可视化管理工具

    千次阅读 2018-09-30 10:09:12
    MongoDB基础0——MongoDB的安装与可视化管理工具 MongoDB基础0——MongoDB的安装与可视化管理工具 MongoDB基础1——数据库基本操作 MongoDB基础2——Mongoose的操作指南 MongoDB基础3——Mongoose的...
  • SVE编辑器:永拓以3D 虚拟化技术为基础,通过CAD图纸导入和无人机航拍等数据,应用SVE可视化场景编辑器工具,自由创建各种类型消防的3D 仿真场景,并在场景中设计和配置消防管理范围内的建筑和消防设备,高度还原...
  • 作科学计算可视化(visualization in scientific computation;...可视化包括了图像综合,这就是说,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。”也就是说,科学计...
  • 以3DGIS+BIM模型渲染为基础,构建统一地理坐标系和空间参考框架的智慧园区三维可视化平台,支持室内/室外、动态/静态、直接/间接、独立/关联等数据的集中展示,运用先进信息可视化手段,加工、提炼出数据背后的隐含...
  • 可视化行程管理app 随着越来越多的人将地图用于商业和社会变革,开放源代码空间中的地图社区也在不断增长。 像Aure Moser这样的领导者正在为人们提供学习和启发的空间。 在参加OSCON会议之前,在繁忙的旅行日程中,...
  • 建筑安全管理一直是城市管理一项重要工作,ThingJS有不错的案例如腾讯总部大厦,项目难度虽然很虐,但在此项目中需要获取高层建筑几何特征和健康信息,尤其体现了三维模型在表达房屋信息方面具有直观、方便的优势,...
  • 数据可视化资料摘抄

    千次阅读 2017-02-20 15:40:33
    大数据可视化,就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表,然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。那数据可视化的优势在于合成呢?1. 展示需要相比传统的用表格或文档展现数据的方式,数据可视化能将...
  • 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...
  • 网络态势大数据可视化系统

    千次阅读 2017-07-05 13:14:11
    数字冰雹的网络态势大数据可视化平台,能够将抽象的网络和系统数据进行可视化呈现,从而对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测,帮助用户快速掌握网络状况,识别网络异常、...
  • 智慧景区可视化分析决策平台

    千次阅读 2018-01-05 14:01:01
    平台面向景区指控中心大屏环境,支持整合景区现有信息系统的数据资源,凭借先进的人机交互方式,实现景区资源、客流可视化管理,三维空间视频监控管理,运营数据分析驾驶舱,可视化应急指挥调度等功能,用以提升景区...
  • 它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备(例如通信和存储系统),还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置”。  数据中心机房管理可视化是创新的IT管理手段,通过机房、设备的三维...
  • devops数字化管理 如今,组织正在从基于资本支出( CAPEX )的资源优化业务模型转变为基于运营支出( OPEX )的市场优化模型。 是什么推动了这一转变? 缩短产品上市时间,并不断为客户带来价值。 欢迎进行数字化...
  • PSIM可视化智能安防

    2014-08-22 16:38:41
    某军械仓库是一所大型的专业战备仓库,仓库为了加强平战时期的后勤保障能力,进一步提高仓库的现代化管理水平,完善仓库的各项安全防范措施,全面落实仓库管理的各项规章制度,结合仓库实际的工作需求和仓库安防系统...
  • 联合作战态势可视化决策系统

    千次阅读 2020-01-08 14:43:30
    数字冰雹联合作战态势可视化决策系统,支持整合海量数据资源,支持作战情报数据的可视化显示、分析、监测、指挥研判,支持实时动态的战役级/战术级可视化监测、海陆空天电一体化战场环境仿真、多军兵种联合作战态势...
  • 厨房警报系统 您可能知道(或可以猜测)警报和可视化工具的用途。 为什么我们将它们作为可观察性工具进行讨论,特别是由于某些系统将可视化作为功能纳入其中? 可观察性来自控制理论,它描述了我们基于输入和输出...
  • 近几年,网络安全在全球范围内成为了大众和专业领域的核心关注点。数据外泄的情况每天都在发生,聪明的对手把目标直指消费者、商业公司、政府,他们技巧熟练而且不怕被发现或者无视将会出现的后果。这些事件有它发生...
  • 数字孪生 智慧校园可视化决策系统

    千次阅读 2021-01-27 13:41:19
    数字冰雹 数字孪生智慧校园可视化决策系统,支持整合校园现有信息系统的数据资源,实现校园综合态势监测、校园安防态势监测、校园信息安全监测、校园通行监测、重点楼宇监测、校园设施设备监测、党政工作可视化、...
  • 3D数字孪生物联网数据可视化三维本身是以工业界为基础,随着...同时解决传统线下管理模式的传递速度慢、信息量少、交通不便、缺乏综合团结能力、突然情况难以察觉和处理慢、安全隐患较大等问题,三维数据可视化与数字
  • 武器装备可视化分析决策系统

    千次阅读 2020-01-08 16:00:24
    数字冰雹武器装备可视化分析决策系统,支持整合海量数据资源,兼容多种主流装备模型格式,支持武器装备情报数据的可视化显示、监测、分析研判,支持高精度外观结构可视化、数据驱动动作姿态显示、海陆空天电一体化...
  • 文章目录1 可视化概述1.1 什么是数据可视化1.2 可视化的发展历程1.3 可视化的重要作用2 可视化工具2.1 入门级工具2.2 信息图表工具2.3 地图工具2.4 时间线工具2.5 高级分析工具3 可视化典型案例3.1 全球黑客活动3.2 ...

空空如也

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