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  • 数据可视化需求
    千次阅读
    2022-03-27 20:31:40

    导入模块

    import requests
    import pandas as pd
    import time

    一、数据获取

    具体网站:疫情秘书|全球新冠肺炎疫情实时大数据报告,请收藏!

    1.数据获取

    data_中国=requests.get('http://dzq.wenlvnews.com/index.php/yiqing/push.html')
    data_外国=requests.get('http://dzq.wenlvnews.com/index.php/yiqing/glbpush.html')

    2.数据解析[最小单位为省份]

    2-1.国内信息

    data_中国=pd.DataFrame(data_中国.json()['allData']['area'])[['provinceName','confirmedCount','curedCount','deadCount']]
    data_中国.columns=['省','累积确诊','累积痊愈','累积死亡']
    data_中国['国家']='中国'                               
    data_中国=data_中国[['国家','省','累积确诊','累积痊愈','累积死亡'

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    数据可视化现状调研 概述 数据可视(Data visualization)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...

    数据可视化现状调研

    概述

    数据可视(Data visualization)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。

    背景

    在专业视听领域,最初的可视化要求比较简单。大屏显示系统只是作为显示载体,通过前端抓取、传输信息,并将图像、音视频信号传输到屏幕上显示即可。但随着大数据、人工智能等技术的飞速发展,如今的大屏显示系统不仅要负责对海量数据信息进行高效率的分析,还要将分析结果展现出来,帮助用户发现挖掘数据背后的逻辑和规律,为用户决策行为提供依据。
    这无疑对专业视听企业提出了更高要求。长期以来,专业视听厂商主要以提供硬件为主,而如今却需要厂商对软硬件都要有很强的开发能力,并对各行业有非常深入的了解。然而任何一个行业应用都会牵涉到很多不同数据之间的对接和分析,目前还很少有企业能够做到完全胜任。同时这还需要大量时间、资金的投入以及人才的培养。这种费时费力费钱的事,并不是每个企业都愿意去做的,但这并不影响数据可视化成为一种趋势。

    数据可视化所需具备的条件

    一个好的大屏数据可视化系统需要具备以下六个条件:

    1. 管理数据:即从数据采集、清理、整合方面,能提供完整的系统工具平台。支持各种类型的数据接入、灵活设置数据清洗规则、采用合理的数据管理模型整合数据,帮助企业很好的管理数据。

    2. 可视数据:可提供可视化的数据展示设计工具,可以快速实现基础数据、业务指标、可视化展示的设计应用,能够直观的看懂理解业务数据。

    3. 应用数据:数据可视化不能只是简单的图形化,更重要的是能够发现业务潜在的风险、价值。能够支持业务规则、算法模型的嵌入应用,对数据进行挖掘分析,再通过可视化手段展示分析结果,真正能用数据驱动业务。

    4. 业务服务:数据可视化平台是为客户的生产业务提供服务的,所以系统需要能够实现业务的监控、预警、分析、处置的能力。

    5. 系统要具备灵活的编辑、设计能力,从数据管理、指标定义、可视化展示能够通过可视化的实施工具灵活自定义,用户就可以根据自己的需求设置数据可视化的分析展示。

    6. 系统要能够支持 Windows、Android、iOS 系统,满足拼接屏、液晶屏、PC、移动端的灵活应用。

    从以上可以看出,在数据可视化大屏系统中,数据的挖掘、分析及呈现,是数据可视化环节中的关键,同时也是区别一个大屏系统是否是真正的数据可视化系统的判断标准。

    数据类型&数据关系

    在进行数据分析、数据图表绘制或数据可视化之前,必须要对数据的类型以及数据之间的关系有所了解。在此基础上,我们才能选择正确的图形来展示分析数据并进行数据可视化。

    分类数据

    可以进行分组或排序,通常都是文字类型(可以分为有序和无序,均为离散数据);

    量化数据

    可以测量,所有的值都是数字(可以是连续数据或离散数据)
    在这里插入图片描述

    时间数据

    以时间作为数据内容(既可以作为连续数据,又可以作为离散数据)
    在这里插入图片描述

    地理数据

    用作地理位置的标示(地名 / 经纬度信息,属于离散数据)
    在这里插入图片描述

    当然,从严格的分类角度讲,时间和地理数据应该都属于分类数据(维度),把它们单独分离出来的目的是为了更好的进行可视化分析和展示

    我们再简单讨论一下离散和连续。“离散”和“连续”是一个数学术语,但是不要害怕,定义其实很简单。连续意指“构成一个不间断的整体,没有中断”;离散意指“各自分离且不同”。看下面两个图就明白了
    在这里插入图片描述

    当把数据看作连续数据,并作为轴时,数据点不一定和刻度对应,而是根据实际的数值在轴的方向上分布。

    在这里插入图片描述

    当把数据当作离散数据,并作为标题时,数据点都会落在刻度上,并进行区隔。

    通过数据的分类和特点,我们就有了数据可视化的一些基础信息,这对于我们选择图形来说,相当于有了一个筛选条件。

    数据关系

    这里说的数据之间的关系指的是数据点之间的关系,而不是通常的数据表之间的关系,数据点的关系既简单又复杂,但是对于数据可视化来说,却是不可或缺的一部分信息。

    发现并正确描述数据之间的关系,可以说是一个真正的商业技能,这取决于你对数据和业务的理解程度,但是这个过程也并非无迹可寻,我们通常也可以把数据之间的关系分为以下七类:

    1. 简单对比

    顾名思义,对分类的量化数据进行简单的对比,从而更直观的了解两者的量化对比情况,通常用来发现问题。比如:不同磁盘的空间使用率。
    在这里插入图片描述

    1. 时间序列

    显示同一维度下数值随时间的变化,通常可以帮助人们发现趋势,进行预测。比如:随时间变化的cpu使用率。
    在这里插入图片描述
    3. 相关性

    同一维度下两个数值的变化关系对比,从而发现正相关性或负相关性,以了解数据的相关情况,通常用于因果关系的发现。比如:内存使用率和虚拟内存使用率。
    在这里插入图片描述
    4. 分级排序

    两个以上的数值互相之间的关系,通常用于排序分级,从而查看顺序和数量。比如:集群负载排名。
    在这里插入图片描述

    1. 偏差性

    通过观察数据点之间的关系,发现一些特殊的,与普通数据有明显不同的情况,用于观察数据偏离度。比如:交换机端口速率。

    在这里插入图片描述

    1. 分布情况
      描述数据围绕核心数值的一个分布情况,用于观察数据的分布方式和情况。比如:请求响应时长的分布情况。

    在这里插入图片描述

    1. 局部与整体
      用于对比部分数据和整体的关系。比如TCP连接各个状态分布比例
      在这里插入图片描述
      (除了上述的七种数据关系外,还有很多其他的数据关系,这里就先不展开了)

    了解数据类型和数据之间的关系后,就可以针对数据选择合适的图表,进行相应的数据可视化。当然正确地使用图表进行数据含义表达后,还需要进行视觉效果上的美化,以及合理的展示分享过程,才能更好地将数据的价值发挥出来。

    目前市面上一些数据可视化产品对比

    百度suger

    百度suger与datav类似
    缺点:行业模板较少,不支持静态数据源,不方便调试
    操作的便捷性上有很多细节需要完善,不支持元素多选、对齐等操作,无法去掉表格的表头。
    在开发阶段,有bug
    适合报表,不适合大屏

    优点:自适应比例 支持ECharts渲染(datav企业版业以上也可集成echarts)

    阿里datav

    优点:模板丰富, 3d渲染较好
    缺点:不支持promethues

    dataproviders

    缺点:
    没有中文文档

    vue-grid-layout

    开源项目
    可视化拖拽开发工具,可组合vue+eleUI使用
    参考 Vue-Data-Board


    参考
    [1] 维基百科 -数据可视化https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96

    [2] 数据可视化技术的研究与进展 计算机科学2004Vol.31 No.12

    [3] 信息化视听 2020年02期

    [4] 深入浅出数据可视化 DataHunter

    展开全文
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  • 数据可视化是一项起源于计算机图形学、人工智能、科学可视化等领域的技术类型,它借助计算机对抽象信息,进行直观的表示,由此让信息展示更加方便,下面就让我们就大数据的理论及实现方式进行深入的交流。...

    数据可视化是一项起源于计算机图形学、人工智能、科学可视化等领域的技术类型,它借助计算机对抽象信息,进行直观的表示,由此让信息展示更加方便,下面就让我们就大数据的理论及实现方式进行深入的交流。

    我们所看到的可视化数据主要由数据空间、数据开发、数据分析、数据可视化四部分组成,由n维属性、m个元素构建多维信息空间,在辅助工具及算法的推演及计算下,实现对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据,再以图形图像的方式进行集中展现。表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息。
    在这里插入图片描述

    从技术上来说,大数据可视化的实现步骤也分为四个方面,分别是需求分析、建设数据仓库/数据集市模型、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)、建立可视化分析场景,接下来我们分别看看每个步骤的用途是什么。

    1、需求分析,这是可视化数据项目开展的前提,要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容。

    2、建设数据仓库/数据集市的模型,这是基于需求分析建立起来的,除了数据库的ER建模和关系建模,还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。
    在这里插入图片描述

    3、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL),这一步骤则需要将数据从各个业务系统中抽离出来,由于数据质量的差异,因此需要不同的抽取程序,而清洗则是为了保证抽取的原数据的质量符合数据仓库/集市的要求并保持数据的一致性,而整个ETL过程的核心部分,主要是对原数据进行计算和放大。

    4、建立可视化场景,建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果,让数据更加精准、清晰。

    上述便是关于数据可视化https://www.heihuoshi.cn/的一些相关内容,看到这你是否对这项技术有了更加深刻的了解呢?大数据的出现,其应用价值也在日趋提升。

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  • 1、聚焦于软件需求中的目标、人、系统和数据;2、重点介绍四大类需求可视化模型的实践应用
  • 功能需求描述 5 3.1系统的划分 5 3.2 数据爬取子系统的功能 6 3.2.1 数据爬取的用例图 6 3.2.2 数据爬取用例的描述 7 3.3 数据可视化子系统的功能 7 3.3.1 数据可视化子系统的用例图 7 3.3.2 数据可视化子系统的用例...

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    1. 引言 2
      1.1 编写目的 2
      1.2 读者对象 2
      1.3 软件项目概述 2
      1.4 文档概述 2
      1.5 定义 2
      1.6 参考资料 3
    2. 软件的一般性描述 4
      2.1软件产品与其环境之间的关系 4
      2.2限制与约束 4
      2.3假设与前提条件 4
      3.功能需求描述 5
      3.1系统的划分 5
      3.2 数据爬取子系统的功能 6
      3.2.1 数据爬取的用例图 6
      3.2.2 数据爬取用例的描述 7
      3.3 数据可视化子系统的功能 7
      3.3.1 数据可视化子系统的用例图 7
      3.3.2 数据可视化子系统的用例描述 其一 9
      3.3.3 数据可视化子系统的用例描述 其二 10
      3.4 数据库系统的功能 11
      3.4.1 数据库系统的用例图 11
      3.4.2 数据库系统用例的描述 12
    3. 其它需求描述 13
      4.1 性能要求 13
      4.2 设计约束 13
      4.3 界面要求 13
      4.4 进度要求 13
      4.5 交付要求 13
      4.6 验收要求 13
    4. 软件原型 14
    5. 附录 19
      用户登陆系统后,找到电影信息查询区域,在系统提供的查询框选择想查询的电影信息,数据爬取模块会根据用户的输入,爬取网页信息并将结果展示给用户;如果用户输入不合法,系统会报错提示。在数据可视化子系统中,用户可以通过系统管理员来进行选择报表属性、生成报表操作。
      “选择属性”用例包括“选择时间范围”“选择电影属性”,即用户可选择生成报表的限定时间范围,以及根据需要选择不同的电影属性生成报表,如Top10劳模演员、电影票房变化趋势等等。
      “生成报表”用例包括“生成表格”与“生成图表”,即可以生成文字形式的表格,也可以生成扇形图、柱状图、折线图等不同形式的图表。此外,“生成报表”用例还可扩展出“保存报表”用例,即用户在生成报表后可以选择将报表保存,方便随时查看。
      本文转载自:http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=15290
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数据可视化需求