大数据可视化常见图形系列之一

大数据可视化常见图形系列之一

1 Line Graph （线图）

描述

线状图是用来显示定量值在一个连续时间间隔或时间跨度。是最常用来显示趋势和关系(与其他行分组时)。线形图帮助给一个“大画面”在一个区间,它开发了在此期间。

线图绘制首先绘制数据点在笛卡儿坐标网格,然后点之间的连接一条线。通常,轴有一个量化值,而轴有一个类别或测序规模。负值可以显示以下轴。

解析

功能：样式，时间序列数字

2 Bubble Chart（气泡图）

描述

气泡图是一个多变量图，散点图和比例面积图组合。泡沫和散点图类似,都是使用笛卡儿坐标系统沿着网格绘制点的X

和Y轴表现独立的变量,然而与散点图不同,每个点被分配一个标签或类别(同时显示或一个图例)。每个泡沫点面积代表第三个变量，颜色也可以用来区分类别或用于表示一个额外

的数据变量。还可以亮度和透明度。时间可以通过显示的变量在一个轴或通过动画数据变量随时间变化。

泡沫图通常用于比较的图表显示标签/分类之间的关系圈,通过使用定位和大小比例。泡沫的整体图片图表可以使用来分析模式/相关性。

泡沫图上如果有太多点会让图表难以阅读,所以泡沫图表数据大小容量有限。这点可以稍微通过交互性弥补:点击或停留在泡沫点显示隐藏信息,有一个选项来过滤掉分组类别。

像面积比例图表,圆圈的大小需要根据圆的区域,而不是它的直径或半径。圈的大小不仅会改变指数,但这将导致误解的人类视觉系统。

解析

功能：对比、时间数据、分布、样式、比例、关系

3 Choropleth Map（地区分布图）

描述

地区分布图用颜色、阴影或花纹展示数据变量来进行地理区域或地区划分。这提供了一个地理区域可视化数值，它可以显示变异或模式。

数据变量在每个区域的地图使用颜色级数来表示。通常情况下,这可能是一个混合从一种颜色到另一个极端,一个单一的

色调,透明不透明,光暗或整个色谱。

使用颜色的一个缺点是你不能从地图上准确地读或比较值。另一个问题是,大区域比小区域显得更加强调,所以对读者感知产生误解。

制作地区分布图时常见的错误编码的原始数据值(如人口),而不是使用归一化值(例如计算每平方公里人口)产生密度图。结构分解

用途：对比、位置、模式

4 Pie Charts（饼图）

描述

被广泛用于展示和办公室事务的饼图，通过把圆分成对应比例的各个部分，来展示不同类别的占据比例和百分数。每一个弧的长度都代表了一个类别的占据比例，而整个圆形则是数据总和，各部分百分数加起来应该是100%。

如果要给读者快速知道数据的比例分布，那么，饼图是一个理想的选择。但是，它的主要缺点是：

只能用于展示少量数据，因为当要展示的数值越多，每个分割出来的部分就越小。这就是他们不适合用于展示大量数据的原因。

比其他类型的图表（例如一个100%的条形图）占用更多的

空间。主要是饼图的占用地方太大，使得很多情况下，人们都不会选用它。

不利于准确比较各部分数据。这是因为如果要详细地、准确地对比数据，很难通过面积大小来区分个部分。

尽管如此，在一个饼图内对比给定的数据（一部分），往往比较有效。

用途：对比、部分-整体、比例

5 Donut Chart（甜甜圈图）

描述

甜甜圈图本质上是一个饼状图中心的面积挖空。然而,甜甜圈图相比饼状图有轻微的优势,有时批评饼状图注意力集中在图中每个分片相对大小，但作为一个整体,给没有显著表明与其他的饼图的变化。

甜甜圈图部分解决这个问题，边缘化的面积,使观众更加关注整体的变化值。你的重点是阅读弧的长度,而不是比较片之间的面积。

甜甜圈图也可以占用更少的空间，中心用于显示信息，比如图表标题。

结构分解

用途：对比、部分整体、面积

数据可视化界面设计有什么方法

数据可视化界面设计有什么方法 “仪表板”、“大数据”、“数据可视化”、“数据分析”——越来越多人和企业，开始运用他们的数据来做一些有趣的事情。千锋教育培训大师带你走进大数据，教你几招，搞定大数据的可视化界面设计。 一、用户不同，数据不同 任何时候设计一套复杂的系统，都不可避免要为很多用户和角色进行设计。总裁、经理和分析师是几个常见角色，每个都有自己的工作流程和对数据的需求。 定义好角色，产生不同视角，这本身就是一种艺术。 关于角色，重要的一点是预先确定好，围绕它们来组织信息结构与线框图。 下面是我们去年做的一款健康报告应用的最终成品。这套系统有着不同的用户群，他们各自都需要不同的数据管理。创建了关键角色后，我们每次评审会将

它们放在旁边。 二、制作页面模型 首先为用户呈现他们需要的，再将页面余下的信息根据用户故事或信息层级，进行结构化处理。制作页面模型的概念，正是写散文(和其他很多种沟通形式)的核心原则，如果一开始就使人分心，那么用户不仅难以分辨每个元素是什么，也难以集中精力于整个流程。这是进行用户体验设计时需要牢记的一项准则。下面是制作页面模型的两个常用方式。 给画板创建某种结构。问问自己——通过这些信息要讲述怎样的故事? 在Behance和Dribbble上看到很多仪表板和数据画报项目，(视觉上)设计得很漂亮，但通常都使人眼花缭乱、过目即忘。它们要么是各种图表组件以缺乏层级的瀑布流形式排列，要么视觉上过度设计，并不适合这项数据。最关键的一点——避免创造出令人一知半解的图形。为页面信息建立模型，首先给用户呈现关键信息，然后才是支撑内容。 三、选择正确的图形 在美学方面，有很多(太多了)设计都在误用图表。最糟的是——这些“坏习惯”似乎在成倍增加。随处可见本应是饼形图的面积图，还有本应该是柱状图的曲线图。让我们一起来制止这些设计……下面这些建议有助于你正确对待数据：始于数据

大大数据管理系统之大大数据可视化设计

数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理：李雪莉 组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级：大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统

资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企

大数据可视化设计说明

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

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计的设计v0

数据中心运行可视化平台 技术方案 北京优锘科技有限公司 2015-08-13

目录 第1章项目背景 (3) 第2章建设内容 (4) 2.1地理位置可视化 (4) 2.2数据中心可视化 (4) 2.3IT架构可视化 (5) 第3章建设目标 (5) 第4章解决方案 (6) 4.1 地理位置可视化 (6) 4.1.1 位置分布可视化 (6) 4.1.2 分级浏览可视化 (7) 4.1.3 场景浏览可视化 (7) 4.1.4 网点配置可视化 (7) 4.2 数据中心可视化 (8) 4.2.1 环境可视化 (8) 4.2.2 资产可视化 (9) 4.2.3 配线可视化 (10) 4.2.4 容量可视化 (11) 4.2.5 监控可视化 (11) 4.2.6 演示可视化 (12) 4.3 IT架构可视化 (13) 4.3.1 业务交易可视化 (13) 4.3.2 应用关系可视化 (13) 4.3.3 系统架构可视化 (14) 4.3.4 应用组件可视化 (14) 4.3.5 基础设施可视化 (15) 4.3.6 监控数据可视化 (15) 4.4 第三方系统集成 (16)

第1章项目背景 随着业务的飞速发展，IT规模也越来越庞大而复杂，为保障IT 系统的正常运行，针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设，关注各类管理对象的数据采集、异常报警，并取得了良好的监控效果。在建设过程中，比较缺乏从统一可视化的角度，整合监控数据，构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升，充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题： ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图，各个技术团队只能看到管理 范围内的监控对象和内容，缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力，对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角，各个系统采用独立监控的方式，无法从应用 端到端管理的角度，实现跨系统的监控分析和可视化管理，在出现应用系统运行出现故障时，无法快速定位到发生故障的根源应用系统，同时，在一个应用系统监控报警时，无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低，当应用系统出现故障时，无法快 速定位是应用本身问题，还是所支撑的IT组件问题。同时，在系统层面出现故障时，无法直观评估其所影响的应用系统范围。 ●系统层监控与物理层监控脱节，当系统层出现故障时，无法定位其所依赖 的基础设施和硬件设备。同时，当物理设备出现故障时，无法判断其所影响的系统平台范围。 因此，在统一可视化监控平台的建设过程中，会着力从“平台整合，组织结合，用户友好”的角度出发，借鉴先进数据中心可视化监

智慧园区大数据可视化分析平台建设方案

智慧园区建设 解 决 方 案

目录 1.概述 (4) 1.1.建设背景 (4) 1.2.园区信息化现状 (5) 1.3.信息化发展趋势 (5) 1.4.建设目标 (7) 2.智慧园区需求分析 (8) 2.1.园区涉及主体 (8) 2.2.园区主体的信息化诉求 (9) 2.3.园区信息化需求 (10) 3.智慧园区平台建设内容 (11) 3.1.智慧园区平台总体构架 (11) 3.2.智慧园区云平台建设 (11) 3.3.智慧园区基础数据库建设 (12) 3.4.智慧园区管理系统 (14) 3.4.1.GIS可视化应用与服务 (15) 3.4.2.智慧园区综合管理查询 (17) 3.4.2.1.地块信息管理 (17) 3.4.2.2.企业信息管理 (17) 3.4.2.3.道路交通信息管理 (17) 3.4.2.4.管网信息管理 (18) 3.4.3.一卡通管理 (22) 3.4.3.1.出入管理 (23) 3.4.3.2.考勤管理 (23) 3.4.3.3.消费管理 (23) 3.4.3.4.车辆管理 (23) 3.4.3.5.巡更管理 (23) 3.4.3.6.一卡通应用效益 (23) 3.4.4.应急指挥系统 (24) 3.4.4.1.应急值守管理 (25) 3.4.4.2.应急系统管理 (26) 3.5.智慧园区政务系统 (26) 3.5.1.OA办公系统 (26) 3.5.1.1.公文流转 (28) 3.5.1.2.园区公文下发 (30) 3.5.1.3.企业上报 (30) 3.5.1.4.电子邮件 (31) 3.5.1.5.通讯录 (31) 3.5.1.6.待办事宜 (31) 3.5.1.7.系统后台管理 (32) 3.5.2.综合业务服务系统 (32)

大数据可视化分析平台介绍

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。

大数据可视化设计.doc

数据可视化设计袁大 莈2015-09-16 15:40 芄大数据可化是个，在信息安全域，也由于很多企希望将大数据化信息可化呈的各种 形式，以便得更深的洞察力、更好的决策力以及更的自化理能力，数据可化已成网安全技 的一个重要。 莁一、什么是网安全可化 节攻从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻最繁??通大数据网安全可 化，我可以在几秒内回答些，就是可化我的效率。大数据网安全的可化不能我更容易地感知网数据信息，快速，能事件 行分，甚至攻做出。可是，怎么做呢？ 肀1.1 故事 +数据 += 可化 莇做可化之前，最好从一个开始，你什么要做可化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个量之的系？异常？空关系？比如政府机构，想了解 全国各个行的分布概况，以及哪个行、哪个地区的数量最多；又如企，想了解内部的情 况，是否存在意行，或者企的情况怎么。之，要弄清楚你行可化的目的是什么，你想 什么的故事，以及你打算跟。 蒁 葿有了故事，需要找到数据，并且具有数据行理的能力， 1 是一个可化参考模型，它反映的是一系列的数据的程： 蒈我有原始数据，通原始数据行准化、构化的理，把它整理成数据表。将些数成构 （包括形状、位置、尺寸、、方向、色彩、理等），通

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。 肆最后，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。 薁总之，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。 袀1.2 可视化设计流程 芀 袅一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数

数据可视化和分析工具有哪些

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。

设计师必备的五种数据分析UI设计

学IT技能上我学院网https://www.wendangku.net/doc/3a690449.html, 设计师必备的五种数据分析UI设计 数据分析在UI设计中运用非常多，且在大数据的前景下，数据分析的地位也非常高，UI设计中过多运用视觉设计技巧，往往忽视了用户体验，很大程度上只是在欣赏数据分析的视觉冲击，但却不懂分析的内容，这是致命的，也不是数据分析设计的初衷，那么如何做到让数据分析设计更易看懂，更加人性化，不仅能够做到美观，而且还能够很轻易的表达出意义来呢，我们来探讨这个问题。 本文会教你如何设计出极具美感的数据分析界面，且达到数据分析的效果，加强交互设计，让用户轻易获取数据信息。 一、数据可视化分析 1、原始数据分析 有时客户并不完全了解自己的数据，人员更替，平台迁移，数据遗失，没有专门的负责人去进行数据的管理和维护，都会造成数据的资源浪费。虽然随着时间过去，越早的数据价值越小，但是有人(我)说过，不能坦然面对过去的人，也无法面对将来。所以，先从整理过去开始吧。

学IT技能上我学院网https://www.wendangku.net/doc/3a690449.html, 2、营销数据分析 营销数据的重要性就不用赘述，既要多纬度多，又要分析深刻结论明了。最好又美观又能方便导出，还可以通过邮箱分享或者嵌入网页。

学IT技能上我学院网https://www.wendangku.net/doc/3a690449.html, 3、业务场景数据分析 能把已有业务场景数据可视化是比较个性化的需求了，但是一旦实现出来，某种程度来说还是能增加工作效率。

学IT技能上我学院网https://www.wendangku.net/doc/3a690449.html, 4、地理位置数据分析 一般的LBS场景是，将业务数据放置于地图中，用户可以获取可视化的数据分析，并能自行上传位置数据。但是现在也有结合物联网需求的可视化地理位置分析，是不是更有实感?看见我的快递努力的在朝我的方向移动，突然有点感动是怎么回事。 5、用户画像 当我真的被准确的定位成女屌丝的那一刻，我发现，我不太喜欢这个功能。所以并不面向用户本身的话，可能还不错。让商家去具象的了解用户的信息，做出判断和营销。

50个大数据可视化分析工具

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。

数据分析与可视化

数据分析与可视化 1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。

云计算大数据的55个可视化分析工具介绍

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

大数据可视化设计

大数据可视化设计 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）

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 一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等；其次，我们利用可视化工具，根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表；然后优化细节；最后检查测试。 具体我们通过两个案例来进行分析。 二、案例一：大规模漏洞感知可视化设计 图2是全国范围内，各个行业的分布和趋势，橙黄蓝分别代表了数量的高中低。 2.1整体项目分析

Matlab-的可视化界面设计

Matlab 的可视化界面设计 一个可发布的应用程序通常都需要具备一个友好的图形界面,这样用户不需要知道应用程序究竟是怎样执行各种命令的, 而只需要了解可见界面组件的使用方法就可以通过与界面交互使指定行为得以正确执行。 MATLAB可视化界面的设计, 一般有两种方法, 一是直接通过编辑M脚本文件产生GUI, 二是通过MATLAB图形用户界面开发环境GUIDE(Graphical User Interface Development Environment)来形成相应文件。 本文利用MATLAB的GUI程序设计一个简单实用的图像处理程序。该程序应具备图像处理的常用功能，以满足用户的使用。现设计程序有以下基本功能： 1）图像的读取和保存。 2）设计图形用户界面，让用户能够对图像进行缩放、旋转、剪裁，显示和对比变换前后的图像。 3）设计图形用户界面，让用户能够用鼠标选取图像感兴趣区域，显示所选像素点的数据值，以及图像轮廓图，并绘制直方图。 4）实现图像锐化。 5）图像直方图统计和直方图均衡，要求显示直方图统计，比较直方图均衡后的效果。 6）能对图像加入各种噪声，并通过几种滤波算法实现去噪并显示结果。 一、认识图形用户界面（GUI） 用MATLAB对图像进行处理是当前科技领域的一个重要的课题，它采用的是用一组有序的灰度或彩色数据元素构成图像，数组的每一个元素对应于图像的一个像素值。这样MATLAB就可以利用其强大的矩阵计算功能实现对图像的数字处理。本次设计的系统主要是利用MATLAB所提供的图形用户界面（GUI），实现一个可视的面向对象的操作界面。 1.1设计原则 由于要求不同，设计出来的界面也就千差万别。但是，自从人们开始设计图形界面以来，界面设计的评判标准却没有太大的变化。简单说来，一个好的界面

可视化数据分析案例

数据分析-可视化数据分析 2016-02-04 公共号劲说 走投无路选择可视化数据分析 在做POI（Point of Interest）兴趣点的时候，最困扰我的问题是每天产出POI数据的质量。 POI主要有三种数据来源： 1. 购买的季度更新的图商POI数据，四维和高德的都用过，实地采集的POI数据质量最好但是更新频率太低，一个季度有太多店铺开张和关门 2. 交换来的业务数据中的POI信息，搜房做房产有小区的POI，点评做餐饮有饭店的POI，携程做酒店有酒店的POI，感觉业务数据应该质量很好，其实数据质量参差不齐，业务数据中掺杂大量错误和无效数据，千万不要低估怀着各种目的刷单的同学的想象空间和编造能力。 3. 抓取的三方网站的数据，百度的全覆盖POI，链家的小区POI，地方网站的区域全类目POI 等等，这些数据想想就有点不靠谱，数据提取中的错误率，网页模板的调整，网站防爬和数据掺水等 每天几百个来源的几千万条数据，经常发生的情况： 1. 某个来源的数据量剧烈变化 2. 某个分类的数据量异常变化 3. 某些城市的POI名称长度均值变化很大 4. 某个来源的某个城市的数据地址大量缺失 5. 某个分类的某些城市电话数据中出现大量中文 然后我开始考虑做数据质量监控，开始写代码做数据比较，发现几个问题： 1. 要在哪些维度做比较 2. 如果比较统计值变化，变化值多少算异常 3. 如果比较统计变化率，变化率多少算异常 4. 发现了异常后，如何分析和定位最关键异常节点 5. 要添加那些指标做比较，举几个栗子：名称字数，字母比例，电话中中文字符的比例，地址中符合字符的比例，地址填充率

(完整版)大数据可视化系统需求书

大数据可视化系统

第一章项目背景 1.1. 项目背景 大数据可视化系统，与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合，兼具顶级视觉效果与高性能操控。系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。从襄阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析，再到屠宰车间内生产数据汇总呈现，最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现，为提升企业的运营管理效率和精准决策提供支撑。 1.2. 建设目标 食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。第一层面是襄阳地区产业链，包括食品加工厂、附近养殖场和运输车辆的信息；第二层面是食品加工厂，包括了屠宰厂、熟食厂、无害化厂、污水厂和立体库的各个分厂的运行、运营信息；第三层面是在各个分厂内部不同产品线的运行、运营信息；第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。 本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台，对襄阳地区产业链进行全面监控与可视化管理，最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等综效。 第2章、需求分析 2.1. 现状分析 公司经过多年的信息化建设，累计了很多企业信息系统，但这些系统比较独立，形成信

息孤岛，无法发挥数据的价值，更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑，要提升企业的运营管理效率，发挥数据价值，更好的为企业决策提供辅助支持，需要解决目前存在的以下主要问题： 1.建立的各个信息化子系统是相互独立，数据格式互不兼容。因此，每一个子系统都保 存了大量的相关数据，多个子系统无法互通互联，海量的数据更无法整合，无法实现统一的数据分析和处理，从而大大限制了这些数据的应用范围，造成了严重的数据资源浪费。 2.每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性，人机界面各不相同，无法为用户提供统一 的人机互动体验。 3.传统的信息子系统仅提供了原始数据界面，人们不易快速理解数据的规律和含义。人 们迫切希望能够将数据以可视化方式表达，以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。 4.移动计算的快速发展，使得运营管理人员能够随身携带计算能力强大的小型计算平台 （如智能手机，平板电脑等），大大提高了运营人员的空间自由度。如何把信息系统中的相关数据和分析结果随时随地的传递到移动智能终端，并最佳化的呈现给运营管理人员，从而实现无处不在的实时信息感知，是当前运营管理人员在日常工作和生活中非常需要的技术。 综上所述，食品加工厂的运营管理人员需要一种技术和解决方案，能够有效整合现有各个数据子系统，将所有子系统中的数据统一融合和分析，深入萃取每个数据中蕴含的信息，并将处理结果以最佳可视化方式实时展现在面前，使得运营管理人员能够及时全面感知所管辖区域的运行状态，快速做出最佳应对决策，最终实现智慧化工作和生活方式。 2.2. 系统目标 建立大数据可视化系统，全面整合已有数据子系统，实时抽取各类数据源中的信息、记录和处理相关数据、随时随地监控其管辖区域内设备或系统的运行状态、进行综合管理、建立生产运营监控中心，以满足日常生产运行监控和运维管理；同时将运营管理-职能系统全面纳入，最终将运营管理团队打造成一个安全可靠、事件驱动、物联人事、智慧决策、快速响应的高效率运营管理团队，结合现代技术的应用提升现有运营管理的效率，树立食品加工行业高效管理的标杆。 由于整个系统需要整体规划，分步实施，避免重复投入，所以我们将从顶层规划“大数据可视化系统”以满足未来的扩展和日常的运营，对本项目生产运营平台（系统）的智慧化

智能手机数据可视化设计

智能手机数据可视化设计 本文讨论了怎样有效对智能手机的数据进行可视化和导航的问题。本文的适用对象为在商务智能方面从事仪表盘构建、报表或数据可视化解决方案的用户界面设计者以及移动软件开发商。另外，将iPad等移动平板设备同传统智能手机（如黑莓和iPhone等）分开很重要。两者之间最关键的不同在于可用的屏幕空间，同平板机相比，智能手机的工作的屏幕空间要小得多。 要求与注意事项 在设计智能手机的数据可视化界面之前，需要对以下要求和注意事项进行检查：?由于智能手机屏幕小，用户界面不一致，因此预计显示数据只是为了查看 就很重要；然而，对于那些更具雄心的人来说，将会提出一种用户如何在这种移动设备上分析和处理数据的观点。 ?传统意义上，人们总想获取信息，以便尽快采取行动。因此，系统通知用户查看具体的数据可视化更加合乎情理，这与通过移动设备不断地浏览数据截然相反。 ?可视化应限于简单的图表、计量器和表格（表格也是可视化的一种）。地图和其他重型形状可视化并不适合于这些设备，因为他们太难读取了。此外，对于各种移动设备，如黑莓Bold系列产品来说，缩放可能不那么灵 活。 记住这些要点后，开始设计智能化界面吧。 导航 界面的核心是业务度量可视化。右图为用可视化方式表示的趋势、单一值比较和分类比较的一些例子。 由于屏幕小，因此最好单独地显示这些图表、计量器和表格，不要将其结合在一起。将这些单独的可视化界面称为“visblock”（实质上类似于Dundas仪表盘中分布的DashBlock，是一个仪表盘软件解决方案的平台）。接下来就是考虑如何对这些visblocks进行导航了。 最简单的方法就是采取类似于下图所示的iPhone/iTouch界面的旋转木马/专可视化类型图1.1 趋势

大数据可视化设计

大数据可视化设计 莈2015-09-16 15:40 芄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。 莁一、什么是网络安全可视化 节攻击从哪里开始？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？ 肀1.1 故事+数据+设计= 可视化 莇做可视化之前，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。 葿有了故事，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： 蒈我们有原始数据，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。 肆最后，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。 薁总之，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。 袀1.2 可视化设计流程 袅一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等；其次，我们利用可视化工具，根据一些已固

基于组件化的数据可视化系统设计与实现

收稿日期:2018-07-31 作者简介:江婷(1989-),女,硕士研究生,主要研究方向:前端可视化,WebGL ,通讯邮箱:jiangting@https://www.wendangku.net/doc/3a690449.html, 。 基于组件化的数据可视化系统设计与实现 江婷,林嘉琦,马建雄,高齐琦 (中国电子科技集团第五十二研究所,浙江杭州310000) 摘要:数据的可视化有利于快速挖掘数据背后的规律和价值,提高决策效率。但现有的数据可视化系统需要针对特定场景进行单独开发,效率低下、维护成本高。本文提出了基于组件化的数据可视化系统,通过封装Echarts 图表库,为用户提供各类图表组件,快速构建数据可视化,并支持接入多种数据库、本地csv 上传和动态请求。该系统以图形化界面完成编辑和配置,简化了开发过程,提高了开发效率。 关键词:数据可视化;组件化;图形化;数据驱动【中图分类号】TP311,TP391【文献标志码】A 【文章编号】2096-6059(2019)01-048-07 Design and Implementation of Data Visualization System Based on Component JIANG Ting ,LIN Jia-qi ,MA Jian-xiong ,GAO Qi-qi (CETC52,Hangzhou 310000,China ) Abstract :The visualization of data helps to quickly mine the rules and values behind the data ,and improve the efficiency of decision -making.However,existing data visualization systems need to be developed separately for specific scenarios,it ’s inefficient and has high maintenance costs.This paper proposed a component-based data visualization system,which provided various types of icon components for users by encapsulating the Echarts icon library,could quickly constructdata visualization,and support access to multiple databases,local csv uploads and dynamic requests,and complete with a graphical interface.And the system is edited and configured in a graphical interface,which simplifies the development process and improves development efficiency.Keywords :data visualization ;components ;graphical ;data driven 0引言 随着大数据时代的到来,从多种类型的数据 中,快速获得有价值信息变得越来越重要。大数据 技术[1-2]由数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化 等技术集成。其中数据可视化[3-4]是将不同类型的数 据通过多样、适当的方式呈现出来,让人与数据真 正实现沟通、交流,并且能够让人理解数据背后蕴 藏的规律和价值,从而帮助决策者提高决策效率。大多数网站制作时需要根据设计进行代码编写,在展示数据可视化时更是需要大量的图表,大大增加了技术人员的开发难度,导致开发效率降低,后期维护成本提升。同时现有的数据可视化技术,支持的组件少,展示数据维度不够,支持的用户交互较少,难以满足自定义网页功能需求。本文设计了基于组件化的数据可视化系统HikVis ,它是一款定位于为各种应用场景的前端数据可视化软件产品,通过快速搭建交互式实时数据可视化帮助业第51卷第1期2019年1月智能物联技术Vol.51,No.1Jan ,2019 48··