海洋数据处理及可视化课程教学大纲
撰 写 人：孟祥凤
撰写时间：2006年7 月17 日开课院系：海洋环境学院，海洋系
课程编号：0701********
课程英文名称：Visualization and processing of Ocean Data
课程总学时： 51学时 总学分：2
含实验或实践学时：34学时 学 分：1
课程教学目标与基本要求：
《海洋数据处理及可视化》是海洋科学专业的一门辅助性专业课程，目标是培养和强化海洋学人才读取、处理和分析数据的能力以及绘图能力。通过学习该课程，要求学生系统掌握读取和处理多种类型海洋数据的方法以及几种通用绘图软件和专业绘图软件的基本使用方法；为将来顺利进行本科毕业论文以及研究生阶段的科研工作奠定基础。
考试形式：考试
授课内容教学目标授课模式学时
第一章 绪 论 了解海洋数据的常见存储形
式；
常见的几种通用绘图软件以及
专业绘图软件；
多媒体教学 2学时 2
第二章海洋数据§1 Ascii码；
§2二进制格式；§3 netcdf格式；初步了解各种数据格式的生
成、读取方法，以及采用这些
格式的优、缺点。
多媒体教学 2学时
2
第三章海洋数据读取、处理方法§1 Forthan读取、处理方法；
§2 Matlab读取、处理方法 掌握数据的读取、生成方法和
编程要点
多媒体教学4 学时
上机 6学时
10
第四章 通用绘图软件
§1 Origin；§2 Graher；§3 Surfer；§4 Matlab 绘图软件的获取和安装，数据
加载方法和具体绘图形式的操
作方法
多媒体教学4 学时
上机 6学时
10
第五章专业绘图软件 §1 GRADS；
§2 Ferret 绘图软件的获取和安装，数据
加载方法和具体绘图形式的操
作方法
多媒体教学5 学时
上机 22学时
27
学习参考书（注明编者，出版社，出版时间及版次）：
1.《GRADS使用手册》，LASG，IAP，2003年。
2．《FERRT USER’S GUIDE》，NOAA/PMEL/TMAP, 2005年。
3．《精通MATLAB 6》，尹泽明，丁春利等编著，北京：清华大学出版社，2002。
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。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报
第28卷第6期2008年11月 海 洋 测 绘 H Y D R O G R A P H I CS U R V E Y I N G A N DC H A R T I N G V o l .28,N o .6 N o v .,2008 收稿日期:2008-04-21;修回日期:2008-09-25基金项目:国家自然科学基金项目(40774002);国家杰出青年科学基金项目(40125013)。作者简介:段慧娟(1984-),女,湖北宜昌人,硕士研究生,主要从事海洋测绘、卫星导航等研究。 基于G o o g l e E a r t h 的海洋物理场数据可视化研究 段慧娟,边少锋 (海军工程大学导航工程系,湖北武汉 430033) 摘要:G o o g l e E a r t h 是一款强大的三维地图软件。首先介绍了G o o g l eE a r t h 的发展现状及基本原理,随后在G o o g l e E a r t h 的环境下,引入了海底地形图,并对海底地形和重力异常值进行了标注,为实现海洋物理场数据的科学管理和可视化提供了有效的方法,最后论述了G o o g l e E a r t h 在海洋测绘和海洋水文学中的应用前景。 关键词:G o o g l e E a r t h ;图形载入;数据标注;可视化 中图分类号:P 208 文献标识码:B 文章编号:1671-3044(2008)06-0036-04 1 引 言 自2005年6月G o o g l e 推出G E (G o o g l e E a r t h )系 列软件产品以来,G E 已成为互联网上最流行的地图软件之一。G E 一共有四个版本,普通版、插件版、加强版和企业版,其中只有普通版是免费的。它高清晰度的卫星照片以及逼真的三维立体效果,比一般的电子地图更胜一筹。G E 上的全球地貌影像的有效分辨率至少为100m ,通常为30m (例如中国大陆),而针对大城市、著名风景区、建筑物区域会提供分辨率为1m 和0.6m 左右的高精度影像。对于一些重点核心城市,G E 还能提供精确的导航线路,给行车带来极大的方便。更重要的是,G E 提供基于J a v a S c r i p t 的A P I ,免费提供给程序员进行二次开发[1] 。 然而,G E 对于海底地形却没有那么细致的影像描述。在海洋视图区域,很大一部分都只有浩瀚的蓝色海洋,从中获取不了任何相关的海底地形及导航信息。这对于海洋学研究无疑是一个遗憾。近几年来,以G E 为平台的技术开发日益完善,比如基于G E 的海域使用管理信息平台 [2] 、以G E 为基础的水 利工程的应用[3] 等,这些技术极大地推动了G E 在 海域的应用和发展。 本文将海底地形数据库及重力垂直梯度值导入G E 系统,实现了在G E 环境下的海洋物理场数据的可视化,提出了进一步发展G E 在海洋测绘中应用的想法,具有一定的可行性。2 基本工作原理与系统设计2.1 基本工作原理 在G E 环境下,可以导入影像图和G o o g l e S k e t c h U p 3D 模型。比如利用气象卫星图更新某个地区的天气变化情况;制作仿真三维模型标注特殊 的地形特征;嵌入城市交通图以完善出行查询功能等。图像可来源于本机或者网络,叠加到G E 的地形图或影像图的格式必须为:J P G 、B M P 、G I F 、T I F F 、T G A 、P N G 。P N G 和G I F 格式的图片支持某些不需要的区域(如图片的边界)透明。来自于网络的图片需要输入图片的U R L 来链接。叠加的影像图必须经过简单的圆柱投影转换至W G S 84坐标系,使之具有一个北方向,之后即可载入地图。 同时,在G E 环境下还可对地球上任一点进行标注。G E 中可以展示经纬度格网,并且随着图形的放大,格网的分辨力也会变得越来越细。标注内容相当广泛,包括文字、数据、图片以及动画等。比如在对E i f f e l T o w e r 的标注中就包括名称和文字说明。标注方法有两种:一种是手工标注;一种是采用地标文件。而地标文件则有K M L 和K M Z 两种格式[4] 。从G E 直接下载的地标文件通常是K M Z 格式的,经解压即可获得K M L 格式。K M L 文件可在网上传输和共享,方便各部门查阅和管理[2] 。 此外,G E 中还可以载入直线及多边形,这对海洋测绘和导航有重要意义。利用惯导系统提供的经纬度信息将潜艇的航点、航迹在G E 上标注出来,将这些数据处理、保存,就能获得水下导航的定位信息库。一旦整个海洋的海底信息都被标记完成,海底也就不再神秘莫测了。由于G E 逼真的三维效果,这种方式还将使导航变得更加可视化和人性化[5] 。 鉴于G E 的各种功能及特点,利用它实现海洋物理场数据的可视化具有一定的可行性。
《大数据可视化技术》 教案 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
教案 （详案） 2019 -2020学年第2学期课程名称：大数据可视化技术 课程代码： 适用专业：计算机应用技术 教师姓名： 所属系部： 职称： 课时：总学时64 使用教材：大数据可视化技术
教学单元教案
数据：聚焦于解决数据的采集，清理，预处理，分析，挖掘。 图形：聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示。 可视化：聚焦于解决将数据转换成图形，并进行交互处理。 （2）大数据可视化的分层 从市场上的数据可视化工具来看，数据可视化分为5个层级，如下图所示： （3）数据可视化技术基础概念 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。 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。
（4）数据可视化领域的起源 数据可视化领域的起源，可以追溯到20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了首批图形图表。 （5）教师活动：PPT讲解；学生活动：听讲记录；时间分配：20分 钟。 2、数据可视化作用与意义 （1）数据可视化作用 数据可视化的主要作用包括数据记录和表达、数据操作及数据分析3个方面，这也是以可视化技术支持计算机辅助数据认知的3个基本阶段： 1.数据记录和表达 借助于有效的图形展示工具，数据可视化能够在小空间呈现大规模数据。 2.数据操作 数据操作是以计算机提供的界面、接口、协议等条件为基础完成人与数据的交互需求。 3.数据分析 数据分析是通过数据计算获得多维、多源、异构和海量数据所隐含信息的核心手段，它是 数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应用。 （2）数据可视化意义 数据可视化在数据科学中的重要地位主要表现在以下4个方面： 1.视觉是人类获得信息的最主要途径 1）视觉感知是人类大脑的最主要功能之一 2）眼睛是感知信息能力最强的人体器官之一 2.数据可视化的主要优势 1）可以洞察统计分析无法发现的结构和细节 2）可视化处理有利于大数据普及应用 3.可视化能够帮助人们提高理解与处理数据的效率 4.数据可视化能够在小空间展示大规模数据
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
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
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
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。
海洋数据处理及可视化课程教学大纲 撰 写 人：孟祥凤 撰写时间：2006年7 月17 日开课院系：海洋环境学院，海洋系 课程编号：0701******** 课程英文名称：Visualization and processing of Ocean Data 课程总学时： 51学时 总学分：2 含实验或实践学时：34学时 学 分：1 课程教学目标与基本要求： 《海洋数据处理及可视化》是海洋科学专业的一门辅助性专业课程，目标是培养和强化海洋学人才读取、处理和分析数据的能力以及绘图能力。通过学习该课程，要求学生系统掌握读取和处理多种类型海洋数据的方法以及几种通用绘图软件和专业绘图软件的基本使用方法；为将来顺利进行本科毕业论文以及研究生阶段的科研工作奠定基础。 考试形式：考试 授课内容教学目标授课模式学时 第一章 绪 论 了解海洋数据的常见存储形 式； 常见的几种通用绘图软件以及 专业绘图软件； 多媒体教学 2学时 2 第二章海洋数据§1 Ascii码； §2二进制格式；§3 netcdf格式；初步了解各种数据格式的生 成、读取方法，以及采用这些 格式的优、缺点。 多媒体教学 2学时 2 第三章海洋数据读取、处理方法§1 Forthan读取、处理方法； §2 Matlab读取、处理方法 掌握数据的读取、生成方法和 编程要点 多媒体教学4 学时 上机 6学时 10 第四章 通用绘图软件 §1 Origin；§2 Graher；§3 Surfer；§4 Matlab 绘图软件的获取和安装，数据 加载方法和具体绘图形式的操 作方法 多媒体教学4 学时 上机 6学时 10 第五章专业绘图软件 §1 GRADS； §2 Ferret 绘图软件的获取和安装，数据 加载方法和具体绘图形式的操 作方法 多媒体教学5 学时 上机 22学时 27 学习参考书（注明编者，出版社，出版时间及版次）： 1.《GRADS使用手册》，LASG，IAP，2003年。 2．《FERRT USER’S GUIDE》，NOAA/PMEL/TMAP, 2005年。 3．《精通MATLAB 6》，尹泽明，丁春利等编著，北京：清华大学出版社，2002。
城市交通大数据可视化框架及实现 随着智能交通在物联网、云计算、移动互联等领域的结合应 用和迅速发展，其发展模式已经从传统的信息不均衡、信息处理能力低效的系统发展成为真正的运用新技术的智能交通系统。智能交通系统是多个与交通有关的系统的综合应用，包括车路协同系统、公众出行便捷服务、车联网等，这些应用运用大数据技术、云计算技术、移动互联技术等为交通系统的智能化效率的提高提供重要的支持，不断提高智能交通系统的数据分析判断能力，以优化交通的运行管理，精准地掌握交通状况，给车辆和出行者带来更加智能化的服务。目前大数据技术已经应用在很多城市的智能交通领域，公众出行越来越离不开交通大数据分析带来的便利。 随着大数据技术的兴起，智能交通的发展也在飞速前进的阶段，交通大数据的总量已从TB级跃升为PB级并仍在不断攀升。但目前，在如何运用大数据技术有效处理分析这些日益剧增的交通大数据分析获取更有价值的信息的问题上，我国的智能交通发展仍然处于开始阶段。如何运用大数据技术，有效分析利用交通大数据，实现大数据的可视化，使其发挥出应有的价值，是现阶段智能交通发展的重要任务。 1数据可视化基本框架 1.1 数据可视化流程 科学可视化和信息可视化分别设计了可视化流程的参考体系结
构并被广泛应用于数据可视化系统中。可视分析学的基本流程则通过人机交互将自动和可视分析方法紧密结合。从数据到知识的转化方式有两种途径，交互的可视化方法和自动的数据挖掘方法。过程中用户即可以对可视化结果进行交互的修正，也可以调节参数以修正模型。 在相当多的应用场合，异构数据源需要在可视分析或自动分析方法之间被整合。因此，这个流程的第一步需要将数据预处理并转换，导出不同的表达，便于后续的分析，其他的预处理任务包括数据清洗、数据规范、数据归类和异构数据源集成。在任何一种可视化分析过程中，人都是最核心的要素。机器智能虽然在很多场合都比人的效率要高，但是机器只能承担替代一部分人所承担的工作，并不能够最终决策或对知识进行加工和使用。所以数据可视化的目的并不是替代人的判断和决策，而是为人所用，增强人的能力，提高人的效率。 1.2数据可视化流程中的核心要素数据可视化流程中的核心要 素包括 3 个方面。 1.2.1 数据表示与变换数据可视化的基础是数据表示和变换。为了允许有效的可视化、分析和记录，输入数据必须从原始状态变换到一种便于计算机处理的结构化数据表示形式。通常这些结构存在于数据本身，需要研究有效的数据提炼或简化方法以最大程度地保持信息和 知识的内涵及相应的上下文。
全球海洋再分析数据管理及可视化技术研究随着海洋探测仪器的发展,科研单位积累了海量海洋数据。数据可视化技术通过把繁复抽象的数据转换为形象具体的图像,使海洋数据能够直观展现海洋环境要素场的分布特征,提高海洋数据的研究利用能力,对进一步研究海洋科学具有重要意义。由于海洋数据日益庞大,格式种类不一,如何对其进行统一管理,实现高效三维可视化表达就显得尤为重要。 因此,本文研究多种三维可视化技术,针对数据集特征设计一种三维数据编码及管理方案,基于光线投射算法实现海洋环境要素数据三维可视化,针对该算法不足提出优化方案,设计开发海洋环境要素场的三维可视化软件系统。首先,分析原始数据特征,针对数据集庞大冗余的特点设计了一种用于数据提取的三维数据编码及存储方法。对原始数据进行解析剖分,分别提取四种基本海洋环境要素数据集;设计三维数据编码方案,将海洋环境要素数据的经度、纬度、深度空间位置信息统一为一组编码,减少数据冗余,便于快速定位海洋空间位置;将反映空间位置信息的三维数据编码作为索引号,各种环境要素数据作为属性值,设计数据库表结构,实现精准定位所需数据并进行快速提取,高效地组织管理海量数据。 其次,对三维数据可视化相关算法进行分析和研究,比较和总结各自的优缺点;结合海洋环境要素场的分布特征,选择光线投射算法作为可视化绘制的实现算法,重点研究其基本原理及计算过程,为其应用在海洋环境要素场可视化中奠定基础;根据海洋环境要素数据特点,利用光线投射算法实现多种类型的三维可视化显示。再次,分析光线投射算法在海洋环境要素数据可视化应用中的不足,针对非均匀数据造成的图像失真问题,在三维场深度方向通过插值算法进行数据均匀化处理;针对重采样环节的混合体素计算误差问题,提出一种新的采样点计
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。
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(9), 1347-1353 Published Online September 2018 in Hans. https://www.doczj.com/doc/4d14795412.html,/journal/csa https://https://www.doczj.com/doc/4d14795412.html,/10.12677/csa.2018.89146 Ocean Hydrological Data Visualization Based on Radar Chart Series Zhaoyang Feng, Caixia Li Satellite Marine Tracking and Control Department of China, Jiangyin Jiangsu Received: Aug. 22nd, 2018; accepted: Aug. 31st, 2018; published: Sep. 7th, 2018 Abstract Traditional data visualization can only visualize single element of ocean hydrological data. Multi-dimensional data visualization can visualize multi-element in planar coordinate. During to its shortage in displaying multidimensional multivariate data, a new method to add dimension was proposed, which could extend Radar Chart into 3D space (Radar Chart Series). So that multidi-mensional multivariate data could be displayed as polygonal plane cluster for marine elements showing and analyzing. Results reveal that Radar Chart Series can effectively analyze characters and provide a powerful tool to reveal the rules of abstract data and the complex oceanic pheno-mena. Keywords Ocean Hydrological Data, Multidimensional Multivariate, Radar Chart, Data Visualization 基于雷达图序列的海洋多维数据可视化方法 冯朝阳，李彩霞 中国卫星海上测控部，江苏江阴 收稿日期：2018年8月22日；录用日期：2018年8月31日；发布日期：2018年9月7日 摘要 传统的海洋水文数据可视化方法通常只对单一要素进行显示，而多维数据可视化方法通常只在二维平面坐标系上显示多要素数据。本文针对海洋高维多元数据提出了一种通过添加时空维度坐标轴，将雷达图扩展到三维空间的方法，绘制由二维雷达图和一个时空维构成的雷达图序列Radar Chart Series，融合
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
实习报告 题目：南海叶绿素季节分布与温度和营养盐的关系课程：海洋数据处理及可视化 班别：海洋技术1101 姓名：何楚劲 学号：201012922109
资料介绍 1.本文所用南海海域叶绿素资料为seawifs三级产品，来自NASA，空间分辨率为9km*9km，选用时间为多年平均卫星遥感资料。（https://www.doczj.com/doc/4d14795412.html,/giovanni/overview/index.html） 2.氮浓度和海表温度资料为NODC里WOA09（见https://www.doczj.com/doc/4d14795412.html,/cgi-bin/OC5/SELECT/woaselect.pl），空间分辨率为9km*9km，时间为多年平均。 处理 限于篇幅和水平的限制，本文选取南海某一典型地区作为代表，营养盐选取N作为代表，而且选取表层。有研究表明，我国广东沿岸海域是典型的季节性上升流区。因此，选取广东沿岸附近海域（21°—23°N，111°—118°E）作为典型近岸海域，通过重点分析南海典型区域的叶绿素变化特征以求对南海叶绿素浓度变化特征有更清楚的认识。 叶绿素结果分析 图1是南海0°—24°N，99°—124°E范围内表层区域空间平均的叶绿素浓度的时间序列。由图可知南海叶绿素浓度具有非常显著的季节性变化特征。另外，海表面温度和N浓度也存在着显著的季节变化。由生物学知识可知，植物生长受光照、营养盐、温度、盐度等环境因子的影响，因此研究叶绿素浓度的季节变化及其与海表温度和N浓度的关系具有一定的现实意义。 图1 气候态叶绿素浓度的空间平均时间序列
为了分析叶绿素浓度的时空分布特征，以典型月份1,4,7,10月的叶绿素浓度分别代表冬、春、夏、秋季节的叶绿素浓度，也有多年平均的气候态的四季海表温度和N浓度的分布。同时为了更好描述南海局部海区的叶绿素浓度变化特征，选取上述的典型区域并结合环境动力要素进行了分析。 叶绿素浓度季节变化及空间分布特征 冬季南海叶绿素浓度普遍较高，由图二可见，南海叶绿素浓度分布呈近岸高、中央海盆区低的特征；春季相对于冬季，南海叶绿素浓度普遍明显降低，整个海域的叶绿素浓度基本达到全年的最低值.如在海盆中心叶绿素浓度基本降到0.2mg/m^3以下,南海周边近岸海域也有明显的降低。夏季南海叶绿素浓度变现得很不均匀，总体上相对于春季有增加；秋季除广东省沿岸海域外，14°N以北海域叶绿素浓度普遍升高，其它地方不明显或略有降低。 典型区域——广东省沿岸海域叶绿素浓度的变化特征 该区域叶绿素浓度值在整个南海中较高，在这一区域叶绿素浓度有较明显的季节性变化，极大值在12月份，极小值出现在5月份。整体来说叶绿素在冬季普遍较高，由图3和图4，分析这个海域的营养盐N的浓度和海表温度的变化趋势可以看出，该区域营养盐N的变化与叶绿素浓度的变化趋势基本一致，而海面温度的变化基本与叶绿素浓度的变化呈负相关的关系。 讨论 南海叶绿素浓度时空变化特征与环境要素的关系分析 冬季南海叶绿素浓度普遍增加，南海表层温度基本降到了四季最低水平（见图4），而且该时期南海在强大东北季风的控制之下风速最高，这样就加大了混合层的厚度，可以使富含营养盐的下层水上涌到上层。另外，冬季海水温度可能也比较适合叶绿素的生长。这些条件的变化可能是冬季叶绿素浓度普遍增加的原因。我国沿岸海域由于以上原因，加上海水的深度浅，混合很强，所以大范围上升。 春季南海全区叶绿素浓度普遍降低，海面温度升高（见图4），风速减小，都不利于垂直混合，而且过高的温度也不利于浮游植物的生长，从而导致了叶绿素浓度的下降。我国广东沿岸海域叶绿素浓度最低，这可能与冬季营养盐的消耗很大以及此时水体垂直混合减弱、陆源性营养盐也较少，从而导致叶绿素浓度在春季最低夏季南海大部分区域叶绿素浓度较春季有所增加，南海在夏季风的影响下风速较强，尽管海表温度较高（见图4），混合作用仍有所加强，同时我国南海正值雨季，注入南海的地表径流携带着大量陆源营养盐的冲淡水可能影响到较大的范围，可能引起部分海域叶绿素浓度升高。广东沿岸夏季海表温度全年最高（见图4），叶绿素却全年最高（见图2）.研究发现夏季我国南部正值汛期，富含营养盐的陆源水大量注入南海北部，这可能是夏季广东沿岸叶绿素浓度全年最高的原因。 秋季南海北部基本上为很强的东北季风控制，南部为西风控制，温度变化不明显，在南海南部受较弱的西风控制的区域叶绿素浓度（见图2）明显下降，这可能是由于风应力产生的下降流以及混合作用减弱引起的。 结论 南海叶绿素浓度有明显的季节性变化，这种变化与温度、营养盐等的变化相关联，大体上与营养盐成正相关，与海表温度呈负相关。
《近岸海域环境监测技术规范》 （征求意见稿） 编制说明 《近岸海域环境监测技术规范》编制组 二○○七年五月
目录 1 《近岸海域环境监测技术规范》编制背景与任务来源 2 我国近岸海域环境监测现状与特点 3 制订《近岸海域环境监测技术规范》目的、原则、方法和依据 4 主要内容及适用范围 5 关于规范条文的说明 6 与其行业规范的比较
《近岸海域环境监测技术规范》 编制说明 1 《近岸海域环境监测技术规范》编制背景与任务来源 1.1编制背景 近岸海域是人类经济活动频繁、受陆源污染物影响大、多介面相互作用强烈的敏感区域。系统而科学地在该区域开展环境监测，以持续地获取真实而全面的水文、化学、生物等基础数据，是环保行政管理部门实施和加强对近岸海域环境管理的重要举措，是环境监测工作的重要组成部分。自全国近岸海域环境监测网成立以来，按照国家环保总局和环境监测总站的部署，以近岸海域环境监测中心站为主干的各网络成员，迅速而有效地开展了一系列监测工作，包括于1997年和1998年的开展的渤、黄海和东、南海近岸海域环境综合调查，获得了大量的监测数据，并掌握了我国近岸海域的基本环境状况，为环保主管部门对海洋环境保护工作实施指导、协调和监督提供了强有力的技术支持。但总体上说近岸海域环境监测在我国起步较晚，经验不足，力量薄弱，技术支持缺乏。虽然我国已经有了一个适用于广域范围的《海洋监测规范》(GB17378.1～7－1998)，国家海洋局也相继出台了一系列监测规程，但这个规范和这些规程是依据近年来海洋部门各种实际工作情况来制订的，不适用于环境保护部门已经在开展的近岸海域环境质量例行监测和各项专题监测，且在应用于受陆源直接影响的近岸海域环境监测时就受到各种限制。简单的如《海洋监测规范》规定，化学需氧量和重金属汞指标不需过滤直接测定，这就导致在入海河流影响区域(如长江口、杭州湾、珠江口等)这两项指标的监测结果受气候和海况的影响差异很大，不能真实的反映环境质量状况。 因此针对近岸海域环境监测的特点，制定一个统一的、规范化的、可操作性强的，开展近岸海域环境监测所必需的专业技术规范，确保近岸海域环境监测的科学性、准确性、可比性，推动我国环境监测工作的不断发展，是十分必要的，必将使全国环境监测系统在近岸海域环境监测技术上一个新的台阶。本规范的制定，以积极满足环保主管部门对近岸海域环境管理为基本原则，在切实履行对近岸海域环境质量例行监测的同时，分别增加了近岸海域环境功能区环境质量监测、海滨浴场水质监测、入海污染源环境影响监测、大型海岸工程环境影响监测及赤潮监测等专题监测的规范制定，以切实提高近岸海域环境监测为环境管理服务的作用与效能。 1.2 任务来源 1、国家环境保护总局环办[2002] 89号文《关于下达“十五”期间环境监测技术规范制订项目计划的通知》； 2、中国环境监测总站《关于填报国家环境保护标准制修订计划任务书的通知》(2002年9月12日)； 3、中国环境监测总站总工字[2003] 30号文《关于明确监测技术规范编制要求的通知》；
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、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。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。