《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
农残检测中多维数据可视分析关键技术 研究 姓名：罗会嵩学号：110701Y096 班级：植保121 摘要： 当前食品安全问题十分突出，如何有效的对食品质量进行监控和管理成为人们日益关注的焦点。农药和化学污染物的过渡使用是食品安全问题的主要来源之一，食品质量检测部门需要对这些农药残留信息进行检测和分析。本文的主要任务是研究多维数据的可视分析技术，并将该技术应用到农药残留检测中，协助研究人员分析农药的理化特性和特征规律，为食品中的农药检测提供分析和决策依据。本文对多维数据的可视分析技术进行了深入的研究。 （1）针对农药检测标准数据的特点和理化特性，对原始数据进行预处理操作，便于转换成可视化信息。 （2）分析和总结了目前主流的多维数据可视化技术和应用条件，提出了一种针对农残检测标准数据的多视图协同可视分析方法。本方法设计了平行坐标、散点图和散点图矩阵、数据表图等多种可视化视图，并通过交互技术将视图关联起来协同分析数据，从中挖掘出有价值的信息。本方法有效的避免的单一可视化技术的缺陷，能全面的展现和分析复杂的多维数据，使数据的展示和分析变得简单和高效。 （3）设计并实现农残检测信息智能管理系统，建立检测标准信息数据库，实现检测规程、检测标准和检测数据的数字化管理。 关键词：多维数据；可视分析；多视图协同可视分析；类区间模型；农药残留检测数据 Abstract: People pay more and more attention to that how to effectively supervise and manage food quality in the wake of Food Safety problems get worsen in recent years. One of the main reasons of food safety problem is the overused pesticides and chemical pollutants, and food quality supervise department need to detect and analyze pesticide residue information The main task of this subject is to research the multidimensional data visual
项目编号：RJ20150020 气象数据一体化信息服务平台 设计方案 2016年1月 南京助事达软件科技有限公司
气象数据一体化平台-设计方案 目录 1概述 (3) 1.1背景与预期 (3) 1.2建设内容 (4) 2设计方案 (5) 2.1系统架构 (5) 2.1.1.平台总体架构图 (5) 2.1.2.数据流概览 (6) 2.2分布式解析引擎 (6) 2.2.1.分布式解析引擎概述 (6) 2.2.2.分布式解析设计架构 (7) 2.3气象分布式数据库设计 (12) 2.3.1.气象一体化平台分布式数据库设计概述 (12) 2.3.2.分布式数据库设计架构 (15) 2.4气象资料云服务引擎 (17) 2.4.1.应用授权机制 (17) 2.4.2.授权认证机制 (17) 2.4.3.服务请求基础参数体系建立 (17) 2.5服务版本管理体系建立 (18) 2.5.1.版本管理设计 (18) 2.5.2.建立服务API帮助文档 (18)
1概述 1.1背景与预期 针对以往基础数据库建设分散、标准不统一、服务能力差等问题，按照“系统集成，数据集中，资源集约，功能完善，突出特色”的思路，经过两年半的努力，依托江苏预报业务一体化平台项目建设，初步建成全省统一的基础数据环境，有效提高了信息资源的利用率和数据服务能力，为本省率先实现气象现代化提供了有力支撑。 信息中心在全省气象信息业务建设的基础上，先后出台几十项标准或规范，为一体化体系提供标准支撑，完善了我省气象信息的标准规范体系；优化数据传输流程，时效性可靠性提升显著，省内区域自动站可实现60秒内、雷达数据8分钟之内、省际共享上海市区域自动站100秒内到达预报员桌面；通过“软CAST”同步机制，省市间数据实现了秒级流转；完成了自动站、土壤水份、精细化等50多类数据的解析入库，数据解析的种类和覆盖范围在不断扩充，确保了数据的完整性、一致性。架设全省云平台实现硬件资源的统一管理与分配，达到资源集约化、应用多样化的目标。 为进一步提高和增强气象数据服务能力，科学准确的做好数据服务工作，结合前期预报业务一体化平台使用和市县推广应用情况，在气象数据传输、数据存储和数据应用方面，提出诸多改进措施和方案，旨在不断的提高气象数据服务能力和质量。
什么是可视化？ 种类繁多的信息源产生的大量数据，远远超出了人脑分析解释这些数据的能力。由于缺乏大量数据的有效分析手段，大约有95%的计算被浪费，这严重阻碍了科学研究的进展。为此，美国计算机成像专业委员会提出了解决方法——可视化。可视化技术作为解释大量数据最有效的手段而率先被科学与工程计算领域采用，并发展为当前热门的研究领域——科学可视化。可视化把数据转换成图形，给予人们深刻与意想不到的洞察力，在很多领域使科学家的研究方式发生了根本变化。可视化技术的应用大至高速飞行模拟，小至分子结构的演示，无处不在。在互联网时代，可视化与网络技术结合使远程可视化服务成为现实，可视区域网络因此应运而生。它的核心技术是可视化服务器硬件和软件。科学可视化的主要过程是建模和渲染。建模是把数据映射成物体的几何图元。渲染是把几何图元描绘成图形或图像。渲染是绘制真实感图形的主要技术。严格地说，渲染就是根据基于光学原理的光照模型计算物体可见面投影到观察者眼中的光亮度大小和色彩的组成，并把它转换成适合图形显示设备的颜色值，从而确定投影画面上每一像素的颜色和光照效果，最终生成具有真实感的图形。真实感图形是通过物体表面的颜色和明暗色调来表现的，它和物体表面的材料性质、表面向视线方向辐射的光能有关，计算复杂，计算量很大。 可视化硬件： 可视化硬件主要是图形工作站和超级可视化计算机。图形工作站广泛采用RISC处理器和UNIX操作系统。具有丰富的图形处理功能和灵活的窗口管理功能，可配置大容量的内存和硬盘，具有良好的人机交互界面、输入/输出和网络功能完善，主要用于科学技术方面。 可视化软件： 一般分为三个层次。第一层是操作系统，该层的一部分程序直接和硬件打交道，控制工作站或超级计算机各种模块的工作，另一部分程序可进行任务调度，视频同步控制，以TCP/IP 方式在网络中传输图形信息及通信信息。第二层为可视化软件开发工具，它用来帮助开发人员设计可视化应用软件。第三层为各行各业采用的可视化应用软件。大多数可视化工作一般都在图形工作站上进行，少数大型的、需要协同工作的可视化工作在超级图形计算机上进行。 可视化关键技术： 编辑、名字服务和资源检索技术。 异构硬件的集成技术： 对于省级视频监控系统，所用到的前端摄像头、编码器、控制器以及报警设备将会面临多种厂家、多种型号的集成问题。
大数据分析与可视化技术应用实战 一、培训重点 1.数据分析实战 2.数据挖掘理论及核心技术 3.大数据算法原理及案例实现 4.Python应用实战 二、培训特色 1.理论与实践相结合、案例分析与行业应用穿插进行； 2.专家精彩内容解析、学员专题讨论、分组研究； 3.通过全面知识理解、专题技能和实践结合的授课方式。 三、日程安排
四、授课专家 游老师计算机硕士，大数据分析、挖掘、可视化专家，高级培训讲师，曾服务于华为技术有限公司等多家企业，专注于机器学习、数据挖掘、大数据、知识图谱等领域的研究、设计与实现，在互联网、电信、电力、军工等行业具有丰富的工程实践经验，对空间分析、欺诈检测、广告反作弊、推荐系统、客户画像、客户营销建模、知识抽取、智能问答、可视化分析、预测分析、系统架构、大数据端到端解决方案等方面具有深刻理解，多次作为Python语言会议重要嘉宾出席会议并发表主题演讲，著有《R语言预测实战》等多本书籍。 王老师某集团上市公司数据分析部负责人，主要利用Python语言进行大数据的挖掘和可视化工作。从事数据挖掘建模工作已有10年，曾经从事过咨询、电商、金融、电购、电力、游戏等行业，了解不同领域的数据特点。有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验，部分研究成果曾获得国家专利。 俞老师计算机博士，目前主要研究方向包括电子推荐、智能决策和大数据分析等。主持国家自然科学基金2项、中国ft?士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多项企业合作课题等项H。已在《管理科学学报》、《系统工程学报》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management, Informstion Systems Frontiers等国内外刊物和学术会议发表论文90多篇，其中被SCI、EI收录40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客户智能》、《商务智能（笫四版）》、《商务智能数据分析的管理视角（第三版）》、《数据挖掘实用案例集》等多部。 刘老师10多年的IT领域相关技术研究和项目开发工作，在长期软件领域工作过程中，对软件企业运作模式有深入研究，熟悉软件质量保障标准IS09003和软件过程改进模型CMM./CMMI,在具体项目实施过程中总结经验，有深刻认识。通晓多种软件设计和开发工具。对软件开发整个流程非常熟悉，能根据项H特点定制具体软件过程，并进行项U管理和监控，有很强的软件项訂组织管理能力。对C/C++、HTML 5、python> Hadoop> java、java EE、android、IOS、大数据、云计算有比较深入的理解和应用，具有较强的移动互联网
常用气象格式的数据读取及可视化 hzwjy 2012-11-1 本文介绍了气象研究(非业务使用)中的常用的数据格式，读写操作和数据可视化方法。 目录 常用气象格式的数据读取及可视化 (1) 目录 (1) 1. 常用编程语言和工具 (2) 2. 常用的数据格式 (2) 2.1. 普通二进制格式 (2) 2.2. 文本数据 (5) 2.3. NetCDF (6) 2.4. HDF、HDF-EOS、HDF5和HDF-EOS5 (7) 2.5. GRIB和GRIB2 (8) 3. 数据可视化 (8) 3.1. 变量与经纬度 (8) 3.2. 绘制等值线图 (11) 3.3. 绘制填色图 (13) 3.4. 绘制矢量箭头 (15) 3.5. 绘制流线 (17) 3.6. 绘制卫星数据 (18) 3.7. 绘制站点数据 (20) 3.8. 看图工具 (23) 附录： (24) NCL的安装 (24) NetCDF库的安装 (24) GMT的编译 (24) 参考资料 (26)
1.常用编程语言和工具 气象研究中常用的编程语言包括C语言、FORTRAN语言，其中FORTRAN为"FORmula TRANslator"的缩写，意为"公式翻译器"，在数值计算、工程计算等领域有着广泛的应用，使用FORTRAN编写程序也是气象研究最基本的技能之一。 此外还会用到IDL、MatLab、NCL、GrADS等工具进行数据分析和可视化。IDL和MatLab 可用于数值计算和数据可视化，直接使用其内置的函数可以很方便地完成用户所需的各种计算，与FORTRAN相比，其码也更简洁。NCL与GrADS也可以完成数据分析以及数据的可视化，而且它们都是专为气象领域开发的软件，对气象数据的支持较好，绘图也更为方便，经过简单的设置就可以读取数据并绘制各种图像。在平时的使用中，可以以其中的一种工具为主，再稍微了解另外的几种工具，配合使用达到效率的最大化。IDL和MatLab都是商业软件，可以使用GDL (GNU Data Language)和SciLab等作为替代。 除了上面提到的编程语言，也可以使用Python (SciPy)计算机语言进行数据分析和绘图，也可以尝试GMT (Generic Mapping Tools)、ncview、Panoply等工具。 下面的实际操作中主要以FORTRAN (使用gfortran编译器)和NCL (NCL 6.1.0)来实现，本文仅对数据处理和绘图进行简单的介绍，相关语法请参考其它资料。 2.常用的数据格式 2.1.普通二进制格式 由于计算机存储文件都采用二进制形式，所以从广义上讲，所有的存储在设备中的文件都是二进制文件，包括ASCII及扩展ASCII字符中编写的数据或程序指令的文件。这里用"二进制格式"指除文本数据外的文件格式，而"普通"则是为了区分下面将提到的标准科学数据格式。这种文件的数据的存放序列与其在内存中的存放非常相似，所以在输入输出时几乎不需作转化。由于去掉了格式控制，与有格式文件相比，在使用数据信息时所做的处理更简洁迅速；同样也是这个原因使得无格式文件中即使存放着数字，也不能用文本编辑软件打开并看到。FORTRAN的无格式文件便是这种普通二进制格式。 比如将1~10的整形数据存入一个直接存储的无格式文件中：
数据可视化技术及其 应用展望
数据可视化技术及其应用展望 作者：潘巧智孟宪伟费如纯 来源：《电子技术与软件工程》2017年第18期 摘要 可视化也被称之为科学计算可视化，主要是一种计算方式，将符号或者数据转换为更加直接的集合图形，从而便于研究人员进行进一步的观察和利用。本文主要对数据可视化技术的应用以及其未来发展进行了分析，希望为我国的数据可视化技术的发展提供一些有益的建议。 【关键词】数据可视化技术应用展望 随着近年来科学技术的快速发展，大量的计算机的中间数据都需要采取可视化技术进行处理，从而达到客观分析的目的。近年来可视化技术的应用范围得到了逐渐的拓展，并成为了社会当中所关注的热点话题。通过可视化技术的应用可以在具有大量高维信息的金融和商业领域当中发现其内在的规律，从而为其提供更加可靠的决策保障。下面将对数据可视化技术的应用以及其未来发展进行详细的讨论。 1数据可视化技术的应用 l.1医学领域的应用 可视化技术在当前己经被广泛的应用到了医学领域当中去，例如整形和假肢外科当中对此都进行了应用。主要是利用可视化技术来将过去看不到的人体器官通过三维模式来进行重新构建，从而实现可视化。由于在三维医学图像当中所涉及到的数据量比较大，因此当前阶段来说在医学图像可视化技术当中仍然是问题所在。例如在外科手术当中通过三维图像方式能让医生更加直观的了解到患者情况，从而决定是否需要进行外科手术。当前阶段在医学可视化当中所研究的热点话题主要有几个方面，分别是：图像分割技术、实时渲染技术和多充数据集合图像标定技术。这些技术的发展及和应用将促使我国的医学可视化技术得到更进一步的推广。 1.2工程领域的应用 可视化技术在工程当中的应用是十分广泛的，这里主要利用计算流体力学当中的应用进行分析。计算流体力学是求解流体偏微分方程，即Navier-Stokes方程的数值解，其是汽车设计和航空学等当中的重要核心所在。近年来随着科学技术的进步和发展，可视化技术在流场计算当中的应用得到了广泛的推进。研究人员可以通过可视化技术来进行各个部分的物体直观观察，并且对几何尺寸大小等进行进一步的确定。同时也能在计算结果的分析当中充分的发挥出可视化技术的作用。在可视化技术当中能实现画面的交互变化，对于研究人员来说能清晰的看到各种细节上的变化，从而进行准确的分析。 1.3气象预报中的应用 气象预报是关系到人们生活的一项基础设施所在，通过精准的预报能有效的减少天气问题而造成的人民经济损失，保障人民生命安全。气象预报的分析当中要想提升准确性是需要依靠大量的数据结果进行分析的。而利用可视化技术则能促使这种准确性得到明显的提升。可视化
随着气象数据来源途径的增加，数据量在快速增长，已经达到了超载的境地，如美国国家气象局（National Weather Service，NWS）可用的气象数据在未来的3-5年内成倍增长。但是现有的工具很少可以处理、融合和解译如此大的数据量。本文介绍NWS基于ENVI和IDL开发的4D气象数据可视化平台，此平台可以缓解数据量过大带来的压力。 1气象数据超载 在任何科学邻域，通过卫星和其他途径收集的数据量是庞大的，气象数据也不例外。NOAA在2011年10月28日成功发射了一颗极地轨道卫星（NPOESS –美国环境卫星系统），继续增加气象数据来源途径。相关人员开始担心气象预报员和他们的预报工具是否可以承载如此大的数据量，特别是在重大气象事件发生时。 为了更加有效的应用，NWS开发了4D气象数据集（4D weather data cube）。 2 4D气象数据集 从国家气象局（NWS）到美国联邦航空局（Federal Aviation Administration，FAA）的政府机关正在进行一项研究，他们希望可以融合多种数据源从而建立一个集成的数据库。希望可以加强基于网络的分布式气象信息的合作，并制定动态决策。 造成能见度障碍的一些因素（云、雨和雪等）和气象特征（对流、湍流、冰冻、降雪、云幕能见度、风速和风向等），将会在三维空间进行描述。而时间作为第四维加入气象数据模型中，形成了4D气象数据集（如图1所示），可以使得原有的特征参数具有时间特性。 图1 4D气象数据集示意图 4D数据集将存放在服务器端，并通过面向服务架构的系统（SOA）分发出去。这样，气象学专家可以对每个周期的数据进行判定，为美国联邦航空局（FAA）制定飞行路线提供支持。 3可视化需求 基于网络且可扩展的气象数据快速分析和可视化能力已经成为一种需求。大多数情况下，行业应用人员和其他一些最终用户，并不具有较丰富的专业知识，使得他们对于数据类
1 引言 在气象行业内部，气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。但是，不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”。 大数据实际上是一种混杂数据，气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据，包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。 传统的”气象数据“，地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上，基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同，前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”，后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。 “大数据的核心就是预测”，这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言。天气和气候系统是典型的非线性系统，无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀，会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象，形象地描绘了气象科学的复杂性。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说，目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。 现在，气象行业的公共服务职能越来越强，面向政府提供决策服务，面向公众提供气象预报预警服务，面向社会发展，应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的处理。
气象大数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。 2 大数据平台的基本构成 2.1 概述 “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘（SaaS），但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库（PaaS）和云存储、虚拟化技术（IaaS）。 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战，因为需要考虑非常多的因素。 气象行业的数据情况则更为复杂，除了“机器生成”（可以理解为遥测、传感设备产生的观测数据，大量参与气象服务和共享的信息都以文本、图片、视频等多种形式存储，符合“大数据”的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、
可视化方法与技术 计算机系统在各领域中的广泛应用导致海量数据的产生，数据处理能力的滞后迫切需要研究和开发新的信息处理技术和方法。基于此，海量、异构、时变、多维数据的可视化表示和分析在各领域中日益受到重视并得到越来越广泛的应用。 一、可视化概述 测量的自动化、网络传输过程的数字化和大量的计算机仿真产生了海量数据，超出了人类分析处理的能力。可视化提供了解决这种问题的一种新工具。一般意义下的可视化定义为：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语言，是可以放大人类感知的图形化表示方法。可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获得对数据更深层次认识的过程。可视化作为一种可以放大人类感知的数据、信息、知识的表示方法，日益受到重视并得到越来越广泛的应用。可视化可以应用到简单问题，也可以应用到复杂系统状态表示，从可视化的表示中人们可以发现新的线索、新的关联、新的结构、新的知识，促进人机系统的结合，促进科学决策。 可视化充分利用计算机图形学、图像处理、用户界面、人机交互等技术，形象、直观地显示科学计算的中间结果和最终结果并进行交互处理。可视化技术以人们惯于接受的表格、图形、图
像等方法并辅以信息处理技术将客观事物及其内在的联系进行 表现，可视化结果便于人们记忆和理解。 可视化为人类与计算机这两个信息处理系统之间提供了一 个接口。可视化对于信息的处理和表达方式有其它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。 二、可视化技术 目前，可视化技术包括数据可视化、科学计算可视化、信息可视化和知识可视化等，这些概念及应用存在着区别、交叉和联系。 （一）数据可视化 数据可视化技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。 数据可视化的重点是将多维数据在二维或三维空间内显示，这对初步的数据分类理解是有意义的。针对于此，产生了许多数据可视化的技术，大体分为散点矩阵法、投影矩阵法、平行坐标法、面向象素的可视化技术、层次技术、动态技术、图标表示技术、直方图法及一些几何学技术等等。此外还采用主成分分析、因子分析、投影寻踪、主曲线、主曲面、多维标度图和自组织映射等方法将多维变量表示为二维变量，依据此算法对数据进行简单分类，并了解各个特征属性之间的关系。 （二）科学计算可视化
气象预报质量数据可视化动态图表设计 发表时间：2019-08-14T15:59:31.997Z 来源：《科技新时代》2019年6期作者：王旋1谭俨2 郑士超3 [导读] 对于一般日常工作中的展示，也可以将包含动态图表的excel文件选择性链接入PPT，在演示状态下点击该链接，即可进入图表的动态演示。 （1湖南省湘潭市气象局，湖南湘潭411100；2湖南省气象科学研究所，湖南长沙 410118；3湖南省湘潭县气象局，湖南湘潭 411200）摘要：本文着重探讨了气象预报质量数据可视化动态图表的开发思路及实现方式，不仅能够使界面更加美观、友好，还能实现气象预报质量的显著提高，仅供参考。 关键词：气象预报；质量；数据；可视化 气象业务的运行始终伴随着数据获取处理和分析决策，经过处理之后的各种信息直观地呈现在工作人员面前，通过数据分析决策不断提升气象服务水平。分析天气预报质量检验结果就是考核并提高预报质量的有效手段，通过对各阶段检验结果进行分析，能够熟悉该部门预报特点以及强弱势所在，及时学习和调整总结，提升预报预测水平。而目前湖南各地市集体、个人的预报质量检验的综合报表，大量使用Excel数据表，静态表格往往不够直观，因此，可以在Excel表的基础上建立动态的数据对比图，通过图形形象地把数据表呈现出来，实现数据的切换和展示，能够使界面更美观、友好，从而提升技术质量。 1开发思路 在Excel表原有的表格数据基础上，通过使用其函数公式，以及菜单、图表等，以表格、柱状图等形式对比显示各单位、个人对于各气象要素的预报质量评比分项，以及综合排名评比结果，建立动态数据可视化对比图。 2实现方式 数据源：湖南省各地市气象预报质量检验结果，包括对晴雨、分级降水、一般降水、累加降水、最高气温、最低气温、风向、风速等各个预报要素项目分时次、时段的详细检验Excel报表，以及综合成绩排名Excel报表。本文章中，以综合成绩排名Excel报表为例进行说明。 设置用户选择下拉菜单：在表格中插入下拉选框，以便于用户选择查看数据。先确定用户所需的下拉列表中的项目内容及范围，然后设置Excel表数据菜单中的有效性。有效性设置方法为：选择菜单“设置”中的“允许”下拉菜单为“序列”后，选择相应数据的来源，即用户所需下拉列表中的项目内容数据范围，便设置完成出现下拉菜单（见图1）。 图2 根据名称进行相应数据引用 制作图表：选取表格中的数据，选择菜单“插入”选项中的“图表”，根据数据源的性质选择柱状图表，选择图表数据源中的行以及列，并确定图表的标题，分类X轴，数值Y轴的名称，即完成了基本设置。数据与图表的链接会自动生成，并动态同步更新。其中，需要注意设置图表标题与数据的动态链接更新。 图表美观：为了页面美观、友好，进行图形大小调整及美化。在相应图表上点鼠标右键选择“绘图区格式”、“图表标题格式”等，设置相应的字体、图形、颜色等，完成后的图表如图3，图4所示。当在单元格切换选择不同的地市名称时，图表随之动态更新。
数据可视化技术及其应用 摘要:数据可视化是计算机学科的一个重要研究方向。文中简要介绍了数据可视化所需的技术:数据预处理、映射、显示以及可视化技术在医学、气象预报、工程及数据挖掘中的应用。 关键词: 数据可视化; 计算机图形学 Datavisualizationanditsapplications Abstract:Datavisualizationisanimportantresearchareaincomputerscience.Inthispape r,datavisualizationtechnologiesincludingdatapre2treatment,mappinganddisplayinga rebrieflyintroduced,anditsapplicationsinmedicine,weatherforecasting,engineering anddataminingarepresentedalso. Keywords: Datavisualization; Computergraphics 1 引言 随着科学技术的不断发展,大量的由计算机产生的中间数据都需要进行可视化处理,以求达到辅助分析、再现客观的目的。现代的数据可视化[1]技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术,将数据换为图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉及人机交互技术等多个领域。换句话说,可视化技术是一种计算方法。它将符号描述转变成几何描述,从而使研究者能够观察到所期望的仿真和计算结果。此外可视化技术提供了将不可见转化为可见的方法。它丰富了科学发现的过程,促进对未知事物的领悟。近年来,可视化的应用范围随着计算机技术、图形学技术的发展而不断拓宽,除了继续在传统的医学、航空学、汽车设计、气象预报和海洋学领域的深入研究外,近年来,随着互联网络技术和电子商务的发展,信息可视化已经成为可视化技术的热点研究内容。应用可视化技术,可以在具有大量高维信息的金融、通信和商业领域中发现各自数据中所隐含的内在规律,从而为决策提供依据。事实上,可视化技术已经成为许多领域必不可少的计算机辅助后置数据处理部分 1 Introduction With the development of science and technology, computer generated large amounts of intermediate data are required for visual processing, in order to achieve the computer-aided analysis, reproduction of the objective purpose. Data visualization of modern [1] technology refers to the use of computer graphics and image processing technology, the data into the graphics or images displayed on the screen, and the theory, method and technology of interactive processing. It involves many fields of computer graphics, image processing, computer aided design, computer vision and human-computer interaction technology. In other words, the visualization technology is a kind of calculation method. It will be the symbol description into a geometric description, simulation and calculation results so that researchers can observe the desired. In addition, visualization technology provides the invisible into the visible method. It is rich in the process of scientific research, promotion of the unknown. In recent years, the scope of application of visualization of expanding with the development of computer technology, computer graphics technology, besides the further study in traditional medicine, aviation, automobile design, meteorological and oceanographic field, in recent years, with the development of
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
大数据采集、可视化及应用管理平台 进入21世纪，新一代信息技术将使工业由自动化时代进入数字化和智能化时代，这是一种智慧化的新形态。未来，大数据和物联网会给人类带来更多可能，工业大数据可应用在包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面，通过信息化与工业化的深度融合，企业使用大数据和分析，并与物联网相结合以作出决定，实现对设备的远程监控、诊断维护和故障预警，再通过对数据的大量收集、分析处理、有效应用，实现设备和运维的优化。 数网星大数据采集及应用管理平台，通过工业远程数据采集系统，实时、高效地实现PC及移动端的数据采集、录入、查询、挖掘、统计等功能，同时解决了设备远程监控、调试运维问题。数网星未来能帮助企业对采集的大数据进行加密、清理、打包、分析等，为企业深度挖掘工业信息、设备物联下的数据价值，从而助力企业更好的实现远程监控运维管理、预测性维护、产品竞争力及客户满意度提升、营销精准拓展等，助力企业成功迈向未来。 大数据采集、可视化及应用管理平台功能实现 业界专家认为以云平台为依托所构建的工业制造行业大数据具备以下功能： （1）不仅能为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保
等服务； （2）还可以告诉企业设备未来可能出现故障的时间，并提供避免事故发生的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失； （3）就客户体验度而言，客户可以通过企业建立的移动端宣传平台，以场景化的方式参与产品的认知，无形之中也增加了品牌的传播效果； （4）就行业技术创新而言，制造企业可以借助平台的专家经验共享、智能决策库等内容，提高环保运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本； （5）更为重要的是，企业主可通过数据集的切分和规律查找到最优化的数据集，以实现人员投入及控制过程的节能提效。 1、实现设备远程维护调试，在线仿真； 2、实现控制器远程编程及程序上下载； 3、实现触摸屏远程监控及调试； 4、实现组态画面的远程展示； 5、设备运行参数及数据远程采集，实现设备集中化管理； 6、串口协议转为以太网传输；
移动互联网下数据可视化技术及应用 摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文 将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参考。 关键词：移动互联网；可视化；溯源；概念；应用 1.前言 大数据可视化技术，是一种有效的解决大规模数据分析并形成决策依据的工具，在多个行业广泛应用并实践，促进了行业生产效率的提升。 2.数据可视化技术简述 数据可视化技术是一种研究如何将数据转变为数据视觉表现形式的科学技术，数据的视觉表现形式是指将能够反映研究对象的属性、变量等信息单位，通过具 现化以概要形式提炼出来的信息表现形式。数据可视化技术经过不断的发展和演变，逐步形成以图形、图像、用户视图等可视化形式对研究目标诠释、表述并建 立视觉模型，对对象特征加以可视化解释。数据可视化是对科学数据和抽象的非 结构化信息的处理，主要包括科学可视化、信息可视化、可视化分析三个方面： 科学可视化主要是对物理、化学等学科，进行数据和模型的测量、分析、解释等，在本文不做过多阐述。信息可视化对抽象的、非机构化数据集合实施非空间复杂 数据的视觉呈现，近年来被广泛应用与电网企业大数据可视化系统的建设过程中、在反映电网运行状态、客户信息和企业管理等方面发挥了积极的作用。 3.数据可视化技术与工具 数据可视化是大数据研究的一个重要内容。简单地讲，数据可视化就是通过 图形化手段，将复杂的数据模型表达出来，从而清晰有效地表达数据中的信息， 用户通过数据可视化可以洞察数据中的规律。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（Julie，2011）。数据可视化起源很早，在刚刚 有计算机的时候，便有计算机图形学。近年来，数据可视化在商业智能（BI）中 也得到广泛应用。迈克尔?弗兰德利将数据可视化方法进行了分类（Vitaly，2007）。在大数据的推动下，数据可视化的内涵和外延都有了明显的变化，逐渐 由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体。目前，数据可视化工具主要包括：（1）开源的、可编程的工具，如R语言、D3.js、Processing.js等。（2）商 业化产品，如Tableau、Qlikview、SAS、SAPBusinessObject水晶易表、IBMCognos、MicrosoftExcel等。其中，Tableau是桌面系统中最简单的数据可视化工具软件， 它实现了数据运算与美观的图表的完美结合，用户只需要将大量数据拖放到数字“画布”上，便能创建好所需要的各种图表（Tabealu，2014）。数据可视化技术可 以更简洁地表达大数据环境下海量的大数据信息，用户通过数据可视化技术，能 够“洞察”数据信息中内在因素的模式和关联，快速从大数据中发现问题。 4.移动互联网数据可视化技术的应用 4.1分析互联网用户的特征 需要明确的是，可视化技术的应用不是在原有的技术上实现创新，而是要实 现持续的优化过程，除了网络用户继续分析和分类外，还要为网络运营商提供更 多的综合信息发展，反映数据的变化，使网络运营商基于互联网用户的特点，制 定科学的发展战略，同时在网络运营流程，通过广告的准确交付，最大限度地利 用网络资源实现经济增长。
移动互联网下数据可视化技术及应用 发表时间：2017-08-18T11:13:02.307Z 来源：《基层建设》2017年第12期作者：庞杰 [导读] 摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参考。 身份证号：32082819780225xxxx 浙江杭州 310013 摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参考。关键词：移动互联网；可视化；溯源；概念；应用 1.前言 大数据可视化技术，是一种有效的解决大规模数据分析并形成决策依据的工具，在多个行业广泛应用并实践，促进了行业生产效率的提升。 2.数据可视化技术简述 数据可视化技术是一种研究如何将数据转变为数据视觉表现形式的科学技术，数据的视觉表现形式是指将能够反映研究对象的属性、变量等信息单位，通过具现化以概要形式提炼出来的信息表现形式。数据可视化技术经过不断的发展和演变，逐步形成以图形、图像、用户视图等可视化形式对研究目标诠释、表述并建立视觉模型，对对象特征加以可视化解释。数据可视化是对科学数据和抽象的非结构化信息的处理，主要包括科学可视化、信息可视化、可视化分析三个方面：科学可视化主要是对物理、化学等学科，进行数据和模型的测量、分析、解释等，在本文不做过多阐述。信息可视化对抽象的、非机构化数据集合实施非空间复杂数据的视觉呈现，近年来被广泛应用与电网企业大数据可视化系统的建设过程中、在反映电网运行状态、客户信息和企业管理等方面发挥了积极的作用。 3.数据可视化技术与工具 数据可视化是大数据研究的一个重要内容。简单地讲，数据可视化就是通过图形化手段，将复杂的数据模型表达出来，从而清晰有效地表达数据中的信息，用户通过数据可视化可以洞察数据中的规律。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（Julie，2011）。数据可视化起源很早，在刚刚有计算机的时候，便有计算机图形学。近年来，数据可视化在商业智能（BI）中也得到广泛应用。迈克尔?弗兰德利将数据可视化方法进行了分类（Vitaly，2007）。在大数据的推动下，数据可视化的内涵和外延都有了明显的变化，逐渐由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体。目前，数据可视化工具主要包括：（1）开源的、可编程的工具，如R语言、D3.js、Processing.js等。（2）商业化产品，如Tableau、Qlikview、SAS、SAPBusinessObject水晶易表、IBMCognos、MicrosoftExcel等。其中，Tableau是桌面系统中最简单的数据可视化工具软件，它实现了数据运算与美观的图表的完美结合，用户只需要将大量数据拖放到数字“画布”上，便能创建好所需要的各种图表（Tabealu，2014）。数据可视化技术可以更简洁地表达大数据环境下海量的大数据信息，用户通过数据可视化技术，能够“洞察”数据信息中内在因素的模式和关联，快速从大数据中发现问题。 4.移动互联网数据可视化技术的应用 4.1分析互联网用户的特征 需要明确的是，可视化技术的应用不是在原有的技术上实现创新，而是要实现持续的优化过程，除了网络用户继续分析和分类外，还要为网络运营商提供更多的综合信息发展，反映数据的变化，使网络运营商基于互联网用户的特点，制定科学的发展战略，同时在网络运营流程，通过广告的准确交付，最大限度地利用网络资源实现经济增长。 4.2分析互联网用户轨迹 由于移动互联网数据可视化技术的支持，可以有效地分析互联网用户的轨迹。网络用户轨迹是网络用户行为的规律。通过分析网络用户轨迹，可以保证基站与用户之间的有效连接。可以实现稳定的通话质量，达到及时传输互联网数据的目的。另外，通过分析互联网数据可以清除用户的地理位置，实现地理信息处理的简单开发。 5.大数据可视化技术在重要产品品控溯源增信体系中的应用 5.1技术路线 智慧溯源可视化综合展示平台集成展现重要产品品控溯源增信体系各子项建设内容，展示重要产品品控溯源综合监管成果和宣传产品防伪溯源监管知识。展示大厅包括无缝拼接大屏幕、电子沙盘、影音多媒体播放和灯光等设备，通过网络连接到公司集中部署的智慧溯源可视化综合展示平台，通过智慧溯源可视化平台系统对品控溯源增信体系中运行的设备及采集的数据进行监控和展现。智慧溯源可视化综合展示平台系统数据来源于重要产品质量安全溯源监管省级、市级、县级数据中心各子系统平台，通过ETL抽取工具进行数据清理、转换和展示。与溯源信息采集系统、县域溯源监管系统、电商数据交互系统、第三方产品检测数据采集、第三方保险理赔管理系统、实时气象环境监测系统、基地视频监控系统等多个系统集成，通过数据接口将重要产品操作实时数据、网站访问数据、用户信息、扫码查询、溯源码流通信息、智能硬件信息、电商交易等系统的关键指标数据传输到综合展示平台，对关键指标进行挖掘、分析，并通过三维可视化技术直观动态展现。引导重要产品生产经营企业不断优化生产结构和运营方式，推动重要产品生产经营企业实施智能生产创新、生产工艺技术改革，实现向低投放、低耗能、高效率的绿色发展方式转变，政府监管部门加强政策支持额引导、落实工作责任，实现重要产品“流向可跟踪、责任可认定、产品可召回”的全流程监管，提高社会大众对重要产品质量安全的信任，保障民众身心健康安全。 5.2系统架构 智慧溯源可视化平台采用面向服务体系架构（SOA），从技术架构上分为三个层次，包括后台数据层、中间服务层、前台展示层。其中后台数据层采用的是ORACLE10g数据库，中间服务层采用的是主流开发技术，前台展示层采用的是flash、3DMax等多媒体技术。平台与溯源信息采集系统、县域溯源监管系统、电商数据交互系统、实时气象环境监测系统、基地视频监控系统等进行对接，通过数据处理平台提取主要指标，对关键指标进行数据挖掘和分析，通过三维可视化技术直观动态展现。应用触控平板、激光笔、手机app，解说员可以边解说边操作，与大屏可视化展示形成互动，增强用户体验。 5.3数据分析 随着重要产品质量安全追溯体系建设的不断推进，大量的物联网智能设备、区块链技术被广泛的应用与环境监测、智能生产监控、检