第2章 可视化的类型与模型

UML可视化建模（航空订票系统）《可视化建模与UML》课程结业报告课题名称: 航空客运订票系统建模姓名: ***学号: *******班级:指导⽼师: 夏⽼师完成⽇期: 2013.06.16⽬录第⼀章概述 (3)1.1系统开发的摸底和开发背景 (3)1.2系统功能 (3)1.3系统结构框架 (4)1.4开发环境 (5)第⼆章⽤例模型 (6)2.1⽤例模型简介 (6)2.2⽤例图的的含义及其作⽤ (6)2.3⽤例图及⽤例描述 (7)第三章类模型 (10)3.1类模型简介 (10)3.2类图的作⽤ (10)3.3类图 (11)第四章交互模型 (13)4.1交互模型简介 (13)4.2序列图简介 (13)4.3序列图的作⽤ (13)4.4序列图描述及其序列图 (14)第五章⾏为模型 (20)5.1⾏为模型简介 (20)5.1.1活动图简介 (20)5.1.2活动图的作⽤ (20)5.1.3状态图简介 (21)5.1.4状态图的作⽤ (21)5.2⾏为模型图 (21)5.2.1活动图及其描述 (21)5.2.2状态图及其描述 (23)第六章构件图和部署图 (25)6.1构件图简介 (25)6.2部署图简介 (25)第七章课程学习⼩结 (27)7.1课程⼩结 (27)7.2学习⼼得 (27)参考⽂献 (28)第⼀章概述1.1系统开发的摸底和开发背景随着科技与经济的发展，越来越多的⼈选择乘飞机，这跟我国的经济增长有很⼤关系，⼈们在追求快节奏的⽣活⽅式，所以做飞机⽆疑成了⾸选。

⽽且随着⽹络的盛⾏，航空订票系统就显得尤为重要，我们开发这个系统主要是为了⽅便⼤家，让⼤家能够快速、清晰、准确地了解航班信息，⽽不⾄于像以前那样排队等候，从⽽避免耽搁乘客⼤量的等待时间。

航空客运业务诞⽣已有进⼀个世纪了，作为现有交通⼯具中最⽅便快捷的⼀种，它确实地给⼤家的⽣活、出⾏带来了极⼤的⽅便。

随着航空客运业务多年来的发展，其售票业务也同样不断地发展。

可视化建模的方法可视化建模是一种通过图形、图表、图像等可视化元素来表示和呈现复杂系统、过程或概念的方法。

它是一种直观、易于理解和沟通的建模方法，能够帮助人们更好地理解和分析问题。

以下是一些与可视化建模相关的方法和参考内容。

1. 流程图：流程图是一种常见的可视化建模方法，用于表示系统或过程的流程和步骤。

可以使用不同的符号、箭头和连接线来表示不同的功能和关系。

例如，使用矩形表示处理阶段，使用箭头表示流程的方向。

流程图可以帮助人们清晰地了解系统的工作流程，并发现问题和改进的机会。

2. 数据可视化：数据可视化是一种将数据转换为图形和图像的方法，用于帮助人们更好地理解数据的特征和关系。

可以使用柱状图、折线图、饼图等不同类型的图表来表示和分析数据。

数据可视化工具如Tableau、Power BI等可以帮助用户轻松地创建和定制数据可视化图表，并提供交互性和动态性展示数据。

3. 三维建模：三维建模是一种用三维图形表示对象和场景的方法，广泛应用于建筑、工程以及电影制作等领域。

可以使用CAD软件如AutoCAD、SolidWorks等来进行三维建模，创建具有真实感的三维模型，以便更好地理解和展示设计和构想。

4. 时序图：时序图是一种用于表示系统中对象之间交互的方法，常用于软件系统的设计和分析。

时序图使用垂直的时间轴表示时间的流逝，使用实线或虚线表示对象之间的交互关系，用于展示对象的创建、销毁、消息传递等。

时序图可以帮助人们更好地理解系统的行为和交互逻辑。

5. 网络图：网络图是一种用于表示复杂系统中个体之间关系的方法，常用于社交网络分析、供应链管理等领域。

网络图使用节点和边表示个体和它们之间的关系，可以显示网络中的中心节点、关键路径等信息，帮助人们理解网络的组织结构和特征。

6. 用户故事地图：用户故事地图是一种用于理解和描述用户需求的方法，将用户需求和场景组织成一个地图。

用户故事地图可以在水平轴上表示不同的用户流程或功能，垂直轴上表示各个用户故事或需求，帮助团队更好地了解用户需求和优先级。

数据可视化常用的五种方式及案例分析1. 条形图（Bar Chart）条形图是一种常用的数据可视化方式，用于比较不同类别的数据。

它通过长方形的高度来表示数据的大小。

通过条形图，可以清晰地看到不同类别之间的差异。

例如，我们可以使用条形图来比较不同地区的销售额。

每个长方形的高度代表了不同地区的销售额，可以直观地看到哪个地区的销售额最高。

2. 折线图（Line Chart）折线图用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。

它通过连接数据点来展示数据的变化情况。

折线图常用于分析时间序列数据，如股票价格、气温变化等。

例如，我们可以使用折线图来显示一个月内每天的温度变化情况。

通过观察折线的趋势，可以了解温度的变化规律。

3. 饼图（Pie Chart）饼图是一种常用的数据可视化方式，用于显示不同部分构成整体的比例关系。

它将整体分为多个部分，并使用扇形的面积来表示每个部分的大小。

饼图适用于显示相对比例较小的数据。

例如，我们可以使用饼图来显示一些城市的人口构成比例，如男性、女性、老年人、儿童等。

4. 散点图（Scatter Plot）散点图是一种常用的数据可视化方式，用于显示两个变量之间的关系。

它将数据点绘制在平面坐标系中，横轴表示一个变量，纵轴表示另一个变量。

散点图常用于分析变量之间的相关性。

例如，我们可以使用散点图来分析学生的身高和体重之间的关系。

每个数据点代表一个学生，横轴表示身高，纵轴表示体重，可以观察到身高较高的学生体重一般也较高。

5. 地图可视化（Map Visualization）地图可视化是一种常用的数据可视化方式，用于显示地理位置数据。

它将数据与地图结合起来，帮助人们更好地理解地理分布和空间关系。

地图可视化常用于分析地区之间的差异和趋势。

例如，我们可以使用地图可视化来显示一些国家各地区的人口密度，通过不同颜色的填充或不同大小的符号来表示人口密度的变化。

案例分析：假设有一份数据集，包含了电商网站一天内不同时间段的用户访问量。

信息可视化设计的分类信息可视化设计是将数据和信息通过图表、图形、图像等可视化方式展示出来的过程。

它可以帮助人们更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。

根据可视化方式和应用领域的不同，信息可视化设计可以分为多个分类。

一、静态信息可视化设计静态信息可视化设计是指将数据和信息通过静态的图表、图形等方式展示出来。

它适用于一些需要一次性呈现全部信息的场景，如报告、新闻报道等。

静态信息可视化设计可以通过颜色、形状、位置等视觉元素来传达信息，帮助读者更好地理解数据。

二、动态信息可视化设计动态信息可视化设计是指将数据和信息通过动态的图表、图形等方式展示出来。

它适用于一些需要实时展示数据变化的场景，如股票行情、天气预报等。

动态信息可视化设计可以通过动画、过渡等效果来展示数据的变化趋势，使读者更加直观地了解数据的动态变化。

三、交互式信息可视化设计交互式信息可视化设计是指将数据和信息通过交互式的方式展示出来。

它适用于一些需要用户主动参与、自定义查看数据的场景，如数据分析、数据探索等。

交互式信息可视化设计可以通过用户操作来选择、过滤、排序等方式来探索数据，使用户能够更深入地了解数据的内在规律。

四、地理信息可视化设计地理信息可视化设计是指将地理数据和信息通过地图等方式展示出来。

它适用于一些需要展示地理位置相关信息的场景，如地理分布、地理统计等。

地理信息可视化设计可以通过地图、热力图、散点图等方式来展示地理数据，帮助用户更好地理解地理信息。

五、网络信息可视化设计网络信息可视化设计是指将网络数据和信息通过网络图、关系图等方式展示出来。

它适用于一些需要展示网络关系、网络拓扑等信息的场景，如社交网络分析、网络安全分析等。

网络信息可视化设计可以通过节点、边的连接关系来展示网络中的信息流动、关系等，帮助用户更好地理解网络结构。

六、时间信息可视化设计时间信息可视化设计是指将时间序列数据和信息通过时间轴、时间线等方式展示出来。

它适用于一些需要展示时间变化趋势的场景，如历史事件、趋势分析等。

可视化方法与技术1.图表：图表是可视化的基本形式之一，它通过使用线条、柱状图、饼图等简单的几何形状和色彩来表达数据或信息。

常见的图表包括折线图、柱状图、散点图等。

图表可以直观地展示数据的分布、趋势和关系。

2.热力图：热力图是一种通过色彩变化来表现数据集中程度的图表形式。

它通常使用不同颜色来表示不同的数值范围，从而使得数据的分布情况一目了然。

热力图在地图、气候等领域有广泛的应用。

3.线图：线图是一种通过将数据点通过直线相连来展示数据变化趋势的图表形式。

它可以清晰地表达数据的增长或下降趋势，并帮助人们预测未来的变化情况。

线图常见的应用场景包括股票交易、经济指数等。

4.地图：地图是一种通过将数据点在地理空间上进行展示的可视化形式。

它可以帮助人们了解和研究地理信息，比如区域分布、交通流量等。

地图的可视化技术包括GIS地理信息系统等。

5.3D可视化：3D可视化是利用三维计算机图形学技术将数据或信息以立体的形式展示出来。

它可以更直观地展示出物品的形状、结构和动态变化，帮助人们更好地理解和分析。

除了以上几种常见的可视化方法与技术外，还有很多其他的可视化形式，比如动画、虚拟现实等。

随着技术的不断进步，可视化方法与技术也在不断地创新和演进，更多新颖有趣的可视化形式将不断涌现。

在实际应用中，可视化方法与技术被广泛应用于各个领域。

例如，在商业领域，人们可以通过可视化的方式分析销售数据、客户关系等，从而制定更好的营销策略；在科学研究中，人们可以通过可视化的方法探索数据中的规律和趋势，从而推动科学的进展。

总而言之，可视化方法与技术是一种将数据或信息转化为可观察、可理解形式的方法。

它可以帮助人们更好地理解和分析数据，从而提供决策支持和洞察力。

随着技术的不断发展，可视化方法与技术将在各个领域发挥越来越重要的作用。

机器学习知识：机器学习中的模型解释与可视化随着人工智能技术的不断发展，机器学习作为其中的一个重要分支，近年来已经成为了业界研究的热门话题。

而机器学习的核心就是模型。

所谓模型，指的是机器学习算法的输出结果，它代表着一个数据集的特性和规律，可以被用来进行预测、分类或者聚类等任务。

然而，通常情况下，模型非常复杂，因此如何对其进行解释和可视化是机器学习研究中的一个重要问题。

机器学习中的模型解释是指对于一个训练好的模型，通过各种方式进行分析和解释，从而帮助人们更好地理解模型，从而更好地应用它。

而模型可视化，则是通过可视化技术将模型的信息转化为图形界面展示出来，以便直观地了解模型的性质和特征。

在进行模型解释与可视化之前，我们首先需要进行模型评估。

在机器学习中，模型评估是一个常见的问题。

评估模型的性能需要考虑许多因素，包括准确率、召回率、F1值等指标。

高质量的模型应该具备高的准确率和鲁棒性，而且可以适应不同的数据集。

当模型评估的结果达到预定的目标时，我们就可以将其应用于实际数据集，并进行预测或者分类等任务。

在对模型进行解释和可视化之前，我们首先需要了解不同类型的机器学习模型。

常见的机器学习模型主要有监督学习和无监督学习两种类型。

监督学习的目标是使用已有的标签数据来训练模型，并且将模型的预测结果与标签数据进行比较。

监督学习的典型例子包括分类、回归和预测等任务。

无监督学习的目标是在没有标签的情况下对数据进行聚类、降维或者异常检测等任务。

无监督学习的典型例子包括聚类和降维等。

在对机器学习模型进行解释和可视化时，有许多不同的方法可以使用。

比如，我们可以使用LIME（Local Interpretable Model-Agnostic Explanations）方法来对预测进行解释。

LIME方法可以让我们在数据集和模型之间建立一个简单的线性回归模型，从而得出更好的解释结果。

此外，我们还可以使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法来对特征进行解释。

《大数据可视化》练测题库一、大数据可视化概述二、可视化的类型与模型1.可视化的类型2.可视化的模型三、数据可视化基础1.可视化的基本特征2.可视化流程3.可视化设计组件4.可视化框架设计整体思路四、数据可视化的常用方法1.统计图表可视化方法2.图可视化方法下下图为哪种思维导图？（）（单选题）A.双重气泡图B.气泡图C.圆圈图D.括号图下图为哪种思维导图？（）（单选题）A.双重气泡图B.气泡图C.圆圈图D.括号图3.可视化分析方法的常用算法五、可视化交互1.可视化交互方法分类2.可视化交互空间3.可视化交互模型六、Echarts数据可视化方法1.常见图表类型下图属于哪种常见图表类型？（）（单选题）A.lineB.forceC.barD.map2.常见图表绘制test.jspdata.jsonjson数据参考：请用Echarts3数据可视化工具，采用异步数据加载方式，加载Json格式的数据，绘制出如下样式的圆柱图。

（数据自拟）test2.jspdata2.jsonjson数据参考：例组件的系列：'新报', '流失', '续费'分别对应的颜色为："#F58080", "#47D8BE", "#F9A589"（数据自拟）text5.jsontext5.jspjson数据参考：请用Echarts3数据可视化工具，采用异步数据加载方式，加载Json格式的数据，绘制出如下样式的雷达图。

（数据自拟）leida.jspleida.jsonjson数据参考：请用Echarts3数据可视化工具，不采用异步数据加载方式，绘制出如下样式的柱状图。

其中柱状体渐变色从下往上颜色分别为'#06faff'、'#7395ff'、'#bf4fff'（数据自拟）bar_charts.jsp请用Echarts3数据可视化工具，采用异步数据加载方式，绘制出如下样式的散点图。