大数据分析报告与可视化

.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。

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.

.告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，直观地看清楚问题和结有助于阅读者更形象、可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，论，从而产生思考。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者数据的初衷就是为解决一个同时也失去了报告的意义，是更重要的，否则称不上好的分析，商业目的才进行的分析，不能舍本求末。

数据分析常用的方法有哪些？他们多用来分析哪些类型的数据？通过分析可以得到怎样2. 的结果和结论？怎样得到保证其信度和效度？常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析；

(scatter 、散点图)、直方图(Histogram)：柏拉图数据分析常用的图表方法(排列图、点

图、柱状图、雷达图、趋势图。Ishikawa）、FMEAdiagram)、鱼骨图（。、JMP数据分析统计工具：SPSS、minitab :常用数据分析方法）、聚类分析（Cluster Analysis1聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。

所以同一个簇中的对象有很大的相似聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，聚类分聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。人们不必事先给出一个分类的标准，析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。）Factor Analysis2、因子分析（因子分析就是从大量的数据中因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。

寻找内在的联系，减少决策的困难。多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿10 因子分析的方法约有

是以相关系数矩阵为这些方法本质上大都属近似方法，尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。估值。在社会学研基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2 究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。）、相关分析（3Correlation Analysis相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，），correlation 相关分析（analysis并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，分别记一个人的身高和体重，和以系，例如，XY .

.这就是而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，Y显然有关系，则X与相关关系。Correspondence Analysis）4、对应分析（型因子分析，通过分析由定也称关联分析、

R-Q 对应分析(Correspondence analysis)性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各以及不同变量各个类别之间的对应关系。元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。5、回归分析变量的相依关系的统计分析Xk)X2(X1，，…，研究一个随机变量Y对另一个(X)或一

组是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系analysis)方法。回归分析（regression 可分为一元回归回归分析按照涉及的自变量的多少，的一种统计分析方法。运用十分广泛，可分为线性回归分析和非线性按照自变量和因变量之间的关系类型，分析和多元回归分析；回归分析。(ANOVA/Analysis of Variance)6、方差分析发明的，用于两个及两个以上样本R.A.FisherF 检验”，是又称“变异数分析”或“造成波动的原研究所得的数据呈现波动状。均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响方差分析是从观测变量的方差入手，的变量。数据分析常用的图表方法有：排列图)柏拉图(左边纵

坐排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，

标表示频数（如件数金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频从左向右排列。（即出现频数多少）率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。直方图 )。每一矩形的面积对应于频数将一个变量的不同等级的相对频数用矩形块标绘的图表(又称柱状图、质量分布图。是一种统计报告图，由一系列高度不等直方图(Histogram)

一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。(scatter diagram)散点图据此可以选择合适的函数对数据点进行散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，

判断两变量之间是否存在某种关联考察坐标点的分布，拟合。用两组数据构成多个坐标点，或总结坐标点的分布模式。）鱼骨图（Ishikawa .

.鱼骨图是一种发现问题“根本原因”的方法，它也可以称之为“因果图”。其特点是简

外。捷实用，深入直观。它看上去有些象鱼骨，问题或缺陷（即后果）标在鱼头FMEA（故障影

（故障模式分析）和FEA FMEA是一种可靠性设计的重要方法。它实际上是FMA

以便在现有技术的基础上消除这些分析，响分析）的组合。它对各种可能的风险进行评价、风险或将这些风险减小到可接受的水平。

数据分析统计工具：是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操：SPSS SPSS规范的界面展现出来，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、作界面

极为友好，对话框展示出各种功能选择Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用就可以使用该软件为特定操作技能，粗通统计分析原理，项。用户只要掌握一定的Windows 的科研工作服务。（一回归分析假设检验（参数检验和非参数检验），minitab：MINITAB功能

菜单包括：元回归和多元回归、线性回归和非线性回归），方差分析（单因子、多因子、一般线性模型等），时间序列分析，图表（散点图、点图、矩阵图、直方图、茎叶图、箱线图、概率图、、运行图等）、Fishbone概率分布图、边际图、矩阵图、单值图、饼图、区间图、Pareto、（分可

靠性分析)、SPC(Statistical Process Control -统计过程控制蒙特卡罗模拟和仿真、量具研究IMSA（交叉、嵌套、量具运行图、类型布拟合、检验计划、加速寿命测试等）、等）等。可视化能特别强调以统计方法的实际应用为导向，交互性、JMP的算法源于SAS，JMP：在同类软件中有较大的优使用方便，尤其适合非统计专业背景的数据分析人员使用，力强，的应用领域包括业务可视化、探索性数据分析、六西格玛及持续改善（可视化六西JMP势。格玛、质量管理、流程优化）、试验设计、生存及可靠性、统计分析与建模、交互式数据挖是六西格玛软件的鼻祖，当年摩托罗拉开始推六西格玛的时候，JMP掘、分析程序开发等。包括陶氏化作为六西格玛软件，目前有非常多的全球顶尖企业采用JMP用的就是JMP软件，学、惠而浦、铁姆肯、招商银行、美国银行、中国石化等等。．描述性统计分析 1以了解样本的分布情况。包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分配及百分比分析，

以平均数和标准差来描述市场导向、竞争优势、组织绩效等各个构面，以了解样本企此外，检验及相关分析对背景变量所造成的影响做t业的管理人员对这些相关变量的感知，并利用检验。信度系数分析Cronbach．'a2来(consistency) 信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性.

.针对信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。加以表示该测验信度的高低。一般来信度分析，以了解衡量构面的内部一致性。Cronbach'a各研究变量的衡量题项进行为5，0．．35为低信度(Cuieford，1965)说，Cronbach'a仅大于0．7为高信度，低于0 。(Nunnally，1978)最低可以接受的信度水准(confirmatory 和验讧性因素分析3．探索性因素分析(exploratory factor analysis)factor analysis)度效区别度(convergent validity)与的构面衡量题项聚合效试用以测各。因为仅有信度是不够的，可信度高的测量，可能是完全无效或(discriminant validity)效度是指工具是否能测出在设计时想测所以我们必须对效度进行检验。是某些程度上无效。而区别效出的结果。收敛效度的检验根据各个项目和所衡量的概念的因素的负荷量来决定；％信度的检验是根据检验性因素分析计算理论上相关概念的相关系数，检定相关系数的95 1987)。0，则可确认为具有区别效度(Anderson，赖区间是否包含1．0，若不包含1．．结构方程模型分析(structural equations modeling)4，并(path analysis)(factor analysis)

和路径分析由于结构方程模型结合了因素分析纳入计量经济学的联立方程式，可同时处理多个因变量，容许自变量和因变量含测量误差，可同时估计因子结构和因子关系。容许更大弹性的测量模型，可估计整个模型的拟合程度，因而适用于整体模型的因果关系。在模型参数的估计上，采用最1993)和Long，(Bollen；在模型的适合度检验上，以基本的拟合标准ML)大似然估计法(Maximum Likelihood，以及模型内在结构(overall model fit)(preliminary fit criteria)、整体模型拟合优度三个方面的各项指1988)Yi，拟合优度(fit of internal structure of model)(Bagozzi和值、自由度df()x2(卡方)／标作为判定的标准。在评价整体模式适配标准方面，本研究采用：square—mean．GFI)．dex，、平均残差平方根(rootinf(goodness拟合优度指

数．of．：iJt．RMSEA)square-error-of-approximation—，，RMSR)、近似误差均方根

(root-meanresidual的标准，考察所估计的参数是和Yi(1988)等指标；模型内在结构拟合优度则参考Bagozzi 否都到达显著水平。一、信度分析）即可靠性，是指采用同一方法对同一对象进行调查时，问卷调查Reliability 信度（

（问卷或量表）能否稳定地测量所测的事物或变量。信结果的稳定性和一致性，即测量工具度指标多以相关系数表示，具体评价方法大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨形式的一致性）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。信度分析的方法主要有以下四种：即用同一被试样本所得的两组资料的相关作为大部分的信度指标都以相关系数来表示，

测量一致性的指标，称作信度系数，主要分为四大类：.

. 1.重测信度考察两次测量结果的相对同一组被测者隔一定时间重复测量，是指用同样的测量工具，也可以对两次重复测得到的相关系数即为重测信度系数。关程度，可以直接采用相关分析，试结果做两相关样本差异的统计检验。复本信度2.复本信度要求两份计算两份数据的相关系数，是指让同一组被测者一次填写两份平行问卷，问卷除了在问题表述不同之外，其余方面要完全一致，实际操作比较困难。 3.内部一致性信度而不是题是指测验内部所有题目间的一致性程度。这里的一致性是指题目测量目的的一致，目描述或形式的一致，主要方法有： <1>分半信度以此来衡量整份是指将一份问卷分成两部分，即分半信度系数，计算这两部分的相关系数，问卷的信度克朗巴哈信度 <2>计算出的克朗巴哈α系数是所有可能分半信度的均是最常用的测量内部一致性信度的方法， 0-1之间，系数越高一致性越好，常用在量表的信度分析值，取值在

K为量表做包含的总题目数为量表题项的方差总和si2 为量表题项加总后方差s2 <3>库

德-理查森信度计算出的KR20系数是克朗巴哈系数的一个特例，用于计算二分类变量的量表

评分者信度4. 用来考察评分者对于问卷评分的信度，有两种方法： <1>随机抽取一些问卷，由两位评分者评分，然后根据每份问卷的分数计算相关系数和谐系数或Kendall <2>一位评分者两次或两次以上进行评分，然后计算这几次评分的 Kappa系数对信度系数要注意三点：因此一个测验对不同样本，1. 在不同的情况下，采用不同方法会得到不同的信度系数，可能不止一个信度系数。.

. 2.信度系数只是对测量分数不一致程度的估计，并没有指出不一致的原因。

是使测验获得较高的信度系数并不是测量追求的最终目标，它只是迈向目标的一步， 3. 有效的一个必要条件。 5.提高信度的方法适当延长问卷长度1. 问卷难度适中 2. 问卷内容尽量同质3. 测量时间充分 4. 测量程序要统一 5. 二、效度分析还受系统除受随机误差影响外，效度是指测量工具能够准确测量出所要测量特性的程度，所以我们对于效度的评由于真实值往往未知，误差的影响。效度越高表示测量真实性越高，效度比对于一个标准的测量来说，价也不可能有绝对肯定的答案，但是可以用指标来评价，信度更为重要。效度的性质： 1.效度具有相对性，任何测验的效度都是针对一定的目标而言“全有”它只有程度上的不同，不是效度具有连续性?测验效度通常用相关系数表示， 2. 或“全无”的区别。效度的评估方法：效度分为四大类：标准效度，内容效度、结构效度、区分效度

“金标准”，考察其他待测结果与其是否一致 1.标准效度：人为指定一种测量结果作为)(问卷内容评价测量指标2.内容效度：是一种定性评价标准，主要通过经验判断进行，的含义是否

能准确反映真实情况，通常用专家评价的方法。是指测量结果体现出来的某种结构与测量值是评价量表效度常用的指标，结构效度： 3. 之间的对应程度，常使用因子分析。例如果测量的结果

能区分不同的测量结果，区分效度：就认为该测量具有区分效度， 4.比较差异是检验或方差分析，两类人群，那么对这两类人群做tA/B如如果测量结果能区分否具有统计学意义，以此判断测量是否具有区分效度。信度与效度的关系：.

. 1.可信的测量未必有效，而有效的测量必定可信。

2. 没有信度就不可能有效度，没有效度，信度也就毫无意义

情况 1：过于分散，既没有效度也没有信度情况 2：点很集中，虽然有一致性，但是没有命中中心，有信度但是无效度情况 3：即有信度也有效度 3.影响数据分析的结果因素有哪些？举例说明？预期结果分析）描述性模式：该方法通过挖掘历史和当前数据，分析过去展现情况来决定接下来的1 （来决定需要采取什么方法向描述性模式能确定许多不同客户或产品之间的关系，计划步骤。操作以及财务都适用这样的模式进行事后分析，几乎所有的报表，前发展。如：销售、市场、发什么什么？多少？频率如何？什么地方？何时？问题关键是什么？应该来提出这些问题：采取怎样的行动？这样可以预测单一用户的操作。分析过去可以知道客户可能会有的操作，）（2预测模式：下一次会怎他可以陈述这样的问题：将会发生什么？如果这个趋势持续会怎样？如果..., 样？）规范模式：又叫做决定模式。这个模式阐述了所有的决定因素之间的关系，来预测3（

决定可能带来的结果。我们可以预测这样的问题：怎样才能达到最好的效果？怎样应对变数？客户可能感兴趣的其他商品是什么？.

.

但是他还是经常以描述模式出现在传统商业智能虽然预测分析在现在数据分析中凸显，再为下一年指定目标。回顾以前的数据，指定未来的目领域。一个例子看去年的销售收入，标，这就是数年来商业的标准模式。这是因为硬件成本的规范模式现在正在商业中扮演更加重要的角色，更加复杂的预测、下降，大量的数据随之而来，特别是非结构化和半结构化数据。刚开始就像所有的项目，深入理解这些模式间的关系对于正确分析预测数据至关重要。任何模式或者这三个模一旦有明确的业务目标目的，我们都要明确他的商业目标目的一样。系统中，为达到最终目标目的服务。式都可以用在BI(Rinse-and-Repeat )

重复筛选精准的数据分析师不大多数情况下，100%我们不能忽略掉预测数据给我们带来的误区。可能的，原因如下：、历史数据不能准确预测未来1 、预测模式中可能会有不定因素2 、操作各种模式的时候，可能会有偏颇以及不符合实际的预测3

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

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。

大数据可视化理论及技术

大数据可视化理论及技术 （一）大数据可视分析综述 可视分析是大数据分析的重要方法。大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时，充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势，将人、机的各自强项进行有机融合，借助人机交互式分析方法和交互技术，辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧。主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发，分析了支持大数据可视分析的基础理论，包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论。在此基础上，讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络(图)、时空、多维的可视化技术。同时探讨了支持可视分析的人机交互技术，包括支持可视分析过程的界面隐喻与交互组件、多尺度/多焦点/多侧面交互技术、面向Post-WIMP的自然交互技术。最后，指出了大数据可视分析领域面临的瓶颈问题与技术挑战。

（二）大数据分析工具 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。 在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。大数据分析的常用工具通常有以下介绍的几种。 4.2.1Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失

数据可视化报告

2018年6 月7 日

目录 一、题目 (1) 二、数据 (1) 三、可视化工具（哪一种，选择原因） (1) 四、可视化方案或可视化实现过程 (2) 1、导入数据并进行规范化 (2) 2、数据连接与整理 (2) 3、将地理信息与地图进行结合 (3) 4、设置相关参数 (3) 5、可视化方案 (3) 五、可视化结果 (4) 1、交战阵营可视化 (4) 2、人口统计可视化 (7) 3、死亡人数可视化 (9) 4、时间顺序可视化 (11) 5、人口损失情况可视化 (14) 六、体会 (16)

一、题目 在的可视化课程结束的同时中，本人也开始了数据可视化的大作业的工作。大作业是对前面学过的数据可视化技术的一个总结、回顾和实践。在开始设计前，本人回顾以前所学的内容，明确了本次作业设计所要用到的技术点，成功完成了可视化期末大作业。 大作业要求从网络上下载一组数据（自行获取），选择一种可视化工具（Excel、Tableau、Matlab、Echarts等），设计一种可视化方案实现该数据的可视化，并做适当的数据分析（或挖掘）。 二、数据 本次实验中，我设计的是关于第二次世界大战的数据可视化。原数据为两张表，分别存储了各个国家的人口牺牲情况与各个国家相互之间的战争具体时间、阵营、以及事件。 其中国家数据来源于维基百科中World War II casualties词条下的表格，具体网址为：https://https://www.docsj.com/doc/0d16242675.html,/wiki/World_War_II_casualties#cite_note-187。 而关于时间、阵营与事件的数据来源于维基百科的World War II词条下方的信息，具体网址为：https://https://www.docsj.com/doc/0d16242675.html,/wiki/World_War_II。 两张表之间都以excel形式存在，在导入Tableau数据库的时候，建立两表的关系并对表进行说明。本人在建立过程前引入了一些编号变量，可以进行无视。下面是部分数据截图，具体数据见随文档上交的excel文件。 三、可视化工具（哪一种，选择原因） 在这次的作业中本人选择的可视化工具为Tableau，选择该工具主要有以下原

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据 分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据 分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体 的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和 针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数 据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行 专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程 2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析

3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入 3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能 4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口

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。

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

数据可视化技术及其应用分析解析

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

大数据可视化常用地五种方式及案例分析报告

数据可视化常用的五种方式及案例分析 概念借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性和简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下： 一、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。 这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。 a: 天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。 b: 联邦预算图如下图，在美国联邦预算剖面图里，用不同高度的货币流清晰的表达了资金的来源去向，及每一项所占金额的比重。

c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图如下图，通过蜘蛛图的表现，公司综合实力与同行平均水平的对比便一目了然。 二、颜色可视化

通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。a: 点击频次热力图比如下面这张眼球热力图，通过颜色的差异，我们可以直观的看到用户的关注点。 b: 2013年美国失业率统计在图中可以看到，通过对美国地图以州为单位的划分，用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围，整个的全美失业率状况便尽收眼底了。

大数据分析与可视化是什么

大数据分析与可视化是什么 在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。千锋教育培训专家指出：在大数据分析的应用过程中，可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。 与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点。 (1)迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。 (2)容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。 (3)参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。 这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很

大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。 在大数据分析的应用过程中，可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。可视化与可视分析能够迅速和有效地简化与提炼数据流，帮助用户交互筛选大量的数据，有助于使用者更快更好地从复杂数据中得到新的发现，成为用户了解复杂数据、开展深入分析不可或缺的手段。大规模数据的可视化主要是基于并行算法设计的技术，合理利用有限的计算资源，高效地处理和分析特定数据集的特性。通常情况下，大规模数据可视化的技术会结合多分辨率表示等方法，以获得足够的互动性能。 在科学大规模数据的并行可视化工作中，主要涉及数据流线化、任务并行化、管道并行化和数据并行化4 种基本技术。学习大数据可视化技术还是选择千锋教育，千锋教育专家让你的技术水平一路飙升。

(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

数据可视化结课作业

信息与电气工程学院 数据可视化报告（2016/2017学年第二学期） 专业班级：计算机1403 学生姓名：叶何斌 学号：140210316 设计成绩：

2017年06月1日

目录 1 项目摘要 (3) 2 项目结构 (3) 2.1 数据库设计及实现 (3) 2.2 Flask (4) 2.3 前端 (5) 3 项目成果预览 (5) 4 项目中所遇到的问题 (7) 4.1 网页中文乱码 (7) 4.2 图表在网页中不显示 (7) 5 总结 (7)

1 项目摘要 本项目选取的数据集为一天的用电量分布，数据集是基于实际数据虚构的，因为数据量太庞大。虽然数据是虚构的但是也具有一定的代表性。数据中包括了一天各个时段的用电量情况。本可视化的主要目的是能够清晰地展示某一个地区每天用电量的变化，以便发电厂预测用电量，更好的调动发电机组。 项目中主要使用的技术包括：MySql、Flask和Echarts。Echarts是一个商业级的图表库，项目中直接引用了Echarts的JS文件。Flask是一个使用Python 编写的轻量级Web 应用框架，这个直接安装到Python环境里了。项目的大概思路就是首先运行创建数据库的Python代码，创建好数据库之后。再运行读取数据库的Python代码—readDatabase.py，这个程序会去找html网页，之后打开浏览器就能看到图表了。 2 项目结构 2.1 数据库设计及实现 2.1.1 数据库表 表1-1 epower表 属性名称数据类型可否为空备注 Time Varchar(20) 否时间 Powers Varchar(20) 否用电量 2.1.2 设计及实现 数据库就有两个字段，一个时间，一个用电量。数据库比较简单，都是最基本最基本的操作和实现。数据库插入数据是一个Python文件—create_data.py。首先配置好数据库连接的一些基本信息，然后在开始创建表。在创建表之前程序检查一下表是否存在，如果存在就将表删除，重新创建。其中创建表的代码为：

数据管理系统之数据可视化设计

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业进行精准管理，从而更好地把握市场在竞争中胜出。德昂BI商务智能解决方案基于业务的数据分析正是帮助企业实现科学化管理的关键，因而获得客户的高度重视及高频度使用。 激烈的市场竞争下，通过对金融机构业务数据的汇总及整理实现

数据可视化结课作业

信息与电气工程学院 数据可视化报告 （2016/2017学年第二学期） 专业班级：计算机1403 学生姓名：叶何斌 学号：140210316 设计成绩： 2017年06月1日

目录 1 项目摘要 (2) 2 项目结构 (2) 2.1 数据库设计及实现 (2) 2.2 Flask (3) 2.3 前端 (3) 3 项目成果预览 (4) 4 项目中所遇到的问题 (5) 4.1 网页中文乱码 (5) 4.2 图表在网页中不显示 (5) 5 总结 (5)

1项目摘要 本项目选取的数据集为一天的用电量分布，数据集是基于实际数据虚构的，因为数据量太庞大。虽然数据是虚构的但是也具有一定的代表性。数据中包括了一天各个时段的用电量情况。本可视化的主要目的是能够清晰地展示某一个地区每天用电量的变化，以便发电厂预测用电量，更好的调动发电机组。 项目中主要使用的技术包括：MySql、Flask和Echarts。Echarts是一个商业级的图表库，项目中直接引用了Echarts的JS文件。Flask是一个使用Python 编写的轻量级Web 应用框架，这个直接安装到Python环境里了。项目的大概思路就是首先运行创建数据库的Python代码，创建好数据库之后。再运行读取数据库的Python代码—readDatabase.py，这个程序会去找html网页，之后打开浏览器就能看到图表了。 2 项目结构 2.1 数据库设计及实现 2.1.1 数据库表 表1-1 epower表 属性名称数据类型可否为空备注 Time Varchar(20) 否时间 Powers Varchar(20) 否用电量 2.1.2 设计及实现 数据库就有两个字段，一个时间，一个用电量。数据库比较简单，都是最基本最基本的操作和实现。数据库插入数据是一个Python文件—create_data.py。首先配置好数据库连接的一些基本信息，然后在开始创建表。在创建表之前程序检查一下表是否存在，如果存在就将表删除，重新创建。其中创建表的代码为：cur.execute('CREATE TABLE epower (time varchar(20),powers varchar(20))') 数据是保存在一个数组里，实际上就是将数组中的数据插入到数据库中去。插入数据的代码为： cur.executemany('INSERT INTO epower V ALUES (%s,%s)', datas)

数据可视化技术实例报告

一问题描述： 目前数据可视化在为商务应用比较火，其实教育行业也有很多有价值的应用。“未来的在数据可视化会更加强大，在于其能收集、分析、使用大量的数据。数据是对信息的记录，数据的激增意味着人类的记录范围、测量范围和分析范围在不断扩大，也意味着知识的边界在不断延伸。教育领域正在发生的这场革命，其深厚的技术背景就是由于信息技术的进步，人类收集、存贮、分析、使用数据的能力实现了巨大跨越”。 在教育行业中，通常要对某个学校或者对一个城市的教育水平进行评估，也可能对多个学校多个城市的教育水平进行比较。我们将要通过不同城市的不同学院，学生考试分数及学生餐饮情况等多个维度来制作仪表盘，通过分析，我们可以知道各城市在不同时期的教育水平状况。 二数据 网络调查问卷呢（下载），此次调查问卷共有全国10000份的10级大学生的数据，覆盖从哈尔滨理工大学到吉林大学近1000所大学，数据信息包括学校名称，学生的餐饮计划，学生编号，学生类型，教师编号，考试分数以及科目，学生所在的经度及纬度。将利用收集到的数据来进行分析。 学生所在城市包括北京、哈尔滨、长春、太原在内的数十个省会城市。调研时间横跨近半年，从2011年11月1日至2012年5月20日。餐饮计划设计早午餐。学生类型包括本科生与旁听生。主要调研科目是数学与阅读，学生分数波动较大。 三视化技术 由于Tableau这款软件操作简单易学，而且功能强大，计算迅速，而且还兼具文字云，回归分析，时间序列等功能，而且有免费版本，我们小组决定使用Tableau来完成我们的设计。作为一款帮助使用者提升业务分析能力和业务洞察力的工具，能够根据不同的业务需求，选用不同的视图来更好的展现并分析数据，因此在制作每一份分析报表时，布局的设计，视觉编码，都显得极为重要。 1.制作“均分”列表视图 将我们的数据源导入到Tableau中，可以在Tableau的左侧维度看到相应指标。将“日期”，“分数”分别拖到Tableau中对应的行与列中，将日期格式设置为年/月，以观察各年各月的数据，“分数”方式改为计算平均值。颜色编码：将考试科目拖到菜单栏下的颜色中，用不同的颜色来区分不同的科目。布局：在智能显示中选择”线图“连续。为了让数据分布在图形的中间区域，在图中的y轴区域，编辑轴，设置y轴起点与终点。 隐藏：如果视图中出现1个null值，想去掉这个显示，右键点击，使用隐藏指示器，这样隐藏就掉了。如图1-1所示

【大数据分析技术系列】数据可视化五种常用方式及案例分析

【大数据分析技术系列】 数据可视化五种常用方式及案例分析 目录 概念 (1) 常用五种可视化方法 (1) 一、面积&尺寸可视化 (1) a: 天猫的店铺动态评分 (1) b: 联邦预算图 (1) c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图 (2) 二、颜色可视化 (2) a: 点击频次热力图 (2) b: 2013年美国失业率统计 (3) c: 美国手机用户城市分布 (4) 三、图形可视化 (4) a: iOS手机及平板分布 (4) b: 人人网用户的网购调查 (5) 四、地域空间可视化 (5) a: 美国最好喝啤酒的产地分布 (5)

五、概念可视化 (6) a: 厕所贴士 (6) b: Flickr云存储空间达1TB的可视化描述 (7) 总结 (8)

概念 借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性和简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下： 一、面积&尺寸可视化 对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。 a: 天猫的店铺动态评分 天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。 b: 联邦预算图 如下图，在美国联邦预算剖面图里，用不同高度的货币流清晰的表达了资金的来源去向，及每一项所占金额的比重。

大数据可视化分析

大数据可视化分析 摘要：人类利用形象思维获取视觉符号中所蕴含的信息并发现规律，进而获得科学发现。文章介绍科学可视化、信息可视化和数据可视化的内涵，阐述大数据可视化分析方法。 关键词：大数据；可视化分析；并行计算 0 引言 人类的创造性不仅取决于逻辑思维，还与形象思维密切相关。人类利用形象思维将数据映射为形象视觉符号，从中发现规律，进而获得科学发现。期间，可视化关键技术对重大科学发现起到重要作用。在大数据时代，大数据可视化分析的研究与发展将为科学新发现创造新的手段和条件。 数据可视化于20世纪50年代出现，典型例子是利用计算机创造出了图形图表。1987年，布鲁斯·麦考梅克等撰写的《Visualization inScientific Computing》促进了可视化技术的发展，将科学计算中的可视化称之为科学可视化。20世纪90年代初期，出现了信息可视化。目前将科学可视化与信息可视化都归为数据可视化。 2 科学可视化 2.1 问题的提出 传统的科学可视化技术已成功应用于各学科领域，但如果将其直接应用于大数据，将面临实用性和有效性问题，这说明需要对科学可视化技术重新审视与深入研究。 2.2 分布式并行可视化算法 可扩展性是构造分布式并行算法的一项重要指标。传统的科学可视化算法应用在小规模的计算机集群中，最多可以包括几百个计算节点，而实际应用是要在数千甚至上万个计算节点上运行。随着数据规模的逐渐增大，算法的效率逐渐成为数据分析流程的瓶颈，设计新的分布并行可视化算法已经成为一个研究热点。 2.2.1 并行图像合成算法 传统的并行图像合成算法主要包括前分割算法、中间分割算法和后分割算法3种类型，前分割算法主要分为如下3步骤： （I）将数据分割并分配到每个计算节点上；

数据可视化技术现状

数据可视化技术现状 迈克尔于2008年提出将数据可视化划分为两部分：统计图形和主题图。迄今为止，数据可视化技术也在不断地发展，其应用范围和影响也逐渐扩大。目前不仅全世界各高校成立可视化研究小组，政府和各大企业也纷纷投入到可视化的研究当中，每年都有若干个数据可视化的国陈会议。Microsoft、IBM、SAS等知名企业在数据可视化方面取得显著发展，开发出了许多成熟稳定的可视化产品或工具。除了著名的OPENGL和directX，还有： （1）SASR Visual BI；SAS公司发布的商务智能软件，该数据可视化技术定义了大量的动态交互效果。 （2）美国Skyline系列软件：Skyline公司拥有国际领先的三位数字化显示技术，其知名产品有TerraBuilder ,TerraExplorer,TerraGate，目前是国内制作大型真实三维数字场景的首选软件。 （3）Gephi：Gephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具，是一个用于构建动态分层的数据图表的可视化网络探索平台。 此外还有很多其他优秀的BI分析工具，如Tableau,style intelligence,BO,BIEE等，也都运用了可视化技术，具有良好的可视化效果。 日前国内在可视化方面也取得了一定的成果，如： （1）360大数据平台的可视化产品。"骗子地图"和"360星图"：依托于12亿终端设备，360利用大数据分析，推出了＂骗子地图＂产品，使人们真切地看见大数据，并揭示互联网骗局。 （2）ETHINK数据智能分析平台：主要支持功能包括：大屏可视化、驾驶舱与仪表板、自助多维分析、中国式报表等数据可视化产品的实现。提供几百种丰富图形，和100类可视化交互组件。产品简单易用，并支持深度的灵活2次开发。 （3）阿里巴巴研发了淘宝指数，通过对其旗下的电子商务交易平台上产生的商业数据进行分析与可视化，为买家、卖家和其他第三方提供信息分享。

大数据分析报告与可视化

数据分析与可视化 1.什么就是数据分析？ 数据分析就是基于商业目的,有目的的进行收集、整理、加工与分析数据,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、数据展现与撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目,您的数据对象就是谁？商业目的就是什么？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,整理分析框架与分析思路。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,使用的分析手段也就是不一样的。 2、数据收集 数据收集就是按照确定的数据分析与框架内容,有目的的收集、整合相关数据的一个过程,它就是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理就是指对收集到的数据进行加工、整理,以便开展数据分析,它就是数据分析前必不可少的阶段。这个过程就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与数据质量的保证。 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 数据分析就是指通过分析手段、方法与技巧对准备好的数据进行探索、分析,从中发现因果关系、内部联系与业务规律,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,就要涉及到工具与方法的使用。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、时间序列等多元与数据分析方法的原理、使用范围、优缺点与结果的解释;其二就是熟悉1+1种数据分析工具,Excel就是最常见,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。

大数据可视化分析平台介绍

精心整理 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为政策拟定提及时掌握发展动态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，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，为城市理、产业升级、民生保障提供有效支撑二、政务大数据平通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分、数据采集和交换需求：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。包括数据等功能。ETL交换、共享和 大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据2、海量数据存储管理需求：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。 包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求、数据计算分析需求：3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。精心整理． 精心整理 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。 通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅、大数据分析挖掘需求政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展级别的、高质量的结构化数据处P数据+Hadoo的融合架构，使MP采用新MP从而满足非结构化数据处理海量半结构化使Hadoo同时为应用提供丰富SQ 支持能户多种数据的处理需求。建模存储存储框架面向政府不同价值的数据源通过采集智慧政务基于分布式计算、挖掘等大数据技术，在社会保障、公共安全、人居环境、劳动就业、文化教育、交通运输、综合治税、消费维权、精准扶贫等领域开展大数据应用，优化公共资源配置，提高公共服务水平。帮助政府促进经济发展、完善社会治理、提升政府服务管理能力、服务改善民生，培育壮大新兴产业。采集并分析多个部门共享上传的如下图所示的政府综合决策分析系统，利用大数据分析平台，业务数据，为政务部门提供决策支持。全市各个部门单位的政府如下图所示的政府效能监察大数据系统，通过对各类政务服务事项，从而对办事效率低下的职能部门和审批人员实分析，网上办事流程进行多维度，高效的及时监察、实现政府部门网上办事多维促进政府办事流程的优化。现高效监督；找出设置不合理的办事流程，度的数据分析挖掘，秒级展现效果，让决策者一目了然发现问题，提升政府的服务水平。基础信息融合应用展示分析通过政务大业务主题库系统，基于政务大数据平台开发或构建的各类系统如四大基础库系统、而直接从政务大数据平各系统不需要再与任何政府部门业务系统对接， 数据平台信息枢纽的作用，台关联形成数据，为政府业务办理提供支撑。三、视频云结构化分析系统精心整理．