基于python的数据分析可视化研究与实现

当前人们处在一个大数据时代,各种行业的发展也越来越多的趋于商业化和数据化,数据对于商业的发展起着非常重要的作用,可以通过数据了解人们的喜好,挖掘潜在客户,通过这些数据也可以确定目标客户,向客户推荐适合的产品。数据的可视化已经是大势所趋的一个发展方向,在过去传统的数据分析存在着一些弊端比如门槛较高,很多人员无法使用、操作较为繁琐,不利于人们使用、花费时间较长、效率低等问题。针对于这些问题现在人们基于Python设计出了可视化分析平台实现了理论与实践的结合,学习起来较为简单,且功能较为强大,具备各种整合式的人工智能、神经网络等等数据资源,能够满足人们多样化的需求,并且可视化的数据更加的便于人们找到自己想要的数据,能够使数据更加科学的表现出来等等一系列的优点受到人们的认可和青睐。本文章主要是以网购客户满意度进行举例验证了Python的强大功能,分析了顾客对于产品质量及其包装的意见,并且给予了对于电商可以在更多方面运用python的数据分析的建议,使商家更加了解客户需求,从而得到客户的信任和青睐。

基于智能车间的质量数据分析可视化平台

在工业4.0与中国制造2025的进程中,智能车间的发展至关重要。为充分利用车间作业中产生的数据,帮助解决车间中的质量管理问题,笔者选择建立智能车间质量数据及可视化分析平台。首先,针对平台的总体建设目标,设计了系统功能架构;其次,采用基于SSM框架的前后端分离技术搭建平台,降低开发的难度,使平台易于实现和完成;最后,对智能车间质量数据及可视化分析平台的各个模块的功能进行描述,使内部模块更加清晰。

产教融合背景下的大数据专业课程体系建设——以《数据分析与可视化》教材建设为例

针对产教融合背景下的大数据专业课程体系建设存在的问题,以《数据分析与可视化》教材建设为抓手,提出了产教融合视域下的教材供给侧改革方案,并以此为基础编写了相应教材,通过问卷调查反馈,教学改革效果良好。

产教融合背景下高职院校“大数据分析与可视化”课程教学改革探讨

为了更好地满足产业高质量发展需求,培养符合市场发展需要的专业技术人才,我国高等职业院校必须瞄准当下各行业企业对数据分析与可视化人才的真实需求,针对大数据、智能网联、智能制造等相关专业的“大数据分析与可视化”相关课程与技能,积极推动跨越行业企业,职业教育,从融入到贯通,逐步实现专业设置与企业岗位需求对接、课程内容与职业标准对接、教学过程与生产过程对接的教育教学进行改革。该文基于产教融合背景下,构建并凝练出“三练结合长三识”的技能培养目标、“三育交织强技能”的素质提升路径和“三融强化树新风”的价值引导方法,即以“技能培养-素质提升-价值引导”产教融合一体化的培养思路,探索职业院校“大数据分析与可视化”课程教学改革与实践。以重庆工商职业学院为例,将教学改革方法在该校开设的相关专业课程中进行实践与检验。实践检验结果显示,采用该教学改革方法培养的人才,专业素质高,就业质量好,能够更好地满足地方产业高质量发展需求。

基于Python语言的可视化数据分析系统设计与实现

为创建一个高效、易用的可视化数据分析系统,文章采用了Python语言,集成Pandas、NumPy、Matplotlib等多种库来构建系统。在系统开发中,重点关注了系统架构、功能模块设计及用户界面交互设计,并通过对比测试验证系统功能的有效性。系统测试结果表明,可视化数据分析系统不仅在处理大规模数据集方面表现出色,还能提供多样化可视化工具,可满足不同用户的需求。

基于Python的佛山市青年住房数据可视化分析

佛山市经济的快速发展带动了青年群体常住人口的快速增长,但也导致住房成本逐渐增加。文中利用Python爬虫技术爬取了佛山市青年住房市场数据,进行了数据可视化分析。研究发现,佛山市青年面临较高的住房成本和保障性房源不足的问题。对此,文中提出了增加住房供给、改善住房资源结构、优化租房市场环境等建议,旨在提升青年住房的可负担性和居住品质。

高职院校学生管理数据可视化分析与应用研究

高职院校学生管理数据可视化分析与应用研究是当前教育领域的热点话题之一。随着教育信息化的不断推进,高职院校学生管理数据的规模不断增大,如何利用这些数据进行深入分析和应用成为迫切需求。本文将基于数据可视化技术,探讨高职院校学生管理数据的可视化分析方法和应用,以期为学校学生管理工作提供决策支持和效率提升的方式和思路。

大数据可视化分析技术运用探析

该文主要探讨大数据可视化分析技术的概念、特点、分类、应用领域和优化等方面,并且通过金融领域的股票市场分析案例进行实验验证。研究发现,大数据可视化分析技术已经成为数据分析和决策的重要工具和手段。通过大数据可视化分析技术,可以将大量的数据转化为人类易于理解和分析的形式,帮助人们更加深入地了解数据的规律和意义,从而实现更加科学、准确和有效的决策。但是,在大数据可视化分析技术的应用过程中,还存在一些问题和挑战,需要进一步深入研究和优化。因此,未来需要继续加强对大数据可视化分析技术的研究和应用,以更好地满足各个领域的数据分析和决策需求。

基于GA-DNN模型的RRAM数据自动化分析系统

为了整合RRAM器件的测试数据,提升RRAM器件性能探知效率,构建了一套适用于RRAM测试数据分析和可视化的Web系统。结合Set和Reset操作的测试数据,提出一种GA-DNN模型算法,用于预测RRAM器件操作电压,从而为相同测试条件的实验提供可信的预测范围。相比于BPNN模型和CNN模型,在测试集相对误差小于15%的评估条件下,GA-DNN模型使得Set电压的预测精度分别提升了11.38%和2.33%;同时,Reset电压的预测精度分别提升了9.25%和2.54%。最终,系统采用B/S架构、Vue.js前端框架和Django后端框架建立了前后端分离的RRAM器件测试数据分析系统。该系统可进行RRAM器件的测试数据统计、可视化分析以及测试电压预测。

我国校本课程开发研究:现状、热点及展望——基于2000—2022年CSSCI期刊文献的可视化分析

校本课程开发研究在国内课程开发研究领域中占据重要地位。本研究通过在CNKI数据库中选取2000至2022年间发表,且篇名包含校本课程开发的CSSCI期刊论文进行分析,利用CiteSpace软件作为文献分析工具,对我国校本课程开发相关文献的发文时序、作者、研究机构及关键词进行了详尽分析,最终明晰了我国校本课程开发的研究现状。1.年度发文量波动较大,2004年、2009年、2018年为重要的分界点。2.作者之间的联系较少,学术交流需要进一步加强。3.研究机构之间的联系不够密切,研究机构主要分布在师范类院校。4.研究热点主要集中在“核心素养”“民族地区”等在校本课程开发中的应用。基于以上分析,本文对校本课程开发未来的研究提出了展望,具体包括学校开发水平、新技术在校本课程开发中的应用、相关部门支持等三个角度。

CiteSpace可视化数据分析的实验室评价演变与新兴趋势

实验室评价的目的是了解实验室的现状,为实验室今后的规划、建设、管理提供依据。为更好地把握我国实验室评价研究的演变与新兴趋势,对2000~2019年我国在核心期刊发表关于实验室评价的论文,采用文献计量学与知识图谱的方法,根据发文量、作者、机构、主题、关键词等进行统计和聚类分析,并挖掘当前实验室评价技术的演变、提出研究的建议。

大数据分析技术在课程教学案例中的应用

阐述基于计算机辅助的课程教学个性化学习方法。构建个性化学习系统架构,设计并实现个性化学习资源推荐、实时反馈评价和数据分析可视化等功能模块,为学生提供智能化、个性化服务。

一种基于分析数据可视化技术的中药材质量分析与评价新方法

目的 :研究中药材质量分析与评价的新方法。方法 :运用科学计算可视化原理 ,建立了仪器分析数据可视化技术。通过主成分分析和空间投影变换方法对药材的红外光谱分析数据进行预处理 ,实现特征提取和高维数据空间的降维 ,进而采用二维灰度图对变换后的数据进行可视化处理 ,获取中药材质量的特征指纹图谱。结果 :对野生、栽培桑白皮及其伪品共 4 2个样品进行了测定。结果表明 ,样品鉴别的准确率达到 90 .5 %。结论 :该方法是一种具有重要发展意义的中药材质量鉴定新技术。

数据可视化分析软件CiteSpace在自测健康研究中的应用

目的：以自测健康研究为对象，利用数据可视化分析软件CiteSpace构建科学知识图谱，探讨该领域的研究热点及科学合作模式等内在规律。方法：在Web of Science数据库中检索1996～2015年发表的自测健康研究相关文献数据，使用CiteSpace软件绘制该领域国家（地区）、机构、作者合作图谱及关键词共现图谱，以进行可视化分析。结果：在自测健康研究领域，研究力量主要集中在欧美等发达国家，各国总体合作情况较好；科研机构众多，以高等学校为主，机构之间的合作联系比较密切；主要代表人物有Kawachi I、Subramanian SV、Kivimaki M等，研究方向包括社会资本、社会环境、社会支持、心理疾患、躯体健康与自测健康的关系等，但合作呈碎片化发展；研究热点主要包括死亡率、生活质量、失能／障碍、老年人、抑郁、体育锻炼、冠心病、多层分析、Meta分析、男性等。结论：利用CiteSpace软件构建科学知识图谱可以得到研究领域的研究主体及研究热点等，从而可为科技资源的优化配置提供决策依据及促进该领域理论及应用研究的发展。

中药分析中质谱数据的可视化分析技术及其应用

中药成分复杂多样,含量千差万别;然而随着质谱技术日新月异的发展,能从中药样本中获得的原始数据急剧增长,这为进一步的中药质谱数据解析提出了新的挑战。质谱数据的可视化数据处理技术能够从多角度辅助解析质谱数据,实现解析过程的图像化、高效率、多视角;在中药分析中,通过数据挖掘手段,获得中药成分、来源、亲缘关系等相关信息,进一步揭示药效基础、毒性作用、代谢途径等深层次信息,探索潜在的疾病生物标记物、疾病诊断因子,成为寻找潜在药物靶点、设计先导化合物、开发新药的有力工具。通过综述近年来国内外中药质谱可视化分析技术相关文献,介绍质谱数据的可视化分析技术及其在中药分析中的具体应用,希望能为广大中药研究者提供有益参考。

工程教育专业认证下数据科学与大数据技术专业Python数据分析及可视化课程大纲

数据科学与大数据技术属于新工科专业,从人才培养方案到课程实施势必要考虑工程教育专业认证。本文主要探讨基于工程教育认证的数据科学与大数据技术专业中的专业核心课Python数据分析及可视化课程的课程大纲,为后期该专业其他类似课程的教学大纲的撰写提供借鉴意义。

基于Python的可视化数据分析平台设计与实现

21世纪信息是行业竞争的核心,数据是行业发展的重要基础。当前,数据分析和数据挖掘成为当下商业活动的重要组成。大数据技术、云计算及物联网等信息通信技术的出现,难以满足海量数据的价值挖掘和内在分析。面对复杂、海量、低密度及快速生成的数据,必须深度分析才能够获取所需信息,以构架数据分析平台及系统快速完成数据潜在价值的挖掘和分析。因此,将重点探讨如何利用Python大数据分析的各种优势构建可视化数据分析平台,实现大数据的快速分析及信息获取,有助于数据挖掘课程的教学改革及数据分析的科普,提高数据分析能力及平台构建的系统性,满足社会发展趋势。

信创背景下旅游大数据分析系统的设计与对比

本系统是在信创背景下,运用国产开发生态替代传统开发生态,推动旅游系统升级和数字化转型的旅游数据分析系统。其采用TongHttpServer作为负载均衡服务器,TongWeb作为应用服务器,在DM数据库中完成数据存储和管理,并使用TongRDS提高内存利用率,通过前后端分离的SSM架构实现大数据Web应用的设计和开发,包括游客分析、住宿分析、舆情分析、离线推荐等功能。

我国警察心理健康研究的知识图谱——基于CiteSpace的可视化分析

以中国知网为检索源,共纳入790篇与警察心理健康相关的期刊论文作为文章的研究对象。借助CiteSpace软件对现有的警察心理健康研究进行演进历程、发文作者、研究机构、关键词共现、聚类与突现等可视化分析。结果发现,警察的心理健康状况与水平是研究的焦点,但尚未提出能有效预防、干预警察心理健康问题的举措。因此,在未来的实践和研究中应积极关注警察及警校生的日常生活和心理健康状况,为警察赋能,根据警察的职业特殊性建立适配警察的心理健康服务体系。

可视化数据分析在质量管理中的应用

可视化数据分析是近几年出现的一种新的数据分析技术,用它来分析数据不但直观易懂,且效果较好,目前已在各个学科中得到广泛的应用。本文探讨了可视化数据分析的概念,鉴于数据分析在质量管理中的重要地位及传统统计分析方法较难的问题,本文将可视化数据分析应用于质量管理中,通过应用实例,说明该方法不但直观易懂且非常有效。