智能数据可视分析技术综述

如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,是大数据分析的重要目标.可视分析是一种重要的大数据分析方法,它利用人类视觉感知特性,使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,并支持以人为本的交互式数据分析.然而,可视分析仍然面临着许多挑战,例如数据准备代价高、交互响应高延迟、可视分析高门槛和交互模式效率低.为应对这些挑战,研究者从数据管理、人工智能等视角出发,提出一系列方法以优化可视分析系统的人机协作模式和提高系统的智能化程度.系统性地梳理、分析和总结这些方法,提出智能数据可视分析的基本概念和关键技术框架.然后,在该框架下,综述和分析国内外面向可视分析的数据准备、智能数据可视化、高效可视分析和智能可视分析接口的研究进展.最后,展望智能数据可视分析的未来发展趋势.

数据可视分析挑战赛三年回顾

数据可视分析挑战赛作为我国可视化与可视分析领域的一项重要赛事,经过2015~2017三年发展,已成为推动领域竞技交流、人才培养和实践创新的重要力量。首先阐述了数据可视分析挑战赛产生的背景和意义,然后从组织形式、比赛内容和信息统计等方面对挑战赛进行了全面的回顾和分析,最后对挑战赛的未来发展进行了展望。

大数据可视分析视角下的矿产资源规划研究

创新性地将大数据可视分析技术引入到矿产资源规划中去,利用地理信息系统这一人机交互手段,对各类矿产数据进行可视化分析,利用得到的结果进一步指导、优化矿产资源规划的编制工作。

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。

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。

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。

基于迁移学习的交互时序数据可视化生成方法

为了解决时序数据间分布不一致的问题,使模式分析更容易应用于其他数据,提出基于迁移学习的交互式时序数据可视化生成方法,将迁移成分分析应用于时序数据提取的特征.将用户在其中一个时序数据上的分析作为标签,在该源域上训练分类器并应用到多个目标域,对多个不同目标域的时序数据的模式进行批量推荐.通过真实的天气数据和轴承信号数据的2个案例分析和专家访谈,验证了利用该方法能够提高时序数据探索的效率,减少数据分布不一致问题带来的影响,体现该方法的有效性和实用性.

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。

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。

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。

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。

出租车GPS大数据的道路行车可视分析

针对出租车GPS数据因其数据量庞大和时空信息特征复杂而带来的分析难题,提出一种基于出租车GPS大数据的道路行车可视分析方法.该方法用OpenStreetMap得到开阔道路的地图,采用离散和连续型2种编码方式对道路上的车流量、行车方向和速度等情况进行分析;离散编码采用箭头图表示,并用速度区间聚类算法优化颜色布局;连续编码采用栈图表示,并用特征点提取算法加速图表绘制.最后以杭州市出租车GPS数据为样例,将数据分布式存储在云计算平台上,采用MapReduce加快数据查询和处理,应用文中的2种可视编码方式进行可视分析,结果表明,该方法能准确地反映杭州市道路交通状况.

Road2vec:一种基于出租车轨迹数据的城市道路可视分析方法

发掘轨迹数据的时空连续性对分析路网结构和人类移动模式的非常重要,基于出租车GPS数据,提出一种城市道路的可视分析方法——road2vec.首先利用词嵌入技术将轨迹数据视为文本进行建模,得到道路的向量表示形式;然后计算得到道路向量在向量空间中的位置关系,并用这种位置关系来表示道路向量之间的相似性;最后根据相似性来探索道路在轨迹中的位置信息和连接关系.文中还设计了一套可视分析系统,以支持用road2vec方法探索城市道路相关信息.基于温州市出租车GPS数据的案例分析表明,该方法可以有效地反映人群在城市路网中的移动模式.

数据可视分析视域下我国体育产业统计分类特征研究

文章主要运用系统聚类法研究了我国体育产业的分类特征。研究发现:我国体育产业发展仍然以体育用品及相关产品制造为主体,但是增长速度逐年放缓;体育产业整体呈现多样化发展,体育教育与培训、体育传媒与信息服务等增加值率高,实现了快速发展,但是整体产业发展的质量水平不高,许多项目缺乏市场效益;产业结构不断优化,体育服务业的比重不断增加,区块链、大数据、人工智能等新技术在体育领域的应用不断扩大,体育与旅游、养老、健康等产业不断融合,延伸了体育产业的产业链,壮大了体育产业。

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。

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。

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。

基于高维多元数据的酒体感官评价可视分析

酒体质量评价以感官鉴定为主,但感官评价易受人的身体条件和经验等因素的影响。为提高评价的稳定性和有效性,建立以理化指标数据为依据的评价方法。本文提出了一种基于大数据可视分析的研究方法,挖掘高维多元指标数据对酒体感官特性的影响。首先,对高维多元指标数据的相关性,以及与感官评价的相关性进行分析,通过图模型阐释关系特性,初步建立面向领域的可视分析方法。然后,采用基于机器学习的数据分析技术,结合感官评价构建酒体质量评价模型。最后,结合评价模型对酒体指标参数的重要性进行分析。在此基础上,对模型的评价效果进行了验证,分别选取两类样本进行对比,一类样本包含重要性得分较高的6项理化指标,包括酒体密度、残糖、挥发性酸、酒精度、硫酸酯和非挥发性酸,另一类样本包含全部11项理化指标,验证结果显示两类样本的预测结果相近,分类预测误差仅相差0.4%,表明以上6项理化指标是影响感官评价的主要成分。该可视分析方法可降低理化指标的维数,并保留酒体质量的特征信息,用于酒体质量的评价,对酒体质量科学化评价起到重要作用。

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。

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。