骨折延迟愈合与骨不连现状与趋势:一项运用Citespace文献计量学及数据可视化研究

目的:使用文献计量学及数据可视化分析技术,对骨折延迟愈合与骨不连的相关文献进行综合分析,总结该领域的研究现状及前沿动态,并推测未来发展趋势。方法:检索Web of Science核心数据库中2002年1月1日至2023年12月31日的骨折延迟愈合与骨不连文献作为研究对象,使用Citespace软件对相关文献发表的国家、研究机构、杂志、作者、关键词等信息进行数据分析及可视化分析。结果:符合检索条件的文献9403篇,符合纳入标准的为9183篇,该领域发文量呈上升趋势,发达国家和相关国家的研究机构在该领域的研究中占据主导地位,但中国及上海交通大学等机构则在该领域发展迅速,处于追赶地位,频次最高的关键词为managemen(t治疗),关键词共形成15个聚类,突现关键词25个。结论:骨折延迟愈合与骨不连研究处于不断发展的状态,逐渐从手术治疗转向对疾病的发病机制及骨修复与再生领域的研究,研究层次不断加深。骨修复与再生将成为该领域未来研究的主要趋势。

智能管理会计报告中的数据可视化与决策支持研究

本文深入探讨了数据可视化对智能管理会计报告的多方面影响,包括提高报告的可读性和理解性,加快数据分析和报告生成速度,以及增强数据呈现的动态性和互动性。此外,详细论述了提升数据可视化与决策支持效率的具体策略。这些策略涵盖使用高级分析工具和软件,开发定制化的可视化模板,采用实时数据更新和展示技术,集成人工智能与机器学习算法,引入预测分析和趋势识别,以及增强跨部门数据整合能力等。通过这些策略,智能管理会计报告的准确性和效率都将有显著的提升。

数据可视化在电力系统中的应用

在当今人工智能电网时代,信息化的发展使得电力数据成倍增长,用户对电力智能化数据处理尤为重要。电网调度监控、运行管理承担着重要使命,如何让电网用户对数据进行快捷准确的处理,成为提高工作效率及保障电力系统安全运行的迫切课题。随着大数据时代的到来,电力系统运行的数据采集、集成及数据可视化控件的UI设计显得尤为重要。

数据可视化Power BI在职业院校学生管理中的应用

职业院校学生管理是一个重要而复杂的任务,需要学校管理人员的精心组织和有效执行。随着信息技术的发展和校园信息化建设的需求,部分职业院校的学生管理服务系统已初步建成。BI数据可视化可以有效地利用大量的系统数据,为院校管理者提高决策和治理水平提供依据。本文通过对BI数据可视化过程和结构进行分析,比较Power BI与传统型BI的差异,通过对Power BI数据可视化在职业院校学生管理中的应用分析和实践案例,验证数据可视化PowerBI在学生管理中的重要作用。

基于Matplotlib数据可视化的应用与研究

由于科学技术的快速发展,各行各业涉及的大量数据,需要处理。数据处理后的结果,需要展现和应用。基于Matplotlib的数据可视化,是目前最受喜欢的方法。通过数据可视化的处理,用户可以提取、掌握和运用所需的信息,进行判断、预测和指导实际的相关工作,以达到所期望的成果。所提出的数据可视化,详细、清晰,是一项值得扩展和研究的技术。从数据可视化、箱线图的运用和折线图的运用等三大方面进行阐述。

“数据可视化”课程思政的教学实践

课程思政是新时代高等教育落实立德树人根本任务的重要举措。“数据可视化”课程作为大数据技术专业核心课,蕴含着丰富的思政元素。通过修订课程教学标准、重构课程教学内容、完善课程思政教学资源、优化课程考核评价方式等角度出发,对“数据可视化”课程思政教学进行探索,立足思政元素与课程知识的契合点,通过课程教学案例将爱国主义精神、团队协作精神、工匠精神和辩证唯物主义等思政元素融入课程教学,实现专业知识传授与价值引领相统一,发挥专业课程育人作用。

数据可视化素养培育对高校学生信息素养水平的影响机制研究

大数据时代信息素养内涵发生变化,高校图书馆作为信息汇聚与传播中心,提升学生信息素养特别是数据可视化素养已成为工作的新焦点。文章聚焦数据可视化素养培育对高校学生信息素养水平的影响机制,通过具体探讨数据可视化素养对学生信息检索能力、信息评估能力及信息利用与创新能力的影响机制,揭示了其在信息素养提升中的重要作用。进一步提出高校图书馆可通过完善数据可视化资源体系、强调实践和项目导向,促进学科融合培育模式,提升数据可视化素养培育水平。

基于“1+X证书”课证融通的“数据可视化”课程改革实践

背景根据《国家职业教育改革实施方案》和教育部等四部门印发《关于在院校实施“学历证书+若干职业技能等级证书”制度试点方案》,我国开展“1+X”证书制度试点工作,鼓励接受职业教育的学生不仅要获得学历证书,还要积极考取各种不同等级的职业技能证书。教育部提质培优行动计划(2020-2023年)将“推进1+X证书制度试点”列入重点建设任务。

Python程序设计基础课程思政设计与实践——以数据可视化为例

为响应习近平总书记关于课程思政的号召和教育部《高等学校课程思政建设指导纲要》指示,Python程序设计基础课程积极开展课程思政教学探索。以Python程序设计基础的数据可视化单元为例,通过勤劳之星统计和绘制政府工作报告词云图两个案例,结合教学重难点、课程思政设计思路和教学目标,在教学过程有效融入课程思政,提升教学质量,有效发挥课程育人作用。

互联网医疗平台的数据可视化设计分析

由于远程医学技术和互联网产业的迅猛发展,更多的人意识到互联网诊疗的便利,可视化的资料可以帮助使用者以一种更直观、更生动的方式了解资讯,提高用户的操作便利性,增加用户的黏性。在此背景下,本文主要针对互联网医疗平台的数据、可视化设计工作进行了分析和探讨,并且提出了相应的意见和建议,希望能给有关人员带来帮助和参考。

大数据可视化技术在高校计算机教学中的应用研究

随着大数据技术的快速发展,大数据可视化技术应运而生。作为一种有效的数据分析技术与工具,大数据可视化技术应用于高校计算机教学,可显著提升教学效率与水平。文章采用文献分析和案例分析等方法,深入探讨了大数据可视化技术在高校计算机教学中的应用价值,并重点分析了其具体应用,以期为高校计算机教学提供参考,从而进一步提升教学质量。

信息科技课程中物联网数据可视化实现方案初探

本文以“智能厨房安防系统”等项目学习案例为例,初步探讨了信息科技课程中物联网数据可视化的多种实现方案,包括使用MixIO平台、Mind+可视化面板,以及通过Python和C#两种程序设计语言编写图形用户界面等,并从灵活性和易用性等方面对上述方案进行了比较,以期为“物联网实践与探索”模块的教学实践提供有益的参考。

基于R语言与BDP的地震数据可视化

本文阐述了数据可视化的发展、定义以及作用等基本知识。利用R语言与BDP(Business Data Platform)商业数据平台对中国地震台网近一年3.0级以上地震进行可视化处理。首先进行数据爬取,对数据进行清洗;其次进行R语言的数据可视化;最后利用BDP平台提供的地理信息系统功能,将地震数据与地理空间信息相结合,生成了地震热力图、地震点分布图等可视化效果。实验结果表明,基于R语言与BDP的地震数据可视化方法具有较好的效果和可行性。可视化分析揭示了地震活动的空间分布特征和时序变化规律,为地震预测和防灾工作提供了重要参考。

基于密度图多目标追踪的时空数据可视化

时空数据追踪的可视化问题已经受到了广泛的关注,其研究重点在于展示数据的动态细节,并确保轨迹与观测结果的一致性。为此,提出了一种融合深度学习与传统追踪技术的模型,用于执行追踪任务,从而提高可视化的速度和准确度。首先,生成一个高质量的柏林噪声数据集并在该数据集上训练了一个多目标追踪模型。其次,提出了双阶段、多模型的深度学习框架来增强对动态场景的分析深度。最后,为了能够连续地展现详尽的追踪信息,提出了一种可以增强追踪信息的视觉效果结合轨迹和矢量场的可视化解决方案。在不同的案例中展示了该方法的有用性和鲁棒性,并从多个方面进行了量化评估和比较。结果表明该方法可以帮助用户在不同场景中理解多目标追踪信息。

基于数据可视化分析郑洪新教授治疗不寐兼郁证的核心组方与用药特色

目的基于R语言等多种数据挖掘可视化软件,对郑洪新教授治疗不寐兼郁证的临床病例集进行可视化展示,分析其核心组方与用药特色,以期治疗此类病证的临床推广应用。方法收集郑洪新教授2020.4.28-2024.1.24于辽宁中医药大学附属医院及辽宁中医药大学附属第四医院出诊期间,明确诊断为不寐兼郁证的有效病例237个,录入患者诊疗信息,建立Excel 2023数据库,通过RStudio(4.3.3)、IBM SPSS Modeler18.0、Cytoscape、Origin.2021、Gephi等多种统计与可视化软件对数据进行分析,并总结核心组方与用药特色。结果通过对郑洪新教授临床病例集的数据挖掘,得出治疗不寐兼郁证的核心关联规则源自《伤寒论》柴胡加龙骨牡蛎汤的“和解少阳枢机”与《备急千金要方》开心散的“开窍、宁心、安神”,加减用药特色可分为益气健脾、理气和胃、补益肝肾、解毒消痈、和胃降逆、制酸止痛、清心除烦,镇心安神、养血敛汗、养心安神10类。结论郑教授治疗不寐兼郁证的核心组方为柴胡加龙骨牡蛎汤合开心散加减,用药特色以调和脾胃为要,调和气血、调和脏腑为重。

基于数据可视化技术的企业财务风险智能预警体系研究

为协助财务人员及管理层洞察降本增效方法,合理管控企业财务风险。文章围绕企业财务风险预警体系展开研究,为提升风险预警的时效性、准确性与智能化,引入数据可视化技术,从数据整合、问题可视、风险预警与处理为出发点,形成以数据可视化技术为基础的企业财务风险智能预警体系。依托于案例企业费用支出风险可视化过程进行具体性分析,对全流程海量数据进行整合、关联、匹配,全程可视化监测数据情况,智能化判定风险隐患预警区域与级别,大大提高了风险问题的抓取效率与精准性,同时也有效降低了风险管控成本。

数据可视化信息误导现状及发展趋势研究

[研究目的]数据可视化在当今社会被频繁的使用,但设计不当会产生误导,引发信息安全和伦理问题。研究数据可视化信息误导国内外研究现状和发展方向,能为该领域未来研究及可视化批判性素养提供参考和启示。[研究方法]搜集、编译国内外相关文献,分别从数据可视化信息误导概念界定、当前研究进展、主要研究方向3个视角进行综述。[研究结论]国内对于数据可视化信息误导研究处于新兴阶段,理论体系尚未构成。借鉴中西方已有的研究提出数据可视化信息误导相关概念,整理当前数据可视化信息误导具体方式探究、用户体验研究以及防御性技术研发3个具体研究方向,并从概念、认知和应用角度对未来研究进行展望。

基于OBE理念的数据可视化课程教学设计与实践探索

数据可视化是学校大数据工程专业的首次任职课程,后续为各类综合实践类课程提供支撑,为数据的综合展示赋能。针对传统灌输式教学中存在的问题如“满堂灌”、缺乏交流互动、学员参与度不够、考核模式缺少多样性等问题,引入成果导向教育(Outcomes-based Education,OBE)理念进行教学改革,优化课程顶层设计,明确课程教学目标,反向设计教学活动,实施线上线下混合式教学,强调成果型大作业的设计,并建立多元化教学评价。各项反馈结果表明,课程教学效果良好。

基于Python爬虫的招聘数据可视化分析

网络求职是高校毕业生求职就业的主要方式之一。以BOSS直聘网站的相关数据为分析对象,使用Python爬虫技术爬取数据信息,通过ECharts可视化技术,对岗位需求、薪资情况和福利水平等数据进行可视化分析,将分析结果以可视化图表的方式展现,使得求职者清晰地观测到各个岗位数据信息的变化,为求职者在求职过程中快速找准自身定位提供参考信息,以便及时调整求职的策略并做好准备。

Python在疫情统计数据可视化中的应用研究

在流行病学研究中,人们常常使用统计地图来描述某种疾病在某个地区、某一时间的分布即统计数据的可视化问题。统计学者使用统计分析商用软件SAS和R语言较多,但是SAS软件默认设置的绘图精度不高,调整需要用户翻阅帮助手册进行深入学习;而R语言绘图适用于那些熟悉ggplot2制图的人员,新手没有ggplot2制图基础,学习该软件比较困难[1]。