數(shù)據(jù)可視化技術(shù)分析課件

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)分析PPT數(shù)據(jù)可視化技術(shù)分析PPT1目錄01研究背景及意義02數(shù)據(jù)可視化的主要方法03數(shù)據(jù)挖掘的可視化04大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)可視化05數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)技術(shù)06問題與挑戰(zhàn)目錄01研究背景及意義02數(shù)據(jù)可視化的主要方法03數(shù)據(jù)挖01研究背景及意義01研究背景及意義課題背景及意義

世界已經(jīng)邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代,全世界每天產(chǎn)生2.5EB的數(shù)據(jù)。由于呈指數(shù)增長的數(shù)據(jù)量，人類視覺系統(tǒng)不足以滿足人類以數(shù)據(jù)本身的形式來工作的要求，因此迫切需要提供可視化的工具。所謂數(shù)據(jù)可視化，是對(duì)大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)的可視化，它是可視化技術(shù)在非空間數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用，不再局限于通過關(guān)系數(shù)據(jù)表來觀察和分析數(shù)據(jù)信息，而是以更直觀的方法看到數(shù)據(jù)及其結(jié)構(gòu)關(guān)系。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的基本思想是將每一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)作為單個(gè)圖元元素表示，大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像，同時(shí)將數(shù)據(jù)各個(gè)屬性值以多維的形式表示，可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的觀察和分析。課題背景及意義世界已經(jīng)邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代,全世界數(shù)據(jù)可視化的定義實(shí)例：涉及到計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)等多個(gè)領(lǐng)域，成為研究數(shù)據(jù)表示、數(shù)據(jù)處理、決策分析等一系列問題的綜合技術(shù)廣義：指一切能夠把抽象、枯燥或難以理解的內(nèi)容，包括看似毫無意義的數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)等等以一種容易理解的視覺方式展示出來的技術(shù)；狹義：利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形或圖像在屏幕上顯示出來，并進(jìn)行各種交互處理的理論、方法和技術(shù)過程：是指將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)以圖形圖像形式表示，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過程數(shù)據(jù)可視化的定義實(shí)例：涉及到計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、圖像處理、計(jì)算機(jī)視數(shù)據(jù)可視化發(fā)展歷程可視化思想的起源

(15世紀(jì)—17世紀(jì))數(shù)據(jù)可視化的孕育時(shí)期(18世紀(jì))數(shù)據(jù)圖形的出現(xiàn)(19世紀(jì)前半葉)第一個(gè)黃金時(shí)期(19世紀(jì)中、末期)低潮期(20世紀(jì)前期)新的黃金時(shí)期(20世紀(jì)中末期至今)數(shù)據(jù)可視化早期探索時(shí)期沒有實(shí)質(zhì)性進(jìn)展依附計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展煥發(fā)新的生命數(shù)據(jù)可視化初步發(fā)展數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到重視圖形圖表廣泛應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化發(fā)展歷程可視化思想的起源

數(shù)據(jù)可視化的孕育時(shí)期數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)空間由n維屬性和m個(gè)元素組成的數(shù)據(jù)集所構(gòu)成的多維信息空間數(shù)據(jù)開發(fā)利用一定的算法和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量的推演和計(jì)算數(shù)據(jù)分析指對(duì)多維數(shù)據(jù)進(jìn)行切片、塊、旋轉(zhuǎn)等動(dòng)作剖析數(shù)據(jù)，從而能多角度多側(cè)面觀察數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)庫中每一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)作為單個(gè)圖元元素表示，大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像，同時(shí)將數(shù)據(jù)的各個(gè)屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示，可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的觀察和分析?；舅枷霐?shù)據(jù)可視化的幾個(gè)基本概念數(shù)據(jù)空間由n維屬性和m個(gè)元素組成的數(shù)據(jù)集所構(gòu)成的多維信息空間一幅圖勝過千言萬語.人類從外界獲得的信息約有80%以上來自于視覺系統(tǒng),當(dāng)大數(shù)據(jù)以直觀的可視化的圖形形式展示在分析者面前時(shí),分析者往往能夠一眼洞悉數(shù)據(jù)背后隱藏的信息并轉(zhuǎn)化知識(shí)以及智慧如圖所示是互聯(lián)網(wǎng)星際圖，將196個(gè)國家的35萬個(gè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)整合起來,并根據(jù)200多萬個(gè)網(wǎng)站鏈接將這些星球通過關(guān)系鏈聯(lián)系起來,每一個(gè)星球的大小根據(jù)其網(wǎng)站流量來決定,而星球之間的距離遠(yuǎn)近則根據(jù)鏈接出現(xiàn)的頻率、強(qiáng)度和用戶跳轉(zhuǎn)時(shí)創(chuàng)建的鏈接.我們可以立即看出,Facebook以及Google是流量最大的的網(wǎng)站。研究背景及意義一幅圖勝過千言萬語.人類從外界獲得的信息約有80%以上來自02數(shù)據(jù)可視化的主要方法02數(shù)據(jù)可視化的空間三維圖形01通過圖形的密度顏色分布，大致能夠了解數(shù)據(jù)的分布，數(shù)據(jù)之間的相似性和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系顏色圖02分為彩色圖和灰度圖。彩色圖的每一種顏色，對(duì)應(yīng)著不用的屬性維，灰度圖可以利用顏色的深淺來標(biāo)記數(shù)據(jù)量的屬性值的大小，顏色越深數(shù)值越大。數(shù)學(xué)的方法03利用數(shù)學(xué)中統(tǒng)計(jì)的方法，先對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行分析，得到數(shù)據(jù)的大體分布信息，然后再結(jié)合其他可視化方法來進(jìn)行細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)分析?；蛘呃脭?shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)中的關(guān)系進(jìn)行映射，映射成為圖形圖像關(guān)系來幫助分析。亮度04對(duì)于特定的區(qū)域，用不同的亮度來輔助人眼對(duì)視點(diǎn)的觀察。人類的認(rèn)知系統(tǒng)可以識(shí)別空間三維物體，對(duì)于抽象的無線識(shí)別很困難。目前對(duì)于構(gòu)成可視化的方法中主要的方法，有以下幾個(gè)方面：空間三維圖形01通過圖形的密度顏色分布，大致能夠了解數(shù)據(jù)的分Scatterplot是顯示多個(gè)數(shù)據(jù)維中任意兩個(gè)數(shù)據(jù)維之間的依賴關(guān)系的矩陣圖，分別把多維數(shù)據(jù)中的每一個(gè)維數(shù)對(duì)稱地標(biāo)注在橫軸和縱軸上，把它們?cè)跀?shù)據(jù)集中每一對(duì)出現(xiàn)的頻度作為關(guān)系依賴的評(píng)價(jià)，這樣每兩維的關(guān)系被顯示在這個(gè)平面網(wǎng)格圖中(圖3)。在Scatterplot的matrixn維矩陣中，scatterplots會(huì)產(chǎn)生n*(n-1)/2對(duì)維之間的關(guān)系。目前主要的多維數(shù)據(jù)可視化技術(shù)——ScatterplotMatrix

(散點(diǎn)圖矩陣)Scatterplot是顯示多個(gè)數(shù)據(jù)維中任意兩個(gè)數(shù)據(jù)維之

1.星型圖：每個(gè)星型標(biāo)記的構(gòu)造方法如下：任選空間的某一點(diǎn)作為一個(gè)星型標(biāo)記的中心點(diǎn)，由中心點(diǎn)作出n條線段來代表n個(gè)數(shù)據(jù)維，這n個(gè)線段把平面平均分成n份。一般地，每一個(gè)線段長度代表一個(gè)數(shù)據(jù)維的值的大小。把一個(gè)星型標(biāo)記線段的終點(diǎn)全部用直線連接起來，就構(gòu)成了一個(gè)星型圖(圖4)。每一個(gè)星型圖都代表數(shù)據(jù)庫中一條記錄，這樣一組數(shù)據(jù)就用一組星型來代表。

2.雷達(dá)圖：類似于星型圖的構(gòu)造方法。3.Andrew’sGurves：對(duì)于多維數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)點(diǎn)x=(x1,x2,*,*,*,*,xn)，被周期函數(shù)Fx(t)=X1/sqrt(2)+X2sin(t)+X3cot+X4Sin(2t)+cos(2t)作用于一個(gè)多維數(shù)據(jù)點(diǎn)或者（一個(gè)多維）數(shù)據(jù)集合，被顯示成為一組曲線，曲線的分布情況反映了數(shù)據(jù)的性質(zhì)。

4.shapecoding技術(shù)：主要思想是每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)位于一個(gè)已經(jīng)分解成n個(gè)細(xì)胞表格的長方形中，而且每一個(gè)細(xì)胞表格的顏色由每一維來控制。

5.Grand-tour技術(shù)：從不同的視角看待多維數(shù)據(jù)，投影數(shù)據(jù)在可能的d-planes通過泛化的旋轉(zhuǎn)。

目前主要的多維數(shù)據(jù)可視化技術(shù)——幾何圖技術(shù)目前主要的多維數(shù)據(jù)可視化技術(shù)——幾何圖技術(shù)平行坐標(biāo)技術(shù)是最早提出的以二維形式表示n維空間的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)之一。它的基本思想是將n維數(shù)據(jù)空間用n條等距離的平行軸映射到二維平面上，每條軸線都對(duì)應(yīng)于一個(gè)屬性維。坐標(biāo)軸的取值范圍，從對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)維屬性的最小值到最大值均勻分布（名詞性屬性依次在數(shù)據(jù)維上標(biāo)出即可），這樣數(shù)據(jù)庫中的每一條數(shù)據(jù)記錄都可以轉(zhuǎn)換成為圖形的形式，都可以用一條折線表示在n條平行軸上目前主要的多維數(shù)據(jù)可視化技術(shù)——平行坐標(biāo)技術(shù)平行坐標(biāo)技術(shù)是最早提出的以二維形式表示n維空間的數(shù)據(jù)可03數(shù)據(jù)挖掘可視化03數(shù)據(jù)挖掘可視化數(shù)據(jù)挖掘的可視化在數(shù)據(jù)挖掘算法所生成的大量的模式中，最終只有少量的信息能夠以文字形式解釋和評(píng)估。因而可視化技術(shù)作為服務(wù)于計(jì)算機(jī)與用戶之間的溝通紐帶，為用戶提供關(guān)于數(shù)據(jù)和知識(shí)的直觀信息。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘過程不可見、不可觀，用戶無法干預(yù)挖掘過程，對(duì)用戶來說好像一個(gè)黑箱子。使用適當(dāng)?shù)目梢暬夹g(shù)，幫助用戶更緊密地與整個(gè)過程結(jié)合，解決挖掘系統(tǒng)中的存在的一些問題。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘過程如圖1所示，是以機(jī)器為中心的；而新的吸納了可視化技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘過程是以人為中心的，如圖2所示。以人為中心的數(shù)據(jù)挖掘過程，將數(shù)據(jù)挖掘與可視化技術(shù)完美結(jié)合，提高了數(shù)據(jù)挖掘過程的靈活性、有效性、與用戶的交互性。數(shù)據(jù)挖掘的可視化在數(shù)據(jù)挖掘算法所生成的大量的模式中，最終只有數(shù)據(jù)可視化對(duì)于只有兩個(gè)或三個(gè)屬性的數(shù)據(jù)，可采用平面或立體的表現(xiàn)形式；多個(gè)屬性的數(shù)據(jù)集，要用到離散點(diǎn)矩陣，矩陣的每一單元為數(shù)據(jù)基于某兩維的表示。數(shù)據(jù)挖掘的過程的各個(gè)環(huán)節(jié)用可視化的方式表現(xiàn)出來，用戶可從中直觀的看到內(nèi)容。易于理解并有助于知識(shí)的運(yùn)用。展示，讓模型輸出可視化，模型用一種有意義的方式表示；交互，允許用戶操縱模型，改變模型輸入以觀察模型輸出的變化。

數(shù)據(jù)挖掘的可視化分類數(shù)據(jù)挖掘過程可視化數(shù)據(jù)挖掘模型可視化數(shù)據(jù)可視化對(duì)于只有兩個(gè)或三個(gè)屬性的數(shù)據(jù)，可采用平面或立體的表如圖3(a)所示作為觀察”數(shù)據(jù)山“的第一步，應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)處理階段。以圖形方式提供一個(gè)數(shù)據(jù)可視印象，給用戶一個(gè)大體直觀感受，幫助用戶確定從何處著手挖掘。如圖3(b)所示作為直接執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘的一種方法，應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤╇A段，允許用戶借助人腦的探索分析功能尋找發(fā)現(xiàn)模式。當(dāng)人腦可以對(duì)顯示的圖形做出判斷時(shí)，這種方式較使用計(jì)算機(jī)的自動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有效的多。如圖3(c)所示作為挖掘結(jié)果和預(yù)測(cè)模型的一種方式，應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘的最后階段，使最終用戶能夠更好地理解挖掘出的結(jié)果模式。如圖3(a)所示如圖3(b)所示如圖3(c)所示04大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)可視化04大數(shù)據(jù)環(huán)境下的公司財(cái)務(wù)報(bào)表、銷售統(tǒng)計(jì)經(jīng)濟(jì)趨向、股票趨勢(shì)數(shù)據(jù)挖掘電子地圖核磁共振、CT掃描地質(zhì)勘探、油氣勘探天氣預(yù)報(bào)人口普查等等大數(shù)據(jù)可視化的廣泛應(yīng)用公司財(cái)務(wù)報(bào)表、銷售統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)可視化的廣泛應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)分析課件大數(shù)據(jù)可視化分析是指大數(shù)據(jù)自動(dòng)分析挖掘方法的同時(shí)，利用支持信息可視化的用戶界面以及支持分析過程的人機(jī)交互方式與技術(shù)，有效融合計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力和人的認(rèn)知能力，以獲得對(duì)于大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)集的洞察力。大數(shù)據(jù)可視化分析大數(shù)據(jù)可視化分析大數(shù)據(jù)可視化分析我們熟悉的那些餅圖、直方圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖等?，F(xiàn)代的數(shù)據(jù)可視化：面對(duì)復(fù)雜或大規(guī)模異型數(shù)據(jù)集，比如商業(yè)分析、財(cái)務(wù)報(bào)表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)可視化面臨處理的狀況會(huì)復(fù)雜得多。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化：大數(shù)據(jù)可視化分析我們熟悉的那些餅圖、直方圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖等上圖是經(jīng)典的信息可視化參考模型大數(shù)據(jù)分析將掘取信息和洞悉知識(shí)作為目標(biāo)，根據(jù)信息的特征把信息可視化技術(shù)分為一維信息、二維信息、三維信息、多維信息、層次信息、網(wǎng)絡(luò)信息、時(shí)序信息可視化。隨著大數(shù)據(jù)的興起于發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、地理信息系統(tǒng)、企業(yè)商業(yè)智能、社會(huì)公共服務(wù)等主流應(yīng)用領(lǐng)域逐漸催生了幾類特征鮮明的信息類型，包括文本、網(wǎng)絡(luò)或圖、時(shí)空、多維數(shù)據(jù)等，這些與大數(shù)據(jù)密切相關(guān)的信息類型，將成為大數(shù)據(jù)可視化的主要研究領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)可視化分析上圖是經(jīng)典的信息可視化參考模型大數(shù)據(jù)可視化分析大數(shù)據(jù)可視化分析方法4.可視化分析算法用戶驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)簡化、可擴(kuò)展性與多級(jí)層次、異構(gòu)數(shù)據(jù)融合、交互查詢中的數(shù)據(jù)概要與分流、表示證據(jù)和不確定性、時(shí)變特征分析、設(shè)計(jì)與工程開發(fā)等。5.用戶界面與交互設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)的可視化算法不僅要考慮數(shù)據(jù)規(guī)模，而且要考慮視覺感知的高效法，需要引人創(chuàng)新的視覺表現(xiàn)方法和用戶交互手段。大數(shù)據(jù)可視化分析方法4.可視化分析算法用戶驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)簡化、可以社交媒體數(shù)據(jù)為例

新興網(wǎng)絡(luò)媒體，集以下特性于一身：文本（博客）社交網(wǎng)絡(luò)新聞媒體基于用戶關(guān)系的信息分享、傳播、獲取平臺(tái)微博數(shù)據(jù)研究：數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域熱點(diǎn)話題顯式內(nèi)容文本：個(gè)人心情；文章；新聞報(bào)道等圖像、視頻隱性內(nèi)容人際關(guān)系輿情突發(fā)事件信息產(chǎn)生、傳播和消亡可以通過這些社交數(shù)據(jù)得到些什么呢？以社交媒體數(shù)據(jù)為例顯式內(nèi)容可以通過這些社交數(shù)據(jù)得到些什Twitter熱詞的WordleTwitter熱詞的Wordle統(tǒng)計(jì)圖表2011年Twitter上關(guān)于拉登死訊消息的消息數(shù)目的折線圖。可以看出每個(gè)微博事件對(duì)消息傳播的影響。統(tǒng)計(jì)圖表2011年Twitter上關(guān)于拉登死訊消息的消息數(shù)目使用Twitter發(fā)微博（藍(lán)色點(diǎn)）和使用Flickr發(fā)照片（橙色點(diǎn)）的美國用戶的地理分布。白色點(diǎn)表示兩者均使用的用戶?？梢钥闯觯鞑咳似珢郯l(fā)照片，東部人偏愛發(fā)微博，白色點(diǎn)大部分是人口密集的大城市。通過社交媒體的數(shù)據(jù)獲取的數(shù)據(jù)還有很多很多...數(shù)據(jù)可視化技術(shù)分析課件05數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)技術(shù)05數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)技術(shù)基本工具（拖拽式）進(jìn)階工具（編程式）介紹幾款數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)技術(shù)GeoFlow數(shù)據(jù)源：Excel數(shù)據(jù)/Moojnn數(shù)據(jù)源：Excel,MySQL,SQL,DB2等/OSM自由地理數(shù)據(jù)/Processingprocessing/RprojectR項(xiàng)目/基本工具（拖拽式）Moojnn實(shí)例Moojnn實(shí)例GeoFlow實(shí)例

微軟2013年發(fā)布的3D可視化工具運(yùn)行平臺(tái)：加載項(xiàng)形式運(yùn)行在Excel上版本：支持版本Excel2013或OfficeProfessionalPlus2013功能：用戶創(chuàng)建、瀏覽應(yīng)用到數(shù)字地圖上的時(shí)間敏感型數(shù)據(jù)并與之交互，最多數(shù)據(jù)條：100萬可視化類型：立柱型、類似熱圖的二維斑塊、氣泡圖GeoFlow實(shí)例微軟2013年發(fā)布的3D可視化工具OpenStreetMapOpenStreetMapGoogleChartAPI工具集中取消了靜態(tài)圖片功能，目前只提供動(dòng)態(tài)圖表工具。能夠在所有支持SVG\Canvas和VML的瀏覽器中使用，但是GoogleChart的一個(gè)大問題是：圖表在客戶端生成，這意味著那些不支持JavaScript的設(shè)備將無法使用，此外也無法離線使用或者將結(jié)果另存其他格式，之前的靜態(tài)圖片就不存在這個(gè)問題。盡管存在上述問題，不可否認(rèn)的是GoogleChartAPI的功能異常豐富，如果沒有特別的定制化需要，或者對(duì)Google視覺風(fēng)格的抵觸，那么你大可以從GoogleChart開始。GoogleChartAPIZingChart是一個(gè)強(qiáng)大的庫，為用戶提供了快速創(chuàng)造漂亮的圖表、操作面板和信息圖表的可能性。你可以在上百種圖表類型中自由選擇，你的設(shè)計(jì)和個(gè)性化要求不會(huì)受到任何限制。你也可以使你的用戶通過交互式圖表特性參與到你的作品之中。ZingChartGoogleChartAPI工具集中取消了靜態(tài)圖片功能，作為用來分析大數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)組件包，Ｒ是一個(gè)非常復(fù)雜的工具，需要較長的學(xué)習(xí)實(shí)踐，學(xué)習(xí)曲線也是本文所介紹工具中最陡峭的。但是Ｒ擁有強(qiáng)大的社區(qū)和組件庫，而且還在不斷成長。當(dāng)你能駕馭Ｒ的時(shí)候，一切付出都是物有所值的。ＲLeaflet是為移動(dòng)端友好型交互地圖所做的開源JavaScript庫，其中包含了大部分在線地圖開發(fā)人員都需要的所有特征。Leaflet被設(shè)計(jì)為簡單易用、性能優(yōu)良的工具。歸功于HTML5和CSS3，它得以支持所有主流電腦和移動(dòng)平臺(tái)。如果你還想擴(kuò)展這個(gè)app，有大量可供選擇的插件能安裝Leaflet作為用來分析大數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)組件包，Ｒ是一個(gè)非常復(fù)雜的工具，需06問題與挑戰(zhàn)06問題與挑戰(zhàn)1問題與挑戰(zhàn)——數(shù)據(jù)集成與接口的問題大數(shù)據(jù)可視化所依賴的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)的來源眾多。且對(duì)來自于異構(gòu)環(huán)境，即使獲得數(shù)據(jù)源，得到的數(shù)據(jù)的完整性、一致性、準(zhǔn)確性都難以保證。數(shù)據(jù)質(zhì)量的不確定問題將直接影響可視化分析的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，大數(shù)據(jù)可視化的前提是建立在集成的數(shù)據(jù)接口，并且與可視化分析系統(tǒng)形成松耦合的接口關(guān)系，以供各種可視化算法方便的調(diào)用，使得可視化分析系統(tǒng)的研發(fā)者和使用者不需要關(guān)系數(shù)據(jù)接口背后的復(fù)雜機(jī)理。1問題與挑戰(zhàn)——數(shù)據(jù)集成與接口的問題大數(shù)據(jù)可視化所依賴的基礎(chǔ)2數(shù)據(jù)量的無限積累與數(shù)據(jù)的持續(xù)演化，導(dǎo)致普通計(jì)算機(jī)的處理能力難以達(dá)到理想的范圍，同時(shí)主流顯示設(shè)備的像素?cái)?shù)也難以跟上大數(shù)據(jù)增長的腳步，造成像素的總和還不如要可視化的數(shù)據(jù)多而且，大量在較小的數(shù)據(jù)規(guī)模下可行的可視化技術(shù)在面臨極端大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)講無能為力。數(shù)據(jù)可視化分析系統(tǒng)應(yīng)該具有較好的可擴(kuò)展性，即感知擴(kuò)展性和交互擴(kuò)展性只取決于可視化的精度而不是依賴數(shù)據(jù)規(guī)模的大小，以支持實(shí)時(shí)的可視化與交互操作。因此，未來如何面對(duì)超高維數(shù)據(jù)的降維以降低數(shù)據(jù)規(guī)模，如何結(jié)合大規(guī)模并行處理方法與超級(jí)計(jì)算機(jī)，如何將目前有價(jià)值的可視化算法和人機(jī)交互技術(shù)提升和拓展到大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，將是未來嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。問題與挑戰(zhàn)——可擴(kuò)展性問題2數(shù)據(jù)量的無限積累與數(shù)據(jù)的持續(xù)演化，導(dǎo)致普通計(jì)算機(jī)的處理能力1問題與挑戰(zhàn)——可視化與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之間的松散關(guān)系問題目前，可視化技術(shù)運(yùn)用于數(shù)據(jù)玩具，一般是作為表達(dá)工具，解決負(fù)責(zé)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)和顯示分析結(jié)構(gòu)，而分析方法本身并不包括可視化。現(xiàn)有的項(xiàng)目插入策略，知識(shí)簡單將分析過程和圖形可視化交錯(cuò)在一起，這突出了兩者的欠缺和限制。一個(gè)更強(qiáng)的可視化數(shù)據(jù)挖掘策略依賴于將可視化與分析過程緊密結(jié)合起來形成一個(gè)統(tǒng)一強(qiáng)大的可視化數(shù)據(jù)挖掘工具。目前，使人類可視地參與到分析過程中以實(shí)現(xiàn)決策支持依然是一個(gè)主要的挑戰(zhàn)：以基于可視化的人類決策代替一個(gè)分析過程的某以數(shù)據(jù)步驟;當(dāng)決策不再能夠自動(dòng)生成時(shí)，以可視化支持人類來及處理決策。1問題與挑戰(zhàn)——可視化與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之間的松散關(guān)系問題目前，謝謝你的觀看謝謝你的觀看40數(shù)據(jù)可視化技術(shù)分析PPT數(shù)據(jù)可視化技術(shù)分析PPT41目錄01研究背景及意義02數(shù)據(jù)可視化的主要方法03數(shù)據(jù)挖掘的可視化04大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)可視化05數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)技術(shù)06問題與挑戰(zhàn)目錄01研究背景及意義02數(shù)據(jù)可視化的主要方法03數(shù)據(jù)挖01研究背景及意義01研究背景及意義課題背景及意義

世界已經(jīng)邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代,全世界每天產(chǎn)生2.5EB的數(shù)據(jù)。由于呈指數(shù)增長的數(shù)據(jù)量，人類視覺系統(tǒng)不足以滿足人類以數(shù)據(jù)本身的形式來工作的要求，因此迫切需要提供可視化的工具。所謂數(shù)據(jù)可視化，是對(duì)大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)的可視化，它是可視化技術(shù)在非空間數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用，不再局限于通過關(guān)系數(shù)據(jù)表來觀察和分析數(shù)據(jù)信息，而是以更直觀的方法看到數(shù)據(jù)及其結(jié)構(gòu)關(guān)系。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的基本思想是將每一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)作為單個(gè)圖元元素表示，大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像，同時(shí)將數(shù)據(jù)各個(gè)屬性值以多維的形式表示，可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的觀察和分析。課題背景及意義世界已經(jīng)邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代,全世界數(shù)據(jù)可視化的定義實(shí)例：涉及到計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)等多個(gè)領(lǐng)域，成為研究數(shù)據(jù)表示、數(shù)據(jù)處理、決策分析等一系列問題的綜合技術(shù)廣義：指一切能夠把抽象、枯燥或難以理解的內(nèi)容，包括看似毫無意義的數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)等等以一種容易理解的視覺方式展示出來的技術(shù)；狹義：利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形或圖像在屏幕上顯示出來，并進(jìn)行各種交互處理的理論、方法和技術(shù)過程：是指將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)以圖形圖像形式表示，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過程數(shù)據(jù)可視化的定義實(shí)例：涉及到計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、圖像處理、計(jì)算機(jī)視數(shù)據(jù)可視化發(fā)展歷程可視化思想的起源

(15世紀(jì)—17世紀(jì))數(shù)據(jù)可視化的孕育時(shí)期(18世紀(jì))數(shù)據(jù)圖形的出現(xiàn)(19世紀(jì)前半葉)第一個(gè)黃金時(shí)期(19世紀(jì)中、末期)低潮期(20世紀(jì)前期)新的黃金時(shí)期(20世紀(jì)中末期至今)數(shù)據(jù)可視化早期探索時(shí)期沒有實(shí)質(zhì)性進(jìn)展依附計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展煥發(fā)新的生命數(shù)據(jù)可視化初步發(fā)展數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到重視圖形圖表廣泛應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化發(fā)展歷程可視化思想的起源

數(shù)據(jù)可視化的孕育時(shí)期數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)空間由n維屬性和m個(gè)元素組成的數(shù)據(jù)集所構(gòu)成的多維信息空間數(shù)據(jù)開發(fā)利用一定的算法和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量的推演和計(jì)算數(shù)據(jù)分析指對(duì)多維數(shù)據(jù)進(jìn)行切片、塊、旋轉(zhuǎn)等動(dòng)作剖析數(shù)據(jù)，從而能多角度多側(cè)面觀察數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)庫中每一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)作為單個(gè)圖元元素表示，大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像，同時(shí)將數(shù)據(jù)的各個(gè)屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示，可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的觀察和分析?；舅枷霐?shù)據(jù)可視化的幾個(gè)基本概念數(shù)據(jù)空間由n維屬性和m個(gè)元素組成的數(shù)據(jù)集所構(gòu)成的多維信息空間一幅圖勝過千言萬語.人類從外界獲得的信息約有80%以上來自于視覺系統(tǒng),當(dāng)大數(shù)據(jù)以直觀的可視化的圖形形式展示在分析者面前時(shí),分析者往往能夠一眼洞悉數(shù)據(jù)背后隱藏的信息并轉(zhuǎn)化知識(shí)以及智慧如圖所示是互聯(lián)網(wǎng)星際圖，將196個(gè)國家的35萬個(gè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)整合起來,并根據(jù)200多萬個(gè)網(wǎng)站鏈接將這些星球通過關(guān)系鏈聯(lián)系起來,每一個(gè)星球的大小根據(jù)其網(wǎng)站流量來決定,而星球之間的距離遠(yuǎn)近則根據(jù)鏈接出現(xiàn)的頻率、強(qiáng)度和用戶跳轉(zhuǎn)時(shí)創(chuàng)建的鏈接.我們可以立即看出,Facebook以及Google是流量最大的的網(wǎng)站。研究背景及意義一幅圖勝過千言萬語.人類從外界獲得的信息約有80%以上來自02數(shù)據(jù)可視化的主要方法02數(shù)據(jù)可視化的空間三維圖形01通過圖形的密度顏色分布，大致能夠了解數(shù)據(jù)的分布，數(shù)據(jù)之間的相似性和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系顏色圖02分為彩色圖和灰度圖。彩色圖的每一種顏色，對(duì)應(yīng)著不用的屬性維，灰度圖可以利用顏色的深淺來標(biāo)記數(shù)據(jù)量的屬性值的大小，顏色越深數(shù)值越大。數(shù)學(xué)的方法03利用數(shù)學(xué)中統(tǒng)計(jì)的方法，先對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行分析，得到數(shù)據(jù)的大體分布信息，然后再結(jié)合其他可視化方法來進(jìn)行細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)分析。或者利用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)中的關(guān)系進(jìn)行映射，映射成為圖形圖像關(guān)系來幫助分析。亮度04對(duì)于特定的區(qū)域，用不同的亮度來輔助人眼對(duì)視點(diǎn)的觀察。人類的認(rèn)知系統(tǒng)可以識(shí)別空間三維物體，對(duì)于抽象的無線識(shí)別很困難。目前對(duì)于構(gòu)成可視化的方法中主要的方法，有以下幾個(gè)方面：空間三維圖形01通過圖形的密度顏色分布，大致能夠了解數(shù)據(jù)的分Scatterplot是顯示多個(gè)數(shù)據(jù)維中任意兩個(gè)數(shù)據(jù)維之間的依賴關(guān)系的矩陣圖，分別把多維數(shù)據(jù)中的每一個(gè)維數(shù)對(duì)稱地標(biāo)注在橫軸和縱軸上，把它們?cè)跀?shù)據(jù)集中每一對(duì)出現(xiàn)的頻度作為關(guān)系依賴的評(píng)價(jià)，這樣每兩維的關(guān)系被顯示在這個(gè)平面網(wǎng)格圖中(圖3)。在Scatterplot的matrixn維矩陣中，scatterplots會(huì)產(chǎn)生n*(n-1)/2對(duì)維之間的關(guān)系。目前主要的多維數(shù)據(jù)可視化技術(shù)——ScatterplotMatrix

(散點(diǎn)圖矩陣)Scatterplot是顯示多個(gè)數(shù)據(jù)維中任意兩個(gè)數(shù)據(jù)維之

1.星型圖：每個(gè)星型標(biāo)記的構(gòu)造方法如下：任選空間的某一點(diǎn)作為一個(gè)星型標(biāo)記的中心點(diǎn)，由中心點(diǎn)作出n條線段來代表n個(gè)數(shù)據(jù)維，這n個(gè)線段把平面平均分成n份。一般地，每一個(gè)線段長度代表一個(gè)數(shù)據(jù)維的值的大小。把一個(gè)星型標(biāo)記線段的終點(diǎn)全部用直線連接起來，就構(gòu)成了一個(gè)星型圖(圖4)。每一個(gè)星型圖都代表數(shù)據(jù)庫中一條記錄，這樣一組數(shù)據(jù)就用一組星型來代表。

2.雷達(dá)圖：類似于星型圖的構(gòu)造方法。3.Andrew’sGurves：對(duì)于多維數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)點(diǎn)x=(x1,x2,*,*,*,*,xn)，被周期函數(shù)Fx(t)=X1/sqrt(2)+X2sin(t)+X3cot+X4Sin(2t)+cos(2t)作用于一個(gè)多維數(shù)據(jù)點(diǎn)或者（一個(gè)多維）數(shù)據(jù)集合，被顯示成為一組曲線，曲線的分布情況反映了數(shù)據(jù)的性質(zhì)。

4.shapecoding技術(shù)：主要思想是每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)位于一個(gè)已經(jīng)分解成n個(gè)細(xì)胞表格的長方形中，而且每一個(gè)細(xì)胞表格的顏色由每一維來控制。

5.Grand-tour技術(shù)：從不同的視角看待多維數(shù)據(jù)，投影數(shù)據(jù)在可能的d-planes通過泛化的旋轉(zhuǎn)。

目前主要的多維數(shù)據(jù)可視化技術(shù)——幾何圖技術(shù)目前主要的多維數(shù)據(jù)可視化技術(shù)——幾何圖技術(shù)平行坐標(biāo)技術(shù)是最早提出的以二維形式表示n維空間的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)之一。它的基本思想是將n維數(shù)據(jù)空間用n條等距離的平行軸映射到二維平面上，每條軸線都對(duì)應(yīng)于一個(gè)屬性維。坐標(biāo)軸的取值范圍，從對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)維屬性的最小值到最大值均勻分布（名詞性屬性依次在數(shù)據(jù)維上標(biāo)出即可），這樣數(shù)據(jù)庫中的每一條數(shù)據(jù)記錄都可以轉(zhuǎn)換成為圖形的形式，都可以用一條折線表示在n條平行軸上目前主要的多維數(shù)據(jù)可視化技術(shù)——平行坐標(biāo)技術(shù)平行坐標(biāo)技術(shù)是最早提出的以二維形式表示n維空間的數(shù)據(jù)可03數(shù)據(jù)挖掘可視化03數(shù)據(jù)挖掘可視化數(shù)據(jù)挖掘的可視化在數(shù)據(jù)挖掘算法所生成的大量的模式中，最終只有少量的信息能夠以文字形式解釋和評(píng)估。因而可視化技術(shù)作為服務(wù)于計(jì)算機(jī)與用戶之間的溝通紐帶，為用戶提供關(guān)于數(shù)據(jù)和知識(shí)的直觀信息。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘過程不可見、不可觀，用戶無法干預(yù)挖掘過程，對(duì)用戶來說好像一個(gè)黑箱子。使用適當(dāng)?shù)目梢暬夹g(shù)，幫助用戶更緊密地與整個(gè)過程結(jié)合，解決挖掘系統(tǒng)中的存在的一些問題。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘過程如圖1所示，是以機(jī)器為中心的；而新的吸納了可視化技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘過程是以人為中心的，如圖2所示。以人為中心的數(shù)據(jù)挖掘過程，將數(shù)據(jù)挖掘與可視化技術(shù)完美結(jié)合，提高了數(shù)據(jù)挖掘過程的靈活性、有效性、與用戶的交互性。數(shù)據(jù)挖掘的可視化在數(shù)據(jù)挖掘算法所生成的大量的模式中，最終只有數(shù)據(jù)可視化對(duì)于只有兩個(gè)或三個(gè)屬性的數(shù)據(jù)，可采用平面或立體的表現(xiàn)形式；多個(gè)屬性的數(shù)據(jù)集，要用到離散點(diǎn)矩陣，矩陣的每一單元為數(shù)據(jù)基于某兩維的表示。數(shù)據(jù)挖掘的過程的各個(gè)環(huán)節(jié)用可視化的方式表現(xiàn)出來，用戶可從中直觀的看到內(nèi)容。易于理解并有助于知識(shí)的運(yùn)用。展示，讓模型輸出可視化，模型用一種有意義的方式表示；交互，允許用戶操縱模型，改變模型輸入以觀察模型輸出的變化。

數(shù)據(jù)挖掘的可視化分類數(shù)據(jù)挖掘過程可視化數(shù)據(jù)挖掘模型可視化數(shù)據(jù)可視化對(duì)于只有兩個(gè)或三個(gè)屬性的數(shù)據(jù)，可采用平面或立體的表如圖3(a)所示作為觀察”數(shù)據(jù)山“的第一步，應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)處理階段。以圖形方式提供一個(gè)數(shù)據(jù)可視印象，給用戶一個(gè)大體直觀感受，幫助用戶確定從何處著手挖掘。如圖3(b)所示作為直接執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘的一種方法，應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤╇A段，允許用戶借助人腦的探索分析功能尋找發(fā)現(xiàn)模式。當(dāng)人腦可以對(duì)顯示的圖形做出判斷時(shí)，這種方式較使用計(jì)算機(jī)的自動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有效的多。如圖3(c)所示作為挖掘結(jié)果和預(yù)測(cè)模型的一種方式，應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘的最后階段，使最終用戶能夠更好地理解挖掘出的結(jié)果模式。如圖3(a)所示如圖3(b)所示如圖3(c)所示04大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)可視化04大數(shù)據(jù)環(huán)境下的公司財(cái)務(wù)報(bào)表、銷售統(tǒng)計(jì)經(jīng)濟(jì)趨向、股票趨勢(shì)數(shù)據(jù)挖掘電子地圖核磁共振、CT掃描地質(zhì)勘探、油氣勘探天氣預(yù)報(bào)人口普查等等大數(shù)據(jù)可視化的廣泛應(yīng)用公司財(cái)務(wù)報(bào)表、銷售統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)可視化的廣泛應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)分析課件大數(shù)據(jù)可視化分析是指大數(shù)據(jù)自動(dòng)分析挖掘方法的同時(shí)，利用支持信息可視化的用戶界面以及支持分析過程的人機(jī)交互方式與技術(shù)，有效融合計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力和人的認(rèn)知能力，以獲得對(duì)于大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)集的洞察力。大數(shù)據(jù)可視化分析大數(shù)據(jù)可視化分析大數(shù)據(jù)可視化分析我們熟悉的那些餅圖、直方圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖等?，F(xiàn)代的數(shù)據(jù)可視化：面對(duì)復(fù)雜或大規(guī)模異型數(shù)據(jù)集，比如商業(yè)分析、財(cái)務(wù)報(bào)表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)可視化面臨處理的狀況會(huì)復(fù)雜得多。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化：大數(shù)據(jù)可視化分析我們熟悉的那些餅圖、直方圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖等上圖是經(jīng)典的信息可視化參考模型大數(shù)據(jù)分析將掘取信息和洞悉知識(shí)作為目標(biāo)，根據(jù)信息的特征把信息可視化技術(shù)分為一維信息、二維信息、三維信息、多維信息、層次信息、網(wǎng)絡(luò)信息、時(shí)序信息可視化。隨著大數(shù)據(jù)的興起于發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、地理信息系統(tǒng)、企業(yè)商業(yè)智能、社會(huì)公共服務(wù)等主流應(yīng)用領(lǐng)域逐漸催生了幾類特征鮮明的信息類型，包括文本、網(wǎng)絡(luò)或圖、時(shí)空、多維數(shù)據(jù)等，這些與大數(shù)據(jù)密切相關(guān)的信息類型，將成為大數(shù)據(jù)可視化的主要研究領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)可視化分析上圖是經(jīng)典的信息可視化參考模型大數(shù)據(jù)可視化分析大數(shù)據(jù)可視化分析方法4.可視化分析算法用戶驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)簡化、可擴(kuò)展性與多級(jí)層次、異構(gòu)數(shù)據(jù)融合、交互查詢中的數(shù)據(jù)概要與分流、表示證據(jù)和不確定性、時(shí)變特征分析、設(shè)計(jì)與工程開發(fā)等。5.用戶界面與交互設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)的可視化算法不僅要考慮數(shù)據(jù)規(guī)模，而且要考慮視覺感知的高效法，需要引人創(chuàng)新的視覺表現(xiàn)方法和用戶交互手段。大數(shù)據(jù)可視化分析方法4.可視化分析算法用戶驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)簡化、可以社交媒體數(shù)據(jù)為例

新興網(wǎng)絡(luò)媒體，集以下特性于一身：文本（博客）社交網(wǎng)絡(luò)新聞媒體基于用戶關(guān)系的信息分享、傳播、獲取平臺(tái)微博數(shù)據(jù)研究：數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域熱點(diǎn)話題顯式內(nèi)容文本：個(gè)人心情；文章；新聞報(bào)道等圖像、視頻隱性內(nèi)容人際關(guān)系輿情突發(fā)事件信息產(chǎn)生、傳播和消亡可以通過這些社交數(shù)據(jù)得到些什么呢？以社交媒體數(shù)據(jù)為例顯式內(nèi)容可以通過這些社交數(shù)據(jù)得到些什Twitter熱詞的WordleTwitter熱詞的Wordle統(tǒng)計(jì)圖表2011年Twitter上關(guān)于拉登死訊消息的消息數(shù)目的折線圖?？梢钥闯雒總€(gè)微博事件對(duì)消息傳播的影響。統(tǒng)計(jì)圖表2011年Twitter上關(guān)于拉登死訊消息的消息數(shù)目使用Twitter發(fā)微博（藍(lán)色點(diǎn)）和使用Flickr發(fā)照片（橙色點(diǎn)）的美國用戶的地理分布。白色點(diǎn)表示兩者均使用的用戶?？梢钥闯?，西部人偏愛發(fā)照片，東部人偏愛發(fā)微博，白色點(diǎn)大部分是人口密集的大城市。通過社交媒體的數(shù)據(jù)獲取的數(shù)據(jù)還有很多很多...數(shù)據(jù)可視化技術(shù)分析課件05數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)技術(shù)05數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)技術(shù)基本工具（拖拽式）進(jìn)階工具（編程式）介紹幾款數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)技術(shù)GeoFlow數(shù)據(jù)源：Excel數(shù)據(jù)/Moojnn數(shù)據(jù)源：Excel,MySQL,SQL,DB2等/OSM自由地理數(shù)據(jù)/Processingprocessing/RprojectR項(xiàng)目/基本工具（拖拽式）Moojnn實(shí)例Moojnn實(shí)例GeoFlow實(shí)例

微軟2013年發(fā)布的3D可視化工具運(yùn)行平臺(tái)：加載項(xiàng)形式運(yùn)行在Excel上版本：支持版本Excel2013或OfficeProfessionalPlus2013功能：用戶創(chuàng)建、瀏覽應(yīng)用到數(shù)字地圖上的時(shí)間敏感型數(shù)據(jù)并與之交互，最多數(shù)據(jù)條：100萬可視化類型：立柱型、類似熱圖的二維斑塊、氣泡圖GeoFlow實(shí)例微軟2013年發(fā)布的3D可視化工具OpenStreetMapOpenStreetMapGoogleChartAPI工具集中取消了靜態(tài)圖片功能，目前只提供動(dòng)態(tài)圖表工具。能夠在所有支持SVG\Canvas和VML的瀏覽器中使用，但是GoogleChart的一個(gè)大問題是：圖表在客戶端生成，這意味著那些不支持JavaScript的設(shè)備將無法使用，此外也無法離線使用或者將結(jié)果另存其他格式，之前的靜態(tài)圖片就不存在這個(gè)