数据可视及探索(2)
数据可视化教学大纲
《数据可视化》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程性质《数据可视化》为全日制大学本科信息管理与信息系统专业开设的一门专业课程和选修课程。
对培养学生的信息处理能力、信息分析与应用能力、信息表达能力具有重要的作用。
三、教学目标和任务教学目标：本课程的主要目的是培养学生的信息数据可视化处理能力。
通过本课程的教学，使学生掌握数据可视化的一般原理和处理方法，能使用数据可视化工具队数据进行可视化处理。
教学任务：介绍数据可视化的基础理论和概念，针对实际应用中遇到的不同类型的数据介绍相应的可视化方法，并介绍可视化综合应用及实用系统。
四、教学要求通过课程学习使学生了解数据可视化基本概念；掌握视觉感知和认知的基本原理和可视化编码原则；掌握数据定义、组织、管理、分析、挖掘等及数据工作流；掌握可视化的基础理论；掌握不同类型数据的可视化方法；掌握常用的可视化软件使用。
五、课程学时安排六、主要内容第1部分数据可视化简介（2学时）【教学目标】理解可视化的意义；理解可视化的目标和作用；了解可视化简史；理解数据可视化释义。
【教学内容】第一节可视化概述内容：可视化的意义；可视化的目标和作用；可视化简史重点讲授：可视化的目标和作用第二节可视化释义内容:数据可视化分类；数据可视化与其他方向的关系重点讲授：数据可视化分类【教学重点、难点】可视化的目标和作用思考题：1.可视化目标或作用在可视化历史中是如何发展变化的？2.各用一个具体的例子说明什么是科学可视化、信息可视化和课时分析。
3.描述数据可视化与信息图在生成方法和目标上的差异。
4.举例说明数据可视化的三类通用目标。
第2部分视觉感知与视觉通道（2学时）【教学目标】掌握视觉感知与认知；了解视觉通道。
【教学内容】第一节视觉感知与认知内容：感知、认知、格式塔理论、视觉感知相对性重点讲授：感知、认知第二节视觉通道内容：视觉通道类型、视觉通道特性重点讲授：视觉通道类型【教学重点、难点】视觉感知与认知思考题：1.通过图像对比；理解视觉感知的相对性。
软件开发工具-题库
软件开发工具-题库1、1.用于以只读的，图形化方式访问整个企业的模型信息( )。
A、 App ModelerB、 ViewerC、 Meta WorksD、 Warehouse Architect答案： B2、2.数据流图的绘制采用了（）的方法。
A、自下而上B、从里到外C、从外到里D、自顶而下答案： D3、3.用于系统的需求分析，设计和构造数据流程图和数据字典( )。
A、 Process AnalystB、 Data ArchitectC、 App ModelerD、 Meta Works答案： A4、4.用于对概念层和物理层的交互式数据库设计和构造( )。
A、 ProcessAnalystB、 DataArchitectC、 WarehouseArchitectD、 Viewer答案： B5、5.ProcessAnalyst模块用于（）的数据分析与发现。
A、需求分析B、概念设计C、逻辑设计D、物理设计答案： A6、1.任何软件的开发工作都是处于某种环境中，软件开发环境的主要组成成分是软件工具。
( )答案：正确7、2.基于各个阶段对信息的需求不同，软件开发工具大致可以分为四类：设计工具、分析工具、计划工具和管理工具。
( )答案：错误8、3.窗口与用户对象之间不需要交换信息。
( )答案：错误9、4.Power Builder不具备面向对象编程的特征。
( )答案：错误10、5.用户对象是封装了一组相关代码和属性、完成特定功能的对象。
( )答案：正确11、1.何为Java语言？答案： java是面向对象的编程语言，表面上看，它类似C++的简洁版本，但有很多区别。
Java已经成为高级WEB网页设计的标准。
它的优点是，更简洁的语法、更好的内存管理模式、通过虚拟机解释执行的、平台无关性。
12、2.何为需求分析，需求分析的目标是什么？答案：需求分析是数据库设计的第一阶段，也是系统开发过程中的一个关键工作阶段。
数据分析中的数据探索
数据分析中的数据探索数据分析中的数据探索是指通过对数据进行探索性分析，以发现数据中的模式、趋势、异常值等信息，为后续的数据分析和决策提供基础。
数据探索的目标是深入了解数据的特征和结构，为数据分析过程中的数据清洗、特征工程和建模选择提供依据。
本文将介绍数据探索的基本步骤和常用方法。
一、数据探索的基本步骤1. 数据采集与理解：首先需要采集相关的数据，并对数据进行初步的理解。
了解数据的来源、格式、含义和结构，熟悉数据的基本属性和特征。
2. 数据清洗与预处理：对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等问题。
清洗后的数据更加准确和可靠，为后续的数据分析提供可靠的基础。
3. 数据可视化：通过数据可视化的方式，将数据转化为可视化图表，以便更直观地观察数据的分布、趋势和关联性。
常用的数据可视化工具包括matplotlib、seaborn和Plotly等。
4. 描述性统计分析：通过描述性统计方法，对数据进行基本的统计分析，包括计算均值、中位数、标准差等统计指标，以了解数据的集中趋势、离散程度和分布情况。
5. 相关性分析：通过相关性分析，了解数据之间的关联程度和相关性强度。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
6. 探索性数据分析：通过探索性数据分析，深入挖掘数据中的模式、趋势和异常值等信息。
常用的探索性数据分析方法包括箱线图、散点图和直方图等。
二、常用的数据探索方法1. 直方图：直方图是一种常用的数据可视化方法，用于展示数据的分布情况。
通过将数据分成若干个区间，统计每一个区间内数据的频数或者频率，然后用矩形条表示各个区间的频数或者频率。
直方图可以直观地展示数据的分布形态，如是否呈正态分布、是否存在偏态等。
2. 箱线图：箱线图是一种用于展示数据分布的图表，通过展示数据的最大值、最小值、中位数、上四分位数和下四分位数等统计指标，可以直观地了解数据的离散程度和异常值情况。
箱线图可以匡助我们判断数据是否存在异常值和离群点。
机器学习知识：机器学习中的数据可视化
机器学习知识：机器学习中的数据可视化随着人们对数据的需求不断增长，数据科学的领域也在不断扩展。
数据可视化作为其中的一个重要组成部分，是将数据有机的结合可视图像，更好地展示数据特征和规律的方法。
在机器学习过程中，数据可视化扮演着至关重要的角色。
本文将从数据可视化的定义、机器学习中的数据可视化应用以及数据可视化所带来的好处等三个方面详细介绍数据可视化在机器学习中的推广应用。
一、什么是数据可视化简单定义来说，数据可视化即是将数据转化为视觉元素，以图表等形式表达出来的方式，便于数据的分析、探索和理解。
数据可视化在金融、医疗、广告、旅游等不同领域都有广泛的应用。
通过数据可视化，人们可以更加直观的看到大量数据的特点、变化趋势，甚至还可以减少数据分析的时间和误差，更好的发掘数据的价值。
二、机器学习中的数据可视化机器学习（Machine Learning）是一种人工智能的应用领域，是通过对大量数据进行学习以发现其中的规律和特点，进而对未来的数据进行预测和分析。
机器学习分为有监督学习、无监督学习和半监督学习等，但无论是哪种学习方式，在训练数据前的数据预处理过程中，都需要使用数据可视化来更好的理解数据的特征和分布规律。
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一种重要分支，其通过大量数据进行训练，自动地提取特征和规律，可以大幅度优化模型的分类和预测能力，提高准确率。
然而，深度学习模型中有了更多的超参数，比如让网络深度变成4还是5、激活函数选哪个、损失函数采用哪种等，很难通过代码进行分析，这时候数据可视化便派上用场。
下面具体介绍机器学习中的数据可视化应用：1.特征提取与选择在机器学习之前，数据中的特征需要被预处理。
特征提取和选择是在机器学习过程中至关重要的步骤，主要目的是找到数据中最为相关的特征，并且能够去除一些无用或者重复的特征，提高模型的准确度和泛化能力。
通过数据可视化，我们可以更直观的展示数据中的各类特征和它们之间的相关性，便于筛选出最有用的特征，减少特征量和噪声扰动。
大数据时代下的数据可视化研究
大数据时代下的数据可视化研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据已经成为了现代社会不可或缺的一部分。
大数据不仅改变了我们获取、存储和处理信息的方式，也为我们提供了新的视角来理解和分析世界。
然而，大数据的复杂性和海量性使得传统的数据处理和分析方法面临挑战，数据可视化作为大数据处理的关键环节，其重要性日益凸显。
本文旨在探讨大数据时代下的数据可视化研究。
我们将对大数据和数据可视化的基本概念进行界定，明确研究对象和范围。
接着，我们将分析大数据时代下数据可视化的特点和发展趋势，包括可视化技术的创新、可视化需求的多样化和可视化应用的广泛化等。
在此基础上，我们将深入探讨大数据时代下数据可视化的技术挑战和解决方案，如数据降维、可视化算法优化、交互式可视化等。
我们将通过案例分析，展示大数据可视化在不同领域的应用实践和效果评估，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、大数据与数据可视化概述随着信息技术的飞速发展和数据量的爆炸式增长，大数据已经成为当代社会的重要特征。
大数据不仅指数据量的大规模，更是指数据的多样性和复杂性。
这些数据可能来源于社交媒体、企业运营、科学研究、公共服务等多个领域，它们通常以非结构化或半结构化的形式存在，处理和分析这些数据的难度日益增大。
数据可视化作为一种将大量数据转化为直观图形的技术，对于理解和分析大数据具有至关重要的作用。
数据可视化能够将海量的数据信息进行简化，帮助人们快速识别数据中的模式和趋势，揭示数据背后隐藏的信息。
在大数据时代，数据可视化技术不断发展和创新，从简单的图表展示到复杂的交互式可视化，其表现形式日益丰富多样。
大数据与数据可视化的结合，不仅提高了数据分析的效率，也促进了知识的发现和传播。
通过数据可视化，研究者可以直观地展示研究成果，让非专业人士也能理解和接受；企业可以利用数据可视化工具进行市场分析、产品优化等决策支持；政府则可以通过数据可视化来监测公共服务、城市规划等方面的运行情况。
数据可视化技术分析剖析
返回
大数据环境下数据可视化
研究者提出了大量网络可视化或图可视化技术,Herman 等人 综述了图可视化的基本方法和 技术,如图所示.经典的基于节点和边的可视化,是图可视化的主要形式.图中主要展示了具有 层次特征的图可视化的典型技术,例如 H 状树 H-Tree、 圆锥树 Cone Tree、 气球图 Balloon View、 放射图 Radial Graph、 三维放射图 3D Radial、双曲树 Hyperbolic Tree 等.
大数据环境下数据可视化
大规模网络中,随着海量节点和边的数目不断增多,例如规模达到百万以上时,可视化界面中会出现 节点和边大量聚集、 重叠和覆盖问题,使得分析者难以辨识可视化效果.图简化(graph simplification) 方法是处理此类大规模图可视化的主要手段: • 一类简化是对边进行聚集处理,例如基于边捆绑(edge bundling)的方法,使得复杂网络可视化效果 更为清晰,下图展示了 3 种基于边捆绑的大规模密集图可视化技术.此外,Ersoy 等人还提出了基于骨 架的图可视化技术,主要方法是根据边的分布规律计算出骨架,然后再基于骨架对边进行捆绑;
随着大数据的兴起于发展，互联网、社交网络、地理信息系统、企业商业智能、社会公共服务 等主流应用领域逐渐催生了几类特征鲜明的信息类型，包括文本、网络或图、时空、多维数据 返回 等，这些与大数据密切相关的信息类型，将成为大数据可视化的主要研究领域。
大数据环境下数据可视化
文本信息是大数据时代非结构化数据类 型的典型代表。如图所示，典型的文本 可视化技术是标签云。
可视化的主要方法
3 平行坐标技术 平行坐标技术是最早提出的以二维形式表示 n 维空间的数据可视化技术之一。它的 基本思想是将 n 维数据空间用n 条等距离的平行轴映射到二维平面上，每条轴线都 对应于一个属性维。坐标轴的取值范围，从对应数据维属性的最小值到最大值均匀 分布（名词性属性依次在数据维上标出即可），这样数据库中的每一条数据记录都 可以转换成为图形的形式，都可以用一条折线表示在 n 条平行轴上（图 6）。
数据可视化研究综述
数据可视化研究综述随着大数据时代的到来，数据可视化成为了一种重要的信息传递和分析方法。
本文将从数据可视化的定义、应用领域、技术手段以及未来发展趋势等方面进行综述，以帮助读者全面了解数据可视化的研究现状和未来发展方向。
一、数据可视化的定义数据可视化是指通过图表、图形、地图等可视化手段将抽象的数据转化为直观、易于理解的形式。
它能够帮助人们更好地理解和分析数据，从而发现数据中的模式、趋势和规律。
二、数据可视化的应用领域数据可视化广泛应用于各个领域，包括商业、金融、教育、医疗等。
在商业领域，数据可视化可以帮助企业分析销售数据、市场趋势和用户行为，从而制定更有效的营销策略。
在金融领域，数据可视化可以帮助投资者更好地了解市场走势和风险，进行风险管理和决策支持。
在教育领域，数据可视化可以帮助教育机构分析学生的学习情况和表现，从而实施个性化教育。
在医疗领域，数据可视化可以帮助医生分析患者的健康数据和病历，提供更准确的诊断和治疗方案。
三、数据可视化的技术手段数据可视化的技术手段主要包括图表、图形、地图和可交互式界面等。
图表是最常见的数据可视化形式，包括柱状图、折线图、饼图等。
图形则更加灵活多样，可以通过绘制点、线、面等来展示数据。
地图则适用于展示地理信息和空间分布，常用的地图类型包括热力图、散点图和流向图等。
可交互式界面则可以让用户自由地探索数据，通过选择、过滤和操作等方式进行交互。
四、数据可视化的未来发展趋势随着技术的不断进步，数据可视化的未来发展有以下几个趋势：首先，可视化技术将更加智能化，可以自动识别数据中的模式和趋势，提供更加精准的分析结果。
其次，虚拟现实和增强现实技术将与数据可视化相结合，提供更加沉浸式和直观的数据展示方式。
再次，数据可视化将更加注重用户体验，提供更加友好和直观的界面，方便用户进行数据探索和分析。
最后，数据可视化将与机器学习和人工智能等技术相结合，实现更加智能化的数据分析和决策支持。
数据可视化作为一种重要的信息传递和分析方法，在各个领域都有着广泛的应用。
MSTR数据可视化
之比等相关的关键业务比率时最有帮助。
Page 19
基于MSTR的数据可视化-高级展示
MSTR数据可视化秘籍之交互式气泡图
招式：至少1个实体，至少3个度量。 第一个实体：显示为相应的气泡 第二个实体：要启用钻取功能，在第一个实体的右侧 增加该实体的子实体；要增加时间序列功能，在第一个实体 的左侧增加基于时间的实体； 第三个实体：同时启用钻取和时间序列功能， 如：时间实体，同时间关联的父实体、子实体； 第四个实体：要显示不同颜色的气泡，在前三个度量 上增加第四个实体；
2）随着计算机软硬件的发展，人们创建了更多、更大、更复杂的数据模型、业务系统，随之带
来数据的爆炸式增长，如此同时也产生了高级的计算机图形学技术和方法，数据可视化应运而生 。随着数据可视化平台的扩展、应用领域的增加，数据可视化开始增加诸如实时动态效果、用户 交互设计等。
Page 7
基于MSTR的数据可视化-基础展示
Page 24
基于MSTR的数据可视化-高级展示
MSTR数据可视化秘籍之气泡图
招式：至少2个实体，至少7个度量。 第一个实体在第一列显示为文本，最右侧一个实 体觉得条线图和锯型图上X轴的值，如果行上有3个以 上的实体，除最右侧的实体外，都会显示为图表中的 一行。 第一个度量：条形微图的条形图高度以及锯型折 线微图中的峰值点。 第二个度量：创建的水平基准线将被显示在锯型 折线微图内。 第三个度量：决定了靶心微图中的性能测绘条的 长度。条形图代表了 实际的度量值。 第四个度量决定了靶心微图中的最大可能值。 第五个度量决定了靶心微图中第一个颜色分段， 分段 1 的最右侧的底边。 第六个度量决定了靶心微图中第二个颜色分段， 分段 2 的最右侧的底边。 第七个度量决定了靶心微图中垂直基准线的值， 这是一个度量的典 型目标值。 附加度量都将显示在微图及其关联度量之后，窗 口小部件的列 内。
大数据可视化1-6章课后习题答案
第一章习题一、填空与选择题1.数据可视化的主要作用包括___ 数据记录和表达_____、___数据操作_____和____数据分析____ 三个方面，这也是可视化技术支持计算机辅助数据认知的三个基本阶段。
书P6页第三段2.在医学可视化领域上要包含三方面的研究热点: ___图像分割技术_____、____实时渲染技术____和___多重数据集合_____技术。
书P17页第二段3.据Ward M O(2010)的研究，超过( B ) 的人脑功能用于视觉信息的处理，视觉信息处理是人脑的最主要功能之一。
书P7页第一段A.30%B.50%C.70%D.40%4.当前，市场上已经出现了众多的数据可视化软件和工具，下面工具不是大数据可视化工具的是( D )。
书P4页倒数第二段A.TableauB. DatawatchC. PlatforaD.Photoshop5.从宏观角度看，数据可视化的功能不包括( C )。
书P5页倒数第二段中间A.信息记录B.信息的推理分析C.信息清洗D.信息传播二、简答题1.大数据可视化内涵是什么?书P1页1)数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。
2)数据可视化能将复杂的数据转换为更容易理解的方式传递给受众。
3)数据可视化主要是通过计算机图形图像等技术手段展现数据的基本特征和隐含规律，辅助人们更好地认识和理解数据，进而支持从庞杂混乱的数据中获取需要的领域信息和知识。
2.简述数据可视化的起源。
答：数据可视化起源于图形学、计算机图形学、人工智能、科学可视化以及用户界面等领域的相互促进和发展，是当前计算机科学的一个重要研究方向，它利用计算机对抽象信息进行直观的表示，以利于快速检索信息和增强认知能力。
科学可视化—>信息可视化<—>数据可视化3.总结数据可视化的意义。
答：1)真（真实性）：指是否正确地反映了数据的本质，以及对所反映的事物和规律有无正确的感受和认识。
2)善（倾向性）：是可视化所表达的意象对于社会和生活具有什么意义和影响。
数据可视化ppt
的二维图形显示的理论，强调有用
信息密度的最大化问题。这些理论
图1
图1 美国可视化人体数据切片之一 1975年图统1计1图95形7年学发家明发的明圆的形增图强标散，点采图用表线达段及其18朝00向—编19码00多年维：数图数据2据J图oh形n
图2 采用直接体可视化技术绘制鳄鱼木会乃同伊JCaTcq数u据es Bertin的图形符号学，
的医学影像数据、三维空间信息测量数据、流体计 算模拟数据等。由于数据的规模通常超过图形硬件 的处理能力，所以如何快速地呈现数据中包含的几 何、拓扑、形状特征和演化规律是其核心问题。随 着图形硬件和可视化算法的迅猛发展，单纯的数据 显示已经得到了较好的解决。 • 信息可视化的核心问题主要有高维数据的可视化、 数据间各种抽象关系的可视化、用户的敏捷交互和 可视化有效性的评断等。 • 可视分析偏重于从各类数据综合、意会和推理出知 识，其实质是可视地完成机器智能和人脑智能的双 向转换，整个探索过程是迭代的、螺旋式上升的过 程。
列作图一个模块，从而提供了一个统一的数据分析界面。
于开源智能19数75据—源19（87O年pe：n-多So维u统rce计In图te形lligence（OSINT），如学术研究、博客、新闻媒
1987—2004年：交互可视化 体、非政府组织报告和联合国研究等），实现人物、关系、时间、统计、地理信息、社
2004年至今：图可3视1分99析1年学Ben
数据可视化课程的教学设计与实践探索
数据可视化课程的教学设计与实践探索穆翠霞（中华女子学院计算机系，北京100101）摘要：为了提高新开设课程数据可视化的教学质量和改善学生学习体验，从知识、职场和学生三个维度阐述了教学需求的调研、分析和准备，在此基础上进行了教学目标、内容和活动的设计，教学实施和反馈证实了教学设计的合理性，并总结了下一步课程教学改革的方向。
关键词：数据可视化；教学设计；Echarts；D3.JS中图分类号：G642.0文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)34-0104-05开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Teaching Design and Practice Exploration of Data Visualization CourseMU Cui-xia(China Women’s University,Beijing100101,China)Abstract:In order to improve the teaching quality of the new course data visualization and improve students'learning experience, this paper elaborates the investigation,analysis and preparation of teaching needs from three dimensions of knowledge,workplace and students.On this basis,the teaching objectives,contents and activities are designed.The teaching implementation and feed⁃back confirm the rationality of the teaching design,and summarize the direction of the next teaching reform.Key words:data visualization;teaching design;Echarts;D3.JS在本校计算机科学与技术、数字媒体技术的专业培养计划中，数据可视化是一门较新的专业方向必修课程，刚完成两轮教学。
数据可视化基础
可视化流程
• 可视化映射
• 让用户通过可视化结果去理解数据信息以及数据背后隐含的规律。将数据的 数值、空间坐标、不同位置数据间的联系等映射为可视化视觉通道的不同元 素，如标记、位置、形状、大小和颜色等。因此可视化映射是与数据、感知、 人机交互等方面相互依托，共同实现的。
• 用户感知
• 可视化映射后的结果只有通过用户感知才能转换成知识和灵感。用户从数据 的可视化结果中进行信息融合、提炼、总结知识和获得灵感。数据可视化可 让用户从数据中探索新的信息，也可证实自己的想法是否与数据所展示的信 息相符合。
3．线性链表的删除运算
• 在链式存储结构下的线性表中删除指定的节点 • 在线性链表中删除数据域为 ai 的节点，其过程如下：
(1)在线性链表中查找包含 ai 的节点，将该节点的存储序号存放在指针变量 q 中。
(2)把 ai 节点的前驱节点存储序号存放在指针变量 p 中，将 ai 节点的后继节 点存储序号存 放在指针变量 q 中。
• 适当运用隐喻原则
• 用一种事物去理解和表达另一种事物的方法称为隐喻（ metaphor)，隐喻作 为一种认知方式，参与人对外界的认知过程。
• 颜色与透明度选择原则
• 颜色在数据可视化领域通常被用于编码数据的分类或定序属性。有时，为了 便于用户在观察和探索数据可视化时从整体进行把握，可以给颜色增加一个 表示不透明度的分量通道，用于表示离观察者更近的颜色对背景颜色的透过 程度。
• 键值存储
• 键值存储，即 Key-value存储，简称KV存储。它是 NOSQL存储的一种方式。 它的数据按照键值对的形式进行组织、索引和存储。键值存储能有效地减少 读写磁盘的次数，比SQL数据库存储拥有更好的读写性能。
可视化数据组织与管理工具
数据探索和发现中的常用工具和方法
数据探索和发现中的常用工具和方法数据探索和发现是现代社会中重要的任务之一。
随着数据量的不断增加和信息的快速传播，人们需要有效的工具和方法来处理和分析数据，以从中发现有价值的信息和洞察力。
本文将介绍一些常用的数据探索和发现工具和方法，帮助读者更好地理解和应用数据。
首先，数据可视化是数据探索和发现中常用的工具之一。
通过将数据以图表、图形或地图的形式展示出来，我们可以更直观地理解数据的特征和关系。
例如，通过绘制折线图可以观察数据的趋势和变化，通过绘制散点图可以发现数据的相关性。
此外，热力图和地理信息系统（GIS）可以帮助我们更好地理解地理数据和空间分布。
通过数据可视化，我们可以更快速地发现数据中的规律和异常。
其次，统计分析是数据探索和发现中不可或缺的方法之一。
统计分析可以帮助我们理解数据的分布、关系和差异。
例如，描述统计分析可以计算数据的均值、中位数、标准差等，帮助我们了解数据的集中趋势和变异程度。
此外，相关分析可以帮助我们发现不同变量之间的关系，回归分析可以帮助我们预测和解释因果关系。
通过统计分析，我们可以更深入地理解数据的本质和含义。
另外，机器学习是近年来数据探索和发现中兴起的一种方法。
机器学习通过训练模型来识别和预测数据中的模式和趋势。
例如，聚类算法可以将数据分为不同的类别，分类算法可以根据已有的标签将数据分类，回归算法可以根据已有的数据预测未来的趋势。
机器学习可以帮助我们从大量的数据中发现潜在的规律和关联，提供更准确和高效的数据分析方法。
此外，文本挖掘是数据探索和发现中的另一个重要领域。
随着社交媒体和互联网的普及，大量的文本数据被产生和传播。
文本挖掘可以帮助我们从文本数据中提取有用的信息和知识。
例如，情感分析可以帮助我们了解用户对产品或服务的态度和情感，主题建模可以帮助我们发现文本中的主题和关键词。
通过文本挖掘，我们可以更好地理解和应用文本数据，从中发现价值和洞察力。
最后，网络分析是数据探索和发现中的另一种重要方法。
使用AI技术进行数据可视化的方法
使用AI技术进行数据可视化的方法一、引言数据可视化是一种将抽象的数据转化为图形或其他视觉表达方式的方法，它能够帮助人们更好地理解和分析数据。
随着人工智能(AI)技术的发展，越来越多的研究和应用开始将AI与数据可视化相结合，以提供更高效、准确和有洞察力的数据分析解决方案。
本文将介绍使用AI技术进行数据可视化的方法，并探讨其优势和挑战。
二、基于AI技术的数据预处理在进行数据可视化之前，首先需要对原始数据进行预处理。
AI技术可以应用于数据清洗、特征提取和降维等方面，从而使得后续的可视化更加准确、简便。
1. 数据清洗对于大规模复杂的数据集，常常存在缺失值、异常值和噪声等问题。
AI技术可以自动检测并修复这些问题，提高了可视化结果的准确性。
例如，利用机器学习算法可以建立模型自动填充丢失的数值，并通过离群点检测算法找出异常值。
2. 特征提取有时候原始数据过于庞大复杂，直接进行可视化会丧失数据的关键信息。
AI技术可以通过特征提取方法，将原始数据转换为更具有表达力的特征向量。
这样可视化时就不仅可以展示原始数据，还能呈现数据中隐藏的内在模式和规律。
3. 数据降维当数据集维度过高时，传统的可视化方法难以展现数据间的关联和结构。
AI技术中的降维方法可以将高维空间中的数据映射到低维空间，从而减少可视化任务的难度。
主成分分析(PCA)和多维缩放(MDS)等算法是常用的降维技术，可以帮助用户更好地理解和解释复杂数据。
三、基于AI技术的图形生成与布局一旦经过预处理阶段，我们需要使用具有图形化表达效果的方式对数据进行展示。
AI技术在图形生成与布局方面也发挥了重要作用。
1. 图形生成通过机器学习算法和深度学习模型，我们可以自动地生成介质各异、富有创意、符合品牌风格要求的图表元素。
例如，在文本识别领域，AI可以将手写字迹或印刷文字转换为艺术性强大且易于阅读的文本。
2. 布局优化令人信服的数据可视化需要考虑到布局的合理性和美观性。
AI技术可以使用图像处理和模式识别技术来自动优化图表元素的位置、大小和相对关系，以满足最佳的视觉效果。
如何进行有效的数据探索与发现
如何进行有效的数据探索与发现数据探索与发现在当今信息化时代具有重要意义。
随着大数据时代的到来，数据已经成为企业决策的重要依据。
然而，要从庞杂的数据中发现有价值的信息并非易事。
本文将从数据收集、数据清洗、数据可视化和数据分析等方面，探讨如何进行有效的数据探索与发现。
一、数据收集数据收集是进行数据探索与发现的第一步。
数据的质量和完整性对后续的分析至关重要。
在数据收集过程中，我们需要明确数据的来源和目的，遵循数据保护和隐私保护的原则。
可以通过各种方式进行数据收集，如调查问卷、传感器、网络爬虫等。
同时，还可以利用公开的数据集和开放的API来获取数据。
不同的数据收集方式适用于不同的场景，需要根据具体情况进行选择。
二、数据清洗数据清洗是数据探索与发现的关键步骤之一。
在数据收集过程中，往往会出现数据缺失、异常值和重复值等问题。
这些问题会影响数据的准确性和可信度。
因此，我们需要对数据进行清洗，包括删除缺失值、处理异常值和去重等操作。
此外，还可以通过数据插补和数据转换等方法来填补缺失值和处理异常值。
数据清洗的目的是使数据更加准确、可靠和一致，为后续的分析提供可靠的基础。
三、数据可视化数据可视化是数据探索与发现的重要手段之一。
通过可视化的方式，我们可以直观地展示数据的分布、趋势和关系。
数据可视化可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势。
在进行数据可视化时，我们可以使用各种图表和图形，如折线图、柱状图、散点图等。
此外，还可以利用地图、雷达图和热力图等方式来展示数据的空间分布和相关性。
数据可视化不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以帮助我们与他人共享和传播数据的发现。
四、数据分析数据分析是数据探索与发现的核心环节。
通过数据分析，我们可以从数据中提取有价值的信息和洞察。
数据分析可以采用多种方法和技术，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
在进行数据分析时，我们需要根据具体问题和目标选择合适的方法和技术。
同时，还需要进行数据预处理、特征选择和模型建立等步骤。
数据可视化技术的发展及趋势分析
求职心得体会范文作为一名即将步入职场的应届毕业生，我深知求职之路并不容易，但通过一段时间的求职实践和总结，我积累了一些求职心得体会，希望能够与大家分享。
首先，对于求职者来说，一份出色的简历至关重要。
简历是求职者与用人单位之间的第一道桥梁，它承载着个人的基本信息、教育背景、工作经历等重要内容。
因此，在制作简历时，我们要尽可能地突出自己的优势和特长，突出重点，突出自己在学习和工作中的成绩和成就，让用人单位一眼就能看到自己的闪光点。
其次，面试是求职过程中至关重要的一环。
在面试过程中，我们要做到自信大方、言行举止得体，表现出良好的沟通能力和团队合作精神。
同时，我们还要对用人单位的情况有所了解，做好充分的准备，回答问题时要结合自身经历和实际情况，展现出自己的真实能力和潜力。
另外，在求职过程中，我们要保持积极乐观的心态。
尽管求职的过程可能会遇到一些挫折和困难，但我们要保持乐观的态度，不断学习和提升自己，相信自己的能力和价值，坚持不懈地寻找适合自己的工作岗位。
此外，建立良好的人际关系也是求职过程中的关键。
通过社交网络、校园活动、实习经历等途径，我们可以扩大自己的人际圈子，结识更多的人脉资源，为自己的求职之路增添更多的机会和可能性。
最后，不断学习和提升自己的能力也是求职过程中不可或缺的一部分。
随着社会的发展和竞争的加剧，用人单位对求职者的要求也越来越高，我们要不断学习新知识、提升自己的技能，增强自己的竞争力，才能在激烈的求职竞争中脱颖而出。
总之，求职心得体会是我们在求职过程中不断总结和积累的经验和教训，通过这些心得体会，我们可以更好地应对求职过程中的各种挑战和困难，找到适合自己的工作岗位。
希望我的经验和体会能够对正在求职的朋友们有所帮助，祝愿大家早日找到心仪的工作，实现自己的职业理想。
什么是数据探索？
什么是数据探索？探索数据是对数据进⾏初步研究,以便更好的理解它的特殊性质,有助于选择合适的数据预处理和数据分析技术。
⼀。
汇总统计汇总统计是量化的，⽤单个数或数的⼩集合捕获可能很⼤的值集的各种特征。
1。
频率和众数是描绘⽆序的、分类的值的集合。
给定⼀个在{v1,v2...,vi,...,vk}上取值的分类属性x和m个对象的集合，值vi的频率定义为：frequency(vi)=具有属性值vi的对象数/m。
分类属性的众数（mode）是具有最⾼频率的值。
2。
百分位数对于有序数据，考虑值集的百分位数更有意义。
给定⼀个有序的或连续的属性x和0与100之间的数p，第p个百分位数x p是⼀个x值，使得x的p%的观测值⼩于x p。
3。
位置度量：均值和中位数均值和中位数⽐较简单，也⽐较常⽤，但是均值对离群值⽐较敏感，为了克服这个问题，可以使⽤截断均值，指定0和100之间的百分位数p,丢弃⾼端和低端（p/2）%的数据，然后⽤常规的⽅法计算均值，所得的结果就是截断均值。
4。
散布度量：极差和⽅差这种度量表明属性值是否散布很宽，或者是否相对集中在单个点（如均值）附近。
给定⼀个属性x，它具有m个值{x1,x2,...,xm}，x的极差定义为：range(x)=max(x)-min(x)。
尽管极差标识最⼤散布，但是如果⼤部分值都集中在⼀个较⼩的范围内，并且更极端的值的个数相对较少，则可能会引起误解。
因此，作为散布的度量，⽅差和标准差更可取。
5。
多元汇总统计包含多个属性的数据（多元数据）的位置度量可以通过分别计算每个属性的均值或中位数得到。
对于多元数据，每个属性的散布可以独⽴于其它属性。
然⽽对于具有连续变量的数据，数据的散布更多地⽤协⽅差矩阵S表⽰。
其中，S的第ij个元素S ij是数据的第i个和第j个属性的协⽅差。
协⽅差的值接近于0表明两个变量不具有（线性）关系。
对于数据探索，相关性⽐协⽅差更可取。
相关矩阵R的第三ij个元素是数据的第i个和第j个属性之间的相关性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
6.1.1 三维曲面/网线图指令 1.基本调用格式【例6.3-2】用曲面图表现函数22y x z +=（图6.3-2）。
clf x=-4:4; y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y); Z=X.^2+Y.^2; surf(X,Y,Z); colormap(hot) %<7> hold onstem3(X,Y,Z,'bo') hold offxlabel('x'),ylabel('y'),zlabel('z') axis([-5,5,-5,5,0,inf]) view([-84,21])-55-55051015202530x yz图 6.3-2 曲面图和格点2. 衍生调用格式3.色图colormap4.浓淡处理shading【例6.3-3】三种浓淡处理方式比较。
（图6.3-3）clfx=-4:4;y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y);Z=X.^2+Y.^2;surf(X,Y,Z)colormap(jet)subplot(1,3,1),surf(Z),axis offsubplot(1,3,2),surf(Z),axis off,shading flatsubplot(1,3,3),surf(Z),axis off,shading interpset(gcf,'Color','w')图 6.3-3 三种浓淡处理方式faceted/flat/interp的效果比较6.1.2视点控制和图形的旋动1.视点控制view图 6.3-4 视点设置参数示意2.图形旋动rotate图 6.3-5 旋转图形对象的右手螺旋法则【例6.3-4】本例演示：surf指令的四元组调用法；用colorbar色轴标注数值大小；colorbar 所产生色轴的位置控制；旋转指令rotate的调用格式。
（图6.3-6）clf;[X,Y] = meshgrid([-2:.2:2]);Z=4*X.*exp(-X.^2-Y.^2);G=gradient(Z);subplot(1,2,1),surf(X,Y,Z,G)colorbar('Location','North','Position',[0.37,0.90,0.295,0.015]) subplot(1,2,2),h=surf(X,Y,Z,G);rotate(h,[-2,-2,0],30,[2,2,0]),colormap(jet)图 6.3-6 图形对象的旋转6.1.3光照、材质和透视1.光照light2.材质处理material【例6.3-5】灯光、照明、材质指令所表现的图形。
（图6.3-7）clf;[X,Y,Z]=sphere(40);colormap(jet)%<3>subplot(1,2,1),surf(X,Y,Z),axis equal off,shading interp %<4>light ('position',[0 -10 1.5],'style','infinite')%<5>lighting phong%<6>material shiny%<7>subplot(1,2,2),surf(X,Y,Z,-Z),axis equal off,shading flat %<8> light;lighting flat%<9>light('position',[-1,-1,-2],'color','y') %<10> light('position',[-1,0.5,1],'style','local','color','w') %<11>set(gcf,'Color','w')图 6.3-7 灯光、照明、材质指令所表现的图形3.透明处理【例6.3-6】本例演示：alpha, alim, alphamap的多种调用格式及其它们的配用。
（1）figure(close)[X,Y,Z]=peaks(20);surf(X,Y,Z);xlabel('x'),ylabel('y'),zlabel('z')shading flatalpha(0.5) %<5>图 6.3-8 透明度相同的曲面（2）alpha('x') %<6>图 6.3-9 随x坐标增加而变得愈不透明（3）alpha(Z) %<7>alim([-3,3]) %<8>alpha('scaled') %<9>alpha('interp') %<10>图 6.3-10 透明轴设定并采用插补产生透明度（4）shading interpalpha(Z)alpha('interp')alphamap('vdown')图 6.3-11 中部最透明而上下端最不透明的曲面（5）Alimit=alimalim_mode=alim('mode')Alimit =-3 3alim_mode =manual6.1.4消隐、镂空和裁切1.网线的消隐【例6.3-7】透视演示（图6.3-12）。
[X0,Y0,Z0]=sphere(30);X=2*X0;Y=2*Y0;Z=2*Z0;surf(X0,Y0,Z0);shading interphold on,mesh(X,Y,Z),colormap(hot)hold offhidden offaxis equal,axis off图6.3-12 剔透玲珑球2.图形的镂空【例6.3-8】演示：如何利用“非数”NaN，对图形进行镂空处理。
（图6.3-13）P=peaks(30);P(18:20,9:15)=NaN;surfc(P);colormap(summer)light('position',[50,-10,5]),lighting flatmaterial([0.9,0.9,0.6,15,0.4])%材质控制图6.3-13 镂方孔的曲面3.裁切【例6.3-9】表现切面（图6.3-14）。
clf,x=[-8:0.1:8];y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y);ZZ=X.^2-Y.^2; ii=find(abs(X)>6|abs(Y)>6);ZZ(ii)=zeros(size(ii));surf(X,Y,ZZ),shading interp;colormap(copper)light('position',[0,-15,1]);lighting phongmaterial([0.8,0.8,0.5,10,0.5])图6.3-14 经裁切处理后的图形6.2高维可视化6.2.1二维半图线【例6.4-1】本例演示：pcolor , contour, contourf的调用格式；等位线标高指令clabel 的配合使用和区别；colorbar在用户指定位置上创建着色标尺；subplot子图位置的控制；图形窗背景底色的设置。
（图6.4-1）clf;clear[X,Y,Z]=peaks(30);n=6;subplot('Position',[0.13,0.11,0.335,0.75])pcolor(X,Y,Z)shading interpzmax=max(max(Z));zmin=min(min(Z));caxis([zmin,zmax])colorbar('Location','North','Position',[0.25,0.92,0.515,0.025])hold onC=contour(X,Y,Z,n,'k:');clabel(C)hold offsubplot('Position',[0.57,0.11,0.335,0.75])[C,h]=contourf(X,Y,Z,n,'k:'); clabel(C,h)colormap(cool)set(gcf,'Color','w')-4.37-2.3-2.3-0.237-0.2371.831.833.895.96图 6.4-1 “二维半”指令的演示6.2.2 准四维表现【例6.4-2】用颜色表现),(y x f z 函数的梯度、曲率等特征。
（图6.4-2）clfx=3*pi*(-1:1/15:1);y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y); R=sqrt(X.^2+Y.^2); R(R==0)=eps;Z=sin(R)./R;[dzdx,dzdy]=gradient(Z);%<5>dzdr=sqrt(dzdx.^2+dzdy.^2); %<6>subplot('Position',[0.13,0.21,0.335,0.65])%<7>surf(X,Y,Z,abs(dzdr))%<8>shading interp;colorbar('Location','North','Position',[0.25,0.12,0.515,0.025])%<10>brighten(0.6);colormap jetalphamap('rampup')alpha('color') %<14>alpha('interp')title('No. 1 surf(X,Y,Z,abs(dzdr))')dz2=del2(Z); %<17>subplot('Position',[0.57,0.21,0.335,0.65]) %<18>surf(X,Y,Z,abs(dz2)) %<19>shading interptitle('No. 2 surf(X,Y,Z,abs(dz2))')图 6.4-2 准四维表现曲面的径向导数和曲率特征6.2.3四维切片及等位线【例6.4-3】利用slice和contourslice 表现MATLAB提供的无限大水体中水下射流速度数据flow 。