大数据可视化PPT-第6章交互
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大数据数据可视化展示系统PPT
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大数据云计算
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引爆大数据时代
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大数据云计算
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可视化交互
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6.3可视化交互模型
第6章 可视化交互
交互式信息可视化的用户界面模型
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6.3可视化交互模型
第6章 可视化交互
•IIVM 组成元素包括领域信息模型、可视化表征模型、任务模型、用户模型、对话 模型等，其中:
领域信息模型(IM)由领域信息概念实体集合组成。每个信息概念实体作为一 个
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6.2可视化交互空间
6.2.2 可视化交互空间分析
第6章 可视化交互
交互式可视化空间分析框架
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6.2可视化交互空间
可视化 交互空
间
连接数据源 选择空间分析实体
第6章 可视化交互
对对象进行操作 对对象进行探索和确认分析
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6.2可视化交互空间
第6章 可视化交互
第6章 可视化交互
6.1 可视化交互方法分类 6.2 可视化交互空间 6.3可视化交互模型 6.4 交互硬件与软件 习题
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
平移+缩放技术
五
动态过滤技术
大
概览+细节技术
技
术
焦点+上下文技术
多视图关联协调技术
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6.1 可视化交互方法分类
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6.2可视化交互空间
第6章 可视化交互
6.2.1 可视化交互空间查询
从信息表达的角度来看，交互可视化空间查询是通过可视化手段，在可视化界面 上 集中展示空间查询的要素及相互关系。用户通过对界面要素的选取、配置及 调整等交互 操作，实现空间实体和属性信息的快速检索。可视化交互界面主要 查询以下要素： (1)空间关系:空间实体间的各种关联关系，如拓扑、距离、方位和顺序等关系 (2)空间分布:空间对象间的位置分布及分布模式等 (3)空间查询:通过布尔元运算符将可视化空间查询逻辑表达式连接，组成结构化 查询语句(SQL)或面向空间数据的扩展结构化语言 (4)空间查询结果:可视化交互查询结果有多种形式，按照查询的方式可分成 3 种:
六章空间数据可视化及制图ppt课件
想象性是VR与设计者并行操作，为发挥它们的创造性而设计的 这极大地依赖于人类的想象力，。
沉浸感即投入感，其目的是力图使用户在计算机所创建的三维 虚拟环境中处于一种全身心投入的感觉状态，有身临其境的感觉， 即所谓“沉浸感”。
14
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
2、空间信息可视化
可视化能迅速、形象地表示空间信息，空间信息离不开可 视化。
因此，科学计算可视化之后，地学专家对可视化在地学 中的地位和作用进行了许多研究，提出了地图可视化、地 理可视化、GIS可视化、地学多维图解、地理信息的多维 可视化、虚拟地理环境等概念。
4
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
3）统计图表 统计图表用以表示非空间信息。 统计图与地图综合使用，形成以统计符号表示的专题图。
4）其它
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火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
二、GIS和计算机制图
GIS的发展从计算机制图和地籍管理起步。至今，制 图还是GIS的重要功能之一。 计算机制图的发展孕育了GIS的诞生，而GIS的发展又 促进了计算机制图的进一步发展。
6
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
4、空间信息可视化的应用
空间位置的表示 如表达空间物体的分布； 空间分析的可视化描述，如缓冲区 动态制图，如动态仿真图； 空间信息的可视化查询，实现对空间信息的
沉浸感即投入感，其目的是力图使用户在计算机所创建的三维 虚拟环境中处于一种全身心投入的感觉状态，有身临其境的感觉， 即所谓“沉浸感”。
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2、空间信息可视化
可视化能迅速、形象地表示空间信息，空间信息离不开可 视化。
因此，科学计算可视化之后，地学专家对可视化在地学 中的地位和作用进行了许多研究，提出了地图可视化、地 理可视化、GIS可视化、地学多维图解、地理信息的多维 可视化、虚拟地理环境等概念。
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3）统计图表 统计图表用以表示非空间信息。 统计图与地图综合使用，形成以统计符号表示的专题图。
4）其它
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火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
二、GIS和计算机制图
GIS的发展从计算机制图和地籍管理起步。至今，制 图还是GIS的重要功能之一。 计算机制图的发展孕育了GIS的诞生，而GIS的发展又 促进了计算机制图的进一步发展。
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火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
4、空间信息可视化的应用
空间位置的表示 如表达空间物体的分布； 空间分析的可视化描述，如缓冲区 动态制图，如动态仿真图； 空间信息的可视化查询，实现对空间信息的
数据可视化中交互式图表的使用方法
数据可视化中交互式图表的使用方法数据可视化是将数据转化为图表或图形的过程，以便更好地理解和分析数据。
而交互式图表是指用户能够通过与图表交互的方式来获取更多的信息和进行更深入的数据分析。
在本文中，将介绍数据可视化中交互式图表的使用方法，以帮助读者更好地利用交互式图表来探索和解释数据。
1.选择正确的交互式图表类型在开始创建交互式图表之前，首先要确定选择正确的图表类型以最好地呈现数据。
常见的交互式图表类型包括折线图、柱状图、散点图、地图等。
选择合适的图表类型有助于展示不同类型的数据关系和趋势。
2.确定交互式功能交互式图表的魅力在于用户可以通过与图表进行交互来改变视图、筛选数据、添加标签等。
在创建交互式图表时，要考虑哪些功能最适合展示数据，比如缩放、滚动、筛选、排序等。
3.使用工具创建交互式图表有许多工具和软件可用于创建交互式图表，例如Tableau、D3.js、Plotly等。
这些工具提供了丰富的图表类型和交互式功能，使用户能够轻松地创建自定义的交互式图表。
选择适合自己的工具并掌握其基本操作是创建交互式图表的重要一步。
4.添加交互式元素一旦选择了合适的图表类型和工具，接下来需要添加交互式元素。
其中一种常用的交互式元素是工具提示，它可以在用户鼠标悬停或点击某个数据点时显示相关信息。
另外，可以添加滚动条、筛选器和按钮等元素来实现更丰富的交互体验。
5.设计交互式动画交互式动画可以吸引用户的注意力并提供更多的数据细节。
动画可以用于突出显示变化和趋势，比如折线图中的线条动态生长或颜色的渐变表达。
动画的设计需要细心考虑，以确保它们不仅仅是装饰，而是有助于用户更好地理解数据。
6.测试和调整图表在完成交互式图表的创建后，需要进行测试并根据用户反馈进行调整。
测试可以帮助发现潜在的问题和改进点，确保图表的交互性和用户体验。
通过不断调整和改进，使图表更加易于理解和操作。
7.分享和部署交互式图表创建好的交互式图表可以通过多种方式分享和部署，例如将其嵌入到网页、生成静态图像或导出为可交互的文件格式。
第6章大数据可视化
➢单一数据可视化
在展现数据的时候，有时我们只需要突出一个最重要的数据。 我们需要直接将这个数据放大或通过简单的颜色对比反映数据。。
单一数据展示
6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢对比型数据的展示
在对比型数据表示过程中，一般通用的图表就是条形图或 柱形图，长长短短一目了然。
对比型数据展示
6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢ 6.3 大数据可视化实验分析
6.1 大数据可视化分类
➢ 数据可视化是关于图形或图形格式的数据展示，它 能够帮助人们快速地理解数据。
➢ 其目的是利用计算机自动分析能力，挖掘人对可视 化信息的认知能力优势，洞悉套数背后的信息、知 识与智慧。
一幅图画最伟大的价值莫过于它能够使我们实 际看到的比我们期望看到的内容丰富得多！
第6章 大数据可视化
本章内容
➢ 6.1 数据可视化分类
➢ 6.1.1 结构可视化 ➢ 6.1.2 功能可视化 ➢ 6.1.3 关联关系可视化 ➢ 6.1.4 趋势可视化
➢ 6.2 可视化表现形式
➢ 6.2.1 二维可视化形式 ➢ 6.2.2 三维可视化形式 ➢ 6.2.3 仪表盘 ➢ 6.2.4 定制可视化形式 ➢ 6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢ 6.2.1 二维可视化形式 ➢ 6.2.2 三维可视化形式 ➢ 6.2.3 仪表盘 ➢ 6.2.4 定制可视化形式 ➢ 6.2.5 大数据可视化方式的选择
6.2.1二维可视化形式
二维可视化的表现形式以平面的形式表达数据之间的 关联。主要包括2D区域图、时间序列图、网络图等。
二维可视化－2D区域图
生物蛋白质结构图 iPhone信息图
6.1.3 关联关系可视化
关联关系可视化在很大程度上都是反映数据之间的关 联关系，比如层级关系、对比关系之类的社交图谱。
在展现数据的时候，有时我们只需要突出一个最重要的数据。 我们需要直接将这个数据放大或通过简单的颜色对比反映数据。。
单一数据展示
6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢对比型数据的展示
在对比型数据表示过程中，一般通用的图表就是条形图或 柱形图，长长短短一目了然。
对比型数据展示
6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢ 6.3 大数据可视化实验分析
6.1 大数据可视化分类
➢ 数据可视化是关于图形或图形格式的数据展示，它 能够帮助人们快速地理解数据。
➢ 其目的是利用计算机自动分析能力，挖掘人对可视 化信息的认知能力优势，洞悉套数背后的信息、知 识与智慧。
一幅图画最伟大的价值莫过于它能够使我们实 际看到的比我们期望看到的内容丰富得多！
第6章 大数据可视化
本章内容
➢ 6.1 数据可视化分类
➢ 6.1.1 结构可视化 ➢ 6.1.2 功能可视化 ➢ 6.1.3 关联关系可视化 ➢ 6.1.4 趋势可视化
➢ 6.2 可视化表现形式
➢ 6.2.1 二维可视化形式 ➢ 6.2.2 三维可视化形式 ➢ 6.2.3 仪表盘 ➢ 6.2.4 定制可视化形式 ➢ 6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢ 6.2.1 二维可视化形式 ➢ 6.2.2 三维可视化形式 ➢ 6.2.3 仪表盘 ➢ 6.2.4 定制可视化形式 ➢ 6.2.5 大数据可视化方式的选择
6.2.1二维可视化形式
二维可视化的表现形式以平面的形式表达数据之间的 关联。主要包括2D区域图、时间序列图、网络图等。
二维可视化－2D区域图
生物蛋白质结构图 iPhone信息图
6.1.3 关联关系可视化
关联关系可视化在很大程度上都是反映数据之间的关 联关系，比如层级关系、对比关系之类的社交图谱。
第6课数据可视化(共10张PPT)
数据可视化是指以图像，动画等形式展示数据和诠释数据之间的关系，按照数据分析的不同目的，数据可视化的呈现也是不一样的
主要存在的问题
数据可视化典型案例
第六课 数据可视化
智能导购推荐
交通拥堵情况实时监测
图像识别比对
其他应用
假期旅游城市热度排行
全球新冠疫情统计
全球新冠疫情实施统计
新增新冠疫情人数
总新冠疫情确诊人数
全球新冠疫情形式分析
统计数据
全球新冠疫情确诊人数图
全球新冠疫情分析图
全球新冠疫情确诊新增人数
可视化数据图
饼状图
可视化数据图
动态热力图
主要存在的问题
数据可视化典型案例
第六课 数据可视化
智能导购推荐
交通拥堵情况实时监测
图像识别比对
其他应用
假期旅游城市热度排行
全球新冠疫情统计
全球新冠疫情实施统计
新增新冠疫情人数
总新冠疫情确诊人数
全球新冠疫情形式分析
统计数据
全球新冠疫情确诊人数图
全球新冠疫情分析图
全球新冠疫情确诊新增人数
可视化数据图
饼状图
可视化数据图
动态热力图
大数据可视化课件
6.2 大数据可视化方法
第六章大数据可视化
多维数据可视化
投影
投影（Projection）是能够同时展示多维的可视化方法之一。
基于投影的多维可视化方法一方面反映了维度属性值的分布 规律，同时也直观地展示了多维度之间的语义关系。
6.2 大数据可视化方法
第六章大数据可视化
多维数据可视化
平行坐标（Parallel Coordinates）是研究和应用最为广泛的一
Processing Processing 是一个开源 的编程语言和编程环境， 支持Windows 、Mac OS 、 Linux 等多个操作系统。 Processing 就是一种具
有 算革 机命 语可前 言视瞻 ，性以化的数新字兴艺计术 为背景的基程本序语言，它 的 程用序户员主和特要数征面字向艺计术算家机。
电子地图等。
第六章大数据可视化
数据操作
数据操作是以计算机提 供的界面、接口、协议 等条件为基础完成人与 数据的交互需求，数据 操作需要友好的人机交
互技可术、视标化准化的接口 和 数协据议集基支合持或本来者完分成布对式多的
特操征作。
数据分析 数据分析是通过数据计 算获得多维、多源、异 构、和海量数据所隐含 信息的核心手段，它是 数据存储、数据转换、 数据计算和数据可视化 的综合应用。可视化作 为数据分析的最终环节， 直接影响着人们对数据
第六章 大数据可视化
6.1 数据可视化基础 6.2 大数据可视化方法 6.3 大数据可视化软件与工具 习题
6.2 大数据可视化方法
大数据可视化方法
1 文本可视化
2 网络（图）可视化
3
多维数据可视化
第六章大数据可视化
6.2 大数据可视化方法
大数据可视化之数据可视化过程介绍课件
挖掘数据背后的信息
04
可视化设计：介绍数据可视化的设计
05
效果展示：展示数据可视化的最终效
过程，包括图表选择、布局设计等
果，分析其优缺点和改进空间
数据可视化过程解析
数据采集：从各种来源收集数据，包括数据库、 API、文件等
数据清洗：对数据进行清洗，包括缺失值处理、异 常值处理、重复值处理等
数据预处理：对数据进行预处理，包括数据标准化、 数据归一化、数据离散化等
数据可视化：将处理后的数据通过图表、地图、仪 表盘等方式进行可视化展示，以便于理解和分析。
案例效果与启示
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
案例效果：通过 可视化展示，让 数据更加直观易 懂
启示1：选择合 适的可视化工具 和技术，提高数 据展示效果
启示2：根据数 据特点和需求， 设计合适的可视 化方案
数据可视化的目 的：清晰、直观
地展示数据
数据可视化的过 程：数据采集、 数据处理、数据
可视化
数据可视化的工 具：Excel、 Tableau、 Power BI等
数据可视化的呈 现方式：图表、 地图、仪表盘等
数据可视化工具
常用数据可视化工具
Ta b l e a u ： 商 业 智 能和数据可视化 工具，操作简单， 功能强大
启示3：注重数 据可视化的交互 性和用户体验， 提高数据理解和 分析效率
02
交互式数据可视 化：数据可视化 将更加注重与用 户的交互，提供 更加直观、易用
的操作界面。
03
跨平台数据可视 化：数据可视化 将更加适应各种 平台，如移动设 备、网页等，满 足不同用户的需
求。
04
大数据导论 第6章 大数据可视化
6.4.1 基本工具
6.4 数据可视化工具
6.4.1 基本工具
(3)Tableau Tableau 是能够帮助大家查看并理解数据的商业智能软件 （https://www.
/zh-cn/products）。Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁 接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布” 上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控， 公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。
6.4 数据可视化工具
6.4.1 基本工具
(2)SPSS SPSS 采 用 类 似 EXCEL 表 格 的方式输入与 管理数据，数 据接口较为通 用，能方便的 从其他数据库 中读入数据。 其统计过程包 括了常用的、 较为成熟的统 计过程，完全 可以满足大部 分的分析工作 需要。
6.4 数据可视化工具
第六章 大数据可视化
6 . 1 数据可视化基本概念 6.2 常用图形 6.3 数据可视化设计 6.4 数据可视化工具
6.3 数据可视化设计
6.3.1 数据可视化设计原则
6.3 数据可视化设计
6.3.1 数据可视化设计原则
(4)检查测试
作图，看似简单，但门道很多。把握细节，才能让读者更高效地
理解
堆积面积图
饼图
瀑布图
复合堆积百 分比柱状图
第六章 大数据可视化
6 . 1 数据可视化基本概念 6.2 常用图形 6.3 数据可视化设计 6.4 数据可视化工具
6.4 数据可视化工具
6.4.1 基本工具
(1)Excel Excel 是 目 前最普遍的电 子表格软件。 它具有较强的 数据处理与数 据分析能力， 丰富的图表功 能，在统计分 析中有着广泛 的应用。
6.4 数据可视化工具
6.4.1 基本工具
(3)Tableau Tableau 是能够帮助大家查看并理解数据的商业智能软件 （https://www.
/zh-cn/products）。Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁 接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布” 上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控， 公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。
6.4 数据可视化工具
6.4.1 基本工具
(2)SPSS SPSS 采 用 类 似 EXCEL 表 格 的方式输入与 管理数据，数 据接口较为通 用，能方便的 从其他数据库 中读入数据。 其统计过程包 括了常用的、 较为成熟的统 计过程，完全 可以满足大部 分的分析工作 需要。
6.4 数据可视化工具
第六章 大数据可视化
6 . 1 数据可视化基本概念 6.2 常用图形 6.3 数据可视化设计 6.4 数据可视化工具
6.3 数据可视化设计
6.3.1 数据可视化设计原则
6.3 数据可视化设计
6.3.1 数据可视化设计原则
(4)检查测试
作图，看似简单，但门道很多。把握细节，才能让读者更高效地
理解
堆积面积图
饼图
瀑布图
复合堆积百 分比柱状图
第六章 大数据可视化
6 . 1 数据可视化基本概念 6.2 常用图形 6.3 数据可视化设计 6.4 数据可视化工具
6.4 数据可视化工具
6.4.1 基本工具
(1)Excel Excel 是 目 前最普遍的电 子表格软件。 它具有较强的 数据处理与数 据分析能力， 丰富的图表功 能，在统计分 析中有着广泛 的应用。
大数据可视化PPT第6章 可视化交互
•概览指不需要做任何操作，在一个视图上可以集中显示 所有的对象
•细节是突出 用户需要的重点部分进行展示
•概览+细节的用户交互模式指既显示全局概览，又将细 节部分在相邻视图上或者本视图的侧面进行展示，其好 处在于非常符合用户探索数据的 行为方式
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
•使用动态过滤的用户界面称为动态 过滤用户界面，通过可视化的信息呈 现，并且基 于直接操纵原理提供用 户动态交互控制，可以更加高效地探 索、理解大规模的数据空间。
4 of 37
6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
03
概览+细节技术
•概览+细节(Overview+Detail)的基本思想是在资源有限 的条件下同时显示整体与细节
•模型是视图的集合，包括一组可视结构和视图关联集合。视图定义了视图中的 信息 侧面和可视结构。 • •模型包括:直接操纵类任务控制集合、间接操纵类任务控制集合，这两类交互控 制 集合由对应的交互控制组成。
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6.3可视化交互模型
第6章 可视化交互
6.3.3 交互式可视化的关联规则挖掘模型
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
05
多视图关联协调技术
•用户在对某一个目标信息概念实体进行可视化分析时， 往往需 要将该概念实体看作一个信息多面体，将目标信 息概念实体分解为具有关联的多个信息侧面(Facet)，每 个信息侧面表示与目标信息概念实体相关的不同的信息 或目标信息概 念实体的不同方面，每个信息侧面通过一 种可视化技术呈现于一个视图中，通过多个具 有语义关 联的视图，为目标概念实体的分析提供具有语义关联的 多角度支持，此种技术称为多视图关联协调技术，使用 此种技术的用户界面称为关联多视图用户界面，能够改 善用户对可视化信息的认知。 •Visage 是一个支持多视图关联协调的信息可视化系统
•细节是突出 用户需要的重点部分进行展示
•概览+细节的用户交互模式指既显示全局概览，又将细 节部分在相邻视图上或者本视图的侧面进行展示，其好 处在于非常符合用户探索数据的 行为方式
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
•使用动态过滤的用户界面称为动态 过滤用户界面，通过可视化的信息呈 现，并且基 于直接操纵原理提供用 户动态交互控制，可以更加高效地探 索、理解大规模的数据空间。
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
03
概览+细节技术
•概览+细节(Overview+Detail)的基本思想是在资源有限 的条件下同时显示整体与细节
•模型是视图的集合，包括一组可视结构和视图关联集合。视图定义了视图中的 信息 侧面和可视结构。 • •模型包括:直接操纵类任务控制集合、间接操纵类任务控制集合，这两类交互控 制 集合由对应的交互控制组成。
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6.3可视化交互模型
第6章 可视化交互
6.3.3 交互式可视化的关联规则挖掘模型
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6.1 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
05
多视图关联协调技术
•用户在对某一个目标信息概念实体进行可视化分析时， 往往需 要将该概念实体看作一个信息多面体，将目标信 息概念实体分解为具有关联的多个信息侧面(Facet)，每 个信息侧面表示与目标信息概念实体相关的不同的信息 或目标信息概 念实体的不同方面，每个信息侧面通过一 种可视化技术呈现于一个视图中，通过多个具 有语义关 联的视图，为目标概念实体的分析提供具有语义关联的 多角度支持，此种技术称为多视图关联协调技术，使用 此种技术的用户界面称为关联多视图用户界面，能够改 善用户对可视化信息的认知。 •Visage 是一个支持多视图关联协调的信息可视化系统
大数据可视化技术与应用-第六章
2）Tableau Server
Tableau Server 是一款基于Web平台的商业智能 应用程序，可以通过用户权限和数据权限管理 Tableau Desktop 制作的仪表板，同时也可以发布和 管理数据源。当业务人员用Tableau Desktop制做好 仪表板后，可以把交互式仪表板发布到Tableau Server。
快捷使用。
（1）常量线：向视图添加一条或多条常量线。可
以为特定度量、所有度量或日期维度添加常量线。 在添加常量线时，Tableau 将显示一个“值”提示， 用户可以自行在其中指定常量的值
（2）平均线：向视图添加一条或多条平均线，可 以为特定的度量或所有度量添加平均线
（3）含四分位点的中值：向视图添加一组或多组 中值线及分布区间，可以为特定的度量或所有度量 添加带四分位点的中值
（4）工作簿：包含一个或多个工作表、仪表板和 故事，它是用户在Tableau中工作成果的容器。
此外，在Tableau工作区中还包含以下两个重要的 参数。
（1）维度：维度通常是类别字段，也叫作分类数 据。例如“订单优先级”“姓名”以及“地区”等。 具体来说，Tableau 中的维度用于设置粒度，即视 图中的详细级别。
（2）度量：度量通常是指标，即数字数据，也叫 作定量数据。例如“运费成本”“成绩”以及“人 均医疗费用”等。在 Tableau 中，度量即聚合，它 们在视图中聚合到维度所设置的粒度。因此，度量 的价值取决于维度环境。
在Tableau中维度与度量的最大区别是：通常情况
下，将数据字段拖入视图中时：维度会创建标题， 而度量会建立坐标抽。如图6-8所示，“姓名”表 示维度，“成绩”则代表度量。
目前，Tableau的应用已经遍及商业服务、电信、 能源、交通、互联网、金融保险、医疗卫生、制造 业、娱乐业以及政府部门中，因此在大数据可视化 的学习中掌握该软件的应用十分有必要。
大数据可视化技术ppt课件
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网络数据可视化
网络关联关系是大数据中最常见的关系,例如互联网与社交网络.层 次结构数据也属于网络信息的一种特殊情况.基于网络节点和连接 的拓扑关系,直观地展示网络中潜在的模式关系,例如节点或边聚集 性,是网络可视化的主要内容之一.对于具有海量节点和边的大规模 网络,如何在有限的屏幕空间中进行可视化,将是大数据时代面临的 难点和重点.除了对静态的网络拓扑关系进行可视化,大数据相关的 网络往往具有动态演化性,因此,如何对动态网络的特征进行可视化, 也是不可或缺的研究内容。
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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.对于具有层次特征的 图,空间填充法也是常采用的可视化方法,例如树图技术Treemaps及其改进技术
12
基于矩形填充、Voronoi 图填充、嵌套圆填充的树可视化技术，Gou 等人综合集成了上述 多种图可视化技术,提出了TreeNetViz，综合了放射图、基于空间填充法的树可视化技术.这 些图可视化方法技术的特点是直观表达了图节点之间的关系。
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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,图10 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; • 另一类简化是通过层次聚类与多尺度交互,将大规模图转化为层次化树结构,并 通过多尺度交互来对不同层次的图进行可视化.例如,图11 所示的ASK-Graphview能 够对具有1 600 万条边的图进行分层可视化.
网络数据可视化
网络关联关系是大数据中最常见的关系,例如互联网与社交网络.层 次结构数据也属于网络信息的一种特殊情况.基于网络节点和连接 的拓扑关系,直观地展示网络中潜在的模式关系,例如节点或边聚集 性,是网络可视化的主要内容之一.对于具有海量节点和边的大规模 网络,如何在有限的屏幕空间中进行可视化,将是大数据时代面临的 难点和重点.除了对静态的网络拓扑关系进行可视化,大数据相关的 网络往往具有动态演化性,因此,如何对动态网络的特征进行可视化, 也是不可或缺的研究内容。
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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.对于具有层次特征的 图,空间填充法也是常采用的可视化方法,例如树图技术Treemaps及其改进技术
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基于矩形填充、Voronoi 图填充、嵌套圆填充的树可视化技术，Gou 等人综合集成了上述 多种图可视化技术,提出了TreeNetViz，综合了放射图、基于空间填充法的树可视化技术.这 些图可视化方法技术的特点是直观表达了图节点之间的关系。
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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,图10 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; • 另一类简化是通过层次聚类与多尺度交互,将大规模图转化为层次化树结构,并 通过多尺度交互来对不同层次的图进行可视化.例如,图11 所示的ASK-Graphview能 够对具有1 600 万条边的图进行分层可视化.
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***可视化交互模型
第6章 可视化交互
交互式信息可视化的用户界面模型
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***可视化交互模型
第6章 可视化交互
•IIVM 组成元素包括领域信息模型、可视化表征模型、任务模型、用户模型、对话 模型等，其中:
领域信息模型(IM)由领域信息概念实体集合组成。每个信息概念实体作为一 个
空间的比例。鼠标、键盘的输入与平移、缩放的输出的 关系 分为线性相关与非线性相关两种。 •非线性平移与缩放技术主要包括以下三种形式:
（1）目标导向的缩放 （2）平移与缩放相结合 （3）自动缩放
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*** 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
02
动态过滤技术
•动态过滤描述了用户对于可视化查 询参数的交互控 制，通过交互控制 对数据库的搜索结果进行快速(每 100ms 刷新)、动态、可视化的显示。
***可视化交互模型
第6章 可视化交互
•映射关系描述包括 UM-IM 映射、IM-TM 映射、IM-VM 映射、TM-VM 映射、TM-
DM 映射、VM-DM 映射等，详细介绍如下
•(1)UM-IM 映射(见图 6-13)是描述用户模型与信息模型的映射 fUI，是不同用户 角 色可访问的信息概念实体集合。 •(2)IM-TM 映射(见图 6-14)是描述信息模型与任务模型的映射 fIT，是各个信息 侧 面对应的交互式信息可视化任务集合。 •(3)IM-VM 映射(见图 6-13)是描述信息模型与可视化表征模型的映射，共包括 3 个子映射 fIV1、fIV2 及 fIV3。fIV1 是描述信息概念实体与视图容器及关联集合的 映 射;fIV2 是描述信息侧面与可视结构的映射，包括信息侧面与可视结构中图形节 点的布 局映射、空间基映射及图形节点的视觉属性的映射三个子映射;fIV3 是描述 数据节点属性与交互控件的映射，包括数据节点属性与动态过滤条及视觉属性图 例的映射两个 子映射。 •(4)TM-VM 映射(图 6-15)是描述任务模型与可视化表征模型的映射 fTV，是任 务 模型中的原子任务与可视化表征模型中的可视化表征元素类型(可视结构图形节点、 视图容器、动态过滤条、视觉属性图例等)的映射关系。 •(5)TM-DM 映射(图 6-16)是描述任务模型与对话模型的映射 fTD，是各个原子 任 务对应的物理交互设备的交互行为。 •(6)VM-DM 映射(图 6-17)是描述可视化表征模型与对话模型的映射 fVD，是可 视 表征中的图形节点、视图容器、动态过滤条、视觉属性图例等可视化表征元素可 进行 的交互行为。
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
大数据可视化
BIG DATA
刘 鹏 张 燕 总主编
何光威 主编
郑志蕴 梁英杰 朱琼琼 副主编
高级大数据人才培养系列丛书
第6章 可视化交互
6.1 可视化交互方法分类 6.2 可视化交互空间 6.3可视化交互模型 6.4 交互硬件与软件 习题
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04
焦点+上下文技术
•概览+细节(Overview+Detail)的基本思想是在资源有限 的条件下同时显示整体与细节
•概览指不需要做任何操作，在一个视图上可以集中显示 所有的对象
•细节是突出 用户需要的重点部分进行展示
•概览+细节的用户交互模式指既显示全局概览，又将细 节部分在相邻视图上或者本视图的侧面进行展示，其好 处在于非常符合用户探索数据的 行为方式
•使用动态过滤的用户界面称为动态 过滤用户界面，通过可视化的信息呈 现，并且基 于直接操纵原理提供用 户动态交互控制，可以更加高效地探 索、理解大规模的数据空间。
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*** 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
03
概览+细节技术
•概览+细节(Overview+Detail)的基本思想是在资源有限 的条件下同时显示整体与细节
对于空间→属性查询，查询结果为满足查询条件的属性信息，通常以属性列 表的 形式反馈给用户
对于属性→空间查询，查询结果为满足查询条件的空间对象集合，通常以高 亮来 显示地理图层中匹配的点、线、弧和多边形实体(矢量结构)集合或 像素(栅格结构) 集合。
对于空间属性联合查询，查询结果既可以是满足条件的属性列表，也可以是 图层 中满足条件的空间要素集合，或者是上述两者的组合。
*** 基于 Web 的交互式数据可视化模型
•对于层级布局的分类，其数据可视化可分布局常见为 Treemap 布局和 Tree 布 局。
•Tree 布局采取 链接二维或三维中点、线及球或者其他节点形式突出其个体，该 布局作为节点链接图的 一种表现形式，通过使用相连直线或者曲线来表现其相 链接关系。
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***可视化交互空间
第6章 可视化交互
*** 可视化交互空间查询
从信息表达的角度来看，交互可视化空间查询是通过可视化手段，在可视化界面 上 集中展示空间查询的要素及相互关系。用户通过对界面要素的选取、配置及 调整等交互 操作，实现空间实体和属性信息的快速检索。可视化交互界面主要 查询以下要素： (1)空间关系:空间实体间的各种关联关系，如拓扑、距离、方位和顺序等关系 (2)空间分布:空间对象间的位置分布及分布模式等 (3)空间查询:通过布尔元运算符将可视化空间查询逻辑表达式连接，组成结构化 查询语句(SQL)或面向空间数据的扩展结构化语言 (4)空间查询结果:可视化交互查询结果有多种形式，按照查询的方式可分成 3 种:
1
信息多面体，由具有关联关系的信息侧面组成。每个信息侧面由数据节点集合
及数据 节点关联集合组成，对层次、网络、多维等数据进行统一描述
2
任务模型(TM)对子任务集合、子任务的原子任务组成及序列进行描
述，用 于对各种信息可视化任务描述
3
用户模型(UM)对领域应用中的用户标识及角色分类进行描述
4
对话模型(DM)对物理交互设备的交互行为进行描述
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***可视化交互模型
第6章 可视化交互
*** 支持信息多面体可视分析界面模型(IMFA)
•IMFA 包括多面体数据模型、可视表征模型和交互控制模型 3 个部分。多面体数 据 模型是信息侧面以及信息侧面间关联的集合。每个信息侧面是数据项集和数 据项关联集 的集合。数据项中包含各数据项的属性，信息侧面间关联由数据项 属性作为桥梁建立内 在关系。
交互可视化模块采用频繁项 集和关联规则动态联合可视 化的方案，并在图形视 图 的上添加了交互手段。 这种方式的交互可视化有利 于用户全面、准确把握系统 展示出来的信息，从而提高 用户的决策能力，并能发挥 人的领域知识，保证人机的 紧密结合，提高系统挖掘结
果的 有效性
***可视化交互模型
第6章 可视化交互
➢这种方式的交互可视化有利于用户全面、准确把握系统展示出来的信息，从而 提高 用户的决策能力，并能发挥人的领域知识，保证人机的紧密结合，提高系
统挖掘结果的 有效性。
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***可视化交互模型
第6章 可视化交互
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***可视化交互模型
该模型相对于传统的关联规则挖掘模型有如下特点:
•模型是视图的集合，包括一组可视结构和视图关联集合。视图定义了视图中的 信息 侧面和可视结构。
•模型包括:直接操纵类任务控制集合、间接操纵类任务控制集合，这两类交互控 制 集合由对应的交互控制组成。
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***可视化交互模型
第6章 可视化交互
*** 交互式可视化的关联规则挖掘模型
•通过可视化的方式将关联规则算法产生的中间结果展示出来，用户采用交互手 段及 结合自身的领域知识和挖掘目标聚焦下一步的搜索空间，驱动算法前进， 直到找到自己 感兴趣的关联规则为止，即交互可视化关联规则。
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*** 可视化交互方法分类
第6章 可视化交互
05
多视图关联协调技术
•用户在对某一个目标信息概念实体进行可视化分析时， 往往需 要将该概念实体看作一个信息多面体，将目标信 息概念实体分解为具有关联的多个信息侧面(Facet)，每 个信息侧面表示与目标信息概念实体相关的不同的信息 或目标信息概 念实体的不同方面，每个信息侧面通过一 种可视化技术呈现于一个视图中，通过多个具 有语义关 联的视图，为目标概念实体的分析提供具有语义关联的 多角度支持，此种技术称为多视图关联协调技术，使用 此种技术的用户界面称为关联多视图用户界面，能够改 善用户对可视化信息的认知。 •Visage 是一个支持多视图关联协调的信息可视化系统
•在基于界面模型的软件开发方法中，完备的用户界面模型主要描述 6 个组成元 素，即任务、用户、领域对象、 表征、对话以及映射关系。其中任务、用户及 领域对象属于界面模型的抽象组成元素， 表征、对话属于界面模型的具体组成 元素，具体组成元素构成了可运行的用户界面，界 面模型驱动的软件开发即界 面模型中的抽象组成元素与具体组成元素之间的映射问题。
1
2
关联规则挖掘算法不是一次
运行完毕，将算法运行的 “黑盒”揭开，用户可以 通 过可视化的技术对挖掘的中 间结果进行观察和分析，发 挥自己的领域知识，再通过 交 互式的技术对算法的过程 进行控制、对参数进行调控。 这种方式可以加深用户对数 据的 理解，帮助用户在数据 演变的过程中发现感兴趣的 模式，有可能不必等待算法
屏幕空间(像素) 数据值空间(多元数据值)
交互空间 分类
数据结构空间(数据组织的组成) 属性空间(图形实体组件)
对象空间(三维曲面)行操作 可视化结构空间
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***可视化交互模型
第6章 可视化交互
*** 交互式信息可视化的用户界面模型
•由 Puerta 提出的基于模型的界面开发通用框架中的界面模型，能够有效地 描 述具有个性化用户界面的交互式信息可视化系统。