趋势分析之可视化

AMiner大数据带你走进可视化的未来

可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。

人们对计算机可视化技术的研究已经历了一个很长的历程，而且形成了许多可视化工具。其中SGI公司推出的GL三维图形库表现突出，易于使用而且功能强大。利用GL开发出来的三维应用软件颇受许多专业技术人员的喜爱，这些三维应用软件已涉及建筑、产品设计、医学、地球科学、流体力学等领域。

可视化热度变化图

下面我们将用Trend analysis分析该领域内的研究热点。（点击链接即可进入：https:///topic/trend?query=Visualization）

下图是当前该领域的热点技术趋势分析，通过Trend analysis分析我们可以发现比较热门的话题有：data visualization、information visualization、visual analytics、interactive visualization、transfer function等。

根据trend analysis的分析结果我们能看到数据可视化是该领域的热门研究话题之一。数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。目前，数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。

可视化领域相关性最高的5位学者如下：

Daniel A. Keim

Kwan-Liu Ma

Thomas Ertl

Ben Shneiderman

John T. Stasko

可视化领域相关性最高的5篇论文如下（按目前引用量排名）：

题目：VMD: visual molecular dynamics

会议/期刊：Journal of molecular graphics, Volume 14, Issue 1, 1996, Pages 33-8, 27-8-33-8, 27-8.

年份：1996年

作者：William Humphrey, Andrew Dalke, and Klaus Schulten

引用量：26131

题目：Haploview: analysis and visualization of LD and haplotype maps

会议/期刊：Bioinformatics, no. 2 (2005): 263-265

年份：2005年

作者：Jeffrey C. Barrett, B. Fry, Julian B. Maller, and Mark Daly

引用量：12316

题目：A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis

会议/期刊：IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., no. 11 (1998): 1254-1259

年份：1998年

作者：Laurent Itti, Christof Koch, and Ernst Niebur

引用量：9729

题目：Visual pattern recognition by moment invariants

会议/期刊：IRE Transactions on Information Theory, no. 2 (1962): 179-187

年份：1962年

作者：Ming-Kuei Hu

引用量：9618

题目：ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge

会议/期刊：International Journal of Computer Vision, no. 3 (2014)

年份：2014年

作者：Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh, Sean Ma, Zhiheng Huang, Andrej Karpathy, Aditya Khosla, Michael S. Bernstein, Alexander C. Berg, and Li Fei-Fei

引用量：8211

目前可视化主要应用于宏观态势、设备仿真运行、数据统计分析等方面。数据统计分析可视化是目前提及最多的应用，普遍应用于商业智能、政府决策、公众服务、市场营销等等领域。借助于可视化的数据图表，可以清晰有效的传达与沟通信息。

云计算的发展热点与未来趋势

班级：仪器11402 姓名：李学智学号：201406277 当前云计算的发展热点与未来趋势目前，云计算被认为是未来的IT发展趋势。云计算的应用形式各种各样，但是，有关于云计算的应用却并不是很容易被用户接受的，虽然很多企业组织正在积极的探寻关于云计算的发展战略，可预测未来云计算的发展趋势，将其作为是未来云计算的突破口参考。一、目前云计算的发展现状云计算的发展趋势在行业中已经取得共识。它的影响已经逐渐渗透到整个产业以及用户的应用中。云计算将赋予互联网更大的内涵，在某种程度上，它改变互联网企业的运营模式，通过云计算，更多的应用能够以互联网服务的方式交付与运行。云计算将扩大IT软，硬件产品应用的外延，并且改变了软硬件产品的应用模式。IT产品的开发方向也会发生改变来适应上述云计算带来的变化。很多业界领先代表，微软，谷歌，亚马逊等等业界领先代表都推出了自己的云计算产品和方案。如：谷歌推出GDrive服务；AOL的Xdrive服务；亚马逊云计算；HDS，EMC，NetApp先后将云计算和云存储的落地作为今后整体渠道策略调整的关键点；EMC宣布发展目标直指虚拟化和私有云建设；NetApp致力于拓展系统集成商和云存储业务。除此之外，HDS、EMC、NetApp在云存储等方面也取得较好效果。二、未来云计算的发展趋势云计算作为一种应用模式，它的出现和应用范围的日益扩大，必将对产业链的上下游产生重要影响，它在不断的适应着企业的需求。未来根据需求进行着不断增多，云计算将要如何发展？经过调查分析有以下几个方向：（一）混合云的发展方向虽然现在很多企业都已经采用了云服务，但是对于大部分的企业来说，基本上采用的都是多个云服务供应商，包括公共云与私有云，以满足不同的需求。公有云与私有云的组合被大家称之混合云，混合云的优势是能够适应不同的平台需求，它既能提供私有云的安全性，也可以提供公有云的开放性。所以在未来混合云的发展是云服务的主流模式。（二）大数据分析大数据如是高科技的热门话题，大数据分析使云计算和大数据能够很好结合。云计算是可以扩展，可以覆盖到大数据领域的，这些云服务能够为云计算提供平台，开源的云平台为大数据提供更好的开发与分析。（三）SMB应用程序保护现在，大多数的中小企业还是无法承受整个应用程序的测试层序与昂贵的工具进行内部检查安全和数据保护等应用的，期待新的云计算技能够帮助企业利用Web应用程序来进行源代码的扫描，协助企业及时发现潜在的一些网络攻击，从而来按需求提供帮助，降低企业的费用。（四）强调性能

云计算系统概述及前景分析

职业素质教育课程报告—云计算系统概述及前景分析

引言云，这个平淡无奇的词到了互联网领域就是另一片天空，云计算、云存储、云阅读等等。近日与所有人息息相关的快递业发生的菜鸟快递与顺丰之争背后隐藏着阿里云与腾讯云对数据的你争我夺。事实上，云是指你作为接受服务的对象，是云端，不管你在何时何地，都能享受云计算提供的服务。云是网络、互联网的一种比喻说法。本文将要讨论的云计算也是云的应用之一。本文将要简要的探讨云计算的定义，并对云计算的系统架构及相关技术做一个简要的归纳梳理，最后就云计算在当下的典型应用分析其行业发展前景。一云计算定义云计算到底是什么呢？云计算到目前为止还没有一个统一的定义。云计算的一些领先者如Google、IBM等IT厂商又或者其他一些研究机构，依据各自的利益和各自不同的研究视角都给出了各自对云计算的定义和理解。首先参考维基百科的定义，“云计算是一种基于互联网的计算新方式，通过互联网上异构、自治的服务为个人和企业用户提供按需即取的计算”；咨询机构Gartner将云计算定义为“云计算是利用互联网技术来将庞大且可伸缩的IT能力集合起来作为服务提供给多个客户的技术”；而IBM 则认为“云计算是一种新兴的IT服务交付方式，应用、数据和计算资源能够通过网络作为标准服务在灵活的价格下快速地提供最终用户。”

图1 云计算示意图狭义层次的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。广义层面而言云计算则指服务的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其它的服务。具体而言，由于在后端有规模庞大、非常自动化和高可靠性的云计算中心的存在，人们只要接入互联网，就能非常方便地访问各种基于云的应用和信息，并免去了安装和维护硬件等繁琐操作，同时，企业和个人也能以低廉的价格来使用这些由云计算中心提供的服务或者在云中直接搭建其所需的信息服务。二云计算体系架构云计算可以按需提供弹性的服务资源，故而它的表现形式是一系列服务的集合。结合当前云计算的应用与研究，其体系架构可大致分为核心服务、服务管理、用户访问接口这三层构架。核心服务层将硬件基础设施、软件运行环境、应用程序抽象成服务，这些服务具有可靠性强、可用性高、规模可伸缩等特点，满足多样化的应用需求。服务

数据可视化：柱状图、雷达图等六种基本图表的特点和适用场合

数据可视化：柱状图、雷达图等六种基本图表的特点和适用场合2014-11-30数据挖掘与数据分析 “数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。

序言进入正题之前，先纠正一种误解。有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是”数据可视化”的最重要目的和最高追求吗？所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。一、柱状图（Bar Chart）柱状图是最常见的图表，也最容易解读。它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据，”年份”和”销售额”就是它的两个维度，但只需要比较”销售额”这一个维度。柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X 轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数，X轴代表不同球队，Y轴代表赢球数。二、折线图（Line Chart）数据折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。

云计算及大数据未来发展的优点

互联网科技领域，云计算、大数据、人工智能成为最热词汇。阿里云“为了无法估算的价值”将中国的计算触角伸向海外，百度首次向外界展示“百度大脑”的科技成果。移动互联网利用人口红利带来的增长已经逐渐见顶，互联网正在进入“下一幕”智能时代，云计算、大数据、人工智能将使全社会迎来变革性的发展。无论是计算机行业，还是汽车领域，技术形态的成熟是一个必然的要素。如果某个所谓的时代在技术上、硬件上没有达到产业的要求，数据库和平台都是非完整和非稳定的，时代的产业基础也就十分薄弱。从产业的政策角度分析，当技术累积到一定层次，产业政策的出台是必然的。

为了激活云计算的发展，国务院在2015年就出台了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《云计算白皮书2016》等，这些政策的出现并非偶然，在其背后有很多云计算服务商多年默默的技术耕耘。技术和政策的形态达到一定的地步，真正的产业化和市场化是否也已经达到? 等待入局者必须考虑几个重要因素: 一、目的是什么(为了降低成本、提高效率，还是在渠道上更接近用户);二、企业是否愿意使用(产品同质化严重，如何体现差异化);三、是否有助于提高社会福利(消费者福利、管理效率)。如果这些问题得到肯定的答案，云计算与时代的发展需求相契合，真正的时代大门就会开启。大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外，更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。关于大数据的话题，基本围绕三个问题展开:

一是数据从哪里来;二是数据如何进行分析;三是数据如何进行商品化。任何大数据都是以应用为主的，在未来，通过多维度、多复合的大数据的精准挖掘，最终提供出优质的商务解决方案才是最关键的。数据的三个来源分别是政府、企业行业和个人消费。政府数据做了授权，但由于法律和其他方面的不健全，政府数据被滥用。消费者数据来源于电信、金融或类似BAT大企业，流量入口处的数据将被自动抓取，数据提供商可以提供所有维度的数据，但每一个都是局部。数据优化商在大数据产业链里要想长久发展，必须精通大数据的模型、算法以及数据特征，同时对行业及生态要有明显的敏感性。而算法提供商如果仅仅依赖单纯算法，未来将成为成长软肋。应用提供商最贴近客户、最熟悉客户需求，同时做的是最后的数据整合，在产业链上可能发展空间更大。

智慧园区大数据可视化分析平台建设方案

智慧园区建设解决方案

目录 1.概述 (4) 1.1.建设背景 (4) 1.2.园区信息化现状 (5) 1.3.信息化发展趋势 (5) 1.4.建设目标 (7) 2.智慧园区需求分析 (8) 2.1.园区涉及主体 (8) 2.2.园区主体的信息化诉求 (9) 2.3.园区信息化需求 (10) 3.智慧园区平台建设内容 (11) 3.1.智慧园区平台总体构架 (11) 3.2.智慧园区云平台建设 (11) 3.3.智慧园区基础数据库建设 (12) 3.4.智慧园区管理系统 (14) 3.4.1.GIS可视化应用与服务 (15) 3.4.2.智慧园区综合管理查询 (17) 3.4.2.1.地块信息管理 (17) 3.4.2.2.企业信息管理 (17) 3.4.2.3.道路交通信息管理 (17) 3.4.2.4.管网信息管理 (18) 3.4.3.一卡通管理 (22) 3.4.3.1.出入管理 (23) 3.4.3.2.考勤管理 (23) 3.4.3.3.消费管理 (23) 3.4.3.4.车辆管理 (23) 3.4.3.5.巡更管理 (23) 3.4.3.6.一卡通应用效益 (23) 3.4.4.应急指挥系统 (24) 3.4.4.1.应急值守管理 (25) 3.4.4.2.应急系统管理 (26) 3.5.智慧园区政务系统 (26) 3.5.1.OA办公系统 (26) 3.5.1.1.公文流转 (28) 3.5.1.2.园区公文下发 (30) 3.5.1.3.企业上报 (30) 3.5.1.4.电子邮件 (31) 3.5.1.5.通讯录 (31) 3.5.1.6.待办事宜 (31) 3.5.1.7.系统后台管理 (32) 3.5.2.综合业务服务系统 (32)

18张最佳数据可视化图表

2014年18张最佳数据可视化图表点击标题下「大数据文摘」可快捷关注摘自：快公司（FASTCOMPANY）继“医疗大数据专栏”成立后，“数据可视化专栏”今日成立！大数据时代正在奔涌而来。在这个时代，数据，渗入到我们生活的每一个毛孔：购物、出行、饮食、娱乐、美容、求职、医疗、健身、婚恋、耕种、防洪、生产制造等等，不一而足。甚至是睡着了，你还在产生着数据。面对每天产生的数以T 计的数据，你是否做好了准备？你是否了解如何去“看”这些数据？你是否了解如何去“讲”这些数据？你是否知道如何让数据“舞蹈”和“歌唱”？在这里，盛情邀请你与我们一起，来到这大数据的世界，观看数据的美妙绽放，讲述数据的奇美故事，学会让数据为你翩翩起舞、引吭歌唱！如果您是专业人员，愿意与大家分享，请加入我们，我们一起把这个平台和专栏做得更好。 2014年，一些让人眼前一亮的图表让我们见识了图表的强大表现力，无论是严肃的政治话题还是轻松的动物趣谈，图表都给我们带来了更为直观和有趣的视觉体验。我们生活在一个信息大爆炸的时代，每天都有很多的新消息、新发现、新趋势向我们狂轰乱炸而来，如果想用“学海无涯苦作舟”的精神梳理清楚这些包含了各个领域（历史、心理、时事、文

学）的信息恐怕已经不太现实。不过聪明人总能化繁为简，深入浅出，数据图表天才们用简洁、直观又有趣的图表帮我们把大量的信息汇聚在小小的一张图表中。Co.Design版块定期会推介一些可视化数据的作品，我们也很高兴得看到今年涌现了很多佳作。这些作品的主题很广泛，有严肃的政治话题（国会是干什么的），也有轻松幽默的动物趣谈（数据告诉你哪个犬种最好）。当然还要特别推荐一下我们 Co.Design自己的作品：食物“杂交”组合图和美国最诡异的饮食习惯（显然我们是个吃货）。好了，下面就让我们一起来回顾盘点一下2014年最佳图表吧。史上27位伟人的作息时间《纽约》（New York）杂志根据梅森·柯里（Mason Currey）的著作《创作者的日常生活》（Daily Rituals）中的内容创作了这幅伟人作息时间表。我们常听说天才都是工作到三更半夜的夜猫子，因为当人感到疲劳的时候最有创造力，不过这个图表显示的数据完全推翻了这个传言——在这27位伟人中，绝大多数都保持了8小时的充足睡眠。图表的设计简直是神来之笔，做成挂钟的样子，直接用色条标出每个人的睡眠时段，清楚明了、易于阅读。军队为地方警局提供了多少武器装备？美国一名叫达伦·威尔逊（Darren Wilson）的警官枪击了手无寸铁的青少年迈克尔·布朗（Michael Brown）之后引发了强烈的社会反响。之后，媒体又曝出大量密苏里弗格森市的警察身穿迷彩服、带着防毒面具，全副武装得站

基于Google的云计算实例分析

Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第5卷第25期(2009年9月) 基于Google的云计算实例分析蔡键1，王树梅2 （1.徐州师范大学现代教育技术中心，江苏徐州221116；2.徐州师范大学计算机科学与技术学院，江苏徐州221116）摘要：首先介绍了云计算产生的背景、概念、基本原理和体系结构，然后以Google系统为例详细阐述了云计算的实现机制。云计算是并行计算、分布式计算和网格计算等计算机科学概念的商业实现。Google拥有自己云计算平台，提供了云计算的实现机制和基础构架模式。该文阐述了Google云计算平台：GFS分布式文件、分布式数据库BigTable及Map/Reduce编程模式。最后分析了云计算发展所面临的挑战。关键词：云计算；集群；谷歌文件系统；大表；映射/化简中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2009)25-7093-03 Cloud Computing System Instances Based on Google CAI Jian1,WANG Shu-mei2 (1.Xuzhou Normal University Modern Educational Technology Center,Xuzhou221116,China;2.Xuzhou Normal University,School of Computer Science&Technology,Xuzhou221116,China) Abstract:This paper introduces the backgrounds,concept,basic principle and infrastructure of cloud computing firstly.Then it surveys im-plementation mechanism of clouding computing based on the instances of Google.Cloud computing is the system in enterprises based on the concepts of computer science.These concepts include parallel computing,distributed computing and grid computing.Google has his own platform of cloud computing.It provides implementation mechanism and infrastructure of cloud computing.This paper surveys the platform of cloud computing:Google File System,Distributed database-BigTable and Map/Reduce.Finally the paper analyse the challenge of cloud computing. Key words:cloud computing;cluster;GFS;bigtable;map/reduce 自2007年第4季度开始，“云计算”变成了IT领域新的热点。而2008年被称为云计算的元年，Google、Amazon、IBM、微软等IT 巨头们以前所未有的速度和规模推动云计算技术和产品的普及。本文介绍一些关于云计算的一些基本概念及Google提出的云计算模型及实现机制。 1云计算综述云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。 1.1云计算的概念云计算现在还没有统一标准的定义，一些大公司在自己的技术文档里给出了自己的定义。例如云计算在IBM的文档中对云计算的定义是：云计算一词用来描述一个系统平台或者一种类型的应用程序。一个云计算的平台按需进行动态的部署、配置、重新配置以及撤销服务等。而对云计算更加通用的的定义是：云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。从这个定义上讲可把云计算看成是“存储云”与“计算云”的有机结合。存储云对第三方用户公开存储接口，用户通过这个接口可以把数据存储到“云”。计算云通过并行计算和虚拟化技术给用户提供计算力，它的商业模式是给用户提供计算力。 1.2云计算实现机制图1简单的描述了云计算的实现机制。用户通过用户交互接口 (User interaction interface)来请求服务云。一个用户能够请求的所有服务目录存放在服务目录（Services catalog）里。系统管理（System manage- ment）是用户管理计算机资源是否可用。服务提供工具（Provisioning tool）用来处理请求的服务，需要部署服务配置。监控统计（Monitoring 收稿日期：2009-05-07 作者简介：蔡键，硕士，讲师，主研领域为图形图像处理，网格技术。图1云计算实现机制 ISSN1009-3044 Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术Vol.5,No.25,September2009,pp.7093-7095，7107 E-mail:info@ Tel:+86-551-56909635690964

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。

(整理)数据可视化-基本图表

作者：阮一峰 "数据可视化"可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。图表是"数据可视化"的常用手段，其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。零、序言进入正题之前，先纠正一种误解。

有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是"数据可视化"的最重要目的和最高追求吗？所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。一、柱状图（Bar Chart）柱状图是最常见的图表，也最容易解读。它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据，"年份"和"销售额"就是它的两个维度，但只需要比较"销售额"这一个维度。柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。

上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数，X轴代表不同球队，Y轴代表赢球数。二、折线图（Line Chart）数据折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。

云计算的概念和特点

云计算的概念和特点 “云计算”面世以来，在IT产业界和学术界掀起了巨大的波澜，不少企业及专家都将云计算看作是未来IT产业的发展方向，并开始全力投入其中。从政策层面来看，云计算己经进入我国中央政府的中长期发展规划，国务院发布了《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，确定我国现阶段将重点培育和发展节能环保、新一代信息技术、生物、高端装备制造、新能源、新材料、新能源汽车这七大战略性新型产业，作为新一代信息技术的重点发展领域，云计算将成为新一代信息技术产业中的支柱领域之一。可以说，良好的政策环境将保证云计算技术能够获得持续的政策利好和充足、稳定的资本投入，具有诱人的发展前景。通俗的来讲，云计算就是让计算变成像水、电、煤气一样的基础设施，人们可以像购买水、电、煤气一样购买计算服务，因此可以说云计算重新定义了IT软硬件资源的设计和购买的方式，从而可能引发IT产业的大规模变革。云计算主要分为四类：公共云、私有云、社区云及混合云。公共云是利用互联网，面向公众提供云计算服务;私有云是利用企业内网和专网，面向单一企业或组织提供云计算服务，这些服务是不提供于公众使用的;社区云是利用内网、专网及VPN，为多家关联部门提供云计算服务;混合云是上述两种或三种云的组合

云计算的服务模式有三种：(1)软件即是服务(Soft as a Service，简称SaaS)，对应的用户主要是直接使用应用软件的终端用户，提供的服务是终端用户所需要的应用软件，终端用户不用购买和部署这些应用软件，而是通过向SaaS提供商支付软件使用或租赁费的方式来使用部署在云端的应用软件。(2)平台即是服务(Platform as a Service，简称PaaS)，对应的用户主要是使用开发工具的应用软件开发商，提供的服务是开发商所需要的部署在云端的开发平台及针对该平台的技术支持服务。(3)基础设施即是服务(Infrastructure as a Service简称IaaS)，对应的用户主要是使用需要虚拟机或存储资源的应用开发商或IT系统管理部门;提供的服务是开发商或IT系统管理部门能直接使用的云基础设施，包括计算资源、存储资源等部署在云端的虚拟化硬件资源。云计算的特点和好处主要有以下几点： 1.低成本云计算将建设成本转化为运营成本，用户不需要为峰值业务购置设施，不需要大量的软硬件购置和维运成本就可以享用各种IT应用和服务。 2.灵活性云计算可以快速灵活的构建基础信息设施，并可以根据需求灵活的扩容IT资源。云计算提供给用户短期使用IT资源的灵活性(例如：

50个大数据可视化分析工具

50个大数据可视化分析工具在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。

Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。

云计算专业调研报告精编版

云计算专业调研报告精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

呼和浩特民族学院计算机系专业调研报告题目：云计算专业调研报告调研单位：呼和浩特民族学院专业：云计算班级：学号：学生姓名：指导教师： 2015年 06 月 05日目录

云计算专业调研报告一.调研信息 1. 调研目的对云计算行业进行初步的了解 2. 调研时间 2015年6月3日 3. 调研对象云计算行业 4. 调研方法上网查找相关资料二. 当前应用情况 1. 应用领域云计算有着广泛的应用前景。协作工具：个人、家庭、组织、社会通过“云”进行协同工作，实现同步处理或接续。例如：科研：地震监测、海洋信息监控、天文信息计算处理等；医学：DNA信息分析、海量病历存储分析、医疗影像处理等；网络安全：病毒库存储、垃圾邮件屏蔽等；图形和图像处理：动画素材存储分析、高仿真动画制作、图片检索等；互联网：Email服务、在线实时翻译、网络检索服务等；服务平台：为需要大规模计算或存储时的各种应用或开发提供虚拟化的资源服务，不同的使用者可以实现资源的共享；创新基地：为用户提供API，鼓励用户进行创新尝试，不断涌现新的应用或服务。 2. 产业现状自亚马逊EC2产品和Google-IBM并行计算项目提出云计算以来，从技术供应商到软件服务提供商纷纷推出披着“云计算”外衣的各式产品与服务，其中不乏炒作概念、混水摸鱼之辈。总的来看，云计算还处于一个起步的阶段，业务种类还比较单一。目前，提供云计算产品和服务的公司主要来自北美特别是美国。 Amazon：最早提供远程云计算平台服务的公司，云计算平台称为弹性计算云（Elastic Compute Cloud，EC2）。用户租用的是虚拟的计算能力，简化了计费方式。在弹性计算云中，提供了三种不同能力的虚拟机实例，

云计算典型应用案例

云计算典型应用案例
郑萌

云计算已成为业界趋势
l 云计算是一种新兴的计算模式，通过网络将应用、数据及IT资源通过服务的方式来提供。
l 云计算的推动力
l 商业需求：降低IT成本、简化IT管理和快速响应市场变化 l 运营的需求：规范流程、降低成本、节约能源
2010
l 计算的需求：更大的数据量、更多的用户
l 技术的进步：虚拟化、多核、自动化、Web技术
云计算
随需应变的计算
1990
网格计算
? 用并行计算解决大的计算问题
效用计算
? 把计算资源作为一种可计量的服务提供出来
软件即是服务
? 基于网络的应用订购
? 整合的端到端业务，能够快速响应任何客户需求、市场机会或者外部威胁
? 在任何时间、任何地点访问动态提供的 IT 资源

云计算的理想
} 开放标准
} 一个云 vs. 多个云 } 基于开放标准的云的交互性 } 开放云标准组织 (DMTF)
} Open Cloud Standards Incubator (OCSI) } IBM、惠普、VMware、Citrix 等多家国际厂商参与
} 安全管理、高可用性、性能管理及服务管理能力 } 着重于业务价值的实现 } 企业架构的平滑过渡，保护既有投资

大数据可视化设计

大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。一、什么是网络安全可视化攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程：我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程

云计算应用若干典型案例

云计算应用若干典型案例胡经国本文作者的话本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。现作为云计算学习笔录，奉献给云计算业外读者，作为进一步学习和研究的参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！下面是正文有人问，云计算飘忽不定，到底可不可以落地？下面，介绍天云科技做过的三个主要的云计算应用典型案例。让大家看看，云计算到底是如何落地的，在哪里可以落地。一、上海浦东软件园区公有云服务平台第一个案例是在上海浦东软件园区部署的公有云服务平台。 1、功能和定位首先是提供云计算环境，提供通用的企业管理软件。这是作为云计算SaaS （软件即服务）的组成部分。另外，提供开发测试环境PaaS（平台即服务）。提供SaaS和PaaS是该项目的功能和定位。 2、规模在一期工程时，项目规模并不是非常大。它的服务器节点数大概是100台服务器，800个CPU，网络结点20个，存储加起来大概有300T。 3、三层服务提供云计算三层服务，包括基础设施服务、平台服务和软件服务。 4、服务优势这个IT服务云的服务优势大概有以下几点： ⑴、经济性从以前购买到现在的租赁方式，会有更加经济实惠的考量。 ⑵、高效这也是核心的部分，包括计算、存储、网络资源的共享。打破传统数据方式的壁垒，同时利用虚拟化技术来提高系统的整合程度。

⑶、海量云计算讲究有海量数据的存储和海量数据的处理。这些都是属于云计算很典型的使用场景。 ⑷、高可靠性它的高可靠性，实际上是依靠一系列的手段，比如虚拟机的迁移，文件存储多备份，负载均衡等。采用这些技术手段来保证系统的高可靠性。 ⑸、灵活弹性扩容和在线扩容能力 5、云服务平台架构整个云平台架构包括以下几个组成部分： ⑴、物理基础设施最下层，是比较常见的物理服务器，还包括网络、存储设备。 ⑵、资源池虚拟化部分在此之上，是资源池虚拟化部分，包括服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化。 ⑶、运行支持系统在虚拟化之上，是一个运行支持系统。 ①、服务门户在这里，提供一些服务门户。这些服务门户根据不同的用户来讲，可以分为：前端和后端用户。前端用户，就是我们直接服务的互联网的最终用户。后端用户可分成几类，包括服务管理，业务管理人员，还有系统维护人员。这几类用户会使用我们的门户系统。 ②、服务管理系统还有一个是服务管理系统，包括云计算的三层架构都作为服务。必须要有一个服务的设计、服务的开发测试、服务的发布、服务目录等等。这是独立的服务管理部分。 ⑷、业务支撑系统再上面，是业务支撑系统。既然作为服务系统，必须要有客户关系管理、计费、订单。以上就是目前天云能够实现的云服务平台的架构。 6、平台特点它是运营商级的IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS （软件即服务）的平台。它是基于通用x86的平台，还可以提供弹性计算资源和弹性存储资源。

2016年云计算技术发展特点分析

2016年云计算技术发展特点分析 (一)全球云计算技术发展热点1.容器技术助力云计算发展Docker技术快速迭代。2014年1月Docker1.0版本正式发布，它的前身是DotCloud的一个开源项目。利用Linux 和核心工具支撑容器之间的隔离。Docker迭代速度非常快，2015年11月Docker正式发布1.9版本，该版本包含了正式用于产品的swarm和多宿主机互联功能，为Docker引擎添加了新的卷管理系统，并修改了compose使其更好的支持多种环境。2015年11月DockerEurope2015在西班牙巴塞罗那召开，Docker公司宣布了对Docker平台中容器安全方面的三大改进，即支持利用Yubikey进行硬件签名、对DockerHub中镜像进行安全扫描和支持用户名字空间。最近一项调查显示，69%的公司将会在下一年的生产环境中使用容器。容器逐步成为主流云计算技术之一。2014 年OpenStack社区决定开始支持容器和第三方容器支持者，创造一个多种技术混合的多元环境，Openstack将相关技术命名为“容器编辑引擎”。VMware已经宣布将支持容器，强调采用虚拟机作为介质部署容器可对容器安全性和管理控制进行补充。Redhat将Docker集成到自己的操作系统RHEL 中以KVM承载Docker，并推出了RHEL7AtomicHOST容器虚拟化系统，Atomic定义了Redhat认证的Docker宿主、

容器元、容器开发包等，瞄准了原本安全堪忧的Docker，从整体架构的各个层面进行可信认证。2014年秋亚马逊正式推出了弹性容器服务，在AWS客户启动容器后，ECS将负责扩展容器，提高了云移植性并降低了成本。容器技术推动自动化运维。运维自动化的最关键部分是运行环境的定义。Docker帮助开发者很简单的实现开发环境和生产环境一致，意味着目录、路径、配置文件、储存用户名密码的方式、访问权限、域名等种种细节的一致和差异处理的标准化，Docker可以简单的实现不同机器上的环境标准化。2.更加高效的Unikernel技术引发关注根据x86架构，无论是传统的虚拟机还是最近兴起的容器(Container)技术，用户应用仍然运行在“用户态”，对硬件的访问和操作仍然需要借助运行在“内核态”的操作系统来进行，这样应用对硬件资源的访问就需要经过用户态到内核态之间的上下文切换，从而损失了一定的性能。最近几年，以LibOS为基础的Unikernel技术受到了一定的重视。Unikernel将应用及其依赖的运行时环境全部运行在“内核态”，即全部在X86CPU的特权模式(Ring0)下运行，完全摒弃了传统意义上的操作系统，对硬件的访问完全由Hyperisor层实现。其优势在于：(1)更好的安全性：与传统操作系统相比攻击界面更小，受到攻击的可能性随之减小。(2)更小的体积：由于不需要完整操作系统的支撑，Unikernel实例的大小仅为传统VM的4%左右。(3)更短的启

云计算实例分析：Google的云计算平台资料讲解

云计算实例分析：Google的云计算平台 2010-01-10 17:23 Google的云计算技术实际上是针对Google特定的网络应用程序而定制的。针对内部网络数据规模超大的特点，Google提出了一整套基于分布式并行集群方式的基础架构，利用软件的能力来处理集群中经常发生的节点失效问题。从2003年开始，Google连续几年在计算机系统研究领域的最顶级会议与杂志上发表论文，揭示其内部的分布式数据处理方法，向外界展示其使用的云计算核心技术。从其近几年发表的论文来看，Google使用的云计算基础架构模式包括四个相互独立又紧密结合在一起的系统。包括Google建立在集群之上的文件系统Google File System，针对Google应用程序的特点提出的Map/Reduce编程模式，分布式的锁机制Chubby以及Google开发的模型简化的大规模分布式数据库BigTable。 Google File System 文件系统为了满足Google迅速增长的数据处理需求，Google设计并实现了Google文件系统（GFS，Google File System）。GFS与过去的分布式文件系统拥有许多相同的目标，例如性能、可伸缩性、可靠性以及可用性。然而，它的设计还受到Google应用负载和技术环境的影响。主要体现在以下四个方面: 1. 集群中的节点失效是一种常态，而不是一种异常。由于参与运算与处理的节点数目非常庞大，通常会使用上千个节点进行共同计算，因此，每时每刻总会有节点处在失效状态。需要通过软件程序模块，监视系统的动态运行状况，侦测错误，并且将容错以及自动恢复系统集成在系统中。 2. Google系统中的文件大小与通常文件系统中的文件大小概念不一样，文件大小通常以G字节计。另外文件系统中的文件含义与通常文件不同，一个大文件可能包含大量数目的通常意义上的小文件。所以，设计预期和参数，例如I/O操作和块尺寸都要重新考虑。 3. Google文件系统中的文件读写模式和传统的文件系统不同。在Google应用（如搜索）中对大部分文件的修改，不是覆盖原有数据，而是在文件尾追加新数据。对文件的随机写是几乎不存在的。对于这类巨大文件的访问模式，客户端对数据块缓存失去了意义，追加操作成为性能优化和原子性（把一个事务看做是一个程序。它要么被完整地执行，要么完全不执行）保证的焦点。 4. 文件系统的某些具体操作不再透明，而且需要应用程序的协助完成，应用程序和文件系统API 的协同设计提高了整个系统的灵活性。例如，放松了对GFS一致性模型的要求，这样不用加重应用程序的负担，就大大简化了文件系统的设计。还引入了原子性的追加操作，这样多个客户端同时进行追加的时候，就不需要额外的同步操作了。总之，GFS是为Google应用程序本身而设计的。据称，Google已经部署了许多GFS集群。有的集群拥有超过1000个存储节点，超过300T的硬盘空间，被不同机器上的数百个客户端连续不断地频繁访问着。