第2章 可视化的类型与模型
UML可视化建模（航空订票系统）
UML可视化建模（航空订票系统）《可视化建模与UML》课程结业报告课题名称: 航空客运订票系统建模姓名: ***学号: *******班级:指导⽼师: 夏⽼师完成⽇期: 2013.06.16⽬录第⼀章概述 (3)1.1系统开发的摸底和开发背景 (3)1.2系统功能 (3)1.3系统结构框架 (4)1.4开发环境 (5)第⼆章⽤例模型 (6)2.1⽤例模型简介 (6)2.2⽤例图的的含义及其作⽤ (6)2.3⽤例图及⽤例描述 (7)第三章类模型 (10)3.1类模型简介 (10)3.2类图的作⽤ (10)3.3类图 (11)第四章交互模型 (13)4.1交互模型简介 (13)4.2序列图简介 (13)4.3序列图的作⽤ (13)4.4序列图描述及其序列图 (14)第五章⾏为模型 (20)5.1⾏为模型简介 (20)5.1.1活动图简介 (20)5.1.2活动图的作⽤ (20)5.1.3状态图简介 (21)5.1.4状态图的作⽤ (21)5.2⾏为模型图 (21)5.2.1活动图及其描述 (21)5.2.2状态图及其描述 (23)第六章构件图和部署图 (25)6.1构件图简介 (25)6.2部署图简介 (25)第七章课程学习⼩结 (27)7.1课程⼩结 (27)7.2学习⼼得 (27)参考⽂献 (28)第⼀章概述1.1系统开发的摸底和开发背景随着科技与经济的发展，越来越多的⼈选择乘飞机，这跟我国的经济增长有很⼤关系，⼈们在追求快节奏的⽣活⽅式，所以做飞机⽆疑成了⾸选。
⽽且随着⽹络的盛⾏，航空订票系统就显得尤为重要，我们开发这个系统主要是为了⽅便⼤家，让⼤家能够快速、清晰、准确地了解航班信息，⽽不⾄于像以前那样排队等候，从⽽避免耽搁乘客⼤量的等待时间。
航空客运业务诞⽣已有进⼀个世纪了，作为现有交通⼯具中最⽅便快捷的⼀种，它确实地给⼤家的⽣活、出⾏带来了极⼤的⽅便。
随着航空客运业务多年来的发展，其售票业务也同样不断地发展。
可视化建模的方法
可视化建模的方法可视化建模是一种通过图形、图表、图像等可视化元素来表示和呈现复杂系统、过程或概念的方法。
它是一种直观、易于理解和沟通的建模方法，能够帮助人们更好地理解和分析问题。
以下是一些与可视化建模相关的方法和参考内容。
1. 流程图：流程图是一种常见的可视化建模方法，用于表示系统或过程的流程和步骤。
可以使用不同的符号、箭头和连接线来表示不同的功能和关系。
例如，使用矩形表示处理阶段，使用箭头表示流程的方向。
流程图可以帮助人们清晰地了解系统的工作流程，并发现问题和改进的机会。
2. 数据可视化：数据可视化是一种将数据转换为图形和图像的方法，用于帮助人们更好地理解数据的特征和关系。
可以使用柱状图、折线图、饼图等不同类型的图表来表示和分析数据。
数据可视化工具如Tableau、Power BI等可以帮助用户轻松地创建和定制数据可视化图表，并提供交互性和动态性展示数据。
3. 三维建模：三维建模是一种用三维图形表示对象和场景的方法，广泛应用于建筑、工程以及电影制作等领域。
可以使用CAD软件如AutoCAD、SolidWorks等来进行三维建模，创建具有真实感的三维模型，以便更好地理解和展示设计和构想。
4. 时序图：时序图是一种用于表示系统中对象之间交互的方法，常用于软件系统的设计和分析。
时序图使用垂直的时间轴表示时间的流逝，使用实线或虚线表示对象之间的交互关系，用于展示对象的创建、销毁、消息传递等。
时序图可以帮助人们更好地理解系统的行为和交互逻辑。
5. 网络图：网络图是一种用于表示复杂系统中个体之间关系的方法，常用于社交网络分析、供应链管理等领域。
网络图使用节点和边表示个体和它们之间的关系，可以显示网络中的中心节点、关键路径等信息，帮助人们理解网络的组织结构和特征。
6. 用户故事地图：用户故事地图是一种用于理解和描述用户需求的方法，将用户需求和场景组织成一个地图。
用户故事地图可以在水平轴上表示不同的用户流程或功能，垂直轴上表示各个用户故事或需求，帮助团队更好地了解用户需求和优先级。
第2章 UML通用知识点概述
2、图
序 列 图
序列图显示了一个具体用例或者用例的一部分的一个详细流程。它几 乎是自描述的，序列图不仅可以显示了流程中不同对象之间的调用关系， 还可以很详细地显示对不同对象的不同调用。 序列图有两个维度：垂直维度，也称时间维度，以发生的时间顺序显 示消息或调用的序列；水平维度显示消息被发送到的对象实例。
UML统一建模语言
二、常用的UML元素分析
1、视图
活 动 视 图
活动视图是一种特殊形式的状态机视图，是状态机的一个变体，用 来描述执行算法的工作流程中涉及的活动。 通常活动视图用于对计算流程和工作流程建模。活动视图中的状态 表示计算过程中所处的各种状态。 活动视图是在假定整个计算处理的过程中没有外部事件引起的中断 的条件下进行描述的，否则普通的状态机更加适合于描述这种情况。
UML统一建模语言
二、常用的UML元素分析
2、图
用 例 图
用例图描述了系统提供的一 个功能单元。用例图的主要目的 是帮助开发团队以一种可视化的 方式理解系统的功能需求，包括 基于基本流程的“角色”关系， 以及系统内用例之间的关系。 使用用例图可以表示出用例 的组织关系，这种组织关系包括 整个系统的全部用例或者是完成 相关功能的一组用例。 在用例图中画出某个用例方 式是在用例图中绘制一个椭圆， 然后将用例的名称放在椭圆的中 心或椭圆下面的中间位置。
三、UML的通用机制
2、修饰
在UML的图形表示中，每一个模型元素都有一个基本符号，这个基本 符号可视化地表达了模型元素最重要的信息。 用户也可以把各种修饰细节加到这个符号上以扩展其含义。这种添加 修饰细节的做法可以为图中的模型元素在一些视觉上的效果上发生一些 变化。
UML统一建模语言
三、UML的通用机制
数据可视化常用的五种方式及案例分析
数据可视化常用的五种方式及案例分析1. 条形图（Bar Chart）条形图是一种常用的数据可视化方式，用于比较不同类别的数据。
它通过长方形的高度来表示数据的大小。
通过条形图，可以清晰地看到不同类别之间的差异。
例如，我们可以使用条形图来比较不同地区的销售额。
每个长方形的高度代表了不同地区的销售额，可以直观地看到哪个地区的销售额最高。
2. 折线图（Line Chart）折线图用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
它通过连接数据点来展示数据的变化情况。
折线图常用于分析时间序列数据，如股票价格、气温变化等。
例如，我们可以使用折线图来显示一个月内每天的温度变化情况。
通过观察折线的趋势，可以了解温度的变化规律。
3. 饼图（Pie Chart）饼图是一种常用的数据可视化方式，用于显示不同部分构成整体的比例关系。
它将整体分为多个部分，并使用扇形的面积来表示每个部分的大小。
饼图适用于显示相对比例较小的数据。
例如，我们可以使用饼图来显示一些城市的人口构成比例，如男性、女性、老年人、儿童等。
4. 散点图（Scatter Plot）散点图是一种常用的数据可视化方式，用于显示两个变量之间的关系。
它将数据点绘制在平面坐标系中，横轴表示一个变量，纵轴表示另一个变量。
散点图常用于分析变量之间的相关性。
例如，我们可以使用散点图来分析学生的身高和体重之间的关系。
每个数据点代表一个学生，横轴表示身高，纵轴表示体重，可以观察到身高较高的学生体重一般也较高。
5. 地图可视化（Map Visualization）地图可视化是一种常用的数据可视化方式，用于显示地理位置数据。
它将数据与地图结合起来，帮助人们更好地理解地理分布和空间关系。
地图可视化常用于分析地区之间的差异和趋势。
例如，我们可以使用地图可视化来显示一些国家各地区的人口密度，通过不同颜色的填充或不同大小的符号来表示人口密度的变化。
案例分析：假设有一份数据集，包含了电商网站一天内不同时间段的用户访问量。
第2章 信息可视化设计的概念、原则与类型[60页]
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★ 信息
信息（Information），泛指人类社会传播的一切内容事物，进而认识和改造世界。
美国数学家、信息论的创始人克劳德·艾尔伍德·香农明确的把信息 定义为“信息是用来减少随机不定性的东西”；
控制论的创始人诺伯特·维纳则提出“信息是人们在适应外部世界， 并使这种适应反作用于外部世界的过程中，同外部世界进行互相交 换的内容和名称”的信息定义；
如何照顾婴儿
信息图用亲切的手绘图形和幽默的情节对比告诉大家该 如何照顾婴儿，浅显易懂且亲和力极强。
B 信息可视化设计的原则
Clear
准确传达，信息明了
Attractive
吸引眼球，令人心动
Simple
去粗取精，简单易懂
Flow
视线流动，构建时空
Wordless
摈弃文字，以图释义
2009年2月，由国际新闻媒体视觉设计协会（SND）主办的新闻视觉设计大赛 在美国纽约州举行，评审结束后，图文设计组的专家评委总结了他们认为的理 想的信息图所应该具备的五大要素。
★ 信息图
信息图（Infographic），又称为信息图形，最初是指使用在报纸、杂志与 新闻通讯中的图解。信息图简单来说就是数据与信息的可视化表现形态，其 作用主要是用于数量庞大、类型复杂、难以形象表述的信息的解释和表达。 借助信息图强大的解释与表达力量，读者能够轻松理解生硬抽象的数据与信 息，并能在脑海中留下深刻印象。信息图诞生于20世纪末期，经历了从单一 到多元，从静态到动态，从单向传播到交互传播的发展历程，已成为今天乃 至未来信息传播的主流方式。
★ 数据
数据（Data），简单来说就是用于表述客观事物的性质、状态以及相互关 系的可识别的抽象物理符号和符号组合。数据是客观存在的事实或结果，是 客观事物未经加工的原始素材。数据根据其表现形式的不同可以分为模拟数 据（Analog Data）和数字数据（Digital Data）两种类型，模拟数据是指 在某个区间产生的连续值，例如声音、图像、温度、压力等；而数字数据则 和模拟数据相反，是离散的变量或数值，例如文字和符号。
信息可视化设计的分类
信息可视化设计的分类信息可视化设计是将数据和信息通过图表、图形、图像等可视化方式展示出来的过程。
它可以帮助人们更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。
根据可视化方式和应用领域的不同，信息可视化设计可以分为多个分类。
一、静态信息可视化设计静态信息可视化设计是指将数据和信息通过静态的图表、图形等方式展示出来。
它适用于一些需要一次性呈现全部信息的场景，如报告、新闻报道等。
静态信息可视化设计可以通过颜色、形状、位置等视觉元素来传达信息，帮助读者更好地理解数据。
二、动态信息可视化设计动态信息可视化设计是指将数据和信息通过动态的图表、图形等方式展示出来。
它适用于一些需要实时展示数据变化的场景，如股票行情、天气预报等。
动态信息可视化设计可以通过动画、过渡等效果来展示数据的变化趋势，使读者更加直观地了解数据的动态变化。
三、交互式信息可视化设计交互式信息可视化设计是指将数据和信息通过交互式的方式展示出来。
它适用于一些需要用户主动参与、自定义查看数据的场景，如数据分析、数据探索等。
交互式信息可视化设计可以通过用户操作来选择、过滤、排序等方式来探索数据，使用户能够更深入地了解数据的内在规律。
四、地理信息可视化设计地理信息可视化设计是指将地理数据和信息通过地图等方式展示出来。
它适用于一些需要展示地理位置相关信息的场景，如地理分布、地理统计等。
地理信息可视化设计可以通过地图、热力图、散点图等方式来展示地理数据，帮助用户更好地理解地理信息。
五、网络信息可视化设计网络信息可视化设计是指将网络数据和信息通过网络图、关系图等方式展示出来。
它适用于一些需要展示网络关系、网络拓扑等信息的场景，如社交网络分析、网络安全分析等。
网络信息可视化设计可以通过节点、边的连接关系来展示网络中的信息流动、关系等，帮助用户更好地理解网络结构。
六、时间信息可视化设计时间信息可视化设计是指将时间序列数据和信息通过时间轴、时间线等方式展示出来。
它适用于一些需要展示时间变化趋势的场景，如历史事件、趋势分析等。
《可视化设计》课件
广告与品牌推广可以应用于 各种媒体和渠道，如电视广 告、网络广告、户外广告等 ，帮助广告主更好地吸引目
标受众。
广告与品牌推广需要考虑到 目标受众的特点、广告渠道 的限制等因素，以选择合适 的表现形式和设计方法。
广告与品牌推广还需要注意 视觉效果和创意性，以帮助 广告主更好地吸引目标受众
并传达品牌形象。
美学设计
可视化设计应注重美学和视觉效果， 提高观众的视觉体验和认知效果。
02
可视化设计的基本元素
色彩设计
01
02
03
色彩搭配
选择合适的色彩搭配，以 突出重点和营造氛围，同 时确保视觉上的舒适和统 一。
色彩心理学
了解不同色彩所代表的情 感和意义，以便更好地传 达信息。
色彩层次感
通过色彩的深浅、明暗等 变化，营造出层次感和立 体感。
色彩与排版
合理运用色彩和排版，以提高图 标与符号的辨识度和美观度。
动态与交互设计
动画效果
合理运用动画效果，以增强视觉冲击力和引导用户的 注意力。
交互设计
设计合理的交互方式，以提高用户的使用体验和参与 度。
响应时间
优化响应时间，确保动态与交互效果的流畅性和及时 性。
03
可视化设计的应用场景
数据可视化
实际项目中的可视化设计应用
总结词
实际应用价值、解决问题、提高效率
详细描述
通过具体案例介绍可视化设计在实际项目中的应用，如商业报告、产品原型、市场营销材料等。说明可视化设计 如何为解决实际问题提供有效支持，提高沟通效率和信息传递效果。
可视化设计的发展趋势
总结词
技术进步、交互性、动态化、数据驱动
详细描述
《可视化设计》 PPT课件
可视化方法与技术
可视化方法与技术1.图表：图表是可视化的基本形式之一，它通过使用线条、柱状图、饼图等简单的几何形状和色彩来表达数据或信息。
常见的图表包括折线图、柱状图、散点图等。
图表可以直观地展示数据的分布、趋势和关系。
2.热力图：热力图是一种通过色彩变化来表现数据集中程度的图表形式。
它通常使用不同颜色来表示不同的数值范围，从而使得数据的分布情况一目了然。
热力图在地图、气候等领域有广泛的应用。
3.线图：线图是一种通过将数据点通过直线相连来展示数据变化趋势的图表形式。
它可以清晰地表达数据的增长或下降趋势，并帮助人们预测未来的变化情况。
线图常见的应用场景包括股票交易、经济指数等。
4.地图：地图是一种通过将数据点在地理空间上进行展示的可视化形式。
它可以帮助人们了解和研究地理信息，比如区域分布、交通流量等。
地图的可视化技术包括GIS地理信息系统等。
5.3D可视化：3D可视化是利用三维计算机图形学技术将数据或信息以立体的形式展示出来。
它可以更直观地展示出物品的形状、结构和动态变化，帮助人们更好地理解和分析。
除了以上几种常见的可视化方法与技术外，还有很多其他的可视化形式，比如动画、虚拟现实等。
随着技术的不断进步，可视化方法与技术也在不断地创新和演进，更多新颖有趣的可视化形式将不断涌现。
在实际应用中，可视化方法与技术被广泛应用于各个领域。
例如，在商业领域，人们可以通过可视化的方式分析销售数据、客户关系等，从而制定更好的营销策略；在科学研究中，人们可以通过可视化的方法探索数据中的规律和趋势，从而推动科学的进展。
总而言之，可视化方法与技术是一种将数据或信息转化为可观察、可理解形式的方法。
它可以帮助人们更好地理解和分析数据，从而提供决策支持和洞察力。
随着技术的不断发展，可视化方法与技术将在各个领域发挥越来越重要的作用。
机器学习知识：机器学习中的模型解释与可视化
机器学习知识：机器学习中的模型解释与可视化随着人工智能技术的不断发展，机器学习作为其中的一个重要分支，近年来已经成为了业界研究的热门话题。
而机器学习的核心就是模型。
所谓模型，指的是机器学习算法的输出结果，它代表着一个数据集的特性和规律，可以被用来进行预测、分类或者聚类等任务。
然而，通常情况下，模型非常复杂，因此如何对其进行解释和可视化是机器学习研究中的一个重要问题。
机器学习中的模型解释是指对于一个训练好的模型，通过各种方式进行分析和解释，从而帮助人们更好地理解模型，从而更好地应用它。
而模型可视化，则是通过可视化技术将模型的信息转化为图形界面展示出来，以便直观地了解模型的性质和特征。
在进行模型解释与可视化之前，我们首先需要进行模型评估。
在机器学习中，模型评估是一个常见的问题。
评估模型的性能需要考虑许多因素，包括准确率、召回率、F1值等指标。
高质量的模型应该具备高的准确率和鲁棒性，而且可以适应不同的数据集。
当模型评估的结果达到预定的目标时，我们就可以将其应用于实际数据集，并进行预测或者分类等任务。
在对模型进行解释和可视化之前，我们首先需要了解不同类型的机器学习模型。
常见的机器学习模型主要有监督学习和无监督学习两种类型。
监督学习的目标是使用已有的标签数据来训练模型，并且将模型的预测结果与标签数据进行比较。
监督学习的典型例子包括分类、回归和预测等任务。
无监督学习的目标是在没有标签的情况下对数据进行聚类、降维或者异常检测等任务。
无监督学习的典型例子包括聚类和降维等。
在对机器学习模型进行解释和可视化时，有许多不同的方法可以使用。
比如，我们可以使用LIME（Local Interpretable Model-Agnostic Explanations）方法来对预测进行解释。
LIME方法可以让我们在数据集和模型之间建立一个简单的线性回归模型，从而得出更好的解释结果。
此外，我们还可以使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法来对特征进行解释。
大数据可视化-习题
《大数据可视化》练测题库一、大数据可视化概述二、可视化的类型与模型1.可视化的类型2.可视化的模型三、数据可视化基础1.可视化的基本特征2.可视化流程3.可视化设计组件4.可视化框架设计整体思路四、数据可视化的常用方法1.统计图表可视化方法2.图可视化方法下下图为哪种思维导图？（）（单选题）A.双重气泡图B.气泡图C.圆圈图D.括号图下图为哪种思维导图？（）（单选题）A.双重气泡图B.气泡图C.圆圈图D.括号图3.可视化分析方法的常用算法五、可视化交互1.可视化交互方法分类2.可视化交互空间3.可视化交互模型六、Echarts数据可视化方法1.常见图表类型下图属于哪种常见图表类型？（）（单选题）A.lineB.forceC.barD.map2.常见图表绘制test.jspdata.jsonjson数据参考：请用Echarts3数据可视化工具，采用异步数据加载方式，加载Json格式的数据，绘制出如下样式的圆柱图。
（数据自拟）test2.jspdata2.jsonjson数据参考：例组件的系列：'新报', '流失', '续费'分别对应的颜色为："#F58080", "#47D8BE", "#F9A589"（数据自拟）text5.jsontext5.jspjson数据参考：请用Echarts3数据可视化工具，采用异步数据加载方式，加载Json格式的数据，绘制出如下样式的雷达图。
（数据自拟）leida.jspleida.jsonjson数据参考：请用Echarts3数据可视化工具，不采用异步数据加载方式，绘制出如下样式的柱状图。
其中柱状体渐变色从下往上颜色分别为'#06faff'、'#7395ff'、'#bf4fff'（数据自拟）bar_charts.jsp请用Echarts3数据可视化工具，采用异步数据加载方式，绘制出如下样式的散点图。
思维可视化的六种表现形式
思维可视化的六种表现形式随着信息时代的到来，数据的处理和分析变得越来越重要。
作为一种工具，思维可视化可以帮助我们更好地理解数据，发现信息中的规律和趋势，从而做出更准确的决策。
在这篇文章中，我们将介绍六种思维可视化的表现形式，帮助读者更好地了解这一概念。
1. 树形图树形图是一种常见的思维可视化表现形式，它可以将复杂的数据结构以树的形式展示。
树形图的节点表示一个实体或一个概念，节点之间的连线表示它们之间的关系。
树形图可以帮助我们清晰地了解数据结构，发现其中的层次关系和逻辑结构。
2. 网状图网状图是一种以节点和连线为基础的思维可视化表现形式，它可以用来表示复杂的关系网络。
网状图的节点可以表示实体、概念、事件或者其他事物，节点之间的连线表示它们之间的关系。
网状图可以帮助我们更好地理解数据之间的联系和关联。
3. 流程图流程图是一种以节点和箭头为基础的思维可视化表现形式，主要用于表示一个过程或一个系统的运行流程。
流程图的节点可以表示活动或事件，箭头表示它们之间的流转关系。
通过流程图，我们可以更好地理解系统的运作过程，发现其中的瓶颈和优化空间。
4. 散点图散点图是一种以坐标系为基础的思维可视化表现形式，主要用于表示两个变量之间的关系。
散点图的每个点代表一个数据点，它的位置表示两个变量之间的关系。
散点图可以帮助我们更好地了解数据之间的相关性和趋势。
5. 柱状图柱状图是一种常见的思维可视化表现形式，主要用于表示数据之间的比较关系。
柱状图的每个柱子代表一个数据点，它的高度表示该数据点的数值大小。
通过柱状图，我们可以更好地了解数据之间的差距和变化趋势。
6. 热力图热力图是一种以颜色为基础的思维可视化表现形式，主要用于表示数据之间的密度和分布情况。
热力图的颜色深浅表示数据点的密度和数值大小，颜色越深表示密度越大或数值越大。
通过热力图，我们可以更好地了解数据之间的分布情况和规律。
总结以上六种思维可视化表现形式都有各自的优点和适用场景，可以根据实际需求选择合适的表现形式。
信息可视化设计的分类
信息可视化设计的分类
1.可视化图表设计：这是信息可视化设计的基础，通过图表的形式将数据转化为可视化的形式，包括线形图、柱状图、饼状图、散点图等等。
图表设计需要考虑数据的内容、数据的关系以及用户需求，以便准确地传达信息。
2.可视化地图设计：地图是信息可视化设计中常用的形式，可以展示地理数据或者位置信息。
地图设计需要考虑地理空间的布局、颜色和符号的使用，以便有效地展示地理信息和统计数据。
3.交互式可视化设计：交互式可视化设计将用户与可视化的数据进行互动，用户可以通过点击、滚动或拖动等操作来改变可视化的展示方式或者探索数据的不同维度。
交互式设计可以提高用户的参与感和探索性，使得用户能够更深入地了解数据。
4.大数据可视化设计：随着大数据时代的到来，处理和展示大量的数据成为了一种挑战。
大数据可视化设计需要考虑如何处理大规模数据并将其转化为可视化形式，以使用户能够从中发现规律和趋势。
5.故事化可视化设计：故事化可视化设计通过故事情节的设计来展示数据或者信息。
通过将不同的数据点和信息串联起来，以故事的方式来呈现，可以更好地引起用户的注意和理解。
除了上述的分类，还有其他一些特定领域的信息可视化设计，例如网络安全可视化设计、医疗可视化设计、环境可视化设计等。
这些领域的可视化设计需要结合行业特点和数据特性进行设计，并且根据用户需求来确定最佳的可视化方式。
思维可视化的六种表现形式
思维可视化的六种表现形式思维可视化是指将思维过程中的概念、信息和关系以图形化的方式呈现出来，帮助人们更好地理解和记忆信息。
下面介绍六种常见的思维可视化表现形式。
一、思维导图思维导图是一种常用的思维可视化工具，它通过节点和连线的方式呈现出概念之间的关系。
节点通常是一个词语或者短语，而连线则表示这些节点之间的逻辑关系。
在制作思维导图时，需要注意节点之间的排列顺序和连线的长度、颜色等因素，以便更好地展示概念之间的联系。
二、流程图流程图是一种用于展示过程或者系统运行流程的图表。
它通常由各种不同形状的符号组成，如圆圈、方框、箭头等，每个符号代表一个特定操作或步骤。
通过连接这些符号并标注其含义，可以很清晰地展示系统或过程中各个部分之间的关系和流动情况。
三、脑图脑图是一种将大量信息整合在一起呈现出来的思维可视化工具。
它通常由一个中心主题开始，并向外扩展出各种相关的分支主题。
这些分支主题又可以再次细分为更多的子主题，形成一个层级结构。
通过这种方式，人们可以快速地获取大量信息，并且更好地理解它们之间的关系。
四、概念地图概念地图是一种将概念和信息以层级结构的方式呈现出来的思维可视化工具。
它通常由一个中心概念开始，并向外扩展出各种相关的子概念和信息。
不同于脑图，概念地图通常会给出每个节点之间的具体定义和描述，以便更好地理解它们之间的关系。
五、时间轴时间轴是一种用于展示事件或历史发展过程的思维可视化工具。
它通常由一个线性轴线和各种事件节点组成，每个节点代表一个特定事件或时间点。
通过标注每个节点所代表的具体含义和时间点，可以很清晰地展示事件或历史发展过程中各个部分之间的关系。
六、鱼骨图鱼骨图是一种用于分析问题原因和解决方案的思维可视化工具。
它通常由一个中心问题开始，并向两侧延伸出各种原因和解决方案。
这些原因和解决方案通常被分为不同的类别，如人员、机器、材料等，以便更好地理解它们之间的关系。
通过制作鱼骨图，人们可以更好地分析问题，并找到最佳的解决方案。
数据可视化表达的呈现类型
数据可视化表达的呈现类型现如今，数据可视化已成为一种流行的数据表达方式，它能够以图表、图形等形式直观地展示数据的特征和趋势。
下面将介绍几种常见的数据可视化表达类型。
1. 饼图：饼图是一种常用的数据可视化方式，用于展示各个部分在整体中的比例关系。
通过不同的扇区大小和颜色，饼图能够直观地展示数据的分布情况。
例如，我们可以利用饼图展示某公司各部门的人数占比，从而更好地了解部门人员结构。
2. 柱状图：柱状图是一种常见的数据可视化方式，用于展示不同类别之间的比较关系。
通过不同高度或长度的柱子，柱状图能够清晰地展示数据的差异和趋势。
例如，我们可以利用柱状图展示各个城市的人口数量，从而更直观地比较不同城市之间的人口规模。
3. 折线图：折线图是一种常用的数据可视化方式，用于展示数据随时间变化的趋势。
通过连接数据点，折线图能够清晰地展示数据的变化规律。
例如，我们可以利用折线图展示某股票价格随时间的波动情况，从而更好地了解股票的走势。
4. 散点图：散点图是一种常见的数据可视化方式，用于展示两个变量之间的关系。
通过散点的位置和颜色，散点图能够直观地展示数据的相关性。
例如，我们可以利用散点图展示学生的身高和体重之间的关系，从而更好地了解身高和体重之间的趋势。
5. 热力图：热力图是一种常用的数据可视化方式，用于展示数据在空间上的分布情况。
通过不同颜色的方格，热力图能够直观地展示数据的密度和分布情况。
例如，我们可以利用热力图展示某城市各个区域的人口密度，从而更直观地了解城市的人口分布情况。
数据可视化是一种直观、简洁且易于理解的数据表达方式。
通过选择合适的图表类型，我们可以更好地展示和解读数据，从而为决策和分析提供有价值的依据。
希望以上介绍的几种数据可视化表达类型能够帮助读者更好地理解和应用数据可视化。
数据可视化的基础知识
数据可视化的基础知识数据可视化是指将数据以图形化的形式呈现出来，用以增强数据的理解与传达。
在现代社会中，数据可视化已经成为了越来越受重视的一个工具。
因为很多时候，数据本身是枯燥而无趣的，而可视化的效果可以让读者对数据产生更强的兴趣和探索欲。
因此，数据可视化已经广泛应用于各个领域，包括商业、科学、教育等等。
在本文中，我们将会介绍数据可视化的基础知识，包括数据类型、图形类型、颜色应用等。
一、数据类型在数据可视化中，数据的类型一般分为四类，分别是数量型、分类型、有序分类型、时间型。
1. 数量型数量型数据是可数的，通常是数字型数据。
例如一个人的年龄、身高、收入、投资回报率等等。
数量型数据最常用的可视化图形是折线图、散点图、柱状图等等。
2. 分类型分类型数据不具有数量的意义，它是对事物进行分类的类型。
例如一个人的性别、婚姻状态、教育程度等等。
分类型数据最常用的可视化图形是饼状图、条形图、点状图等。
3. 有序分类型有序分类型数据是有一定次序的，例如一个人的学历、级别、评分等等。
有序分类型数据最常用的可视化图形是条形图、散点图、雷达图等。
4. 时间型时间型数据是与时间相关的数据，例如一个人的出生日期、工作年限、投资时间等等。
时间型数据最常用的可视化图形是折线图、时间轴等。
二、图形类型在数据可视化中，不同类型的数据往往需要采用不同的图形来展示。
以下是一些常见的图形类型：1. 折线图折线图是以连接线的方式把单一数据点连接起来形成的图形。
通常用来展示数据随着时间变化的趋势。
2. 散点图散点图是以最简单的点的方式展示数据点的分布。
通常用来展示数据中是否存在一些奇异值或者异常值。
3. 条形图条形图是一种用长方形来展示数据的图形。
通常用来展示分类型数据或有序分类型数据的大小比较。
4. 饼图饼图是用圆形来展示数据中各个部分的大小比较。
通常用来展示分类型数据的分布。
5. 热力图热力图通常用来展示数据的分布情况，采用颜色深浅来表示数据的大小。
信息可视化设计 第2章
编 排 框 架
美化设计
2.11 分解说明型结构——多局部信息分解
树状型结构：对某一事物的多局部逐一进行说明分析时可以采用 不同的表现形式如下： 利用连接指示 性元素对局部 进行说明
将解说信息直 接标注在局部
2.11 分解说明型结构——多局部信息分解
为了让观者能清晰地观察这一解说局部，可试着对局部进行放大处理
最基本的流程型结构：
2.5 流程型结构——反映流程变化
逐渐上升的流程型结构 逐渐下降的流程型结构 上升与下降并存的流程型结构
逐步减缓的递增变化
标注变化的原因
2.5 流程型结构——反映流程变化
实践 案例 冰淇淋专营店点餐牌设计
01 确定任务 02 展开设计
实践 冰淇淋专营店点餐牌设计 案例
02 展开设计 03 完成设计 思路1 间隔元素
实践 案例 自行车结构分解示意图
01 确定任务 对自行车的整体构造进行分解说明 02 展开设计（使用分解说明型结构）
实践 案例 自行车结构分解示意图
03 完成设计
课后 习题
思考习题 01 思考习题 02
PDCA 循环基本工作程序
2.7 对比型结构——明确信息差异
对比型结构：对两组或以上的信 息点进行对比说明时可以采用
不同的表现形式如下： 类型一：对两种或以上的事物在 概念、理念或 性质上进行对比，着重于本质区别的体现
2.7 对比型结构——明确信息差异
对比型结构：对两组或以上的信 息点进行对比说明时可以采用
不同的表现形式如下： 类型一：对两种或以上的事物在 概念、理念或 性质上进行对比，着重于本质区别的体现
2.8 阶层型结构——区分信息等级
阶层型结构：用来划分并体现多种层 级（阶级）关系的信息结构 不同的表现形式如下：
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科学可视化的发展方向
。
第2章 可视化的类型与模型
1)计算机动画
2)计算机模拟
科学可视化 的发展方向
4)界面技术与 感知
5)远程可视化
3)视觉通信
5)远程可视化
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科学可视化的分类
第2章 可视化的类型与模型
体可视化 研究对象主要是体数据，即三维采样数 据，是各类科学工程领域以及医学领域中常
见的数据类型(图 2-1)。 体可视化技术包括 等值面的抽取技术(Iso-surfaces Extraction Technique)、直接体
绘制(Direct Volume Rendering)等。
流场可视化 运用计算机图形学和图像处理技术，将流场数据转换为二维或三维图 形、图像或动
画进行呈现，并详细分析其模式和相互关系，是计算流体力学研究与工程 实践中不 可缺少的手段。
2.1可视化的类型
科学可视化 的研究重点有两个 科学可视化 的研究重点有两个
第2章 可视化的类型与模型
一是判断可视化对象的类别，判断类别之后才能确定如何用 计算机 来进行可视化表现;
二是将研究对象以最接近真实事物的效果快速地绘制出来， 不仅以 单纯展示的方式显现出来，而且能通过虚拟空间的方 式让人们身临其境，用视觉、触觉 等交互方式进行观察、理 解和研究。
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第2章 可视化的类型与模型
信息可视化技术
第2章 可视化的类型与模型
1)多维数据可视化技术 (1)平行坐标系 (2)散点图 (3)Andrews 曲线法 2)层次数据的可视化 (1)节点连接图 (2)树图
3)网络数据可视化 (1)力导向布局 (2)分层布局 (3)网格布局
（3）用户交互
（4）分析推理
03
循环模型
（1）探索循环：（2）验证循环（3）知识产生循环
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高级大数据人才培养系列教材
第2章 可视化的类型与模型
2.1 可视化的类型 2.2 可视化的模型 习题
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顺序模型
第2章 可视化的类型与模型
1.原始数据的转换 原始数据的转换包括 7 个阶段里的获取、分析、过滤和挖掘。 2.数据的视觉转换 数据的视觉转换包括 7 个阶段里的表示和修饰。 3.界面交互 界面交互包括 7 个阶段里的交互。
数量的各点采用内插法找出各整数点绘制而成的。每两条等值线之间的数量差额多为 常数，可通过等值线的疏密程度来判断现象的数量变化趋势。
立体图法和层次分割法
矢量数据场 的直接法和流线法 通过记录坐标的方式来尽可能将地理实体的空间位置表现的准确无误
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科学可视化系统的组成
第2章 可视化的类型与模型
猜测
模型
搜索
探索 循环
洞察
验证 循环
可视分析中的知识产生模型
知识
知识 产生 循环
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循环模型
第2章 可视化的类型与模型
该模型包含左边计算机的部分和右边人的部分。在计算机部分中， 数据被绘制为可 视化图表，同时也通过模型进行整理和挖掘。在人的部分中，提出了 3 层循环:探 索循环、验证循环和知识产生循环。
顺序模型
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分析模型
1.数据表示 与转换 2.数据的可 视化呈现 3.用户交互 4.分析推理
第2章 可视化的类型与模型
用户交互
可视化
转
映射
换
模
数据
型
构
数据
建
模型 可视化
挖掘
知识
自动数据分析
模型
参数 改进
分析模型
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分析模型
第2章 可视化的类型与模型
计算机
数据
可视化
分析师 行动
科学可视化
科学可视化最初称为“科学计算之中的可视化”(Visualization In Scientific Computing， VISC) 运用计算机图形学和图像处理的研究成果创建视觉图像，替代那些规模庞大而又错综复 杂 的数字化呈现形式，帮助人们更好地理解科学技术概念和科学数据结果。
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循环模型
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习题：
1．对数据可视化的三种类型进行对比分析。 2．对数据可视化的三种基本模型进行对比分析。 3．列出在研究中经常使用的数据可视化工具，并进行对比分析。 4．研究Microsoft Office 中的数据可视化技术。 5．研究MySQL 数据库中的数据可视化技术。 6．研究数据仓库中常用的数据可视化技术。 7．自学颜色刺激理论，并探讨其对数据可视化的意义。 8．结合自己的专业领域，采用数据可视化方法展示该领域的典型文献数据。
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教材
第2章 可视化的类型与模型
2.1 可视化的类型 2.2 可视化的模型 习题
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2.1可视化的类型
第2章 可视化的类型与模型
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信息可视化具有以下主要特点
第2章 可视化的类型与模型
(1)位置探讨性 (5)信息的动态性 (6)信息载体的多样性
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信息可视化应用领域
1)可视化数据挖掘 2)可视化技术在空间信息
挖掘中的应用 3)KM 可视化 4)信息可视化商品
第2章 可视化的类型与模型
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2.2可视化的模型
第2章 可视化的类型与模型
01
顺序模型
数据可视化的流程分为了七步：获取、分析、过滤、 挖掘、表示、修饰、交互。为了使这个流程更便于 理解，把这七步归纳为三大部分，即原始数据的转 换、数据的视觉转换以及界面交互。
02
分析模型
（1）数据表示与转换（2）数据的可视化呈现
信息可视化就是利用计算机支撑的、交互的、对抽象数据的可视表示，增强人们对 这些抽 象信息的认知。 -------即是将非空间数据的信息对象的特征值抽取、转换、映射、高度 抽象与整合，用图 形、图像、动画等方式表示信息对象内容特征和语义的过程。
信息对 象包括文本、图像、视频和语音等类型，它们的可视化分别采用不同模型方法 实现。
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信息可视化技术
第2章 可视化的类型与模型
(1)平行坐标系
(1)平行坐标和星形图的结合
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信息可视化技术
第2章 可视化的类型与模型
鸢尾花数据散点图矩阵
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信息可视化技术
第2章 可视化的类型与模型
Andrews曲线
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信息可视化技术
第2章 可视化的类型与模型
大规模数据可视化 研究重点在于如何高效 快捷地对海量的数据进行处理
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科学可视化常用方法
第2章 可视化的类型与模型
颜色映射方法 用颜色表示数据场中数据 值的大小，即在数据与颜色之间建立一个映射关系，把不同
的数据映射为不同的颜色
等值线方法 制图对象某一数量指标值相等的各点连成的平滑曲线，由地图上标出的表示制图对象
节点链接图
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信息可视化技术
第2章 可视化的类型与模型
树图
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信息可视化的基本过程及特征
第2章 可视化的类型与模型
在 CARD 等提出的信息 可视化模型中，信息可视 化过程可以划分为 3 个 数据转换的过程:
原始数据到数据表的转换、 数据表到可视化结构的转换、 可视化结构 到视图的转换
深度学习世界
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微信号：cStor_cn
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微信号：cstorfw
高校大数据与人工智能
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云创大数据为路 况大数据应用提 供技术支持
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现代信息可视化发展
(1)文本信息可视化 (2)层次信息可视化 (3)Web 信息可视化 (4)可视化数据挖掘 (5)多维信息可视化
第2章 可视化的类型与模型
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信息可视化数据分类
(1)一维线性数据 (2)二维数据 (3)三维数据 (4)多维数据 (5)时态数据 (6)层次数据 (7)网络结构
根据科学可视化系统主要功能的要求，科学可视化系统大致可由以下几部分组成: 数据的管理与过滤， 提取几何图元和建立模型， 绘制，显示和播放。
众多的科学可视化系统采用“可视化流水线”作为理论模型
Topics与日志分析
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信息可视化
第2章 可视化的类型与模型
信息可视化是 1989 年由斯图尔特卡德(Stuart K. Card )、约克·麦金利(Jock D. Mackinlay) 和乔治·罗伯逊(GeorgeG. Robertson)提出的
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