28个信息可视化工具
地理信息系统课件第七章空间信息可视化
森林火灾扩散的可视化模拟
总结词
利用地理信息系统对洪水灾害的风险进行评估和可视化，帮助决策者更好地了解洪水灾害的风险程度和影响范围。
详细描述
洪水灾害是一种常见的自然灾害，其影响范围和程度受到多种因素的影响，如地形、降雨量、河流等。通过地理信息系统，可以对洪水灾害的风险进行评估和可视化，帮助决策者更好地了解洪水灾害的风险程度和影响范围。这种可视化评估可以帮助决策者制定更为合理的防洪规划和应急响应计划，减少洪水灾害对人类社会和经济的影响。
城市规划与管理
1
2
3
利用可视化技术对污染源进行实时监测，掌握污染排放情况，为环境治理提供数据支持。
污染源监测
将环境监测数据与地理信息结合，通过可视化方式呈现环境质量状况，为环境质量评估提供依据。
环境质量评估
通过空间信息可视化，展示生态系统的结构和功能，为生态保护和修复提供决策支持。
生态保护
环境监测与评估
基于Web技术的地图可视化工具，支持在线地图编辑和分享。
QGIS Desktop
一个开源的、跨平台的GIS系统，提供强大的地图制作和可视化功能。
QGIS的可视化工具
专注于地理空间数据处理和分析的开源软件，提供丰富的地图制作和可视化工具。
GRASS GIS
用于地图可视化的模块，支持多种地图类型和风格。
定义
直观性、交互性、动态性和多维性。空间信息可视化能够将抽象的地理信息转化为直观的图形，便于用户理解和分析；同时，用户可以通过交互操作，动态地查看不同时间和空间尺度的数据；此外，可视化技术还可以展示多维度的地理信息，帮助用户深入挖掘数据的潜在价值。
特点
定义与特点
通过可视化，用户可以快速获取地理信息的整体分布和变化趋势，为决策提供有力支持。
《数据可视化》课件
Slide 8
如何选择最适合自己的数据可视化图表类 型？
数据类型
根据数据的类型，选择合适 的图表类型，如柱状图适用 于比较不同类别的数据。
目标和信息
根据展示的目标和需要传达 的信息，选择能够清晰、有 效地展示数据的图表类型。
受众和场景
考虑观众的背景和对图表的 理解水平，选择能够适应受 众和场景的图表类型。
Python
Python具有强大的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，适用于复杂的数据处理和可视化需求。
Tableau
Tableau是一个专业的数据可视化工具，提供了丰富的可视化选项和交互功能，适用于各种类型的 数据分析和展示。
Slide 4
如何选择最适合自己的数据可视化工 具？
如何使用Tab le au 进行数据可视化？
1
导入数据
在Tableau中导入需要可视化的数据，支持多种数据格式和数据源。
2
选择可视化选项
在Tableau的可视化界面中选择合适的可视化选项，如条形图、散点图、地理图等。
3
加筛选器、工具提示等，使图表更具有交互性和可共享性。
1 确定需求
首先要明确自己的数据可视化需求和目标，然后选择一个工具，能够满足这些需求。
2 考虑技能和经验
考虑自己的技能和经验水平，选择一个适合自己的工具，能够快速上手和运用。
3 研究和比较
研究和比较不同的数据可视化工具，了解它们的特点、优势和劣势，选择最合适的一个。
Slide 5
如何使用Excel制作基本的图表？
2 加强沟通和决策
通过使用数据可视化工具，可以更好地向他人沟通分析结果，提高决策的准确性和效率。
3 发现潜在的模式和趋势
新课标下的教学实践策略：大单元教学必备的七个可视化工具
新课标下的教学实践策略：大单元教学必备的七个可视化工具大单元教学是现代教育中的一种重要教学方法，为了帮助学生更好地理解和记忆学习内容，以下是一些必备的可视化工具：01思维导图（Mind Maps）思维导图是一种展示思维过程的图形工具，它将关键词、图像、颜色和箭头等元素组合在一起，以呈现思维的过程和结构。
它可以帮助学生在学习过程中更好地理解和记忆知识，并培养学生的思维能力。
它通过将思维过程中的关键词、图像、颜色和箭头等元素组合在一起，以呈现思维的过程和结构。
一、思维导图的步骤1.确定主题。
首先确定要呈现的主题或问题，并在纸的中央写下主题词。
2.确定子主题。
在主题周围列出与主题相关的子主题或子问题，并用箭头指向主题。
3.添加细节。
在每个子主题下添加相关的细节或子细节，并用箭头指向相应的子主题或主题。
4.使用颜色和图像。
为了使思维导图更生动和易于理解，可以使用不同的颜色、图像和图标来强调不同的信息和概念。
5.连接线。
使用箭头或其他符号将不同的信息和概念连接起来，以显示它们之间的关联。
6.回顾和修改。
完成思维导图后，回顾并修改它，以确保它清晰地呈现了思维的过程和结构，并且包含了所有必要的信息。
案例1：案例2：案例3：二、思维导图的优点1.帮助学生更好地理解和记忆知识。
通过将思维过程可视化和图形化，学生可以更好地理解和记忆所学知识，尤其是复杂的概念和信息。
2.培养学生的思维能力。
思维导图可以帮助学生培养和发展他们的思维能力，例如问题解决、分析、组织和创造等能力。
3.促进团队合作。
思维导图可以促进团队合作和交流，因为它们可以帮助团队成员更好地理解和讨论问题，并共同制定解决方案。
4.帮助教师更好地了解学生的学习情况。
通过观察学生制作的思维导图，教师可以更好地了解学生的学习情况，发现他们的问题和困难，并及时采取相应的措施来帮助他们解决问题。
总之，思维导图是一种非常有用的学习工具，可以帮助学生在学习过程中更好地理解和记忆知识，并培养他们的思维能力。
数据 可视化
03 11.3 在手机客户端解析JSON
Android 客户端用 GET 方式分别获取服务器端返回的 JSON 数据，并将 4 种不同的 JSON 数据解析成 4 种不同的结果类 型（(Person，List<Person>，List<String>， List<Map<String, Object>>)，用 Intent 方式由 MainActivity 传递给 ResultActivity，在 ResultActvity 中显 示解析的结果。
20世纪后
数据可视化
20世纪后，各种数据分析和可视化技术逐渐出现，特别是采用计算机编程技术来实现数据可 视化。70年代后，可视化的数据来源越来越广泛，数据密集型计算开始产生实际需求。21世 纪以后，需要分析和表示的数据量激增，新的可视化分析方法进一步综合了可视化、图形、 数据挖掘理论与方法，从结构庞大的数据中迅速找到有用的信息以便完成有效的决策支持。 现阶段，不仅大数据随处可见，而且相应的可视化处理也随处可见。
数据收集
•数据是可视化的对象。数据可以通过采样、调查记录、模拟实验等不同的方式进行采集。数据采集直接决定了数据的格 式、大小、精度等重要属性，在很大程度上决定了可视化结果的质量。
数据筛选 及处理
•即数据预处理。将原始数据转换为用户能够理解和显示的模式和特性。这个过程包括去误差、数据清理和筛选、提取特 征值等，为之后的可视化映射做好准备。
本章导读
本章主要知识点有： （1）JSON简介； （2）服务器端生成JSON数据； （3）在手机客户端解析JSON。
01 11.1 JSON 简介
1. JSON 数据格式的定义
JSON 的诞生原因是因为 XML 整合到 HTML 中各个浏览器实现的细节 不尽相同，所以道格拉斯·克罗克福特（Douglas Crockford） 和 奇普·莫 宁斯达（Chip Morningstar）一起从 JS 的数据类型中提取了一个子集， 作为新的数据交换格式，因为主流的浏览器使用了通用的 JavaScript 引 擎组件，所以在解析这种新数据格式时就不存在兼容性问题，于是他们 将这种数据格式命名为 “JavaScript Object Notation”，缩写为 JSON ， 由此 JSON 便诞生了！
28款经典数据库管理工具
28款经典数据库管理工具1、MySQL WorkbenchMySQL Workbench是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具。
它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。
你可以用MySQL Workbench设计和创建新的数据库图示，建立数据库文档，以及进行复杂的MySQL 迁移MySQL Workbench是下一代的可视化数据库设计、管理的工具，它同时有开源和商业化的两个版本。
该软件支持Windows 和Linux系统，下面是一些该软件运行的界面截图：2、数据库管理工具Navicat LiteNavicatTM是一套快速、可靠并价格相宜的资料库管理工具，大可使用来简化资料库的管理及降低系统管理成本。
它的设计符合资料库管理员、开发人员及中小企业的需求。
Navicat是以直觉化的使用者图形介面所而建的，让你可以以安全且简单的方式建立、组织、存取并共用资讯。
界面如下图所示：Navicat 提供商业版Navicat Premium 和免费的版本Navicat Lite 。
免费版本的功能已经足够强大了。
Navicat 支持的数据库包括MySQL、Oracle、SQLite、PostgreSQL 和SQL Server 等。
3、开源ETL工具KettleKettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定(数据迁移工具)。
Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
·授权协议：LGPL· 开发语言：Java· 操作系统：跨平台4、Eclipse SQL ExplorerSQLExplorer是Eclipse集成开发环境的一种插件，它可以被用来从Eclipse连接到一个数据库。
SQLExplorer插件提供了一个使用SQL语句访问数据库的图形用户接口（GUI）。
数据分析与处理的常用工具
数据分析与处理的常用工具随着数据时代的到来，数据分析与处理变得越来越重要。
无论是从事市场研究、数据挖掘、模型建立，还是从事数据可视化、数据预测、商务智能等工作，数据分析与处理都是重中之重。
为了提高工作效率，许多数据专家都会使用一些常用的数据分析与处理工具来辅助自己的工作。
下面，本文就来介绍一些常用的数据分析与处理工具。
一、Excel作为一款经典的电子表格软件，Excel具有方便易操作、功能丰富、性价比高等优点，是不少数据分析从业者的首选工具。
Excel支持多种文本和数字处理技术，如排序、过滤、透视表等，也可以进行多种统计和分析，例如，求和、平均数、标准差、回归分析等。
通过Excel的数据透视表可以轻松地进行数据分析，找到数据之间的关联性，从而更好地理解数据。
二、PythonPython是一种通用型编程语言，逐渐成为数据科学领域中很受欢迎的编程语言之一。
Python可以方便地进行数据处理、可视化以及建立模型等工作。
Python具有强大的科学计算库，例如，NumPy、SciPy和Pandas等。
在Python中，NumPy是一个基础函数库，被广泛应用于科学计算中的向量和矩阵运算。
SciPy则是一个增强版的NumPy，提供各种统计模型和算法。
Pandas则是一个数据处理库，它提供了丰富的数据结构和函数，可以快速处理、分析和可视化数据，大幅提高了数据处理的效率。
三、RR是一种专门用于统计计算和绘图的编程语言，被广泛应用于数据挖掘、生物信息学和社会科学等研究领域。
R具有强大的数据可视化和统计模型建立能力，可以快速处理数据，从而提取有关数据的信息。
在R中，有许多流行的包，例如ggplot2、dplyr、tidyr等，它们可以轻松地进行数据可视化和数据清洗，也可以用于建立各种统计模型。
同时，R也提供了很多优秀的工具，例如R Studio，可以帮助用户更好地进行R编程。
四、TableauTableau是一种数据可视化和商业智能工具。
如何进行数据可视化和展示
如何进行数据可视化和展示数据可视化和展示是一种将数据转化为图形、图表或其他可视元素的方法，以便更好地理解和传达数据的信息。
它是数据分析和数据科学中一个重要的环节，通过可视化和展示数据，我们可以更加直观地发现数据中的规律、趋势和异常，从而作出更有针对性的决策。
在进行数据可视化和展示时，我们可以使用多种工具和方法，下面将介绍一些常用的数据可视化和展示的方法和步骤。
1.数据准备在进行数据可视化和展示之前，首先需要准备数据。
这包括收集数据、清洗数据、整理数据等操作。
确保数据的准确性和完整性对于进行有效的数据可视化和展示至关重要。
2.选择合适的可视化工具根据数据的类型和要传达的信息，选择合适的可视化工具是非常重要的。
常用的可视化工具包括数据图表软件如Microsoft Excel、Datawrapper、Tableau等，编程语言如Python中的Matplotlib、Seaborn和R语言中的ggplot2等。
不同的工具有不同的特点和功能，需要根据需求选择适合的工具。
3.选择合适的图形类型根据数据的类型和表达的信息选择合适的图形类型也是很重要的。
常用的图形类型包括线图、柱状图、散点图、饼图、雷达图等。
不同的图形类型适用于不同的数据类型和表达的信息，可以通过比较和尝试选择合适的图形类型。
4.设计图表布局和样式设计图表的布局和样式也是进行数据可视化和展示的重要步骤。
合理的布局和样式可以使图表更加易读和美观。
在设计布局时，需要考虑图表的标题、轴标签、图例等元素的位置和大小关系。
在选择样式时，需要考虑颜色、字体、线型等要素的搭配和应用。
5.应用可视化技巧和方法除了选择合适的图形类型和设计布局样式外，还可以应用一些可视化技巧和方法来增强数据的呈现效果。
例如，可以使用颜色编码表示不同的数据类别或数值范围，可以使用动态效果来展示数据的变化趋势，可以使用图表交互功能来探索数据的细节等。
6.添加注释和解说为了更好地传达数据的信息，可以添加适当的注释和解说。
信息可视化分析工具的比较分析——以CiteSpace、SATI分析关键词共现为例
信息可视化分析工具的比较分析——以CiteSpace、SATI分析关键词共现为例郑娜;邵党国【摘要】CiteSpace和SATI都是应用比较广泛的可视化分析工具,为分析其两者的共性及各自的特点.首先介绍了CiteSpace和SATI的基本功能界面,然后分析了他们对数据格式的转换处理,最后通过两个软件在相同数据(通过中国知网检索"煤炭去产能"领域相关文献)下以分析关键词共现为例,对生成的关键词共现图谱进行分析.从多角度归纳总结可视化软件CiteSpace和SATI的共性特点,期望能为用户选择信息可视化分析工具提供参考.【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2017(038)010【总页数】8页(P39-46)【关键词】信息可视化分析;煤炭去产能;SATI;CiteSpace【作者】郑娜;邵党国【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650504;昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650504【正文语种】中文【中图分类】G350可视化是指数据信息转化为图形图像表示的一种方法[1]。
可将数据信息通过计算机处理技术后以图形图像的形式输出，对源数据的表达更加直观形象[2]。
可视化软件利用其强大的数据处理功能，将数据信息转化成图像形式，并通过绘制可视化图谱[3]，可以达到更好的帮助研究人员的目的。
CiteSpace软件是国际上应用较为广泛的可视化软件，它由美国陈超美博士使用Java语言开发，可处理国际上的WoS数据以及国内的CNKI数据等[4]。
而 SATI 是国内应用比较广泛的文献题录信息统计分析可视化软件[5]。
它是基于.NET开发平台使用C#编程开发的[6]，可处理最常见的 EndNote格式数据以及NoteFirst和NoteExpress的格式数据。
本文首先介绍了数据来源以及对数据的处理，然后再具体介绍了CiteSpace和SATI两种软件，最后以关键词共现为研究实例，使用CiteSpace与SATI对相同的数据（通过中国知网检索“煤炭去产能”领域相关文献）进行研究，通过可视化结果分析总结两个可视化软件的共性及各自的特点。
毕业论文写作中的数据可视化技巧与工具推荐
毕业论文写作中的数据可视化技巧与工具推荐数据可视化在毕业论文写作中起着至关重要的作用。
它不仅可以帮助读者直观地理解数据，还可以增加文章的可读性和说服力。
本文将介绍一些数据可视化的技巧和一些值得推荐的工具，帮助您在毕业论文写作中有效地利用数据可视化。
一、选择合适的图表类型选择合适的图表类型是数据可视化的第一步。
不同类型的图表适用于不同的数据类型和分析目的。
以下是几种常见的图表类型：1.柱状图：适用于比较各个项目的数值大小。
2.折线图：适用于展示数据随时间变化的趋势。
3.饼图：适用于展示各项数据在总体中的比例。
4.散点图：适用于展示两个变量之间的相关性。
5.雷达图：适用于展示多个变量在相同尺度上的比较。
在选择图表类型时，要根据数据的特点和分析目的进行选择。
合适的图表类型可以更好地突出数据的关键信息。
二、保持图表简洁明了在数据可视化中，简洁明了是一项非常重要的原则。
过于复杂的图表会让读者感到困惑，无法快速获取信息。
以下是几个保持图表简洁明了的技巧：1.去除冗余信息：只展示必要的数据，并去除不相关的背景信息。
2.简化图形元素：避免使用过多的颜色、线条和标签，以免分散读者的注意力。
3.添加清晰的标题和标签：图表的标题和标签应该简洁明了，能够清晰地传达信息。
三、使用友好的颜色和字体颜色和字体在数据可视化中起着重要的作用。
以下是几个使用友好的颜色和字体的建议：1.选择适合的颜色：颜色应该有良好的对比度，不同的数据类别可以使用不同的颜色进行区分，但要避免过于刺眼的颜色。
2.使用易读的字体：字体的大小和风格应该具有良好的可读性，尽量避免使用花哨的字体。
3.避免使用过多的颜色和字体：过多的颜色和字体会给读者带来困扰，应该尽量保持简洁。
四、推荐的数据可视化工具选择合适的数据可视化工具可以极大地提高数据可视化的效果和效率。
以下是几个值得推荐的数据可视化工具：1.Tableau：Tableau是一款功能强大的数据可视化工具，可用于创建交互式的图表和仪表盘。
一目了然——数据可视化模板【55个】
一目了然——数据可视化模板【55个】数据可视化是理解和传达数据的关键工具。
通过将数据转换为图形或图表形式，我们可以快速识别模式、趋势和关联，从而做出更明智的决策。
本文档提供了55个数据可视化模板，涵盖了各种场景和需求。
这些模板可以帮助您创建专业、直观和引人注目的数据可视化。
1. 柱状图柱状图是一种常用的数据可视化方式，适用于比较不同类别的数据。
您可以使用它来展示销售数据、用户统计或任何分类数据。
2. 折线图折线图用于显示随时间变化的数据。
它适用于展示趋势和周期性变化，如股票价格、天气数据或网站流量。
3. 饼图饼图用于展示各部分占总量的比例。
它适用于展示市场份额、预算分配或任何比例数据。
4. 散点图散点图用于显示两个变量之间的关系。
它适用于展示回归分析、社交网络或任何坐标数据。
5. 气泡图气泡图是一种扩展的散点图，其中每个数据点都由一个气泡表示。
它适用于展示三个维度的数据，如地球上的地震活动。
6. 热图热图用于展示矩阵中的数值关系，通过颜色强度来表示数据的相对大小。
它适用于展示基因表达、社交网络或任何矩阵数据。
7. 雷达图雷达图用于展示多个维度的数据。
它适用于展示个人或组织的绩效指标，如运动员的表现或企业的财务状况。
8. 树状图树状图用于展示层次结构数据。
它适用于展示组织结构、家谱或任何树状数据。
9. 箱线图箱线图用于展示数据的分布情况。
它适用于展示学生成绩、产品质量或任何分布数据。
10. 直方图直方图用于展示连续数据的分布情况。
它适用于展示年龄分布、工资范围或任何连续数据。
11. 堆叠柱状图堆叠柱状图用于展示多个类别的数据总和。
它适用于展示各部门的销售数据或任何多维度数据。
12. 堆叠折线图堆叠折线图用于展示多个类别的数据随时间的变化。
它适用于展示不同产品或部门的销售趋势。
13. 组合图组合图将多个图表类型组合在一起，以展示不同维度的数据。
它适用于展示复杂的数据关系，如网站用户行为分析。
14. 滑块图滑块图用于展示可调节的参数。
生物信息网络分析的图工具
生物信息网络分析的图工具生物信息网络分析是一种重要的技术，它可以帮助我们理解生物系统中基因、蛋白质和代谢物之间的相互作用。
生物信息网络是由节点和边组成的图，其中节点代表生物实体，边代表它们之间的相互作用关系。
为了可视化和分析这些生物信息网络，我们需要使用一些图工具。
在本文中，我将介绍几种常用的生物信息网络分析的图工具。
1. CytoscapeCytoscape是一个功能强大的开源软件，用于分析和可视化各种生物信息网络。
它提供了丰富的功能，包括网络构建、布局算法、网络分析和数据可视化等。
Cytoscape支持多种类型的生物信息网络，如蛋白质-蛋白质相互作用网络、基因调控网络和代谢网络等。
通过Cytoscape，我们可以对网络进行可视化分析，帮助我们理解生物系统的结构和功能。
2. GephiGephi是另一个流行的生物信息网络分析图工具。
它是一个开源软件，提供了直观的界面和强大的分析功能。
Gephi支持多种网络布局算法，如ForceAtlas、Fruchterman-Reingold和Yifan Hu等。
它还提供了节点大小、颜色和标签等可视化选项，使用户可以灵活地调整网络的外观。
通过Gephi，我们可以轻松地探索和分析生物信息网络，发现隐藏在网络中的模式和关系。
3. igraphigraph是一个高性能的图计算库，可以用于各种图相关的分析和可视化任务。
它支持多种编程语言，如Python、R和C/C++等，并提供了丰富的图操作和分析函数。
igraph可以用于构建、分析和可视化生物信息网络。
它支持多种常见的图布局算法，如随机布局、力导向布局和圆形布局等。
通过igraph，我们可以利用编程语言的强大功能进行自定义的生物信息网络分析和可视化。
4. STRINGSTRING是一个在线工具，用于分析和可视化蛋白质之间的相互作用网络。
它整合了来自多个数据库的蛋白质相互作用信息，并提供了多种网络分析和可视化选项。
通过STRING，我们可以查询特定蛋白质的相互作用伙伴，并将它们可视化为交互式网络图。
(2024年)《完整的visio教程》ppt课件
1 2
无法连接到团队协作服务
检查网络连接、确认服务器地址和端口号是否正 确、更新Visio版本等。
版本控制出现错误
检查文件是否被其他程序占用、确认文件路径和 名称是否正确、重新启动Visio等。
3
团队协作效率低下
优化网络连接、减少文件大小、提高计算机性能 等。
2024/3/26
26
06
高级功能应用与技巧分享
19
在Visio中创建数据可视化图表
将图表形状拖拽到画布中，并根据需 要调整大小和位置。
根据数据自动生成图表，并可通过右 侧属性面板调整图表样式和格式。
2024/3/26
双击图表形状打开“数据”窗口，在 此处输入或导入数据。
20
报表生成方法
报表生成器介绍：Visio内置的报表生成器可快速创建基于数据的报表。
连接形状并设置连接线 格式。
使用文本工具添加和编 辑文本。
应用主题和样式统一图 形外观。
导出图形为PDF、图片 等格式。
2024/3/26
7
02
绘制流程图与组织结构图
2024/3/26
8
流程图基本概念及符号含义
流程图基本概念
流程图是一种用图形符号表示系统或它的组成部分和各类人员之间相互联系、 相互作用情况的图。它可以描述系统的工作过程和逻辑功能。
绘制组织结构框架
使用Visio中的“组织结构图”模板，选择合适的图形和 符号，搭建组织结构的框架。
添加职位和人员信息
在组织结构图中添加各个职位和人员的信息，包括姓名、 职位、联系方式等。
2024/3/26
调整和优化
根据需要调整和优化组织结构图的布局和细节，使其更加 清晰易读。同时，可以使用不同的颜色和线条来区分不同 的部门和职位，提高可读性。
4.2.4 数据可视化(课件) 《信息技术》高中必修 1 数据与计算(浙教版)
3 中国在历届亚运会奖牌数分析并预测杭州亚运会表现
散点图 明确需求 确定类型 选择数据 最佳表现
4 杭州亚运会电竞项目参赛队员比赛数据分析
材料四：
打野：Xun（前） vs Kanavi（后） 场次：15 - 15 场均击杀：5.07 - 3.80 场均死亡：2.60 - 1.67 场均助攻：9.13 - 9.33 KDA：5.5 - 7.9 参团率：65.70% - 73.50% 击杀占比：23.50% - 21.30% 分均补刀：6 - 6.7 分均伤害：471 - 471 伤害占比：16.80% - 17.80%
材料一：第11届北京亚运会有37个国家参加。其中， 参赛运动员共6578人，而到了广州亚运会，参与的国 家与地区有45个，人数一跃到了9704人，而在杭州亚 运会亚奥理事会45个国家（地区）奥委会均已报名， 运动员人数达到12417人，报名规模创历届之最。
时间数据 明确需求 确定类型
1 杭州亚运会规模分析
明确需求
2 杭州亚运会志愿者比例分析
材料二：数据显示，杭州亚运会赛会志愿者注册总人 数32.14万，成功报名人数22万(高校报名者占比67%， 社会志愿者占比33%)，其中国际志愿者1800余人。 18-30岁人数占94%，男性占33%、女性占67%，有 日、韩、法、俄、阿、泰等小语种技能的报名者有近 1.5万人，志愿者申请人总体质素较高。
1 杭州亚运会规模分析
参与国家地区数
50
45
45
40
37
30
20
10
0 北京亚运会 广州亚运会 杭州亚运会
14000 12000 10000
8000 参与国家地区数 6000
4000 2000
信息可视化的思维导用形整理和展示信息
信息可视化的思维导用形整理和展示信息信息可视化是一种将数据和信息以图形、图表和其他可视元素的形式呈现的技术。
它可以帮助我们更好地理解和分析复杂的数据，同时也能够提供清晰直观的展示效果。
本文将介绍信息可视化的重要性，以及一些常用的思维导图和展示工具。
一、信息可视化的重要性信息可视化在当今信息爆炸的时代中起着重要的作用。
随着互联网的迅猛发展，我们每天都需要处理大量的数据和信息。
而人类的大脑对图像和图表的处理更加高效和直观。
通过信息可视化，可以将复杂的数据变得更容易理解和分析，从而提高工作效率和决策的准确性。
信息可视化还能够帮助我们发现数据中的规律和趋势，从而更好地进行预测和规划。
通过直观的图表和图形，我们可以很容易地看出数据的变化趋势和相关关系，从而作出更明智的决策。
另外，信息可视化还能够引起观众的兴趣和参与。
相比于枯燥的表格和文字，丰富多彩的图表和图形更具吸引力。
通过信息可视化，我们可以用更生动、更有趣的方式来传达信息，使观众更加乐于参与和理解。
二、思维导图思维导图是一种将思路和观念以树状结构的形式表示的工具。
它通常用于整理和梳理复杂的信息和思路。
思维导图由一个中心主题开始，然后分为不同的分支，每个分支又可以继续分为更小的分支，以此类推。
思维导图的优势在于可以清晰地展示信息之间的逻辑关系。
通过将信息分层次地展示出来，我们可以更清楚地理解它们之间的联系和依赖关系。
另外，思维导图还可以帮助我们快速回顾和复习知识，以及提高创造性思维的能力。
三、展示工具除了思维导图，还有许多其他的展示工具可以用于信息可视化。
以下是几个常用的展示工具：1. 图表和图形：图表（如柱状图、折线图、饼图等）和图形（如流程图、组织结构图等）都是常见的信息可视化工具。
它们通过形象直观的图像来展示数据和信息，帮助我们更好地理解和分析。
2. 词云：词云是将文本中的关键词以不同的字体大小和颜色展示出来的工具。
词云可以很好地展示文本中的关键信息和重点内容，使观众一目了然。
信息可视化的具体例子
信息可视化的具体例子
信息可视化的例子有很多，以下是一些比较典型的例子：
1.地图：地图是最常见的信息可视化工具之一，可以用不同的颜色、图案、数据点等方式表示地理位置、地形、人口分布、行政区划等信息。
2.图表：图表是信息可视化的经典手段，可以将数据以直观的方式展现，如折线图、柱状图、饼图、雷达图等。
3.成对图：成对图是两个统计图形成对出现，通常用于比较两个相关变量之间的关系，如散点图、箱线图、气泡图等。
4.网络图：网络图是表示实体和其之间关系的图形化工具，如社交网络、生物网络、交通网络等。
5.虚拟现实：虚拟现实技术可以将复杂的信息以形象化的方式呈现给用户，如虚拟3D城市、虚拟地球等。
50张经典的数据分析图表
50张经典的数据分析图表1. 散点图(Scatter plot)散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。
如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。
2. 带边界的气泡图(Bubble plot with Encircling)有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。
3. 带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with linear regression line of best fit)如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。
下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。
针对每列绘制线性回归线：4. 抖动图 (Jittering with stripplot)通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。
结果，多个点绘制会重叠并隐藏。
为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。
5. 计数图 (Counts Plot)避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小，这取决于该点中有多少点。
因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。
6. 边缘直方图 (Marginal Histogram)边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。
这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X和 Y 的单变量分布。
这种图经常用于探索性数据分析(EDA)。
7. 边缘箱形图 (Marginal Boxplot)边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。
然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。
相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量对之间的相关度量。
9. 矩阵图 (Pairwise Plot)矩阵图是探索性分析中的最爱，用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。
它是双变量分析的必备工具。
偏差10. 发散型条形图 (Diverging Bars)如果您想根据单个指标查看项目的变化情况，并可视化此差异的顺序和数量，那么散型条形图 (Diverging Bars) 是一个很好的工具。
现代教育技术应用_华南师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
现代教育技术应用_华南师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.网络问卷制作的基本流程为、和。
（答案请用、隔开）答案:设计问卷、问卷发布、数据分析2.信息化教学工具的主要特点有哪些？答案:生动形象，具有较强的趣味性_方便快捷，具有较强的针对性_交互性强，支持知识的建构3.常见的音频文件格式有？答案:WAV_MP34.自主学习型课件的特点有？答案:非线性_交互性_开放性_集成性5.教学设计是运用系统方法，将_______与教学理论的原理转换成对教学目标、教学条件、教学方法、_______等教学环节进行具体计划的系统化过程。
（答案用“、”隔开）答案:学习理论、教学评价6.虚拟仿真技术是在多媒体技术、_______与_______等信息技术迅猛发展基础上，将仿真技术与现实技术相结合的产物。
（答案用“、”隔开）答案:虚拟现实技术、网络通信技术7.MOOC的英文全称是_______。
答案:Massive Open Online Courses8.智慧校园的内涵是。
答案:以人为本，深度融合9.多媒体教室根据其教学媒体数量的多少、质量的高低、教学功能的差异，可分为:简易型、标准型、多功能型以及。
答案:学科专业型10.教学环境包括物质基础环境、教学资源环境和三个部分。
答案:人文性环境11.下列哪些是信息化教学环境的组成部分？答案:学习终端_数字化内容_控制设备_媒体播放设备12.下列哪些是信息化教学环境的基本特征？答案:师生互动多样化_过程管理信息化_教学内容呈现多媒体化_教学资源高度共享13.常见的图片图像类型是？答案:矢量图像_位图图像14.以下哪些是下一代学习的特点？答案:基于电子智能设备的学习_自我探究的学习_个性化的学习15.SPOC的英文全称是_______。
答案:Small Private Online Courses16.智慧校园的特征包括：普及的高速宽带网络、物联网实时感知、系统整体化服务、_______和_______。
教育博士班-HISTCITE编年分析2012-12-28
materialism well-being 主要理论 重要流派 热点讨论词汇
"broaden and build"
strength in character personal strengths character strength (personal or strength) w/1 character
2.5小时!
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“positive psychology" (subjective OR hedonic OR eudaimonic) PRE/1 "well-being" (personal OR strength) W/1 character "broaden and build" OR "positive emotion" OR thriving meaning W/2 life OR meaningfullness "authentic happiness" OR "selection optimization and compensation" OR "values in action" OR "flow experience" OR “experience sampling method"
好多文献啊 ！
Positive psychology
注意： WOS 纯文本
SCOPUS RIS
文献不要太少(千八百以上) 文献管理软件导出的也可以!
引用文献
参考文献
参考文献 其 他 领 域
被他人引用
主 领 域
其 他 领 域
主 领 域
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28个信息可视化工具
我们现在与多个客户合作，进行WEB应用程序（再）设计。
这些客户都使用有大量数据的应用程序，于是也需要强大的数据可视化工具帮助他们和顾客快速有效地分析数据。
让我的工作真正变得有意思的是，这些客户从事不同的行业，使用不同的技术。
因此，我们收集了28个工具，用于在Flash, Flex , Ajax 或Silverlight里创建图表、甘特图、流程图创建软件、日历/日程表、量仪、制图、数据透视表、OLAP立方，波形图。
平台是个纯粹的javascript应用程序框架，用于创建在浏览器里运行的实时协作应用程序。
AnyChart
AnyChart是一个灵活的基于Flash的解决方案，你可以用来创建互动的，漂亮的F lash图表。
Axiis
Axiis是针对Flex 的一个数据可视化框架。
它被设计成一个精确和模块化的表述框架。
开发人员和设计人员可以用来创建强大的数据可视化解决方案。
可以看看saturnboy 博客上，出彩的“窗口中窗口”设计。
BirdEye
BirdEye是一个社区项目，促进为Adobe Flex 设计和开发的广泛的开源信息可视化和可视分析研究库。
有了这个基于actionscript的库，用户可以创建多维数据可视化界面，用于信息分析和显示。
Degrafa
Degrafa是一个声明式图形框架，用于创建丰富的用户界面，数据可视化、制图、图形编辑，还有其它等等。
DojoX Data Chart
Dojo1.3版本里的一个新加的功能，就是dojox.charting类。
它的最初目的就是，把表格和“数据存储”连接变成一个简单的过程。
Chronoscope
如果你需要可视化成千上万甚至几百万的数据点，看看这个。
设计得非常好，可以用键盘或鼠标导航。
有一个Javascript API，Google Visualization API或把它当作Google Spreadsheets 上的Google Gadget，iGoogle, 或Open Social。
Dundas
Dundas有大量针对微软技术的数据可视化解决方案。
它们提供诸多数据可视化工具，如，网路使用的图表、量仪、制图和日历以及Silverlight的表板。
ExtJs
Ext JS是一个跨浏览器的JavaScript库，用于构建丰富的互联网应用程序。
它现在包含表格。
Flex
Flex 内置表格控件：域、条形图、泡、烛台图表、栏、HLOCC，线形图、饼图、Plot。
这里是快速指导，你可以使用效果运行出彩样式的表格。
Flex 使用FXG，一个由Adobe开发的图形交换格式，在很多方面类似于SVG。
James Whittaker的这篇出色的文章探讨了FXG和Degrafa。
如果你正在使用Flex , 你一定要读读这本书: 使用Flex 3.0获得可视化体验
FlexMonster 枢纽分析表
FlexMonster提供枢纽分析表Flex/Flash组件富互联网应用开发服务 .
FusionCharts
用于WEB应用程序的动态Flash表格。
看上去它们可采用大部分技术。
Google Chart API
用Google Chart API可以让你动态地生成表格。
gRaphaël
gRaphaël是Javascript库，帮助你在网站上创建眩目的表格。
iLog Exlixir
使用IBM ILOG Elixir, 在Flex 和AIR应用程序里促进数据可视化。
JFreeChart
创建表格，如条形图、线条图、饼图、时间序列表、烛台图表、高/底/开/闭表、风向图、和仪表。
我希望这些表格看上去更棒，因为其功能和特点都很出色，但是视觉设计真的有点“贬损”这些图形。
JFreeChart朋友们，给我发送邮件吧，我们可以把JFreeChart世界变成一个更美的空间。
JQuery Plugins
有许多JQuery图表插件：
l 被Filament Group 可视化；
l JQChart
l Flot
l Sparklines
l TufteGraph
JPowered
PHP 制图脚本提供一个便捷简单的方法, 内嵌动态生成的图形和图表进入PHP应用程序和H TML网页。
我只是希望CSS可以把它们变得更好看些。
我还会继续发帖，讨论如何让你的图表看上去更“靓丽”。
JSCharts
JS Charts是JavaScript图表生成组件，只需编写少量代码或者跟本不需要代码。
易于创建支持不同模板的图表,如条形图(bar charts), 饼状图(pie charts) 或简单的曲条图
(simple line graphs)
Kap IT Labs Diagrammer and Visualizer
Kap Lab的Diagrammer为Adobe Flex 和Air提供了一个便捷，高度自定义化的多画面数据可视化和制图工具。
Visualizer将数据作为图形呈现，以更好地可视化连接。
Kap Lab的Visualizer为Adobe Flex 和Air提供了便捷，而高度自定义化的多画面数据可视化和制图工具。
MilkChart
简单易用,在表数据(table data)转换为图表显示方面很强大.
该库使用HTML5标签,支持IE以外其他浏览器,除非ExCanvas能被更好的支持。
Open Flash Charts
开源Flash图表组件。
PlotKit
PlotKit是个JavaScript图表及绘图库.支持HTML Canvas, 并通过Adobe SVG Viewer及浏览器原生接口支持SVG。
Protovis
Protovis通过使用例如条形及点等简单标记将自定义数据视图组合起来.与低级绘图库不同, Protovis不会那么单调. Protovis可以通过动态属性定义标记.这些属性通过对数据编码,继承,形变及布局以简化结构。
Silverlight
Microsoft Silverlight带有条形(bar), 曲线(line),饼状图(pie), 柱形(column), 和散点图(scatter charts)。
Telerik Charts for Silverlight, WFP,
Telerik Charts提供了丰富的功能和数据展现能力。
VisiFire
Visifire是一套开源的数据可视化控件. – powered byMic rosoft® Silverlight™ & WPF。
yFiles for Ajax , .NET or Flex
yFiles产品系列是最优秀的网络及图表可视化组件。
无与伦比的自动图表布局，先进的图形分析，非凡的可视化. [译者:看得出作者很中意这款产品。
附加资源：
l 精彩图表三大法则（The Three Laws of Great Graphs）
l Many Eyes服务
l 信息设计模式－Christian Behren的精彩网址。
提示－点击左边的所有检查框(check box)开始。
l Tom Gonzale的博客格式功能
l Degrafa博客
l 信息仪表板设计：Stephen Few的有效可视化数据通信
l JunkCharts
l Chart Junk- UI 反面模式
l Juan Sanchez 和Andy McIntosh的用Flex 3.0创建可视化体验（Creating Visual Experiences with Flex 3.0.）
Bill Scott 和Theresa Neil的WEB界面设计：精彩互动的原则和形式。