《交通大数据处理与分析》D3树状图

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第四章数据处理与应用课件浙教版高中信息技术必修

第四章数据处理与应用课件浙教版高中信息技术必修

▪SUM( ) ▪ AVERAGE( )
▪ MIN( ) ▪MAX( )
求和 求平均值 求最小值 求最大值
▪COUNTIFห้องสมุดไป่ตู้ ) 指定区域中符合条件的单元格计数
▪SUMIF( )
指定范围中符合条件的值求和
▪AVERAGEIF( )
指定条件求平均值函数
▪Rank( )
大小排序
例:=sum(A2:A16)
数据缺失
逻辑错误
数据异常
数据重复
格式不一
1、字母代表列、数字代表 行
2、单元格书写方式:列在 前,行在后。例如:A25 3、单元格区域书写方式。 A2:A11,A2:E5
数据计算——公式
公式的格式: = 表达式
其中表达式有运算符号,常量,单元格地址,
=A2+B2
函数以及括号组成。
例如:
=B4+100 =(A1+B1)/2 =B4*A4
If函数
格式:=if(条件判断,“结果为真的返回值”,“结果 为假的返回值”) Eg:=if(成绩>90,“优秀”, “合格”)
课堂练习
94
课堂练习
(1)通过观察上表,获得一等奖的判断条件是:_成__绩__>__=_90分 (2)物理老师通过电子表格软件的“IF函数”快速得到了学生的 等级,那么“赵杰” 同学所获得“等级”单元格的函数编辑栏 内的函数应该=I是F(:C_8_>__=_9_0_,_“一等奖” ,“二等奖”) (3)物理老师想把表中数据复制到新建数据表中进行编辑,但不 想连同D列中的函数粘贴到新表,比较恰当的方式是: ________ (A.在B新表中手动输入;B、选择性粘贴为数值C、选择性粘贴为图 片)

大数据分析师在交通规划中的应用与道路网络规划与交通拥堵缓解

大数据分析师在交通规划中的应用与道路网络规划与交通拥堵缓解

大数据分析师在交通规划中的应用与道路网络规划与交通拥堵缓解随着城市化的快速发展和交通运输需求的增加,交通拥堵问题成为当今社会亟待解决的难题之一。

在这个背景下,大数据分析师以其独特的技能和工具,成为了交通规划中的重要角色。

本文将探讨大数据分析师在交通规划中的应用,以及他们在道路网络规划和交通拥堵缓解方面的作用。

一、大数据分析在交通规划中的应用交通规划涉及到大量的数据,包括交通流量、出行需求、交通设施等方面的数据。

而大数据分析师可以通过运用先进的数据分析技术和工具,挖掘出这些数据中的价值信息,为交通规划提供有力支持。

首先,在交通需求预测方面,大数据分析师可以通过分析历史交通数据、人口统计数据、出行调查数据等,建立精准的交通需求模型。

这种模型可以预测未来的交通需求趋势,帮助决策者合理规划新的交通设施,以满足不断增长的出行需求。

其次,在交通流量管理方面,大数据分析师可以通过实时监测交通数据,及时发现交通拥堵点和瓶颈,提供有效的交通管理建议。

他们可以分析交通流量的分布特点和变化规律,优化信号控制策略,合理分配交通资源,提高交通运行效率。

二、道路网络规划中的大数据分析师作用道路网络规划是交通规划中的核心内容之一,它直接关系到城市交通系统的有序运行。

在这方面,大数据分析师可以发挥重要作用。

首先,大数据分析师可以通过运用网络分析模型,对道路网络的结构和布局进行优化。

他们可以分析交通数据,评估各个道路的通行能力和瓶颈,进而提出道路改善建议。

通过这些分析和优化,可以使道路网络更加合理高效,实现交通资源的最大利用。

另外,大数据分析师还可以利用地理信息系统(GIS)技术,进行多维度的道路网络分析。

他们可以结合交通流量、人口分布、地形地貌等因素,评估不同道路对交通系统整体性能的影响。

这种综合分析可以为道路网络的规划和决策提供科学依据,确保交通系统的可持续发展。

三、大数据分析师在交通拥堵缓解中的作用交通拥堵是城市交通运输面临的一大难题,而大数据分析师可以通过早期预警和智能调控,起到一定的缓解作用。

智能交通系统的数据分析方法与技巧

智能交通系统的数据分析方法与技巧

智能交通系统的数据分析方法与技巧智能交通系统的高效运行和优化非常依赖于对大量交通数据的分析和处理。

通过对交通数据的深入分析,可以帮助相关部门优化交通路线规划、改善交通流量、减少交通事故发生率等。

本文将介绍智能交通系统的数据分析方法与技巧,帮助读者从大数据中获得有价值的信息。

一、数据收集与存储智能交通系统涉及到海量的交通数据,包括交通流量、车辆位置、速度、车道占有率等。

要准确分析这些数据,首先需要建立一个可靠的数据收集与存储系统。

1. 数据收集:采用传感器、摄像头、雷达等设备,可以收集到现实道路上的实时数据,并通过通信网络传输至中央服务器。

2. 数据存储:数据存储需要具备高可靠性和高扩展性,采用云存储技术可以实现大容量、高效率的数据存储。

二、数据清洗与预处理交通数据的质量直接影响到后续的数据分析结果,因此需要对数据进行清洗和预处理,排除噪声和异常数据。

1. 数据清洗:通过筛选和过滤,排除无效数据和错误数据,确保分析所用数据的准确性。

2. 数据预处理:对数据进行归一化、去噪、插补等处理,使得数据更具有可比性和可靠性。

三、流量分析与预测交通流量是智能交通系统中重要的数据指标之一,对交通状况的分析和预测能够帮助交通管理部门制定相应的交通调度措施。

1. 流量分析:通过对历史交通数据的分析,可以获得交通的高峰期、拥堵区域等信息,有助于交通管理部门制定合理的交通规划。

2. 流量预测:基于统计模型、机器学习等方法,对未来一段时间内的交通流量进行预测,从而提前采取交通调度措施,优化交通状况。

四、路线规划与优化对车辆行驶路径的规划和优化是智能交通系统中的重要问题,通过对交通数据的分析,可以提供更加高效和智能的路线规划方案。

1. 路段分析:通过分析交通数据,可以得到各个路段的拥堵情况、平均通行时间等指标,从而选择最佳的路径规划方案。

2. 交通信号优化:通过对交通信号灯的数据分析,可以优化信号灯的时序,提高交通流畅度和通行效率。

数据挖掘决策树算法ID3和C4.5PPT课件

数据挖掘决策树算法ID3和C4.5PPT课件
• 7.对选定的局部树的每个子女节点重复以上1-6步。
• 8.这是一个递归过程。如果一个节点上的所有实例都具有 相同的类,则停止局部树的生长。
精选ppt
7
选择属性作为根
产生分支
计算信息增益
选择max增益
是 数据进一步分裂?
否 结束
算法流精程选p图pt
8
信息值(熵)、信息增益的概念
熵:
entropy(p1,p2,...,pn)=-p1logp1-p2logp2••••-pnlogpn
temperature属性的增益率为:(0.940-0.911)/info(4,6,4)=0.019 humidity属性的增益率为:(0.940-0.788)/info(7,7)=0.152 wind属性的增益率为:(0.940-0.693)/1.577=0.049
精选ppt
16
由此可以看出,在上述4个属性中outlook属性的结果依然排在首位, 而humidity属性以一个更为接近的值排在第二位,因为它将数据集分 裂成2个子集而不是3个。在这个例子中,标志码属性的增益率(0.247) 任然是最高的,然而,它的优势已经大大降低了。
精选ppt
play no no yes yes yes no yes no yes yes yes yes yes no
3
• 我们希望从上面的实例中找出者若干条规 则,使得能够对这些实例的类做出判断 (理想情况下)(举例)
• if outlook=sunny and =high then play =no
标志码 a b c d e f g h i j k l m n
outlook sunny sunny overcast rainy rainy rainy overcast sunny sunny rainy sunny overcast overcast rainy

如何利用大数据分析改善道路交通规划?

如何利用大数据分析改善道路交通规划?

如何利用大数据分析改善道路交通规划?如何利用大数据分析改善道路交通规划引言:随着城市化进程的加快,道路交通问题日益突出,给人们的生活和经济活动带来了很大的困扰。

为了解决交通拥堵、提高道路使用效率等问题,大数据分析逐渐成为了提高交通规划效果和运行能力的关键工具。

本文将探讨如何利用大数据分析改善道路交通规划,以提高城市交通运营的效率和可持续性。

一、数据采集与存储要实现大数据分析在道路交通规划中的应用,首先需要进行大规模的数据采集。

目前,各类交通监测设备已经广泛安装在城市的主要交通要道上,包括车辆监测器、摄像头、智能信号灯和车载传感器等,这些设备可以采集到诸如车流量、速度、密度、车辆类型等数据。

此外,还可以结合其他数据源,如地理信息系统(GIS)、社交媒体、手机信令数据等进行补充,得到更全面和准确的交通数据。

采集到的数据需要进行实时传输并进行储存,以备后续的分析和处理。

二、大数据分析工具与技术大数据分析需要借助专门的软件和技术来实现。

常用的工具包括Hadoop、Spark、TensorFlow等。

Hadoop是一个分布式的计算框架,可以用于处理大规模数据的存储和计算。

Spark是一个快速通用的计算引擎,可以处理大规模数据的实时流和批处理计算。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架,可以用于构建和训练各种机器学习模型。

这些工具的结合使用,可以实现道路交通数据的高速处理和分析,从而为交通规划提供科学依据。

三、交通需求预测与优化基于采集到的数据,可以通过大数据分析的方法来预测和优化交通需求。

首先,可以利用数据分析技术来准确测算出城市不同区域的交通需求量,包括进出城流量、不同时间段的车辆流量等。

其次,可以通过对历史数据的分析,预测未来的交通需求,包括工作日、周末、节假日等不同时间段的交通需求。

最后,还可以结合个人出行数据、手机信令数据等,为个性化交通需求提供精准推荐和指导,提高出行效率。

四、交通拥堵分析与路网优化交通拥堵是城市道路交通规划中的主要问题之一。

大数据处理_文本数据处理课件(共20张PPT)(浙教版高中信息技术必修一)

大数据处理_文本数据处理课件(共20张PPT)(浙教版高中信息技术必修一)

建模(庞大训练数据集) 标签云
情感分析
项目学习1:中文分词jieba
案例1:文本数据处理的过程
把句子中所有可以成词的词语都扫描出来 试图将句子最精确的分开,适合文本分析
项目学习2:词频统计
程序实现
词频统计核心代码
数据可视化
教材143页
1.什么是数据可视化? 数据可视化是将数据以图形图像等形式表示,直接呈现数
编程语言: (用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境)
可视化工具库: (D3 是最流行的可视化库之一,可以创建实时交互网页) (用纯JavaScript编写的一个图表库) (为浏览器和移动设备定制,用于在web上可视化数据)
大数据典型应用p151-152
智能交通整合了物联网、大数化的作用? (1)快捷观察与追踪数据 (2)实时分析数据 (3)增强数据的解释力和吸引力
可视化的基本方法
1.有关时间趋势的可视化 随时间推移而变化的数据
可视化的基本方法 2.有关比例的可视化 一系列总和为1的比例数据
浙江各科目选考人数
6.6 12.4
6.8
10.1 15.3
出租车轨迹可视化分析
项目学习3:文本数据分析——生成标签云
浙大附中.txt(UTF8格式)
校标.png(模板图片) 生成结果并分析(提取关键信息)
p135
#[0,10]区间内返回1000个均匀分布的样本
p137
文本数据源 分词 特征提取 数据分析 结果呈现
将一个内容序列切分成 一个一个单独的词
获取文本中最重要的 字、词或短语
(1)基于词典的分词方法(jieba)
(2)基于统计的分词方法
字、词、短语作为特征项 选取合适的工具或算法抽

《交通大数据处理与分析》D3饼状图

《交通大数据处理与分析》D3饼状图

2.实现步骤
步骤二:数据转换
//定义一个布局 var pie = yout.pie(); //将数组 dataset 作为 pie() 的参数,返 回值给 piedata。piedata 就是转换后 的数据 var piedata = pie(dataset)
2.实现步骤
步骤三:绘制图形
return arc(d); //调用弧生成器,得到路.4弧线中心添加文本
arcs.append("text") .attr("transform",function(d){ return "translate(" + arc.centroid(d) + ")"; }) .attr("text-anchor","middle") .text(function(d){ return d.data; });
2.实现步骤
步骤三:绘制图形
3.3对每个 <g> 元素,添加 <path>
var color = d3.scale.category
10();
arcs.append("path") .attr("fill",function(d,i){
return color(i); //颜色比例尺 }) .attr("d",function(d){
// 接下来给每个g添加path arcs.append('path')
.attr('fill', function (d, i) { return color(i)
}) .attr('d', function (d) {

《交通大数据处理与分析》可视化的发展历程

《交通大数据处理与分析》可视化的发展历程
交通大数据处理与分析——
可视化的发展历程
可视化的发展历程
知识目标:
1.了解可视化的发展历程
可视化的发展历程
可视化的发展历程
数据可视化的发展历程
1. 1700 - 1799 年:图形符号 2. 1800 - 1900 年:数据图形 3. 1975 - 1987 年:多维统计图形 4. 1987 - 2004 年:交互可视化 5. 2004 年至今:可视分析学
2.图形符号
1765年JosephPriestley发明 的时间线图。采用了单个线段表 现某个人的一生,同时比 较了公 元前1200年到公元1750年间2 0 0 0个著名人物的生平。这幅作品 直接激发了柱状图的诞生。
2.图形符号
18世纪是统计图形学的繁荣 时期,其奠基人William Playfair 发明了折线图、柱状图、显示局 部与整体关系的饼状图和圆图等 今天最常用的统计图表。
1.图表萌芽
16世纪时,人类已经掌握了精确的观测 技术和设备,也采用手工方式制作可视化 作品。 右图:3200年前的苏美尔人粘图板 城市地图。
2.图形符号
随着统计理论、实验数据分析的 发展,抽象图和函数图被广泛发明。
左图:1701年地球等磁线可视化; 右图:1758年Lam bert的三维金字。
3.数据图形
19世纪上半叶,统计图形、概 念图等迅猛爆发,此时人们已经掌 握了整套统计数据可视化工具,包 括柱状图、饼图、直方图、折线图、 时间线、轮廓线等。图形显 示设备、人机交互等技术的发展激发了人 们编程实现交互式可视化的热情。处理范 围从简单的统计数据扩展为更复杂的网络、 层次、数据库、文本等非结构化与高维数 据。
5.交互可视化
6.可视分析学

3.大数据可视化常用工具

3.大数据可视化常用工具

2.信息图表工具
(1) Google Chart API
谷歌公司的制图服务接口Google Chart API,可以用 来为统计数据并自动生成图片,该工具使用非常简单,不 需要安装任何软件,可以通过浏览器在线查看统计图表。
2.信息图表工具
(2)D3பைடு நூலகம்
D3是最流行的可视化库之一,是一个用于网页作图、 生成互动图形的JavaScript函数库,提供了一个D3对象, 所有方法都通过这个对象调用。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Voronoi图、树形图、 圆形集群和单词云等。
本讲主要讲解了大数据可视化常用工具,包括入门级工具、信息 图标工具、地图工具、时间线工具、高级分析工具等。
通过本讲的学习,希望大家能够对数据可视化的常用工具有 一个初步的认识。
谢谢观看
3.地图工具
•(1) Google Fusion Tables Google Fusion Tables让一般使用者也可以轻松制作出专业的统计地图。该工具可以 让数据表呈现为图表、图形和地图,从而帮助发现一些隐藏在数据背后的模式和趋势。 • (2) Modest Maps Modest Maps是一个小型、可扩展、交互式的免费库,提供了一套查看卫星地图的 API,只有10KB大小,是目前最小的可用地图库,它也是一个开源项目,有强大的社 区支持,是在网站中整合地图应用的理想选择。 • (3) Leaflet Leaflet是一个小型化的地图框架,通过小型化和轻量化来满足移动网页的需要。
4.时间线工具
时间线是表现数据在时间维度的演变的有效方式,它通过互联网技术,依据时 间顺序,把一方面或多方面的事件串联起来,形成相对完整的记录体系,再运用图 文的形式呈现给用户。时间线可以运用于不同领域,最大的作用就是把过去的事物 系统化、完整化、精确化。

南开24秋学期《大数据导论》作业参考三

南开24秋学期《大数据导论》作业参考三

24秋学期《大数据导论》作业参考1.大数据的特点不包含选项A:数据体量大选项B:价值密度高选项C:处理速度快选项D:数据不统一参考答案:D2.下列不属于Google云计算平台技术架构的是()选项A:并行数据处理MapReduce选项B:分布式锁Chubby选项C:结构化数据表BigTable选项D:弹性云计算EC2参考答案:D3.以下哪项不是数据可视化工具的特性()选项A:实时性选项B:简单操作选项C:更丰富的展现选项D:仅需一种数据支持方式即可参考答案:D4.以下不是数据仓库基本特征的是()选项A:数据仓库是面向主题的选项B:数据仓库是面向事务的选项C:数据仓库的数据是相对稳定的选项D:数据仓库的数据是反映历史变化的参考答案:B5.下列哪个工具常用来开发移动友好地交互地图()选项A:Leaflet选项B:Visual.ly选项C:BPizza Pie Charts选项D:Gephi参考答案:A6.()是Microsoft Office的核心组件选项A:SQL选项B:WORD选项C:PPT选项D:EXCEL参考答案:D7.PaaS是()的简称选项A:软件即服务选项B:平台即服务选项C:基础设施即服务选项D:硬件即服务参考答案:B8.DAS代表的意思是()选项A:两个异步存储选项B:数据归档软件选项C:连接一个可选的存储选项D:直连存储参考答案:D9.大数据的最显著特征是() 。

选项A:数据规模大选项B:数据类型多样选项C:数据处理速度快选项D:数据价值密度高参考答案:A。

交通大数据技术及应用 第4章 交通数据常用分析方法

交通大数据技术及应用 第4章 交通数据常用分析方法

多层感知机预测分析
• 1958年,康奈尔大学心理学教授弗兰克·罗森布拉特(Frank Rosenblatt)发明了感知机(Perceptron)。 其主要原理模拟人类大脑的神经网络,进行二值判断(输出0或1的判断结果),该神经网络模型只有输入 层(Imput Layer)、输出层(Output Layer),模型简单,存在无法做异或运算判断等问题。多层感知机 (Multilayer Perceptron,MLP)在感知机的基础上进行了进一步完善,解决了感知机存在的一些缺陷, 并大幅提升了判断识别的准确度。多层感知机如图4.9所示,分输入层、隐藏层(Hidden Layer)、输出层。
线性回归预测
• 一元线性回归用来拟合两个变量之间的线性相关关系,通过相关系数可以对两变量之间是否存在线 性关系进行显著性检验。一元线性回归可以根据自变量变化来预测因变量的趋势。二者之间内含的 线性关系可以使用一元线性回归模型表达
K最邻近算法预测分析
• K最邻近算法(K-Nearest Neighbor Algorithm,KNN)是 Cover和Hart在1968年提出的一种非参数统计方法。KNN作 为一种经典的机器学习算法,原理简单且容易实现。KNN算 法的思想是根据测试对象与样本集内对象的相似程度进行分 类。描述对象之间相似性的距离成为一种有效方法。KNN算 法经常使用多种不同的距离定义,如相关距离、欧氏距离、 马氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等来计算对象间的相 似性。在交通流预测领域中,距离的定义包括相关距离、欧 氏距离和马氏距离等。
核密度估计模型及实现
核密度估计(Kenel Density Estimation)是由伊曼纽尔·帕尔逊(Emanuel Parzen)等在20世纪 五六十年代提出的随机变量概率分布非参数估计方法。该方法能根据数据分布来获得概率密度函数而 不必事先知道先验概率分布。

《交通大数据处理与分析》D3可视化库使用指南

《交通大数据处理与分析》D3可视化库使用指南
效果
3.D3可视化库的使用
(2)SVG简介
SVG代表可缩放矢量图形. SVG是一种基于XML的矢量图形格式.它提供了绘 制不同形状的选项,如直线,矩形,圆形,椭圆等. <svg width = "300" height = "300"> </svg>
3.D3可视化库的使用
(2)SVG-简单形状
➢ 矩形-使用x和y的指定左上角的坐标,width和height指定的尺寸。绘制 SVG的矩形可以这样写: <rect x="0" y="0" width=“400" height=“80"/>
<script src="d3.min.js" charset="utf-8"></script>
方法二:可以直接包含网络的链接,这种方法较简单。
<script src="/d3.v3.min.js" charset="utf-8"></script>
3.D3可视化库的使用
3.D3可视化库的使用
(2)SVG-示例
3.D3可视化库的使用
(2)SVG-示例
本讲主要讲解了D3可视化工具的定义、下载安装方法及D3可视 化库的使用方法。
通过本讲的学习,希望大家能够对D3可视化工具有一个全面 清晰的认识,能够使用D3工具完成数据的可视化工作。
谢谢观看
3.D3可视化库的使用
(2)SVG的默认样式
➢ b. 描边(stroke) -颜色值。 c. 描边宽度(stroke-width)-数字(通常以像素为单位)。 d. 不透明度(opacity)–0.0(完全透明)和1.0(完全不透明)之间的 数值。 e. 有了文字,也可以使用CSS样式,如: * 字体类型(font-family) * 字体大小(font-size)

2024版《数据结构图》ppt课件

2024版《数据结构图》ppt课件
重要性
良好的数据结构可以带来更高的运 行或存储效率,是算法设计的基础, 对程序设计的成败起到关键作用。
常见数据结构类型介绍
线性数据结构
如数组、链表、栈、队 列等,数据元素之间存
在一对一的关系。
树形数据结构
如二叉树、多叉树、森 林等,数据元素之间存
在一对多的关系。
图形数据结构
由顶点和边组成,数据 元素之间存在多对多的
队列定义、特点及应用场景
队列的特点 只能在队尾进行插入操作,队头进行删除操作。
队列是一种双端开口的线性结构。
队列定义、特点及应用场景
应用场景 操作系统的任务调度。 缓冲区的实现,如打印机缓冲区。
队列定义、特点及应用场景
广度优先搜索(BFS)。
消息队列和事件驱动模型。
串定义、基本操作及实现方法
最短路径问题 求解图中两个顶点之间的最短路径,即路径上边 的权值之和最小。
3
算法介绍 Prim算法、Kruskal算法、Dijkstra算法、Floyd 算法等。
拓扑排序和关键路径问题探讨
拓扑排序
对有向无环图(DAG)进行排序, 使得对每一条有向边(u,v),均有
u在v之前。
关键路径问题
求解有向无环图中从源点到汇点 的最长路径,即关键路径,它决
遍历二叉树和线索二叉树
遍历二叉树
先序遍历、中序遍历和后序遍历。遍历算 法可以采用递归或非递归方式实现。
VS
线索二叉树
利用二叉链表中的空指针来存放其前驱结 点和后继结点的信息,使得在遍历二叉树 时可以利用这些线索得到前驱和后继结点, 从而方便地遍历二叉树。
树、森林与二叉树转换技巧
树转换为二叉树
加线、去线、层次调整。将树中的每个结点的所有孩子结点用线连接起来,再去掉与原结点相连的线,最后 将整棵树的层次进行调整,使得每个结点的左子树为其第一个孩子,右子树为其兄弟结点。

大数据分析处理 9.4 绘制常见图表

大数据分析处理 9.4 绘制常见图表

03
matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, … )
常用参数及说明如下表所示。
参数名称
说明
参数名称
说明
x
接收array。表示用于绘制饼的数 据。无默认。
autopct
接收特定string。指定数值的显示方式。 默认为None。
explode
接收array。表示指定项离饼图圆 心为n个半径。默认为N每一项的比例和距离饼图 圆心n个半径。默认为0.6。
labels color
接收array。指定每一项的名称。 默认为None。
labeldistance
接收float。指定每一项的名称和距离饼图 圆心多少个半径。默认为1.1。
接收特定string或者包含颜色字符 串的array。表示饼图颜色。默认 为None。
radius
接收float。表示饼图的半径。默认为1。
10110110001010111000101110100111000110100
大数据分析处理
绘制常见图表
线图 柱图 饼图
01
matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs) plot函数在官方文档的语法中只要求填入不定长参数,实际可以填入的主要参数主要如下。
参数名称
x,y color linestyle marker alpha
说明
接收array。表示x轴和y轴对应的数据。无默认。 接收特定string。指定线条的颜色。默认为None。 接收特定string。指定线条类型。默认为“-”。 接收特定string。表示绘制的点的类型。默认为None。 接收0-1的小数。表示点的透明度。默认为None。

交通设施的数据分析和基于大数据的决策支持

交通设施的数据分析和基于大数据的决策支持

交通设施的数据分析和基于大数据的决策支持交通设施的完善与发展对城市的可持续发展具有重大意义。

然而,如何科学地进行交通设施规划和决策是一个复杂的问题。

传统的经验和直觉在面对庞大的城市交通系统时往往无法提供准确的决策支持。

而随着大数据时代的到来,利用数据分析和基于大数据的方法成为了现代交通设施规划和决策的重要手段。

一、数据采集和分析为了进行交通设施的规划和决策支持,首先需要采集城市交通数据。

这些数据可以包括车辆流量、道路拥堵情况、交通事故统计、公共交通使用情况等。

通过传感器、智能交通系统和移动设备等技术手段,可以实时采集这些数据,并进行存储和分析。

数据分析可以帮助我们深入了解交通现象的规律和特点。

通过对数据进行统计分析、数据挖掘和机器学习等方法,可以发现交通瓶颈、拥堵原因、出行模式等信息。

同时,数据分析也可以帮助我们预测未来的交通需求,为交通设施的规划和决策提供科学依据。

二、基于大数据的决策支持利用数据分析的结果,可以进行基于大数据的决策支持。

这种决策支持可以从多个方面提供帮助。

首先,基于大数据的决策支持可以帮助我们找到最佳的交通设施布局和投资方案。

通过对数据进行模拟和优化,可以评估不同方案的影响和效果,并选择最优方案。

比如,在选址新建地铁站时,可以通过分析数据得出最合理的选址方案,以最大程度满足人们的出行需求。

其次,基于大数据的决策支持可以帮助我们进行交通管理和优化。

根据数据分析的结果,可以调整信号配时、优化道路布局、引导交通流等,以减少拥堵和提高交通效率。

同时,也可以制定出行政策和交通运营策略,以满足人们出行需求的多样性和个性化。

最后,基于大数据的决策支持还可以帮助我们进行应急响应和管理。

通过对实时交通数据的监测和分析,可以及时发现和处置交通事故、交通拥堵等突发情况。

同时,也可以根据历史数据和模型预测,为突发事件的处理提供决策依据和方向。

三、挑战与展望当然,利用大数据进行交通设施规划和决策支持也存在一些挑战。

交通大数据分析与处理试卷与答案

交通大数据分析与处理试卷与答案

十台甚至上百台普通服务器连接到一起,组成。

8.数据库使用来完成数据的存储和管理。

SCSDB对象主要有、数据表、索引及等。

9.SCSDB提供了查看当前会话连接状态的命令,使用该命令可查看当前的状态信息。

10.SCSDB对数据表进行分片,分成多个片段映射到对应的数据节点上。

二、判断题(20分,每题2分)【得分:】1. 对于大数据而言,最基本、最重要的要求就是减少错误、保证质量。

因此,大数据收集的信息量要尽量精确。

()2. 一般而言,分布式数据库是指物理上分散在不同地点,但在逻辑上是统一的数据库。

因此分布式数据库具有物理上的独立性、逻辑上的一体性、性能上的可扩展性等特点。

()3. 谷歌流感趋势充分体现了数据重组和扩展对数据价值的重要意义。

()4. 当表存在大量的UPDATE/DELETE操作时,会导致表的数据文件、索引文件产生空洞、碎片,这种情况下会逐渐降低该表的查询性能。

()5. 数据库对象名只能由字母、数字、下划线组成,且只能以字母开头。

()6. 完整的建表语句中包含表名、列名、列定义、主键信息、索引信息、表分区信息、表注释信息等。

()7. SCSDB的数据节点分为主节点和从节点,一个主节点对应一个或多个从节点。

()8. 当数据量小时,应用开发人员只需要关心查询语句的功能实现,不需要关心性能问题。

()9. 当SCSDB收到用户查询SCSQL后,交给优化器进行分析,由执行器生成执行计划()10.大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源。

()三、不定项选择题(20分,每题2分,多选、少选不得分)【得分:】1.国务院在哪一年印发了《促进大数据发展行动纲要》?()A.2015年B.2016年C.2017年D.2018年2. 梅特卡尔夫定律主要是描述信息网络,指出网络的价值在于网络的互联,联网的接点数与其价值呈现()的方式,联网越多,系统的价值越大。

A.对数B.指数C.正比D.反比3.SCSDB安全管理,主要分为()三个部分。

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});
2.实现步骤
步骤二:数据转换
d3.json("city.json", function(error, root) { var nodes = cluster.nodes(root); var links = cluster.links(nodes);
console.log(nodes); console.log(links); }
d.children ? "end" : "start"; }) .text(function(d) { return ; });
2.完整代码
..\demo\tree\tree.txt
本讲主要讲解了使用D3可视化库进行树状图绘制的完整流程: 数据的准备、数据转换、绘图(创建一个对角线生成器、在 SVG 中 添加图形元素、绘制连线,绘制节点、节点元素绘制圆、添加文 本)。通过一个完整的树状图实例,讲解核心代码。
2.实现步骤
步骤三:绘制图形
3.4绘制节点
//获取所有节点元素 var node = svg.selectAll(".node") .data(nodes) .enter() .append("g") .attr("class", "node") .attr("transform", function(d) { return "translate(" + d.y + "," + d.x + ")"; })
交通大数据处理与分析——
D3树状图
D3树状图
知识目标:
1.掌握D3可视化库进行树状图绘图 的方法
2.能够使用D3可视化库绘制树状图
D3树状图
树状图效果图 实现步骤 完整代码
1.效果图
2.实现ห้องสมุดไป่ตู้骤
步骤一:准备数据 步骤二:数据转换 步骤三:绘制图形
2.实现步骤
步骤一:准备数据
现有数据如下: ..\demo\tree\city.json
3.2在 SVG 中添加图形元素
var svg = d3.select(‘svg’).append(‘g’) .attr("transform", "translate(140,0)");
2.实现步骤
步骤三:绘制图形
3.3绘制连线
var link = svg.selectAll(".link") .data(links) .enter() .append("path") .attr("class", "link") .attr(“d”, diagonal);
2.实现步骤
步骤三:绘制图形
3.1创建一个对角线生成器:对角线生成器,只需要 输入两个顶点坐标,即可生成一条贝塞尔曲线。
var diagonal = d3.svg.diagonal() .projection(function(d) { return [d.y, d.x]; })
2.实现步骤
步骤三:绘制图形
2.实现步骤
步骤二:数据转换
var tree = yout.tree()
//树状生成器
.size([400, 400])
//设定尺寸,即转换后的各个
节点的坐标在哪一个范围内;
.separation(function (a, b) { //设置节点之间的间隔;
return (a.parent == b.parent ? 1 : 2)
//节点元素绘制圆 node.append("circle") .attr("r", 4.5); //添加文本 node.append("text") .attr("dx", function(d) { return d.children ? -8 :
8; }) .attr("dy", 3) .style("text-anchor", function(d) { return
通过本讲的学习,希望大家能够使用D3可视化工具进行树状 图的绘制。
谢谢观看
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