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分析报告是一种比较常用的文体。有市场分析报告、行业分析报告、经济形势分析报告、社会问题分析报告等等。分析报告的标题一般有两种形式：一是公文式，另一种是新闻报道式。以下是小编整理的大二数据可视化分析报告作业(通用7篇)，欢迎阅读与收藏。
大二数据可视化分析报告作业篇1
数据作为信息的载体在当今世界发挥着越来越重要的作用，我们正处在一个信息爆炸的时代，每天都会产生大量的数据，在这样的背景下，海量数据只有被合理的采集、分析和表达之后才有一定的意义，而数据可视化无疑是让数据变得易于理解的最优途径。
1数据可视化
数据可视化是顺应大数据时代而兴起，纵观国内研究的相关资料，常见的数据可视化有：科学可视化、数据可视化、信息可视化、知识可视化等等，这所有的研究其实都是数据某种形式的表达。
1.1可视化技术
“可视”不是可以看见，它更多的指“可理解”，是使繁杂抽象的数据变得具体易懂，以便于传播、交流和研究。
可视化技术就是把数据变成图像展示给大家，更多的注重技术的实现和算法的优化，它涉及到计算机图形图像学、计算机仿真学等各个领域，可以说可视化技术是数据可视化的基础。
1.2可视化表现
可视化的表现形式多种多样，主要是将复杂的数据进行更加清晰易懂的图形图像的表现，不仅仅指视觉，亦可结合听觉、嗅觉以及触觉等，加入交互式处理技术，让用户在交互中理解数据。同时，可视化还通过对心理学等知识进行合理运用来展现数据深层次的意义。
可视化技术主要关注的是如何实现，而可视化表现则更多的关注以什么样的形式表现，因此，可以说可视化表现是可视化技术的指导思想和具体体现。
2数据可视化分类
可视化是一种技术统称，分为很多种类。可视化不是一个新的学科，它一直存在，因此，研究数据可视化必须要理解各种可视化的类别和方法才能明白它的真正含义。
2.1科学可视化
是可视化领域最早的学科，主要是运用计算机图像学和图形学处理数据，创建视觉图像。其处理对象一般是类似于勘测、测量得到的数据，然后进行三维世界的可视化表达。所以科学可视化属于数据可视化的一个子集。
科学可视化主要应用领域是自然学，如：物理、化学、地理科学等，通过对科学数据进行解释、操作和处理来寻研究其中的特点。
2.2信息可视化
其历史可追溯到20世纪90年代，那时由于图形界面诞生，提供了人与信息交互的平台，因此大量的科学家投入到信息可视化的研究中。
信息可视化与科学可视化相比，它主要研究对象是大规模的非数值型信息，即非结构化的数据集。信息可视化的产物要通过人的感官传递到大脑，然后使人理解信息，因此它对技术的要求更高。它主要涉及的是计算机图形学以外的人机交互以及商业等领域。也是数据可视化的一个部分。
2.3知识可视化
从一般观点来说，知识和数据关系不大，但是，知识也是一种信息，存在于人脑，知识可视化被认为是在信息可视化的基础发展而来的，它可以使用计算机技术来表达，同时也可以是其它的方式如草图等，而且，它不仅传达事实，同时帮助人们正确地重构知识。
2.4思维可视化
思维可视化理论上来说应该是继知识可视化后出现的，如现在常说的思维导图等，它主要是帮助人们用放射性的思考方式来解决问题，用视觉的方式来描述知识，推动观点的创新。
3数据可视化应用
研究数据可视化的最终目的是应用，将可视化技术应用于各个领域，发挥最大的价值才是数据可视化研究的意义所在。
3.1生命科学领域的数据可视化
生命科学领域的数据可视化应用已经比较成熟了，尤其在医学领域，如三维图像可视化，属于生物医学图像处理技术的一部分，用可视化手段将相关检测进行图像融合，有利于帮助医生准确定位诊断。
3.2地理、气象信息领域的数据可视化
地理信息是地理学和地图学的结合，描述的是自然和文化现象的分布和组合，地理信息可视化从维度上可分为二维、三维和多维动态可视化等；从表达方式上可分为地图（图形）、多媒体、虚拟现实等。
可视化在气象信息方面的运用与地理信息类似，譬如虚拟地理信息系统也可用来模拟天气过程进行实验，对于天气预报、气象预测更有不可小觑的作用。
3.3工程和工业领域的数据可视化
工业、工程方面的数据可视化是非常必要的，现如今，通过建模渲染等技术把抽象概念、符号、数据等用三维图形呈现出来，实现了“所见即所得”，使得设计师、工程师、制造商抑或是招标商的效率都有了极大的提高。
3.4金融、商务和通信领域的数据可视化
如我们所知，大数据时代产生的海量数据如若不能被人们合理运用便是无用的，数据之间的关系、其中隐含的规律和发展趋势等都是各行各业的专业人员在努力了解和探寻的，在金融、商务和通信行业尤是如此。
金融、商业领域，通过数据挖掘等一系列技术对数据进行收集整理和分析，达到解决问题的目的；在通信行业，各大运营商都构建了大规模的业务支持系统，整合资源，增加盈利。
数据可视化是一种手段，一种工具，它在每个领域都有自己的特点，同时也有一定的局限性，但只要运用得当，能够帮助人们解决问题就是成功的数据可视化。
4结语
数据可视化是一种具有普适性和独特性、以服务为导向的综合性研究系统，目前的数据可视化技术已为大多数用户掌握，这使得数据可视化在各个领域都发挥了重要作用。在未来，数据可视化系统将不再以“视觉”为主导，听觉、嗅觉、触觉等等将都会融入进来，它将是一个提供真实感受的虚拟实验室。
参考文献
[1] 曾悠.大数据时代背景下的数据可视化概念研究[D].浙江大学，2014.
[2] 涂聪.大数据时代背景下的数据可视化应用研究[J].电子制作，2013（5）：118.
大二数据可视化分析报告作业篇2
关键词：微博；大数据；可视化分析
中图分类号：TP311
文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2017）10-0205-03
1.概述
随着科技时代的飞速发展，信息交流也越来越畅通，大数据便是人类在信息时代的产物。大数据以它独特的优势占领了各种不断发展的领域，上至天文、下至地理，以大数据处理为中心的计算技术也逐渐渗透到各个领域，它通过数据资源共享与集成的方式完成对自然的探索以及对情感的动向等分析，可以说大数据打开了人类认知新世界的大门。微博是一个基于用户关系信息分享、传播以及获取的提供微型博客服务类的社交网站，是一种通过关注机制分享简短实时信息的广播式的社交网络平台，用户可以通过WEB、WAP等各种客户端组建个人社区，以140字的文字更新信息，并实现即时分享。微博以它的便捷性与原创性收获了众多用户，由于微博话题覆盖面极广，用户可以在任意时间、任意地点记录下所看所想的内容，因此分析微博数据的重要性可见一斑，同时也为大数据的研究提供了良好的载体。
2.数据采集
（1）新浪微博AH
新浪微博开放平台类似于Twitter，平台有相关接口，可以获取用户的用户名、头像图片、当前用户的粉丝和关注对象列表等信息。利用开放的AH进行数据抓取是一种容易上手的方式。其优点是抓取的数据冗余小，数据的结构清晰，便于进一步的处理与分析，抽取数据也十分方便。
（2）Python网络爬虫
Python是一种优雅而健壮的编程语言，它继承了传统编程语言的强大.陛和通用性，同时也借鉴了简单脚本和解释语言的易用性。我们采用Python编写的网络爬虫来进行微博数据抓取。
我们针对美国大选的相关关键词进行数据抓取。
由于要抓取的内容只包括微博正文、微博作者、微博时间、点赞转发量等，我们在抓取的过程中通过匹配筛选以上内容并保留，去掉不相关的内容，然后将其以XML格式保存在本机上。
为了应对新浪微博的反爬虫机制，在数据抓取的过程中，我们采用控制抓取频度的方法来应对反爬机制。即控制每次抓取后空隔几秒，每抓五条后进行一次长时间的空隔，并且限制每天访问的页面量。事实证明这种方法是简单而有效的。
3.数据预处理
（1）数据整理
原始数据从服务器上抓取下来，按照关键字分类有多个文件。经过整理，得到包括关键字、博主ID、博文、时间、评论数等内容的9列数据，总共50243条数据。
（2）数据去噪
抓取的微博数据中，含有同一博主转发自己微博的情况，因此会出现博主与博文内容一致的数据。为了保证数据的可靠性与精确性，将数据文一列的重复数据进行删除，共删除数据1025条，剩余数据49218条。
（3）清除无关数据
除了重复数据，数据中还存在借热门话题进行广告宣传或发表的无关内容，这类数据在笔者进行粗略审阅之后，对博文一列利用关键词进行筛选，然后删除，关键词包括：石油、产品、促销、订购等（这些通过数据文本提炼）。共删除数据478条，剩余有效数据48740条。
（4）数据集成
将整理好的数据，按照关键字保存整理至同一文件夹以便分析。整理后数据如图1所示：
4.情感值计算
（1）概况
情感分析与研究是一项重要的工作，很多研究团队开发了文本情感分析工具，我们采用的是武汉大学沈阳教授团队开发的专门做Emotion Analysis的软件ROST EA。这款软件的机制是根据情感词典对有情感色彩的词进行选取，然后通过预先输入的公式来统计文字的情感值。
但是由于这款软件开发时间较早，而词库没有实时更新，考虑到近几年新生的热词越来越多，有很多都是用来表达内心感情的，如“点赞”、“伐开心”、“也是醉了”等等，我们决定对词库进行补充，来满足研究需要。
（2）情感词典补充
微博热词、百度热词和很多网站每年都会统计当年新兴的热词，其中有很多用来表达强烈的感情。于是我们按年份在热词中选取近四年有感情色彩地加入到新增词中。
然后我们对这些词语进行分类，分为正面词汇和负面词汇。
我们在抓取的文本中抽取出有情感倾向的词语，其中微博表情包占了相当的一部分，因此我们把微博表情罗列出来并将其分成褒贬和中性三个类型。
5.可视化分析
（1）数据可视化过程
数据可视化的部分使用Adobe Illustrate软件，通过安装专门用来做数据可视化的字体FF Chartwell Font Family实现。具体步骤如下：
1）下载并安装FF Chartwell Font Family字体，以达到不同可视化效果。
2）给代表不同数据的内容修改不同颜色，以便获得更好的可视化体验。
3）在OpenType属性窗口选择连字便可得到数据可视化的结果。
（2）数据可视化结果
经过数据可视化过程后，我们将最终的结果以可视化的图表形式展示如下：
1）关键词为“共和党”的微博数据可视化分析结果
从“民主党”和“共和党”两个关键词的分析图不难看出，两党的情绪状况差别不大，微博用户对两党的支持率只有微小的差异，对于两者积极和消极情绪的程度也大致相同。总体上来说，微博用户对于民主党的支持率要略高于共和党。
3）关键词为“特朗普”的微博数据可视化分析结果
从“特朗普”和“希拉里”两个关键词的统计分析图来看，特朗普的支持率要明显高于希拉里。这里我们注意到一个很有意思的现象，微博用户对于希拉里的消极情绪趋于平和，程度都是很浅的；而反对特朗普的人消极情绪却十分高涨，可见反对特朗普的人对特朗普的厌恶程度是很深的。
5）关键词为“伊万卡”的微博数据可视化分析结果
我们从两个数据分析图中可以看出，微博用户对于伊万卡的积极情绪明显高于消极情绪，并且积极情绪的情绪程度也明显高于消极情绪。广大微博用户对于伊万卡的评价几乎是一边倒的，可见伊万卡为特朗普赢得了许多选票。
6）关键词为“邮件门”的微博数据可视化分析结果
从图12中可以推断微博用户对于邮件门事件的消极情绪要明显高于积极情绪，从图13中可以看出微博用户的高度消极情绪也是占有了相当大的比重。可以说，邮件门事件对于希拉里的选举产生了非常大的负面影响。
综合以上统计分析结果来看，特朗普的支持率要高于希拉里的支持率，其中两党本身对于选举并没有产生太大的影响，伊万卡是特朗普高支持率不可忽视的原因之一，而邮件门则是拉低希拉里支持率的重要因素。最终美国大选的结果也验证了我们的研究结论。
6.研究结果
大二数据可视化分析报告作业篇3
另一方面，过去十几年中，HIS、LIS、RIS、PACS、EMR、临床路径、手术麻醉和重症监护等，覆盖了管理、临床和后勤等各种基层业务，基本实现了这些业务流程的电子化，极大提升了医生、护士等一线工作人员的工作效率，管理层和决策层也由此对信息系统的集成化、智能化提出了更高的要求。
中国医院信息化建设的理念、思路和方法，正进入转折期。患者临床数据可视化是临床决策分析的基础，而临床决策支持是智能化医院发展的重点。
理念求变
传统医院信息化建设一般采用自下而上的思路，缺乏统一的规划。大量宝贵的数据，长期困在各种信息孤岛和烟囱之中，难以进行有机整合和有效利用。以收费为核心的HIS建设模式，虽然大而全，但却不能满足现代专业化临床需求。因此需要找到一种新的医院信息化体系架构和发展模式，充分利用新兴信息技术.为医护人员、患者和管理层提供专业化、精细化、个性化的信息服务。
以“智能化医院”为代表的医院信息化理念，正是从医院战略发展的高度出发，以患者为中心、以业务人员为主体，重新制定面向大数据和移动互联时代的信息化整体规划。在最大程度保护和充分利用现有信息化投资的基础上，通过建设理念、建设方式和管理模式的革新，将新兴信息技术与医院发展过程中的实际需求相结合，不断提升决策、管理和诊疗水平。
具体来说，我国医院信息化已经完成了以财务为核心的HIS建设阶段，进入到了临床信息化阶段，分别建成LIS、RIS、PACS、EMR、病理等临床信息子系统，大部分医疗信息已经实现电子化处理和存储，但流程电子化尚未完全贯通，目前正处于临床信息化建设完善过程中。
信息集成和流程整合已成为当前临床信息化建设的突出需求，医院信息化能够取得成功必须保证各个业务系统的有效集成和数据的高度共享，临床信息系统往往来源于不同的厂家，基于不同的技术，缺乏统一的信息交换标准，系统集成整合逐渐成为制约医院数字化发展的主要障碍。如何连接这些系统以实现各部门各专业信息共享成为医院信息化建设中面临的难题。如果以传统的方式在各系统之间做接口，就会出现众多的接口，将给医院信息系统的稳定性、安全性、可靠性以及效率等带来巨大的隐患，同时亦会使医院的运行维护成本成倍增长，如果医院要对其中一个应用系统进行升级或更换就必须再做众多数据接口。
因此，在临床信息化建设中，医院信息集成平台代表了医院信息化建设的必然趋势。信息集成平台的作用就是整合，包括门户的整合、流程的整合、数据的整合，以及资源的整合。通过平台建设，有助于解决异构数据共享、无侵入式集成，以及将临床数据集中以方便临床诊疗和科研等问题。同时能保证系统间数据一致性、系统的可扩展性和可靠性，以满足未来发展的需要。
在医院信息化建设初级阶段，主要关注信息采集的准确性，关注流程的实现，以达到“正确的时间，正确的人，记录正确的数据”；而临床信息化建设阶段，主要关注信息之间的关联性，关注信息数据的多角度利用，以实现“正确的时间，正确的人，得到正确的数据”，这一阶段，以数据的集成整合为重点；在医院信息化建设的高级阶段，关注知识库的构建和使用，以实现“临床决策和个性化数据的利用”，以及智能化医疗的应用。
临床数据可视化
面对临床数据量的增长，由于缺乏有效的信息组织工具，临床医生并未获得更多的有序的患者临床信息，许多有用的临床信息以零散的无序的方式存在于异构临床信息系统中，难以帮助提升医疗质量，保障患者医疗安全。而实现临床医疗数据的可视化，向临床医生和健康提供者展现以患者为中心的数据组织模式、方法以及可视化分析技术，实现患者临床信息数据的直观展现；以医疗事件时间轴为次序，将临床事件及相关数据、报告进行可视化。均有利于医疗机构进行医疗质量控制，实现大数据环境下的医疗质量精细化管理。
为实现临床数据的可视化，需建立基于临床信息模型，实现可定制、可扩展、保障临床效率、统一管理的临床数据中心，而其重要前提是做好临床数据的组织规划，通过临床信息集成平台建设，满足目前的临床需求。
首先，需要达成患者全方位信息视图。患者信息的集中共享是中级临床决策的基础。以患者个人维度，集成全部就诊记录、病史、影像、心电等检查和实验室检验结果，使用者通过统一权限分配，登录后无需切换系统，只需访问单一来源，即可调阅所要的全部患者信息。
其次，要实现临床统一随访系统。临床随访是全流程电子病历的部分，临床随访不仅要为患者服务，还要为各类临床科研统计和流行病学要求服务。目前医院没有完整临床随访信息系统，如果涉及多学科联合治疗，会出现多头随访，随访信息互不共享的情况。临床统一随访管理系统针对临床随访工作业务流程和疾病特色，实现系统与外部系统的数据整合、随访时间非线性设置、随访基础元素自定义表单、医患沟通和随访数据管理。
另外，要支持多学科诊疗要求。特别对不同肿瘤和不同肿瘤分期需要进行多学科联合治疗，并在电子病历中进行集成。利用统一通讯和患者全息视图与现有电子病历集成，完成各科联合的多学科诊疗申请启动、患者信息桌面共享、语音视频同步、自动记录和电子医嘱流程的整合。
还要实现贵重药品和高值耗材合理使用匹配。对电子病历流程中按照临床诊断和术式选择，配置相应的肿瘤贵重药品范围和高值耗材，按照医院核定流程和范围进行选择，加强对贵重药物和高值耗材使用的管理。
此外要统一数据，实现基础数据集中管理。包括人员基础数据、临床基础数据以及其他数据集中管理。其中，临床诊断数据随着临床实践的发展会不断变化和更新。应建立临床诊断和ICD-10分配的系统，实现动态临床诊断和ICD-10之间的匹配。
大二数据可视化分析报告作业篇4
关键词：大数据；数据可视化；Radviz；弹簧模型
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）17-0231-03
随着大数据时代的到来，数据产生的速度呈直线上升，数据海量化已成为不可避免的发展趋势。数据急剧增加对数据处理、数据挖掘以及数据可视化等都是一个极大的挑战。目前，数据可视化面临高维数据越来越多，数据量越来越大，数据种类越来越多等多种挑战。针对这些问题，提出了一种Radviz数据可视化方法，将高维数据样本非线性的投影到二维目标空间，能够快速找到容易被领域专家认可的可视化模型。但是传统的Radviz可视化方法将属性值均匀分布在圆周上造成属性间的值相互抵消，从而导致数据遮盖度较大及可视化图形有内缩趋势等问题。本文提出了一种新的改进的Radviz可视化方法，改进的方法增强属性了间的合力，降低了数据遮盖度，使得原始数据集的特征能够更好地保持。
1 数据可视化
数据可视化技术诞生于二十世纪八十年代，是运用计算机图形学和图像处理等技术，以图表、地图、动画或其他使内容更容易理解的图形方式来表示数据，使数据所表达的内容更加容易被处理。数据可视化技术与虚拟现实技术、数据挖掘、人工智能，甚至与人类基因组计划等前沿学科领域都有着密切的联系[1]。目前数据可视化技术大体可以分为5类：基于几何投影可视化技术、面向像素可视化技术、基于图标可视化技术、基于层次可视化技术以及基于图形可视化技术[2]。
数据可视化的简易工作图如图1所示：
2 传统的Radviz可视化方法分析
Radviz（Radial Coordinate Visualization）是一种基于弹簧模型的可视化方法，Radviz是将一系列多维空间的点通过非线性方法映射到二维空间，实现在平面中对多维数据可视化的一种数据分析方法。自从Ankerst于1996年提出Radviz技术以来，Radviz技术取得了很大的发展，被广泛应用于可视化分析和数据挖掘等领域。近年来更是把Radviz技术运用到基因表达数据的分类上，且取得了良好的分类效果[3]。
2.1 传统Radviz模型
经典的Radviz方法通常运用在平行坐标系上，将一系列具有多维度属性的点通过非线性方法映射到二维空间，使人们得以用肉眼观察。如图2所示，设n个特征变量随机均匀地分布在单位圆周上（如n= 6），记为～，现在假设n个弹性系数不同的弹簧一端全部固定在一个小球上，另一端分别固定在～。假定第j根弹簧对于观测点i的弹性系数为，如果观测点固定在圆内的一个平衡位置，那么（，）就是n维空间（，…，）在二维空间的投影，便实现了一个n维数据转化到二维坐标的Radviz可视化[3]。
其中，表示随机均匀分布在单位圆周上的特征向量；单位圆周表示一个二维空间；O表示特征向量映射在二维空间上的平衡点。
根据胡克定律，对一个弹簧而言，小球所受到的弹力取决于弹簧拉伸的长度（矢量）和弹簧的弹性系数（标量） ，当小球静止不动时，则表明其受到所有弹簧的合力为零。对此可得到如下公式：
其中xj表示第j个变量在二维空间的圆周上的坐标，pi表示第i个观测点在圆内二维空间平衡位置的坐标。公式（2-2）表示第i个观测的平衡位置，式（2-3）表示观测平衡位置向量pi为各变量的坐标位置的加权平均。为了避免负值的出现，常常采用归一化的方法，即将最大值和最小值归为1和0，归一化后的所有得数值都位于[0，1]之间[4]。归一化公式为：
从上述公式分析，我们可以得出如下结论：
（1）维度值越大，那么该投影位置将更靠近该维度在圆周上的位置；
（2）改变圆周上的属性，将影响投影的位置；
传统的Radviz可视化方法计算复杂度低；可显示维度大；相似多维对象的投影点十分接近，容易发现聚类信息；直观便于理解。但是传统的Radviz方法也存在一些不足，该方法受数据本身及数据集的类型影响，当相似的数据集或成比例的数据集较多时，数据遮盖度会很大，将会影响对原始数据集的特征保持[5.6]。
3 改进的Radviz可视化方法分析
传统的Radviz可视化方法受数据本身和数据集类型的影响，一旦相似数据集或成比例的数据集较多，数据遮盖度就会很大，那么原始数据集的特征将会被影响，造成这种现象的原因是传统Radviz模型属性间的相互作用增加了数据密集度，使数据覆盖和重复概率增大，从而影响原始数据集的特征。对此，本文提出了一种改进的Radviz模型，新的模型减少了属性间的相互作用，从而使可视化结果更加接近数据集的原有特征。
3.1 改进的Radviz模型
改进模型采取1/4圆来对应n维空间，对于一个n维数据集，那么就将1/4圆n等分，即每一个点表示一个维度，然后通过弹簧模型来将数据集投影到二维平面的1/4圆中。但是每个点都在1/4圆弧上，则有可能最后的平衡点不在1/4圆内，那么就需要一个固定点来使得平衡点一定落在1/4内，这里把原点设为固定点。如四维数据集，原理图如下：
在图3中，X、Y轴分别表示投影点的横、纵坐标；原点表示用来使平衡点一定落在1/4圆内的固定点；Mi表示数据集的每一个维度；O表示数据集在1/4圆周上的平衡点；h（x，y）表示平衡点O的坐标函数。
3.2 改进Radviz可视化方法的实现
3.2.1 数据预处理
首先要对数据集进行预处理，把非数字转化为数字，然后对数据集进行归一化处理，使得数据集中的所有数据都在[0，1]之间。本文采用的归一化公式为：
3.2.2 固定点弹性系数
传统的Radviz模型没有固定点，当然也就不用设定固定点弹性系数。但是，在改进的Radviz模型中所有的属性都在1/4圆上，他们所受到的弹力都在一侧，无法使得平衡点落在1/4圆内，所以需要提供一个固定点，来提供一个弹力来使得平衡点落在1/4圆内。本文提出了一种全局均值的固定点弹性系数算法，全距均值就是所有属性中最大值和最小值的均值之和，它可以使数据可视化投影点处于居中的位置，方便进一步的数据处理。全距均值的计算公式：
3.2.3 新的平衡点坐标计算
其中，圆的半径为1，p表示弹簧弹性系数，k表示第i个数据中第t个属性的值，两个三角函数表示第t个属性沿坐标轴的分量[7.8]。再由合力为零，得到投影坐标的公式为：
3.3 改进Radviz模型与传统Radviz模型比较
传统的Radviz模型是把所有属性随机均匀分布在一个圆周上，那么属性之间的夹角都是钝角，那就使得属性的投影值小于它的初始值，这就导致属性值的落点更靠近圆点，增加了数据遮盖度，最终导致得到的数据可视化效果较差。而改进的Radviz模型是把所有的属性均匀分布在1/4圆周上，属性间的夹角就是一个锐角，也就是说属性的投影值不小于初始值，这就使得属性值的落点比初始值更远离原点，这就降低了数据遮盖度，最终得到的数据可视化效果就更好。
综上所述，改进的Radviz数据可视化方法更好，即更好地保持了数据集的原始特征，又能得到更好的可视化效果；为数据可视化的研究提出了一种更好的方法，使得数据可视化更加容易，得到的结果更加可靠。
4 总结
本文在研究传统的Radviz数据可视化方法的基础上，结合传统方法的优点，给出了一种改进的Radviz数据可视化方法，并对改进可视化方法进行了分析与比较。解决了传统方法不能很好保持原始数据集特征和数据遮盖度高的问题，使得数据可视化的效果更好，为数据可视化提出了一种新的参考方法。
参考文献：
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大二数据可视化分析报告作业篇5
【关键词】大数据；可视化数据；处理工具；图像化
中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1006-0278（2014）07-172-01
一、大数据概述
巨量资料（big data），或称大数据、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用，形成的智力资源和知识服务能力。
二、可视化数据与大数据
数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着，数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。
三、可视化数据方法的工具
目前可用的数据可视化工具大约有上百种，但适合处理大数据的工具并不太多，约有20余种，以下简单介绍几种常用工具：
（一）简易数据处理工具
Excel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，它也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
CSV（逗号分隔值）和JSON（JavaScript对象注释）虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。
Google Chart API工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG＼Canvas和VML的浏览器中使用，但是GoogleChart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题，不可否认的是Google Chart API的功能异常丰富，如果没有特别的定制化需要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大可以从Google Chart开始。
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是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。虽然D3能够提供非常花哨的互动图表，但你在选择数据可视化工具时，需要牢记的一点是：知道在何时保持简洁。
（二）进阶数据处理工具
作为用来分析大数据集的统计组件包，R是一个非常复杂的工具，需要较长的学习实践，学习曲线也是本文所介绍工具中最陡峭的。但是R拥有强大的社区和组件库，而且还在不断成长。当你能驾驭R的时候，一切付出都是物有所值的。
Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。目前还有一个Processing.is.项目，可以让网站在没有Java Applets的情况下更容易地使用Processing。由于端口支持Obiective-C，你也可以在iOS上使用Processing。虽然Processing是一个桌面应用，但也可以在几乎所有平台上运行，此外经过数年发展，Processing社区目前已近拥有大量实例和代码。
四、针对大数据的可视化数据方法的使用
针对不同的大数据体系和数据结构，我们可以选择以上所介绍的几种工具来使用，不同的工具使用技巧和难度迥异，然而如何在适当的数据面前使用适当的工具来处理也是一个不小的难题。我们应当针对不同的问题和数据的使用效率来决定使用哪种工具。例如：需要统计一个地区的年温度数据并可视化的时候，我们可以使用D3（DataDrivenDocuments）来进行处理，然而如果需要统计全球的温度数据并按时间序列排布且能进行动态化演示的时候，我们就需要类似Open-Layers的工具来达成目的了。
五、结论
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。通过一定的可视化数据方法，我们可以很有效的对大数据进行深入加工，从而获得数据中的潜在信息。
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术，也是大数据的可视化方法最有价值的一点。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
参考文献：
[1]维克托・迈尔-舍尔维恩，肯尼斯・库克耶.大数据时代[M].浙江人民出版社，2013.
[2]弗莱（Fry.B）.可视化数据[M].电子工业出版社，2009.
[3]刘涛，张群会.科学计算可视化与数据可视化的比较研究[J].科技广场，2008（10）.
大二数据可视化分析报告作业篇6
迷你图是一种单元格中的微型图表，占用的空间非常小。它能够以清晰简洁的图形化表现形式，显示相邻数据的变化趋势。通过在数据旁边插入迷你图，可以让数据的变化趋势马上变得一目了然。虽然将迷你图直接置于其数据旁的单元格并非强制性要求，但这是一种好的做法，可以让我们更容易地掌握迷你图及其与基础数据之间的关系，当数据发生变化时，我们可以立即在迷你图中看到变化。此外，除了为一行或一列数据创建迷你图之外，我们还可以通过选择多个与基础数据对应的单元格来创建多数据的迷你图。
迷你图是Excel 2010的新功能，在Excel 2007和其他更老版本的Excel中，Excel 2010工作表中的迷你图将无法被显示出来。不过，所有迷你图在工作表中仍然会被正常保存，并且当再次使用Excel 2010打开工作表时迷你图不会损坏。
Excel 2007和其他更老版本的Excel用户，如果希望使用迷你图功能来展示数据和数值变化的趋势，则可以用Sparklines for Microsoft Excel（/projects/sparklinesforxl/）或者条件格式来代替。在下面的介绍中，我们也会简单介绍条件格式如何表现数据的变化趋势以及传统图表的相关知识。
步骤
传统图表 选择数据区域并单击功能区中“插入”选项卡的图表选项，即可生成各种图表。
图表类型 单击“插入”选项卡“图表”中的“其他图表”可以选择一个更吸引眼球的图表类型。
使用迷你图 选中准备插入迷你图的单元格，单击功能区“插入”选项卡“迷你图”中的“折线图”，“创建迷你图”对话框出现后使用鼠标拖动选择生成迷你图的数据区域，选择后单击“确认”按钮，迷你图将出现在我们选择的单元格中。
创建迷你图组 选择一个迷你图以及其他准备创建迷你图的相邻单元格，单击功能区“开始”选项卡“编辑”中的“填充”按钮，并选择填充方向。这样就可以让其他的单元格参照已创建的迷你图自动创建迷你图。
调整分组选项 通过功能区的“设计”选项卡可以对选中的迷你图组类型、样式以及坐标轴的数据生成方式进行统一的修改。
添加颜色效果 右击单元格，选择“设置单元格格式”，在“数字”选项卡中可以设置单元格如何显示负数，让正负的数值更容易区分开来，这也是一种有利于表现数据变化趋势的方法。
添加条件格式 选择单元格并单击功能区“开始”选项卡“样式”中的“条件格式”，选择“管理规则”，在打开的对话框中可以设定不同条件下单元格内容的显示样式，我们可以根据所处理数据的特点，设定更有利于表现数据变化趋势的条件。
大二数据可视化分析报告作业篇7
关键词 数据新闻；可视化手段；HTML5；MG动画；扁平化数据图表
中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2017）180-0044-02
何为数据新闻？关于数据新闻的概念尚未有个完善的解答，但单从字面上理解，可以看出，数据新闻是“以数据为依据的新闻报道”。数据新闻是基于数据的抓取、挖掘、统计、分析和可视化呈现的新型新闻报道方式[1]，是可视化手段和数据分析技术对传统新闻渗透后的结果。
笔者总结出数据新闻的生产过程大多从关键字数据提炼、数据挖掘开始，然后通过数据过滤方式，从海量数据中筛选出有价值的数据信息，再通过可视化手段进行数据新闻视觉化，最后整合包装，以一个故事为主线生产加工成完整的数据新闻作品。
1 数据新闻可视化手段
以第二届中国数据新闻大赛优秀作品《奔跑在“一带一路”的男神》为例，主要结合2015年初至2016年初就“一带一路”战略建设出访欧亚非各国历程，展示习主席出访各国所带来的战略合作成果，通过数据分析图表的形式表现“一带一路”战略的实施和发展。
在表现形式上，一是选取的可视化工具是如今流行的H5（HTML5），其优点是可以融合多种可视化形式于一体，同时可以与信息受众达成交互式体验，受众可以得到更高的新闻还原度。二是利用MG动画形式，展现数据图表分析结果，动画比文字或普通视频更易于得到受众的注意，MG动画从视觉上更容易让人接受。
在内容上，内容不单单是简单的文字数据，而是将文字转化为原创手绘插图和扁平化的图表，从美观和阅读性上高于文字，同时也更能引起受众的阅读兴趣。不仅如此，此数据新闻采用“习大大出访历程”为一个故事主线，采用故事剧情的发展，使整个新闻更加具有可读性和趣味性。
2 对可视化工具的解读
何为可视化？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，并进行交互处理的理论、方法和技术[2]。简单来说，可视化就是将抽象或者难以直观反映的数据通过图形、文字、图像等方式呈现在移动设备端或PC端。我们正是通过一系列可视化工具，才能得以直观地从数据新闻中获取信息。
以《奔跑在“一带一路”的男神》作品为例，整个作品采用H5作为展示平台，运用MG动画和扁平化图表作为数据展现形式。通过对数据的提炼、筛选、分析，再用以上可视化工具进行加工，最终得出适用于新媒体传播的数据新闻。
2.1 MG动画
作为现今十分流行的视频形式，MG是动画设计与平面设计相结合的产物。简单的动画能够更直接的表现数据动态变化，动态的可视化方式更易使读者愿意主动接受信息。MG动画在数据新闻领域使用十分常见，如新华网在对一些经济类新闻进行报道时，仅有一些数据文稿，而未采集相应视频，就会采用MG动画的形式，既弥补了真实影像的不足，又带来了生动形象的动画画面。在作品《奔跑在“一带一路”的男神》中，运用MG动画对习主席出访的成果进行总结性的数据分析，比文字更加直观的传递给受众。
2.2 扁平化
扁平化设计的核心概念是去除冗余、厚重和繁杂的装饰效果。它已经被广泛运用于数据新闻当中，如人民日报微博常采用九图的形式，运用扁平化图表解读数据新闻。扁平化图表为数据新闻带来的直接好处是信息直观简洁，真正做到人人看得懂的数据新闻。
2.3 HTML5
HTML5，简称H5，这里的H5更多的含义是可视化手段，而不是技术语言。H5作为一种交互式场景应用，最大的特点就是交互能力。简单的一个链接，可能在微信朋友圈形成成千上万的转发分享。在H5建立的场景应用当中，通过读者的指尖滑动、触动或者摇一摇，即可实现页面变化或者图文切换，并且H5常配以背景音乐或视频，目的是运用更多的媒介来传达信息，增加内容丰富性。H5这样一个媒介平台，其实是图、文、音频、视频的融合体。在《奔跑在“一带一路”的男神》作品中，只需指尖的滑动翻页，便能“重温”习主席出访之路。
3 可视化手段与数据新闻产生的“化学反应”
3.1 更易接受的阅读习惯
新媒体的迅速崛起，为数据新闻可视化方式的革新打开了契机。传统数据新闻的可视化一般是数字信息或者是看起来专业而又复杂的数据图表。利用H5、MG动画以及扁平化图表可以提炼数据，将复杂的数据信息转换成普通读者都看得懂的图文或者动画视频。在新媒体时代，碎片化的阅读习惯已经深入人们生活。当大量的数据信息向读者“轰炸”过来时，也许只有顺应时展的可视化手段才能帮助数据新闻找准“目标”。
3.2 更易读懂的轻量级数据分析
数据新闻既然作为新闻，其目的除了要传达数据信息以外，自然也要像新闻一样让大多数人读懂。复杂数据分析结果如果不具备专业能力，一般读者难以看懂。可视化手段是原始数据分析的“包装纸”，通过对原始数据的筛选、提炼，再用可视化手段进行美化，便能得到较为简单、普通受众能够接受的轻量级数据分析。可以说，如果没有可视化的过程，复杂而专业的数据分析根本不可能作为新闻让普通受众看到。
3.3 更具创造力的新闻作品
可以想象，没有通过可视化的数据新闻会是什么模样。满篇都是数字，一段文字中会出现无数个百分号，没有图形来表述数据的变化，只有“增加”和“减少”的字眼。这样的一篇新闻，别说是读者，就连作者本人可能在写稿时也会被绕晕。但可视化数据新闻的出现改变了现状，如MG动画、H5、扁平化图表等可视化手段让原本冗杂的数据文本变成了人们更易接受的动画、交互场景应用、美观的图表信息。作者通过可视化手段实现了将“枯燥”转化为“有趣”。
4 结论
有人说，现在的新闻还是注重内容为王，也有人说新闻也要顺应时展，以技术为先。但在新媒体迅速崛起的今天，数据新闻的发展和可视化技术手段息息相关，新型可视化手段的出现也决定着数据新闻的发展趋势。因此重视可视化手段与数据新闻的结合，是数据新闻发展过程中必不可少的，诸如MG动画、H5、扁平化图表设计等可视化手段对数据新闻的推动效果也是不言而喻的。更合理更创新地将可视化手段应用于数据新闻，相信会产生更佳的“化学反应”。
参考文献
[1]方洁，颜冬.全球视野下的“数据新闻”：理念与实践[J].国际新闻界，2013（6）：73-83.