医疗大数据可视化研究综述

随着"互联网+"的迅速发展,医疗大数据不仅数据类型繁多、关系复杂,且呈爆炸式增长,一般的数据可视化方法难以对其进行有效的展示,医疗大数据可视化技术面临巨大挑战。概述了医疗大数据的起源、特点及其研究进展,介绍了医疗大数据可视化的相关概念及其研究现状,将现有医疗大数据可视化方法划分为两大类,分类阐述了常见的医疗大数据可视化方法,给出了包括分类、图例、特性的可视化方法比较一览表。最后分析了医疗大数据可视化中存在的问题,指出其未来研究重点,对医疗大数据可视化方法研究与普及应用具有重要的参考价值。     

基于公安大数据平台的数据可视分析技术与应用

基于公安智慧警务建设的背景,首先介绍了数据可视化技术以及在公安大数据平台建设背景下公安业务面临的痛点和问题,然后通过重点探讨不同公安业务数据的可视化展示方法以及流程动态可视化展示技术说明可视化技术如何在公安大数据平台中解决业务痛点的问题,并对可视化建设过程中需要考虑的问题、原则、技巧以及其在公安行业的进一步发展提出讨论。     

数据可视化的研究与发展

针对数据可视化是可视化技术在大型数据库的应用中提出的新的数据分析和处理技术，该文介绍了数据可视化的概念和发展状况，然后针对大型数据集介绍了几种数据可视化技术以及它们的代表方法，并对数据可视化和科学计算可视化进行了分析和比较，最后探讨了数据可视化技术的研究发展方向。     

面向云计算的计算机数据可视化技术研究

互联网时代下,强有力的数据运算能力和加密技术是必要条件与有力保障.深入研究了数据可视化技术,从数据可视化理论概述入手,着重探讨基于Web的数据可视化技术和数据可视化的关键技术,在此基础上,探讨了面向云计算的大数据可视化技术的实施,旨在为该技术的更好应用提供参考.     

关于大数据的若干思考

关注大数据技术与应用以及大数据产业的发展，必须思考四个方面的问题：一是大数据的价值，二是数据的可信性，三是数据的可视化，四是大数据的挑战。     

大数据可视化与可视分析

以当前我们对人脑思维和认知的了解,抽象思维与形象思维是我们联系一切事物的根本。在计算机技术日益成熟的今天,大数据可视化是当代最为热门的话题之一,随着大数据时代的到来,大数据可视化技术与可视分析已逐渐成为科学发现与创新的重要方式。如何满足用户的应用需求,如何通过探索、研究和设计新的技术去引领人们的应用意识,是每一位从事相关内容研究工作人员需要深刻思考的问题。本文将对大数据可视化与可视分析进行论述。     

数据可视化技术在电视新闻中的应用及发展研究

数据可视化技术已经被广泛应用于电视新闻领域,但是对这一问题的研究并不多见.本文首先对数据可视化技术内涵的解释及其对于电视新闻的意义进行了分析;接着探讨了数据可视化将"大数据"变成图形的过程、符号以及模型应用;最后分析了其发展方向,以期为电视新闻可视化发展提供借鉴.     

基于VR的大数据可视化教学系统设计与实现

提出一种基于VR的大数据可视化教学系统的实现方法。给出了大数据可视化教学系统设计原则,基于并行实时渲染的大规模无缝拼接显示技术、数据可视化的多体感交互技术、大屏的视频点播技术、面向大数据可视化的全景拼接与显示等,提出了大数据可视化教学系统架构;给出了大数据分析过程的认知模型、高维数据的分析及呈现方法,以及基于可视化的数据理解与可用性分析评估。利用Unity3D技术,通过C#等开发了大数据可视化虚拟课堂。实践证明,该系统可有效提高学生的学习兴趣及效率,增强学生对于大数据本质的洞察和理解。     

WEB可视化技术在电网大数据场景下的应用研究

随着智能电网的迅速发展,电网公司在输变电设备状态、电网运行、用户用电、企业管理、气象环境等方面都积累了大量的数据。面对大数据集,传统的可视化方法已呈现出处理能力和信息表达能力不足的问题。因此本文对WEB数据可视化技术进行了研究,针对电力大数据在多种不同应用场景的特点设计了相匹配的可视化技术方案,并着重分析了方案的特色和优势。本文提出的方案为电网大数据应用场景的可视化提供了参考和有益实践,大大提升了电力大数据的利用率和价值。     

大数据时代下的数据可视化方法分析

本文主要以大数据时代下的数据可视化方法分析为重点进行阐述,结合当下大数据时代数据管理实际情况为依据,首先分析大数据时代下的数据可视化方法产生背景,包括数据可视化概述、大数据时代下的数据可视化的必要性、大数据时代面临的机遇和挑战,其次从结合信号和噪音,科学使用统计手段、事先研究,提前时间、全面分析,强化数据质量、统计探究不是简单的数字计算,应保证简约性、评测变异性,检验假设、增加重复几率,完成数据可在现几个方面深入说明并探讨大数据时代下的数据可视化方法,最后阐述大数据时代下的数据可视化思考,旨意在为相关研究提供参考资料。     

大数据时代股票数据信息可视化的研究

随着网络时代的迅速发展以及我国对数据信息可视化的深入研究,大数据的资源提供对于各个行业也变得越来越重要。尤其是对于股票数据的分析,如何更好地进行各股之间的相关性分析已经成为当今股票分析的重中只重。希望通过此次分析,可以为股票数据信息可视化技术的发展以及对于股票预测的训练提供一定的帮助。     

基于Spark的出租车轨迹处理与可视化平台

大数据技术在分析与挖掘交通大数据方面扮演着越来越重要的角色.为了快速有效地对出租车的运营模式与载客策略进行分析,设计效益指数模型对出租车效益进行量化排序,以高效益出租车为研究对象,基于Spark大数据框架开发一个轨迹数据处理与可视化平台.首先,处理高效益出租车轨迹数据得到用于可视化的特征数据.而后进行可视化分析,包括：统计分析高效益出租车运营特性并实现交互式图表展示,采用蜂窝形格网与DBSCAN算法对不同时段高效益出租车载客点进行热点可视化,实现基于缓冲区的交互式轨迹查询并提取出轨迹相关因子.最后,利用成都市出租车GPS轨迹数据验证了所提平台的有效性及可靠性.     

基于Python的大数据分析与可视化“理实一体”教学模式的探索与实践

如今,大数据技术已经应用到各行各业,发挥着不可替代的作用,创造着不可估量的价值。传统的“(理论课)黑板+粉笔+多媒体+(实验课)实践”教学模式已经严重不符合课程教学要求。因此,文章对基于Python的大数据分析与可视化“理实一体”教学模式进行了探索与实践,提出在课堂实施“理论讲解+案例演示+操作实践+课堂小测”四个教学环节,其中“案例演示+操作实践”循环进行,实现理中有实,实中有理。把理论、练习、实践融于一体,激发了学生的主动性、积极性,在增强学生的动手能力和解决问题的能力方面具有重要意义。本文对教学环境的搭建、教学内容的选择与组织、教学过程设计、教学实效四个方面进行了详细阐述,希望为“基于Python的大数据分析与可视化”的教育教学提供参考与借鉴。     

智能数据可视分析技术综述

如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,是大数据分析的重要目标.可视分析是一种重要的大数据分析方法,它利用人类视觉感知特性,使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,并支持以人为本的交互式数据分析.然而,可视分析仍然面临着许多挑战,例如数据准备代价高、交互响应高延迟、可视分析高门槛和交互模式效率低.为应对这些挑战,研究者从数据管理、人工智能等视角出发,提出一系列方法以优化可视分析系统的人机协作模式和提高系统的智能化程度.系统性地梳理、分析和总结这些方法,提出智能数据可视分析的基本概念和关键技术框架.然后,在该框架下,综述和分析国内外面向可视分析的数据准备、智能数据可视化、高效可视分析和智能可视分析接口的研究进展.最后,展望智能数据可视分析的未来发展趋势.     

大数据可视化的挑战与最新进展

大数据的来临增强了可视化的重要性。可视化分析挖掘人类对于信息的认知能力与优势,将人、机有机融合,借助人机交互高效洞悉大数据背后的信息与规律,是大数据分析的重要方法。针对大数据数据量大、维度高、多来源、多形态等特点论述了大规模数据、流数据、非结构和异构数据的可视化方法。首先讨论了大规模数据的可视化技术：1）采用分而治之的原则将大问题分解成较小的任务并采用并行处理的方式解决以提高处理的速度;2）通过聚合、采样、多分辨表示的方法进行数据约简;3）针对高维数据选择若干个视图,在多个角度下生成不同的可视化结果。然后针对监控型、叠加型两类流数据探讨了流数据的可视化过程。最后阐述了非结构化数据以及异构性数据的可视化技术。总之,可视化能够克服计算机自动化分析方法的劣势与不足,整合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力,有效地洞悉大数据背后的信息与智慧,但其理论研究成果也非常有限,同时面临着数据规模大、动态变化、维度高、多源异构等方面的挑战,这些也逐渐成为今后的大数据可视化研究的热点与方向。     

基于大数据技术的松花江哈尔滨段景观可视化研究与应用

目前大数据技术已经逐渐在各行各业中发挥出越来越重要的作用。本文针对松花江哈尔滨段实景信息,将大数据可视化技术与Web 2.0应用相结合,设计了一套可将松花江景观数据进行可视化处理的旅游信息系统,并利用线上用户交互系统进行相关实景信息的可视化展示。以松花江哈尔滨段实景旅游展示系统为背景,验证并解决了异构海量数据可视化的实际应用问题。     

教育数据挖掘研究进展

教育数据挖掘（Educational Data Mining，EDM）是一门涉及计算机科学、教育学、统计学的交叉学科。它致力于探索来自教育环境的独特数据，其目的是更好地了解学生及其学习环境，从而提高教育成效。为了深入分析EDM的研究进展，从Web of Science库相关文献、国内外研究现状对EDM进行了系统性梳理，介绍了EDM的工作流程，把数据挖掘技术在教育领域的应用归纳为4类，对处于快速发展阶段的一些EDM典型案例进行了统计分析并讨论了其不足与发展趋势。     

基于智能的配电网电力大数据三维场景可视化分析

配电网电力大数据的三维场景重构是实现数据优化挖掘的关键,提出基于人工智能的配电网电力大数据三维场景可视化分析方法。建立配电网电力大数据三维场景的网格分布结构模型,并进行配电网电力大数据三维场景实时数据监测,根据监测结果进行配电网电力大数据的统计特征分析,对配电网电力大数据三维场景实时数据采用信息融合和模糊层析性分析方法进行信息融合和自适应调度,提取配电网电力大数据的三维可视化分布特征量,采用视觉特征重构技术,实现对配电网电力大数据三维场景可视化重构,在人工智能算法控制下提高电力大数据三维场景可视化重构的精度。仿真结果表明,采用该方法进行配电网电力大数据三维场景可视化重构的精度较高,提高了配电网电力大数据挖掘的效能。     

基于分布式及协同式网络入侵检测技术综述

在当今信息化社会,网络入侵检测技术是信息安全保障领域的重点技术之一。随着大数据时代的到来,网络入侵检测技术正在向着多结构、多方法、多应用领域的方向发展。针对这个发展趋势,综述了网络入侵检测技术的最新研究情况,包括基本概念、系统模型、检测方法、应用领域等,其中重点分析了系统模型和检测算法的研究现状以及存在的问题,并提出发展趋势。同时,也介绍了大数据背景下网络入侵检测技术的新型应用领域。