数据可视化大屏UI设计的研究和分析

如今,数据可视化大屏被越来越多地应用在B端企业和政府企业的项目中。与传统的互联网C端产品不同,B端的大屏可视化是一项结合了视觉传达学、用户心理学和计算机科学的学科,不同项目面向各个行业,展示需求错综复杂,不同企业用户对于大屏展示的需求又千差万别。国内没有一套针对于数据可视化大屏相对完善的视觉解决方案,导致众多设计师和产品经理在接触类似项目时无法入手。从可视化图表、用户行为交互、视觉记忆模式、大屏幕显示下用户对界面色彩场景设计的感受,以及字体应用和动态图形动画等多个维度,提炼出一套相对完善和全面的视觉设计理论,以应对不同的大屏业务展示场景。数据可视化大屏便于使用者快速、准确地传达可视化信息。     

用Formula One在PB中实现可视化图表

本文介绍了电子表格控件Formula One ActiveX的主要特点，分析了集装箱船舶积载及其可视化需求，重点阐述如何使用该控件在PB中实现集装箱船舶积载可视化，用表格和图表方式直观地体现集装箱船舶积载过程和数据，主要包括：模板设计技术，数据记录表设计，箱位在平面图中坐标转换计算方法，集装箱信息在平面图的表示与积载操作图表显示等。     

ApexCharts在教学资产管理系统中的应用

数据可视化技术是将数据以图表等视觉形式加以表达。通过分析教学资产管理平台各功能模块需求,采用基于JavaScript的ApexCharts图表库,动态展示教学管理过程中关键数据,让使用者了解数据之间的关联,从而作出预判及调整,为管理者了解各类资产实时状态,判断决策提供依据,进一步提升管理信息化水平和效率。     

舆情可视化分析系统设计与实现

在网络信息爆炸的今天，对海量的网络舆情数据进行可视化分析展示具有重要意义。文章从文本内容、情感倾向、数据来源结合时间和空间维度，对网络舆情进行多维度关联可视化分析。基于ECharts可视化图表库完成网络舆情可视化分析系统的开发。该系统用丰富的图表展示用户关心的舆情信息，支持用户创建事件、图表切换、报告下载等功能。通过该系统能够帮助用户掌握舆情分布、发展态势和演进规律，辅助用户做出决策，避免舆论危机发生。     

智能可视化与可视分析

可视化与可视分析已成为众多领域中结合人类智能与机器智能协同理解、分析数据的常见手段。人工智能可以通过对大数据的学习分析提高数据质量,捕捉关键信息,并选取最有效的视觉呈现方式,从而使用户更快、更准确、更全面地从可视化中理解数据。利用人工智能方法,交互式可视化系统也能更好地学习用户习惯及用户意图,推荐符合用户需求的可视化形式、交互操作和数据特征,从而降低用户探索的学习及时间成本,提高交互分析的效率。人工智能方法在可视化中的应用受到了极大关注,产生了大量学术成果。本文从最新工作出发,探讨人工智能在可视化流程的关键步骤中的作用。包括如何智能地表示和管理数据、如何辅助用户快速创建和定制可视化、如何通过人工智能扩展交互手段及提高交互效率、如何借助人工智能辅助数据的交互分析等。具体而言,本文详细梳理每个步骤中需要完成的任务及解决思路,介绍相应的人工智能方法（如深度网络结构）,并以图表数据为例介绍智能可视化与可视分析的应用,最后讨论智能可视化方法的发展趋势,展望未来的研究方向及应用场景。     

2020年CCF科学技术奖-技术发明奖获奖项目简介

2020年CCF科学技术奖技术发明一等奖(2个)项目名称:面向数字经济的可视化设计与开发关键技术及应用完成单位:浙江大学阿里巴巴集团控股有限公司主要完成人:陈为闻啸梅鸿辉关会华马瑞娴忻程烨获奖理由:该项目发明了面向复杂数据的特征增强的可视表达技术、基于视觉感知原理的高效能可视化技术、面向广域数据应用的低代码可视化设计技术、面向多源异构数据的敏捷可视查询与分析技术,研发可视化交互设计与开发软件平台,被应用于超过1万个用户、超十万个数据可视化应用及场景的构建,社会和经济效益显著。     

基于数据可视化组件实现自主决策系统的原理与应用

本文基于数据可视化组建，设计一种以各种图表形式展示医院区域数据的自主决策系统，让用户进行自主配置，既可以减轻开发者的压力，也可以使用户从自身角度去生产自己想要的报表，解决用户决策方面的需求。本文从数据源管理、业务场景管理、控件管理、报表配置等几个方面对医院数据可视化组件实现自主决策系统进行介绍，供相关读者参考。     

一种通用的数据可视化模型设计与实现

随着互联网、物联网、云计算等信息技术的迅猛发展,大量非结构化信息不断涌现,对数据可视化与可视化分析的需求不断增加,同时可视化开发成本不断提高。数据可视化模型的研究对于可视化开发必不可少。基于此背景,根据数据信息的分类研究提出一种通用、模块化的数据可视化模型,将可视化流程分为可视化结构映射、可视化空间布局、可视化视图映射三个主要模块,并基于数据可视化模型利用开源的Echarts图表工具包和D3函数库形成可视化工具DVL.js(Data Visualization Layout)。该工具可应用于Web平台,包含丰富的图形展示方式如柱状图、折线图、时序图、饼图、雷达图、层次树、力导向图、标签云等,这些展示方式都提供了完备的数据与交互接口,能应对不同场合的可视化需求。     

信息见解引导的可视化推荐

对高维数据的探索和分析需要在数据中提取有价值的信息见解并生成合适的可视化图表.为降低生成有效图表的门槛,以信息见解为中心自动生成可视化图表,提出一个可视化推荐框架,包含数据片段推荐和视觉编码推荐2部分.在数据片段推荐中,相比现有方法使用单一指标,所提框架结合多种分析方法和机器学习算法进行信息见解的挖掘和数据片段的排序,为用户推荐信息见解丰富的数据片段;在视觉编码推荐中,该框架结合规则和机器学习方法,基于信息见解的特征建立视觉编码映射,并对图表中的关键信息进行高亮以增强用户的理解.在图表类型预测任务中,使用用户绘制的真实可视化图表数据进行实验的结果表明,所提框架比现有方法具有更高的预测准确率;用户调查的结果则证明,该框架能帮助用户更好、更快地了解一个陌生的数据表格中蕴含的关键信息.     

基于OPC UA的船舶数据监控系统的设计与实现

设计一种基于OPC UA的船舶数据监控系统,采用OPC UA协议解决船底层不同硬件接口和数据传输协议多样所带来的数据采集和传输的通用性问题,有效地监控设备实时工作状况。数据采集端将数据转换为统一的OPC UA格式,OPC UA客户端通过统一的数据传输接口获取采集端的数据并把数据存储到数据库中。通过Django、JavaScript等相关Web技术,建立B/S模式下的数据可视化平台,以图表形式显示实时数据,使船员及时掌握设备运行状态并进行有效决策,促进船舶领域向着信息化、智能化的方向发展。     

关系型数据可视化实现方法

数据可视化是一种重要的数据处理技术,将数据以图表的形式呈现出来,提供直观的可视界面,用户通过视觉器官获得经过可视编码后的信息,经大脑解码并形成认知,在交互和分析过程中洞悉信息内涵,获得解决问题的方法.各类业务数据均为关系型数据,阐述了数据可视化的基本原理,在此基础上描述了关系型数据可视化的原则、方法和工具.     

基于Web技术的传染病数据可视化平台的设计与实现

以国家法定甲、乙、丙三类传染病为例，前端基于Vue、ECharts、Three等框架技术，后端基于Spark、Springboot等技术，采用B/S架构设计并实现传染病数据可视化分析平台。该平台利用ECharts框架的地图、旭日图、树图、饼图、雷达图、柱状图等多元数据图表实现传染病的数字数据以及非数字数据的可视化，同时使用Three框架实现病原体3D模型的交互展示。利用该平台用户可以快速地获取到传染病的相关信息，通过数据可视化分析对传染病的暴发和趋势做出一定的预测，从而更好地辅助预防和把控传染病。     

基于ECharts的数据可视化分析组件设计实现

在传统可视化流程模型基础上,提出了一个基于用户交互需求来获取数据的改进可视化模型,并以ECharts为主体实现一种针对基础图表类型的支持数据挖掘和类型转换交互的数据可视化分析组件,通过引用该组件到信息系统中,直观、高效、明了地提高用户对于数据的视觉感知。     

基于Web的大数据可视化系统

随着互联网技术的不断发展,各行业数据呈爆发式增长。为了使企业更加方便有效利用这些数据,数据可视化系统应运而生。但是,现有的数据可视化系统大部分针对特定场景开发,易用性差、学习曲线长、维护成本较高。笔者提出的基于Web的大数据可视化系统,具有灵活的交互方式,使用户在丰富图表类型的基础上,快速实现数据可视化,并支持本地CSV上传和JDBC数据源连接。该系统以组件化的方式进行开发,提高了开发效率和系统可维护性。     

南山国家公园生物多样性图视表达研究

当今我们处于一个数据可视化的信息时代，当阅读资料时，人们需要的不再是复杂又冗长的文字，而是简单化、清晰明了的图解。图视表达技术是对文本信息的一种凝练、展示、传播信息的视觉传达设计方式，能实现获取和分析信息的功能。本文为南山国家公园丰富的生物多样性信息进行图视表达设计，主要研究生物多样性信息收集与提炼方法、图视表达方法、信息图表设计策略等，并提出符合生物学、艺术学和生态学要求的图视表达设计原则，将南山国家公园地理信息和动植物生物多样性信息进行整理、绘本和数字化图像呈现。图视表达技术应用于南山国家公园，能较好地展示园区信息，构建当地文化特色，提升旅游价值。     

一种环境质量数据可视化与可视分析系统

随着全球环境气候的日益严峻,迫切需要通过环境信息化手段来为政府相关部门在保护环境、规划社会发展等方面提供决策支持,环境质量数据可视化与可视分析技术在环境信息化过程中起着举足轻重的作用。本文主要从可视化和可视分析的角度介绍所设计和实现的系统的体系结构和功能,并对系统的关键技术进行重点讨论。实例结果表明,该系统在多源环境质量数据的可视化建模、组织方式和数据的二三维可视化展现以及数据的动态调度、三维场景的实时渲染等方面都有独特的解决方案,系统可以全方位地展现环境质量数据中的信息,实现对综合多源环境质量数据进行分析。     

基于Python的招聘网站信息的爬取与数据分析

设计系统是结合Python与数据分析的实战应用系统。文章详细解释说明了设计系统应用的主要技术及相关框架,并给出最终结论分析。首先利用Python库中的Scrapy框架抓取招聘信息数据,其次将采集到的数据存储至数据库,再次清洗和整理所得数据,最后进行可视化分析,得到相应的图表和词云等信息。设计系统的目的是帮助求职人员从繁杂的招聘数据中直观获取有价值性的信息数据。     

Microsoft Excel药学计算可视化的应用

目的：探讨电子表格程序MS Excel的主要技术和方法,实现药学计算可视化的应用。方法：研究Excel数据和图表处理的方法,分析药学计算的基本规律和技术,将Excel应用于药学计算可视化。结果：采用Excel数据计算技术、图表技术、图形动画技术和模拟技术等能可视化地表达计算中所涉及的概念、方法、过程、结果及所产生的数据信息等,以实现人机交互的药学计算。结论：Excel数据计算技术、图表技术、图形动画技术和模拟技术,是实现药学计算可视化的有效工具。     

基于深度学习的可视化仪表板生成技术研究

仪表板是支持制造企业开展数据可视化分析和经营决策的重要手段。为解决可视化仪表板设计与实现过程中用户对专业知识依赖性强及流程迭代繁杂的问题，提出了一种基于深度学习技术YOLOv5s算法的可视化仪表板自动识别与生成方法。首先，基于YOLOv5s算法对仪表板图像及手绘草图中包含的可视化图表组件进行检测，并针对在检测过程中出现的手绘草图中不规则线条对识别图表的干扰及误检等问题，引入CA注意力机制来增强模型对重要特征的关注及目标精确定位能力，从而提高模型的识别精度；其次，将图表检测模型部署在Web中，服务器根据模型检测结果调用封装好的可视化图表组件代码，生成多组件组合的初始仪表板；最后，基于此Web设计，开发了一款数据可视化仪表板构建平台，为用户提供可修改配置仪表板样式及数据的详细选项，以方便用户快速构建完整的仪表板。通过收集Tableau, Power BI等可视化工具产生的仪表板图像及企业应用过程中手绘仪表板草图形成数据集，基于该数据集进行实验验证，改进的模型识别精度比原YOLOv5s模型提升了2.1%,mAP为98.4%,并通过系统部署应用验证了图表识别方法及开发的平台可有效识别及生成相应...     

关于前端多维数据可视化技术的应用分析

信息时代背景下计算机技术的快速发展,人们的生活和信息技术关系越来越密切.在众多的数据中,理解数据、发现数据的规律是大数据时代人们必须要掌握的一种能力.数据可视化技术是一门新兴的技术,通过将数据转化为可视化图形,帮助人们更好地去认识数据、了解数据,最终发现数据其中存在的相关规律.多维数据可视化技术借助计算机图形学和图像处理技术,利用图表和动画将数据呈现出来帮助人们有效分析.当前人们获取信息时,80％的信息都是借助视觉所获取的.基于此特点围绕着前端多维数据的可视化技术应用展开相关研究.