数据可视化Web应用技术举例

文章通过介绍多种当前主流的数据可视化Web应用技术的技术特点及使用方式,举例说明使用主流的Web可视化图形库进行数据可视化设计不仅能提高开发效率,也能给用户提供更好的体验.以此为数据可视化应用和研究提供参考.     

基于大数据时代的数据可视化应用分析

如今随着数据采集、存储和数据分析技术飞速发展,大幅度降低了数据储存和处理的成本,我们即将步入一个大数据时代。大数据时代的改革将海量数据处理变为可能,而且大幅降低了处理成本,促使越来越多跨专业学科的人才投入到大数据的开发应用中来。如何才能让大型数据集变得简单和易于理解,可视化无疑是最有效的途径。对大数据背景下的数据可视化应用展开研究,将有助于我们发展和创新数据可视化技术。     

大数据时代背景下的数据可视化应用研究

在近十年时间里,数据采集、存储和数据分析技术飞速发展,大大降低了数据储存和处理的成本,使得一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。曾经,枯燥的数据统计和分析只是统计学家、数据分析师和科研学者们的专利,而大数据革新性的将海量数据处理变为可能,并且大幅降低了成本,使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。大数据能够帮助人们更明智的制定决策、更清晰的传达理念。面对大数据瑰丽且深奥的面貌,如何才能让大型数据集变得亲切和易于理解,可视化无疑是最有效的途径。对大数据背景下的数据可视化应用展开研究,将有助于我们发展和创新数据可视化技术。     

大数据可视化技术及应用探讨

伴随着我国经济高速的发展持续,科学技术突破也随之持续提升,大数据技术已经走入人民群众日常生活之中,并取得了积极的反响与效益成就。与此同时,大数据可视化技术得到了社会各界的重视,它将人机互动进行科学的融合,借助计算机高效的运转效率,帮助人们解决部分生活、工作中的难题。基于此,本文总结出大数据可视化相关概念,并提出了全新的应用方法,针对该技术未来发展形势进行了畅想。     

交互设计中数据可视化的研究与应用

大数据时代的到来意味着一切事物可被量化,原始数据库最终要通过图表、网络、图像等方式形成可视化的最终效果。本文通过阐述交互设计和数据可视化的关系,展现数据可视化增加交互的界面和维度,进行维度梯度的延展。以此同时,现如今不同的数据可视化也丰富了设计学科的内容,贴合设计的前瞻性和时代性。     

基于Web2.0的WWW数据库信息的动态交互与可视化研究

在广泛的三层或多层B/W/D电子商务应用系统体系结构中,客户端频繁通过Web应用服务器访问外部应用中数据库的数据和信息。这实际上是一个系统客户端与后台数据库服务器之间数据库的动态交互和信息可视化的过程,同时也是Web与数据库集成要解决的问题。本文分析、比较了相应的主要方法和技术,针对现有方法的不足,给出了一种基于Web2.0的数据库信息的访问和发布方法。该方法采用Ajax技术实现,使WWW与数据库的动态集成、交互操作与信息的可视化更简便、更有效率。     

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。     

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。     

基于数据可视化技术平台的开发

现代数据处理越来越依赖于信息技术,然而缺乏相关的方法可用于分析大量数据可视化的问题,因此以系统数据可视化为目标,设计了数据可视化的技术平台,并且实现了其基本的应用功能,同时利用R语言与JavaWeb相结合的方式使其功能更加强大。该平台的实现具有一定的经济价值和积极现实意义。     

教育大数据可视化研究综述

教育大数据可视化分析对于复杂教育规律的理解与挖掘具有重要作用,已成为当前教育信息科学研究领域的重要课题。首先归纳了教育大数据的典型特征,从促进学生元认知发展、辅助教师监督学习过程及提升管理者科学决策水平三个角度介绍了教育大数据应用的最新研究成果,并简述了利用教育大数据实施可视化分析的基本流程。然后重点对文本数据可视化、多维数据可视化、网络数据可视化、时间序列数据可视化以及地理空间数据可视化等五种主流的教育大数据可视化呈现方法进行特征描述,并给出具体的应用场景。随后介绍了动态查询与过滤技术、可缩放/变形界面技术和多视图联动技术三个实施教育大数据可视化的关键交互技术方法。最后依据最新研究动态,从多模态教育数据融合、人机交互、人机协同范式以及教育数据可视化设计的标准规范和评价体系四方面对教育大数据可视化未来研究方向进行了展望。     

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。     

基于模型的Web用户行为分析的大数据分析框架

虽然基本的Web分析工具非常普遍,目前的分析工具只分析页面级别的用户交互,为了加深对用户行为的理解,该研究提出了将Web应用程序与运行时日志相结合的方法.实现对web应用程序的日志以及用户与页面的交互的跟踪,达到了基于大数据的用户行为分析和可视化.     

大数据技术在职业教育信息化中的应用研究

随着计算机技术与移动网络的兴起,大数据技术在职业教育中的应用越来越普遍,为职业教育提供了更多的选择。本文探讨了大数据技术在职业教育信息化中的应用特点和作用,分析了大数据技术对职业教育学生管理的优势,以及在职业教育信息化中存在的问题,研究了大数据技术在职业教育信息化中的具体应用,可以为职业院校的信息化建设提供一定的帮助。     

大数据可视分析综述

可视分析是大数据分析的重要方法.大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时,充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势,将人、机的各自强项进行有机融合,借助人机交互式分析方法和交互技术,辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧.主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发,分析了支持大数据可视分析的基础理论,包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论.在此基础上,讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络(图)、时空、多维的可视化技术.同时探讨了支持可视分析的人机交互技术,包括支持可视分析过程的界面隐喻与交互组件、多尺度/多焦点/多侧面交互技术、面向Post-WIMP的自然交互技术.最后,指出了大数据可视分析领域面临的瓶颈问题与技术挑战.     

基于Web系统的大数据搜索技术的实现和优化

基于Web平台开发背景,提出了以Axios和Element-UI组件库为关键技术实现大数据的快速搜索。通过Axios技术跨域请求后台数据,将获得的数据保存在Web内存中。Web平台用户搜索组件界面通过Element-UI组件库搭建,将从后台获取到的数据渲染到Web界面中,根据KMP算法进行字符串匹配实现关键字搜索。在此基础上结合Vue技术栈自定义指令懒加载实现快速精准搜索。经实验表明该种基于Web系统的大数据搜索框架能够实现大数据的准确快速搜索。     

面向海洋预报任务的大数据可视化系统研究

海洋预报业务可视化过程中,存在多源、异构、海量、强关联的海洋数据存储效率低,大规模高维矢量场数据可视化速度慢,多预报任务协同交互负担高,异常多的等核心问题,为海洋预报数据的全方位、多角度应用带来了极大的挑战。设计并研发了基于海洋事件关联度的海洋预报监测数据存储方案、基于SDR的快速海洋预报数据可视化方法、基于P2P通信的多源海洋预报数据协同交互方案,建立了面向海洋预报任务的大数据可视化系统,为多源海洋预报数据提供了快速、动态、易交互的展示效果。     

一种时序数据的可视化技术与工具

时序数据在许多研究领域中都广泛存在.信息可视化是对时序数据进行分析的有力工具,然而已有的时序数据可视化技术无法较好地分析时间跨度长的时序数据.提出一种称为FisheyeLines的可视化技术,能够快速显示大数据集的整体视图,同时方便查看细节信息;能够清楚地表达复杂信息间的相互关系,同时可以显示对象的属性.基于FisheyeLines可视化技术,还给出了一种称为FisheyeLinesVis的可视化工具,可以方便地构造时序数据可视化应用.对以上技术和工具所构造的应用实例的分析与评估充分验证了该方法的有效性和易用性.     

大数据技术在智慧城市中的运用初探

大数据技术应用提高了人们生活品质,对智慧城市建设起到关键作用,需要对数据技术的应用方式提高关注力度.文章主要分析大数据技术在智慧城市中的应用优势,明确大数据可为城市管理提供决策支持、提升城市信息化建设能力和人们生活水平的积极意义,在此基础上,对大数据技术的运用对策进行研究.