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数据可视化与领域应用案例

编号:
wx1201893186
销售价:
¥51.92
(市场价: ¥59.00)
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52
商品介绍

《数据可视化与领域应用案例》针对不同领域的多种数据集,通过分析数据中的分析需求,设计适用有效的可视化方法,包括仿真领域数据集、影视领域数据集、服务器管理数据集、空气质量数据集、农药残留检测数据集等,并通过可视化方法和技术手段对数据进行分析,得出相应的分析结论,所提出的可视化方法包括过程可视化、时序可视化、空间可视化、实时可视化、对比可视化、倾向性可视化和多关系可视化等。

前 言I章可视化相关技术基础11.1数据可视化的技术分类11.1.1层次数据可视化11.1.2多维数据可视化121.1.3时序数据可视化131.1.4地理数据可视化181.2基于可视化的数据分析——可视分析361.2.1可视分析的意义361.2.2数据隐喻与阐释381.2.3数据关联分析391.2.4数据演化模式401.2.5大数据视角下的可视分析401.3基于可视化技术的用户交互技术411.4领域知识结合的分析技术42第二章仿真领域数据的过程可视化442.1相关工作442.2流式过程数据实时可视化方法462.2.1主要可视化流程描述472.2.2建立静态模型及其绘制信息表482.2.3建立浆体动态模型及绘制信息表512.2.4绘制过程532.3实验结果与分析542.4结论56第三章影视领域数据的时空可视化573.1引言573.2相关工作593.2.1文化传媒领域相关数据分析现状593.2.2信息可视化方法现状593.3可视分析设计流程603.4数据集分析与预处理613.5针对收视数据的时序特征可视分析623.5.1时序矩阵热力图623.5.2叠加行列统计条形图623.6针对观众数据的空间特征可视分析633.6.1观众属性的占比情况映射643.6.2观众属性的地域特征映射643.6.3多维观众属性的对比分析653.7可视分析与方法对比663.7.1收视率数据的时序特征分析663.7.2收视率数据的地域特征分析673.7.3可视化方法对比683.8结论69第四章服务器日志数据的异常监控可视化704.1引言704.2相关工作714.3日志数据流实时可视化方法714.3.1在线考场的日志数据实时采集724.3.2日志数据内容提取724.3.3日志信息与可视化元素对应734.3.4可视化元素参数计算734.3.5可视化元素着色744.4实验结果与分析754.5结论77第五章空气质量数据的时序可视化785.1引言785.2相关工作795.3数据获取及说明795.4空气质量数据可视化805.4.1空气质量数据的线性可视化805.4.2空气质量数据的日历可视化825.4.3空气质量的影响因素可视化875.5结论89第六章多MRL判定结果数据的对比可视化906.1引言906.2相关工作916.3基于多重放射环的多标准对比可视化936.3.1农药检测结果分类判定936.3.2多重放射环的设计956.3.3重放射环实现过程966.3.4第二重放射环实现过程976.3.5多标准MRL下的毒性判定结果可视化976.3.6各区域着色方法986.3.7多重放射环的实例展示986.4可视化结果分析与方法评测1006.4.1可视化结果分析1006.4.2方法应用1016.5结论102第七章农残检测数据的时序对比可视化1037.1引言1037.2相关工作1047.3数据分析需求1057.4可视分层结构1067.5农残检测数据可视分层布局1077.5.1分类属性区可视化布局1077.5.2统计类属性可视化布局1087.6农产品采样总量可视化1097.7农产品采样时间分布可视化1107.8农药检测结果属性可视化1127.9案例分析1157.9.1单农产品案例数据可视化及分析1157.9.2多农产品案例数据可视化及分析1167.10结论117第八章农残检测数据的倾向性分析可视化1198.1引言1198.2相关工作1208.2.1食品安全数据分析现状1208.2.2信息可视化分析方法现状1218.3数据源分析1228.4基于极坐标的旋转布局可视化方法1228.4.1两类对象图元设计及可视化元素编码1228.4.2对象图元的位置计算及环形分段映射1238.4.3针对图元重叠的优化方法1288.5针对农残检测数据的检出倾向性分布模式分析1318.6方法对比评测1328.7结论133第九章基于曲线与区域的多关系数据可视化1349.1引言1349.2相关工作1359.3超图数据读取及预处理1389.4Catmull-Rom曲线算法1389.5平滑曲线式超图可视化1409.5.1组合超边节点为三段式链表1409.5.2计算超边曲线插值点1419.5.3平滑曲线式可视化的整体绘制流程1429.6区域包围性超图可视化方法1439.6.1节点扩展点计算1439.6.2节点扩展点同侧归并1449.6.3超边区域边界曲线计算1469.6.4闭合区域分段填充1479.6.5区域包围式可视化的整体流程1489.7超边区域着色1509.8实验结果与分析1519.8.1超边可视化效果1519.8.2平滑曲线式可视化算法复杂度分析1539.8.3区域包围式可视化算法复杂度分析1549.9结论155参考文献156

前 言 数据可视化(Data 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。2013年孟小峰教授明确指出:“可视化技术是数据分析与信息获取的重要手段。”2013年麦肯锡咨询报告[2]指出:“可视化技术已经成为处理数据的关键技术。 数据可视化以直观方式表达抽象信息,使得用户能够目睹、探索以至快速理解大量的信息,能有效抓住人们的注意力,其已经被证明为一种提高信息获取能力的有效方法,并在实践中得到广泛的应用。数据可视化的发展,让数据的呈现更及时、更直观、更简单。 随着数据容量和复杂性的与日俱增,大数据可视化的需求越来越大,成为人类对信息的一种新的阅读和理解方式。通过大数据可视化手段进行数据分析,可以实现从错综复杂的数据中挖掘信息,再通过可视化的方式展示出来,使读者对数据的空间分布模式、趋势、相关性和统计信息一目了然。 本书以作者近几年来的研究工作为基础,阐述了作者本人及研究团队在可视化方面的技术研究工作,并结合这些可视化技术,针对不同领域的数据特征和分析目的,提出了多种可视化方法,数据可视化方法涉及层次数据可视化、空间数据可视化、时序数据可视化、多维数据可视化,以及多关系数据可视化方法。 本书的内容共包含十章,各章内容描述如下: 章 总结可视化相关技术基础,包括根据数据类型不同而分类的可视化技术,如层次数据可视化、多维数据可视化、时序数据可视化、地理数据可视化;然后针对基于可视化的数据分析——可视分析技术进行总结;最后对基于可视化技术的用户交互技术和领域知识结合的可视分析技术进行了简要介绍。 第2章 针对控制过程数据的复现与数据分析问题,本章提出了一种针对过程数据分析的可视化方法。能够对动态状态数据进行实时展示,有效提高过程数据分析的直观性和效率,提出的数据处理方法处理效率能满足实时交互需求。 第3章 针对电视剧收视率在播放过程中的影响因素分析需求, 提出一种时空特征可视化方法. 能够快速获取不同电视台和电视剧类别在收视率和观众两个方面的对比可视分析, 总结出各目标电视台的差异性特征, 有助于帮助电视台在制作、购买和编排电视剧等方面做出决策. 第4章 针对网络考场中的常规监考手段无法及时发现网络作弊的问题,提出了一种针对网络考场监控日志数据流的可视化方法。将整个考场中所有学生的考试状态呈现在同一可视化结果中。一旦有考生存在作弊等异常行为,可视化结果中能够实现明显的提醒,并能对考生进行行为分析。 第5章 针对空气质量数据的分析需求,提出时空数据可视化方法,帮助用户全方面、多角度发现雾霾污染源头及与时间、城市等之间的关系。对时空数据的可视化方法研究还是对空气质量的规律发现、污染源发现都十分具有现实意义。 第6章 针对食品安全领域农残检测数据的可视分析需求, 提出了一种针对多判定标准的对比可视化方法, 可有效实现农残检测数据的可视化及对比分析, 可实现地理位置、农药、农产品维度上的多尺度、多标准对比分析. 第7章 针对农残检测数据多统计量的对比展示及安全风险评估需求,提出一种针对农残数据的时序分组可视化方法。能够在可视化结果中一次性表现多种统计量数据,并能实现时间维度上的数据对比。 第8章 针对数据集中两类互相关联的研究对象,通过可视化布局方法的设计突出一类研究对象之于另一类研究对象的倾向性,展现用户重点关注属性的倾向性分布模式。提出一种基于极坐标的旋转布局可视化方法,在突出展现数据倾向性关联分布特点的同时,展现数据的多统计量。 第9章 针对多关系数据的表达中,超边的可视化效果不直观、描述不准确的问题,提出了两种基于Catmull-Rom插值算法的超图可视化方法。能够直观、有效的表达超图中的超边,超图中的各条超边可以保持很高的区分度,绘制效率能满足实时交互的要求。本书针对不同领域的多种数据集,通过分析数据中的分析需求,设计适用有效的可视化方法,包括仿真领域数据集、影视领域数据集、服务器管理数据集、空气质量数据集、农药残留检测数据集等,并通过可视化方法和技术手段对数据进行分析,得出相应的分析结论,所提出的可视化方法包括过程可视化、时序可视化、空间可视化、实时可视化、对比可视化、倾向性可视化和多关系可视化等。 本书中内容以作者近几年来的研究工作为基础,属于可视化及可视分析领域最新的研究成果,对于系统的了解、学习和研究数据可视化、信息可视化方面的前沿知识,具有较好的帮助作用。 本书可供计算机、信息等相关专业的教师、研究生和大学高年级学生作为参考书使用,也适合于从事数据可视化、大数据分析、数据挖掘、知识发现等方面的研究人员和技术人员阅读使用。

商品参数
基本信息
出版社 机械工业出版社
ISBN 9787111625377
条码 9787111625377
编者 陈红倩
译者
出版年月 2018-06-01 00:00:00.0
开本 16开
装帧 平装
页数 166
字数 195千字
版次 1
印次 1
纸张
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