与数据可视化相关的算法

❶ matlab数据可视化用的什么算法和工具

最近使用到matlab做一些数据可视化，查阅了很多资料，在这里做一个总结。
1，直方图。histogram(X,M),X是要显唯毁示的数据向量，M是直方图柱状的个数；
2，箱型图没绝。boxplot(X,G)，X是样本数据（n*m）,m是样本的维度，n是样本数；G是样本各维度对应的属性名称
3，散点图。scatter(X,Y,S,C)，表示X，Y向量之间的散点图关系，S是画图中圆圈的大小，C是颜色
4，矩阵图。这里使指察备用这个网站中提供的heatmap，和matlab自带的有些许不同

❷ 数据可视化的一些知识

我们知道，计算的目的是从数据中获得洞察力。可视化技术是一种将数据转换成几何图形表示的技术，它能够直观地展现数据，提供自然的人机交互的能力。
简而言之，可视化是一种数据顷型的可视表现形式以及交互技术的总称。它通过图形化的方式把数据表现出来，方便用户进行观察和理解，并帮助用户对数据进行探索(Exploration)、发现（Discover）数据里隐藏的模式，获得对大量数据的理解和洞察力（Insight）

常话说： 一幅图胜过千言万语 ，即某些事物用文字来表达相当烦琐，很不真观，但是用图形来表现，则非常容易把握和理解。
以地图导航为例，从杭州的武林广场到西湖音乐喷泉之间的路，文字和地理信息分别如下图：

在地图上我们可以一目了然地看到线路的全貌。通过对关键的换乘点进行点击，就可以获得时一步的线程信息。这个实例生成地展示了可视化的直观性。
在大数据时代，数据来源多样，数据的规模巨大，可视化技术可以帮助我们对数据进行观察，理解、探索和发现。

可视化的一般过雀尺猜程以下图1-3所示：

目前，可视化领域包括三个主要分支，分别是 科学可视化（Scientific Visualization） 、 信息可视化（Information Visualization） 以及 可视分析（Visual Analytics） 。
可视化领域的顶级学术会议是 IEEE VIS ，它包含三个分会，正好分别对应数据可视化的三个分支。
在数据可视化领域，科学可视化是其中最成熟的一个研究分支，它主要面向自然科学实验、探测活动（如天文观测）、计算机模拟所产生的数据进行建模、操作和处理。科学可视化是针对特定领域的，比如：天文观测、地震研究、医学研究、核物理研究、石油勘探等，其数据类型较为单一，数据中一般带有物理和几何结构数据，可视化的任务一般是固定的。

科学可视化和信息可视化在目标任务、应用领域、数据类型、主要方法、面向的用户等方面的主要区别如下表：

可视化的目的是把复杂数据有效地展出来，首要的原则是 准确（Precision）困灶 和 清晰（Clarity） 。
准确是指可视化结果反映的是数据的本来面目或者本质（Substance）;
清晰是指可视化结果所表达的含义要明确。

直言图 ，也称为频率直方图（Frequency Histogram），它是统计学中用于表示频率分布的图形。在直角坐标系中，横坐标表示随机变量的取值，横轴一般划分成一系列的小区间，每个区间对应一个分组，作为小矩形的底边。纵坐标表示频率，每个分组的小矩形的高度表示随机变量取值落入该区间的频率。一系列的小矩形构成频率直方图。

❸ t-sne数据可视化算法的作用是啥为了降维还是认识数据

数据可视化 Data Visualization 和信息可视化 Infographics 是两个相近的专业领域名词。狭义上的数字可视化指的是讲数据用统计图表方式呈现，而信息图形（信息可视化）则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂...

❹ 大数据的四种主要计算模式

大数据灶冲的四种主要计算模式分别是：
1. 批处理模式（Batch Processing）：批处理模式是指将大批量的数据集作为一个整体进行处理，通常采用离线方式处理。批处理模式主要应用于数据仓库、数据挖掘、商业智能等领域。
2. 流式处理模式（Stream Processing）：流式处理模式是指将数据流实时处理，处理完一个数据后再处理下一个数据。流式处理模式主要应用于实时监控、实时分析、实时推荐等领域。
3. 交互式查询模式（Interactive Query）：交互式查询模式是指通过对数据进行交互式查询和分析，实现对数据的快速响应和实时分析，主要应用于数据探索、数据可视化等领域。隐罩歼
4. 图计算模式（Graph Processing）：图计算模式是指将数据抽象为图，通过图算法实现对数据的分析和计算，主要应用于社交网络闷昌分析、搜索引擎优化、网络安全等领域。
这四种计算模式在大数据处理中各有优劣，应根据不同的场景和需求进行选择。

❺ 数据可视化的交互技术有哪些

一、常用的数据可视化技术
数据可视化技术在应用过程中，多数非技术驱动，而是目标驱动。如图显示了目前业界广泛使用的根据目标分类的数据可视化方法，数据可视化目标抽象为对比、分布、组成以及关系。
按目标分类的常用数据可视化方法
1、对比。比较不同元素之间或不同时刻之间的值。
2、分布。查看数据分布特征，是数据可视化最为常用的场景之一。
3、组成。查看数据静态或动态组成。
4、关系。查看变量之间的相关性，这常常用于结合统计学相关性分析方法，通过视觉结合使用者专业知识与场景需求判断多个因素之间的影响关系。
大规模数据可视化一般认为是处理数据规模明歼达到TB或PB级别的数据。经过数十年的发展，大规模数据可视化经过了大量研究，重点介绍其中的并行可视化和原位(in situ)可视化。
(1)并行可视化
并行可视化通常包括3种并行处理模式，分别是任务并行、流水线并行、数据并行。
任务并行将可视化过程分为独立的子任务，同时运行的子任务之间不存在数据依赖。
流水线并行采用流式读取数据片段，将可视化过程分为多个阶段，计算机并行执行各个阶段加速处理过程。
数据并行是一种“单程序多数据”方式，将数据划分为多个子集，然后以子集为粒度并行执行程序处理不同的数据子集。
(2)原位可视化
数值模拟过程中生成可视化，用于缓解大规模数值模拟输出瓶颈。根据输出不同，原位可视化分为图像、分布、压缩与特征。
输出为图像的原位可视化，在数值模拟过程中，将数据映射为可视化，并保存为图像。
输出为分布数据的原位可视化，根据使用者定义的统计指标，在数值模拟过程中计算统计指标并保存，后续进行统计数据可视化；
输出为压缩数据的原位可视化采用压缩算法降低数值模拟数据输出规模，将压缩数据作为后续可激念冲视化处理的输入；
输出为特征的原位可视化采用特征提取方法，在数值模拟过程中提取特征并保存，将特征数据作为后续可视化处理的输入。
（3）时序数据可视化
时序数据可视化是帮助人类通过数据的视角观察过去，预测未来，例如建立预测模型，进行预测性分析和用户行为分析。
面积图可显示某时间段内量化数值的变化和发展，最常用来显示趋势。气泡图可以将其中一条轴的变量设置为时间，或者把数据变量随时间的变化制成动画来显示。蜡烛图通常用作交易工具。
甘特图通常用作项目管理的组织工具，热图通过色彩变化来显示数据，直方图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布。
高斗折线图用于在连续间隔或时间跨度上显示定量数值，最常用来显示趋势和关系。南丁格尔玫瑰图绘制于极坐标系之上，适用于周期性时序数据。OHLC图通常用作交易工具。
螺旋图沿阿基米德螺旋线绘制基于时间的数据。堆叠式面积图的原理与简单面积图相同，但它能同时显示多个数据系列。量化波形图可显示不同类别的数据随着时间的变化。
另外，具有空间位置信息的时序数据，常常将上述可视化方法地图结合，例如轨迹图。

❻ 数据可视化的方法有哪些

一、面积&尺寸可视化

对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。

二、颜色可视化

通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。

三、图形可视化

在我们设计指标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表更加生动的被展现，更便于用户理解图表要表达的主题。

四、地域空间可视游老郑化

当指标数据要表达的主题跟地域有关联时，我们一般会选择用地图为大背景。这样用户可以直观的了解整体的数据情况，同时也可以根据地理位置快速的定位到某一地区来查看详细数据。

五、概念可视化

通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时，用户便更容易理解图形要表达的意义。

在总结了常见维度的数据可视化方法和范神颂例之后，要再次总体强调下做数据可视化设计时的注意事项，总结了三点如下：

1）设计的方案至少适用于两个层次：一是能够整体展示大的图形轮廓，让用户能够快速的了解图表所要表达的整体概念；之后再以合适的方式对局部的详细数据加以呈现（如鼠标hover展示）。

2）做数据可视化时，上述的五个方法经常是混合用的，尤其是做一些复杂图形和多维度数据的展示时。

3）做出的可视化图表一定要易于理解，在显性化的基含尺础上越美观越好，切忌华而不实。

❼ 数据可视化的适用范围

关于数据可视化的适用范围，存在着不同的划分方法。一个常见的关注焦点就是信息的呈现。
迈克尔·弗兰德利(2008)，提出了数据可视化的两个主要的组成部分：统计图形和主题图。
《Data Visualization: Modern Approaches》（意为“数据可视化：现代方法”）(2007)，概括阐述了数据可视化的下列主题 ：
1）思维导图
2）新闻的显示
3）数据的显示
4）连接的显示
5）网站的显示
6）文章与资源
7）工具与服务
所有这些主题全都与图形设计和信息表达密切相关。
另一方面，Frits H. Post (2002)则从计算机科学的视角，将这一领域划分为如下多个子领域：
1）可视化算法与技术方法
2）立体可视化
3）信息可视化
4）多分辨率方法
5）建模技术方法
6）交互技术方法与体系架构
数据可视化的成功，应归于其背后基本思想的完备性。依据数据袜首尺及其内在模式和关系，利用计算机生成的图像来获得深告高入认识和知识。其第二个前提就是利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。这些思想和概念极其重要，对于计算科学与工程方法学以及管理活动都有着精深而又广泛的影响。《Data Visualization: The State of the Art》（意为“数据可视化：尖端技术水平”）一书当中重点强调了各种应用领域与它们各芹败自所特有的问题求解可视化技术方法之间的相互作用。

❽ 数据分析包括哪些算法

1. Analytic Visualizations(可视化分析)

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines(语义引擎)

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

❾ 浅谈BI实时图表实现数据可视化的原理

浅谈BI实时图表实现数据可视化的原理
不久前，在商业智能实时图表解决方案的选择中，我们简单讲了下实时分析的工作流程。今天我们就来详细讨论一下这个话题。
如果你已经使用过实时dashboard，或者正打算建立一个，那么，这篇文章可以帮助你理解实时dashboard背后的故事以及实时数据如何展现在你的dashboard中，从而实现数据可视化。
除去端到端之间极短的时间，数据实时可视化主要有四大步骤。这里我们用一张图来展示。


1、捕获数据流
实时数据流使用 scrapers、collectors、agents、listeners捕获，并且存储在数据库中。数据库通常是NoSQL数据库，例如， Cassandra、MongoDB, 或者有时候是你只是Hadoop Hive。关系数据库不适合这种高展现的分析。NoSQL数据库的崛起也增强了实时数据分析向他靠拢的趋势。
2、数据流处理
数据流可以通过许多方式处理，比如，分裂、合并、计算以及与外部数据源结合。这些工作由一个容错分布式数据库系统，比如， Storm、Hadoop，这些都是比较常用的大数据处理框架。但是他们却不是实时数据分析的理想选择。因为他们依赖MapRece面向批量的处理。不过Hadoop 2.0允许使用其他计算算法代替MapRece，这样使得Hadoop在实时分析系统中运用又进了一步。处理之后，数据就可以很可视化组件读取了。
3、数据可视化组件蠢宽读取处理过的数据
处理过的数据以结构化的格式(比如JSON或者XML)存储在NoSQL数据库中，被可视化组件读取。在大多数情况下，这会是一个嵌入到一个内部BI系统的图表库，或者成为像Tableau这种更加广泛的可视化平台的一部分。处理过的数据在JSON/XML文件中的刷新频率，称为更新时间间隔。
4、可视化组渗芹件更新实时DASHBOARD
可视化组件从结构数据文件(JSON/XML),在图表界面绘制一个图表、仪表或者其他可视化行为。处理过的数据在客户端展现的频率叫做刷新间隔时间。在一些应用程序中，比如带有图表渲染功能的股票交易应用程序,会预先设置基于数据流的触发功能。
会不会觉得很复杂呢?只不过这些过程会在几秒钟内，甚至更短时间内完成。这些操作因为不断进步的数据库及实时功能变成现实，特别是NoSQL数据库。再由诸如Storm这种专用于实时进程处理丛档毕的工具辅助，可以让其性能效果更上一层能。现在的可视化数据已经支持需求场景，在当今的大数据应用程序中建立了一个实时分析生态圈。

❿ 如何设计成功而有价值的数据可视化

如何设计成功而有价值的数据可视化
【what】什么是数据可视化?塔夫特所说，“图形表现数据。实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。”对于广大的编辑、设计师、运营分析师、大数据研究者等等都需要从不同维度、不同层面、不同粒度的数据处理统计中，借助图表和信息图的方式为用户(只获得信息)、阅读者(消费信息)及管理者(利用信息进行管理和决策)呈现不同于表格式的分析结果。数据可视化技术综合运用计算机图形学、图像、人机交互等，将采集、清洗、转换、处理过的符合标准和规范的数据映射为可识别的图形、图像、动画甚至视频，并允许用户与数据可视化进行交互和分析。而任何形式的数据可视化都会由丰富的内容、引人注意的视觉效果、精细的制作三个要素组成，概括起来就是新颖而有趣、充实而高效、美感且悦目三个特征。【why】为什么要进行数据可视化?无论是哪种职业和应用场景，数据可视化都有一个共同的目的，那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。并且利用合适的图表直截了当且清晰而直观地表达出来，实现数据自我解释、让数据说话的目的。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。因此，数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。【how】如何实现可靠的数据可视化数据可视化包括数据的采集、分析、治理、管理、挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，或许是二维图表、三维立体视图，不管是什么样的信息图，最后由前端工程师创建对应的可视化算法及前端渲染和展现的实现。如果仅仅是能够将数据转化成漂亮的图表，设计出固定维度、不同式样的图表来解释你搭腊毁的观点，并不说明这样的结局就足够好。这只是一个简单的开始，只是一个美好愿望的萌芽。如果要成功报告结果，将你所分析的度量和数据有效地转化为有商业价值的见解，使其能够为基于事实所做的决策提供支持，那么还需要做更多的功课。色彩提升信息可视化的视觉效果。在信息可视化通过造型元素明确传达信息及叙述的基础上，把握好视觉元素中色彩的运用，使图形变得更加生动、有趣，信息表达得更加准确和直观。色彩可以帮助人们对信局羡息进行深入分类，强调和淡化、生动而有趣的可视化作品的表现形式，常常给受众带来视觉效果上的享受。当然，视觉效果要将企业品牌的色调融合进去，和企业的品牌文化保持高度的一致，这是一个最基本的常识。比如，如果企业的品牌色调比较热衷红色，你设计的可视化效果，就要有意识地朝着这个基调靠拢。但没有必要吻合，因为红色的可视化效果，通常都包含知备警示的韵味，所以，红色适合做预警、提醒和突出信息的功能。排版布局增强信息可视化的叙事性。我有酒，你有故事吗?排版布局四大基本原则：(1)对比(Contrast)：如果两个项不完全相同，就应当使之不同，而且应当是截然不同。(2)重复(Repetition)：设计的某些方面在整个作品中重复。(3)对齐(Alignment)：任何元素都不能在页面上随意安放。每一项都应当与页面上的某个内容存在某种视觉联系。(4)亲密性(Proximity)：将相关的项组织在一起，使它们的物理位置相互靠近相关的项将被看作凝聚为一体的一个组。动态增加信息可视化的视觉体验。在信息可视化的视觉表达中，动态地将相互分离的各种信息传播形式有机地融合在一起，进行有关联、有节奏的信息处理、传输和实现。最终的目的是，为了实现数据之间的联动，解释数据表现之间驱动和联系的关系。通过图表样式和色彩的运动，满足受众的视觉感受，同时将信息内容更加深刻而精简地传达给阅读者，使整个信息传达的过程更加轻松便捷。对于数据可视化有诸多工具，如：ECharts、iCharts、D3js、Flot、Rapha?l等功能都十分强大，但对于非专业可视化而又经常与图表打交道的职场人士来说，一款轻便易学而又实用的可视化软件则显得十分重要。比如cognos、tebleue等。如果需要展现的数据结构不是特别复杂，而又要把数据展现的绚丽多彩，而且具有交互性，那么水晶易表是不二之选。1.谁是你的阅读者?无论你是否在做一份传统的报表还是新式的信息图，首先问问自己有哪些阅读者看到这份报告?他们对将要讨论的事项了解多少?他们需要什么?、还有，他们会如何利用你要展示的信息和数据呢?而我在《一份靠谱的数据分析报告都有什么套路?》里讲过，明确清晰的分析目标和方法会有多重要，因为只有明确分析目标，才能有一个良好的驱动过程。无论是目标驱动还是分析过程驱动，后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容事项都是紧紧围绕着这个目标主题而服务的。2.规划数据可视化方案数据可视化方案，是一定是能够解决用户特定问题的。既然是能够解决用户特定的问题，那么这样的高度，是在基于你在深入地理解了这些数据的现象和本质的基础之上。简单来说，就是你的可视化方案，不仅懂得并且能够很好地解释数据分析的结论、信息和知识。并且管理者能够沿着你规划的可视化路径能够迅速地找到和发现决策之道。举例来说，当企业的业绩不达标时(企业的业绩是否达标，关系到企业最关键的利益和存亡。)可视化方案的设计路径应该是这样的：Step1，从整体运营出发，明确有哪些关键因素会影响成交和业绩。比如：有效名单、demo品质、客服服务、产品属性等，相应地去看这些关键因素对应的KPI的表现，对整体的业绩来讲，这些因素都会是驱动因素，这些因素对应的KPI都会是对STV有直接驱动和影响作用的。这些驱动数据的可视化是基础，也是寻找解决方案最终的出发点和落脚点。因为，这些数据的表现，是关乎运营成功与否的最直接视图。Step2，对关键因素深入分析确定是什么因素导致了业绩没达成，发现和挖掘导致业绩未达标的根本原因和问题。比如：对比分析，逐一观测201601月-201612月全部关键因素对应的KPI的表现，对比成交业绩最高的月份和成交业绩最差月份的关键因素对应的KPI差异在哪里，能够快速定位出哪些方面、哪些因素导致业绩未达标。然后能够有针对性地驱动和帮助业务部门去改善。追踪对成交和业绩有驱动和改善的行动方案的落地和实施进度，存在什么样的问题，是否存在行动方案的执行不力影响了业绩达标。Step3，针对这些问题因素，有的放矢地去做改善和探索提升业绩之道。否则，设计再商业绚丽的可视化图表，如果不能快速地得到信息和商业决策建议和方案就毫无意义。可视化仅仅成了虚假和欺骗，华丽而不务实的结果。基于准备好的全部的这些问题所得出的答案，就要开始定制你的数据可视化方案以满足每个决策者的特定要求。数据可视化始终都应该是为其受众专门定制的，这样的报告里只应包括受众需要知道的信息，且应将这些信息置于和他们有关并对他们有意义的背景下。3.给数据可视化一个清晰的标题。当你的报告像一份报纸、杂志的新闻一样。从这个标题，就能给阅读者强烈的冲击。一个清晰的标题是能够很好地阐释报告和故事的主题，是对整个报告和故事概括的信息。当然，并不是鼓励运营分析人员去做“标题党”。好的标题，既不要模棱两可，也不要画蛇添足，只要解释清楚图表即可。这有助于帮受众直接进入主题。这样能让读者大致浏览文件，并能快速抓住核心所在。尽量让你的标题突出。4.将数据可视化和你的策略、方案联系起来如果数据可视化的目的在于介绍能解决具体的、可衡量的、可执行的、有相关性和时效性问题的数据，那就在开场白里加上这些问题。稍后再和你的策略连接起来以理清这些数据的定位，因此，读者便能立刻明白可视化数据的相关性和价值。最终，他们便能更好地参与进来，并能够更明智地利用这些信息。数据可视化，最终时为了企业良好的运营而服务的，这是它的商业价值。如果你不关注企业的战略和行动方案，很难建立起具有联动价值的信息图。比如，企业执行的行动方案，通常是为了达成和实现企业的战略目标，通过这样的手段实现精益管理和精益运营。所以，可视化的解决方案要能够做到，行动方案对战略目标的驱动效果、个体、团队对部门整体指标、KPI的驱动和影响效果。只有建立起来具有联系的信息视图，才会获得有价值的数据可视化。5.明智地选择你的展示图表。不管使用哪一类图表，bar图、折线图、雷达图等等，每一种图表都有它自身的优点和局限性。你无法找到完美的可视化图表。但你可以通过尝试混合展现方式让可视化表现再人性化一点点。所以的可视化效果，都应该尽可能简单精准地传达讯息。这就意味着：不论有多新潮、多好看或者多绚丽，这都不是设计数据可视化的初衷。诚然，我们在持续地并且永不满足地追求数据之美。但最佳的平衡点在于，用合适的数据可视化开阐释恰到好处的信息和知识的价值之美。只用有关联能传达重要信息的且为你的受众所需要的图形。无需填满页面的所有空白——太多杂乱的内容只会干扰对重要信息的接收，会让人太难记住，又太容易忽略。恰当运用色彩，增加信息深度。同时要注意有些色彩具备潜在含义。举例来说，红色被认为是代表警告或危险的颜色。适合预警额。不要使用太多不同类的图表、表格和图形。如果需要对比各种图表，要确保你阐述数据时使用的是同类的图表，这样才能便于互相比较。6.在恰当处备注文字说明文字说明有助于用语言解释数据，并能在情境化图表的同时增加内容的深度。数字和表格或许仅能提供快照，而文字说明则让人对关键处了解更多，加以评论并强调其内涵。引导观看者去思考图形的主题，而不是方法论、图形设计、图形生成或其他东西。避免歪曲数据原本的意图。让庞大的数据集连贯一致。吸引读者将不同的数据片段进行比对和比较，突出重点和优劣。主旨要相当明确：描述、挖掘、作表、可视化自我解读。