空气质量可视化作品文档
山 东 大 学
计算机科学与技术学院考试试卷
注意：此半页由阅卷教师填写
姓 名石 成
学 号201613483
考试科目数据可视化 专 业软件工程 接受学院
学位类别及学科领域
数据篇
1、数据来源
PM25.IN:天气指数实时监测平台是一个为国内用户提供空气质量监测数据的网站，数据采自于国家环境保护部，清新整洁的界面帮助用户更好的了解有关本地天气的最新动态。
知识普及:细颗粒物又称细粒、细颗粒、PM2.5。细颗粒物指环境空气中空气动力学当量直径小于等于 2.5 微米的颗粒物。它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分，但它对空气质量和能见度等有重要的影响。与较粗的大气颗粒物相比，PM2.5粒径小，面积大，活性强，易附带有毒、有害物质（例如，重金属、微生物等），且在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。
根据PM2.5检测网的空气质量新标准，24小时平均值标准值分布如下：
空气质量等级24小时PM2.5平均值标准值
优0~35μg/m3
良35~75μg/m3
轻度污染75~115μg/m3
中度污染115~150μg/m3
重度污染150~250μg/m3
严重污染大于250μg/m3及以上
本次课程设计是《数据可视化》的课程作业，由老师提供了全国367个城市的经纬度坐标和2014年11月到2015年11月的全国天气质量指数数据。
2、数据的结构描述
所有数据以Excle表格的形式给出。其中location-new.xls文件包含了城市位置信息。具体包括了城市名称、经度和纬度三项数据。
图1-1城市位置信息Excle表格
天气数据按照月份给出，每一项包含城市名称、日期、AQI指数、空气质量级别、首要污染物等。
图1-2天气质量数据Excle表格
3、数据的存储形式
由于最终选择的可视化工具是通过web方式展现，在这种情况下Excle格式对于和数据交换和传输十分不便。于是考虑将Excle格式的数据转换成Json格式以便于在数据库中存取还有在浏览器中进行展示。JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，按照“名称/值”成对的书写格式进行存储。json简单说就是javascript中的对象和数组，所以这两种结构就是对象和数组两种结构，通过这两种结构可以表示各种复杂的结构。JSON 是JavaScript 原生格式，这意味着在JavaScript 中处理JSON 数据不需要任何特殊的API 或工具包。
4、数据预处理方法和过程
用Python语言编写了数据预处理脚本readData.py。读入Excle文件并转化成数组，逐行按照Json的语法格式写入到地点信息.json和天气信息.json文件中。
其中经过多次运行，修改发现：
（1）AQI指数一项，后面有部分数据带有空格。
图1-3 AQI指数字符串带有空格
（2）还有些条目缺少数据。
图1-4 部分条目缺少数据
经过清洗之后得到的数据如下图所示。
图1-5 数据处理结果展示
这样我们就可以在下面的开发中使用Ajax异步加载Json文件。由于这里数据量较小，我们并没有实际架设数据库，而是从本地Json文件读取，和远程获取并没有大的区别，也便于以后进行扩展升级。
可视化篇
1、可视化开发工具的选择
1.1常见工具浏览
我对常见的可视化工具在搜索引擎上搜索，逐一了解。
（1）Plotly这个可视化工具很方便的一点是和R、Python、Excel等常见的数据处理软件/语言之间有API接口。
（2）Visme有个Blog非常好，表现形式看起来特别高级。其实内在的思路非常重要，这个工具可以帮助我们正确看待数据、发现数据之间的内在联系。
（3）无需编程语言的工具
Tableau、Raw、 Infogram
（4）基于JavaScript实现的工具
EChart.js、D3.js、FusionCharts、JavaScript InfoVis Toolkit、 JQuery Visualize
（5）基于其他语言的工具
#PHP：jpGraph
#Python： NodeBox
#JA V A：Processing
（6）地图数据可视化工具
CartoDB、InstantAtlas、Kartograph
（7）金融（股票）数据可视化工具
Dygraphs、Highcharts
（8）时间轴数据可视化工具
Timeline、Dipity
（9）函数与公式数据可视化工具
WolframAlpha、Tangle
1.2工具选择
最终经过考虑，我选择了易于实现而且有中文的文档示例的Echarts作为本次作品的可视化工具。它具有简单小巧、容易上手、功能强大等特点。
2、可视化开发工具的选择
2.1可视化功能构思
在浏览了Echarts的官方示例之后，我们选择了地图数据展示、区域全年AQI对比、城市月度数据对比等图表，进行了开发实现。在地图展示中，用不同的颜色代表不同的污染程度。后期考虑添加其他污染物的时候，用原点大小表示污染程度，用颜色代表污染物。
2.2可视化功能布局
这里我们选择了FreeHtml5作为网站的基本模版。作品的结构分为主页的内容展示：四个Slide 对应不同的功能，设置大图背景自动滑动；分页的功能：包含AQI动态数据展示、AQI数据查询、数据对比、联系作者4个模块。
AQI动态数据展示、AQI数据查询分为左侧的展示版块和右侧的控制版块。并且为它们添加边
距、内边框、圆角、阴影等等一系列效果来对原始的图表进行美化。
在数据对比图表中，添加了控制按钮，使得原本静态的图表，可以根据使用者的操作做出响应。
最后利用Html5自带的音频播放功能控制图表变化与背景音乐的同步。使用Bootstrap的一些样式，按钮、图表、输入框等，进一步美化页面。
3、可视化开发的功能实现
3.1 AQI动态数据展示页面实现
图2-1AQI动态数据页面结构
整体布局：首先将整个页面划分成头部，躯干，尾部三部分。头部主要是导航栏，躯干部分用于展示和交互，尾部是一些附加信息。然后，在页面的主体部分加入左右两个大小接近的div。左侧部分用于展示图表，右侧部分再分为从上到下3块，分别用来显示当前日期、切换图表类型、控制播放与暂停。
细节处理：左侧的页面内部再添加div设置不同的背景色，达到添加蓝色的外边框效果。并且为最外侧的div设置圆角，在右方和下放设置了白色的阴影，达到浮出平面的效果。右侧的控制版块，为按钮添加鼠标滑过、点击时、点击之后的式样，使之能够对用户的操作做出相应的样式变化。
逻辑处理：右侧的按钮同时控制图表变化，按钮点击后的字体变化，时间变化，音乐播放。需要将这些部分，全部做到协调统一。看起来功能简单，但实际上中间的逻辑结构也是比较复杂的，任何一个部分的变化因为其他部分的状态不同，都需要做出相应的调整。
例如：
当点击切换图表类型的时候，并不是简单的就可以完成。需要考虑到，当前图表的类型，当前的日期，并对图表类型按钮实施变化等因素。
最难的是如果切换时，处于播放状态。而播放是由定时器控制，无法直接修改已经执行的定时器。只能将其取消，并且获取当前的播放位置和图表类型，重新设置新的计时器继续播放。才可以达到不间断的效果。
而且，Echarts3对于数据刷新之后，整个页面重画有一定的响应延迟。一开始设计的时间间隔，Echarts的性能无法达到。以至于画面根本来不及刷新，或者刷新效果卡顿。最后经过试验，刷新间隔取0.5s效果较好。
数据处理和背景音乐：将获取的数据按照日期字符串的不同进行拆分，获得一个数组。然后再把日期字符串转换成数字，于是可以比较大小，就可以知道日期的先后。还要实施相应的变换以“201*年**月**日”的格式显示到页面上。最后，将背景音乐的播放与按钮关联起来。实现可以同时控制数据刷新和音乐播放。
总结：一个属性变化时要进行的操作会因为其他属性的的不同状态而不同。将1、数据抽取2、图表类型切换3、播放状态切换4、切换后刷新或续播5、页面日期变化6、按钮变化7、音乐播放，
这些部分完全整合同步确实耗费了相当的精力。
3.2AQI数据查询页面实现
在上面页面设计的基础上，以下的功能就可以较轻松的实现。只需要进行输入字符串获取、合法性检测、抽取数据、页面刷新，几个步骤就可以实现具体到某一天的数据查询展示。
图2-2AQI数据查询页面结构
3.3数据对比页面实现
在主要城市的年度AQI对比图中，为了选择不同区域，设计了矩阵选框，多边形选框，删除重叠选区选框，清除选择区域等按钮。根据选择的区域不同，右侧可以自动的生成选定区域的AQI 排名。左侧的区域也可以进行滑动，进行区域范围调整。
4、可视化展示内容（多图）
4.1主页和布局
4.2动态数据展示
4.3数据查询页面
4.4数据对比页面
5、可视化的交互
1、在页面设计上，多个页面之间由超链接结合在一起。上方导航栏设置了鼠标滑过的特效。在天气数据的展示控制面板上，按钮也设计了多种响应样式。
2、对于可视化的交互
（1）动态数据展示页面：包括图表类型切换，播放暂停重播功能，鼠标悬浮于某一个数据点上，会显示具体的数据信息。
（2）数据查询页面：可以手动输入日期，同样鼠标悬浮时，也可以显示具体信息。
（3）数据对比页面：
年度数据对比地理图中，为了选择不同区域，设置了矩形选框、多边形选框、重叠删除选框工具，根据选择区域不同，自动生成右侧的AQI柱状对比图。左侧的区域也可以进行滑动，进行区域范围调整。
月度数据对比折线图中，可以点击曲线，获得单独放大展示的效果。点击上方城市名称还可以删除指定的折线。
心得篇
经过《可视化技术》课程的学习和亲自动手实践，让我对可视化理论方法有了一个比较真切的认识。对于课程上所学习的理论，从一开始有些模糊，到自己亲自动手实践，才发现理论的重要性。牵扯到一些颜色、属性、大小、布局、图类的选择，在课堂上学习到的知识成为了有力的指导。
课程设计是一个把需求分析、程序编写、程序调试、撰写报告结合为一体的过程。在这个过程中，不仅使我对可视化理论和实践有了深刻的认识，而且也锻炼了我缜密的思维和坚持不解的毅力。只有不断的努力才能将课程设计的所有环节都顺利的完成。在课程设计中，遇到问题并解决问题的过程，使得我独自探索并解决问题的能力了有了一个提高，同时也使我对程序编写的整个过程有了一个统筹全局的思想，因为需求分析、程序编写、程序调试、撰写报告这些过程是环环相扣的。
课程设计是学习《可视化技术》后对知识的全面测试，刚拿到题目时不知道怎么去处理，觉得很复杂，由于班里专硕和女生较多，并没有找到合适的队友。自己上网查资料，逐渐的去了解。通过课程设计，我发现自己还存在很多知识漏洞，对于可视化的基础理论把握不深。要做出好的可视化作品，需要扎实的理论基础和很高的动手能力。有时候感觉到，与其说可视化是一门技术，倒不如说是一门与技术结合的艺术。
回顾整个开发的过程，因为数据格式和逻辑处理问题消耗了最多的精力。不断发现错误，不断改正，不断领悟，不断学习。整个过程不是一蹴而就的，每一个部分，每一个细节都需要你理顺，弄明白，去实现出来。不能遇到问题就想到要退缩，一定要不懈努力，一定要不厌其烦的发现问题所在，然后一一进行解决，只有这样，才能成功的做成想做的事，而不是知难而退，那样永远不可能收获成功，也永远不可能得到社会及他人对你的认可！
虽然课程结束了，因为由于时间的紧缺和许多课业的繁忙，加上只有自己来完成作品，并没有做到最好，也留下了很多遗憾。但是，最起码我没有放弃。独立思考，然后上手实践，学会了很多获取知识解决问题的方法。更重要的是，在现代社会，只有不断的学习、实践，才会不断的成长和进步，这对未来我们解决问题的能力有很大的帮助。
而且，我深深的意识到，一个人能力再强，精力也是有限的。而团队合作也是当今社会最提倡的。与人合作不仅仅是简单的分工，包括整体工作的分配，进度配合，互相帮助，互相鼓励，作更是一件快乐的事情，只有彼此都付出才能将作品做的更加完美。
回顾起此次课程设计，不仅可以巩固了以前所学过的知识，而且学到了很多在课堂上所没有学到过的知识。使我懂得了理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，提高自己的实际动手能力和独立思考的能力，才能真正有所收获，获得进步！
数据可视化和分析工具有哪些
数据可视化和分析工具有哪些 当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作和需要你的数据的图形化的表达。因此你需要标准化这些工作，使看到统一的样式。下面千锋教育大数据培训技术分享的22个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。 1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组(SUVG)设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。点击一个行或列，DataWrangler 会弹出建议变化。比如如果你点击了一个空行，一些建议弹出，删除或删除空行的提示。它的文本编辑很cooool。 2、Google Refine Google Refine。用户在电脑上运行这个应用程序后就可以通过浏览器访问之。这个东西的主要功能是帮用户整理数据，接下来的演示视频效果非常好：用户下载了一个CSV 文件，但是同一个栏中的同一个属性有多种写法：全称，缩写，后面加了空格的，单数复数格式不一的。。。但是这些其实都代表了同一个属性，Google Refine 的作用就是帮你把这些不规范的写法迅速统一起来。
3、R 项目 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。 可视化应用与服务(Visualization applications and services)这些工具提供了不同的可视化选项，针对不同的应用场景。 4、Google Fusion Tables Google Fusion Tables 被认为是云计算数据库的雏形。还能够方便合作者在同一个服务器上分享备份，email和上传数据，快速同步不同版本数据，Fusion Tables可以上传100MB的表格文件，同时支持CSV和XLS格式，当然也可以把Google Docs里的表格导入进来使用。对于大规模的数据，可以用Google Fusion Tables创造过滤器来显示你关心的数据，处理完毕后可以导出为csv文件。 Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力，以及能够自由添加不同的空间视图的功能，也许会让Oracle，IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心，Google未来会强力介入数据库市场。
可视化流程图软件
如何用最少的投入取得最大的产出，这是每个企业办理者都在研究的发展方向。加强作业流程建设，能够减少或许消除无效劳动，然后节约作业时间，提升作业质量和作业效率。不仅是企业，就个人 来讲，假如能正确使用好流程图，优化自己的作业流程，也能够极大的进步自己的作业效率，能够 说几乎一切的高效人士都是优异的流程图使用者。 根据维基百科，流程图根据不同的用户群体，可以大体划分为四类：文档流程图、数据流程图、系统流程图和程序流程图。不同的职业角色所需要绘制的流程图也不一样，或许你会问，这么多流 程图是否有明确的分类标准呢?其实流程图作为图形化的表达工具，我们运用的过程其实是帮助我们思考系统在某个层面信息节点的控制。所以，不必纠结它所属的种类，只需要结合实际情况使用和 理解就好。 丰富的流程图模板和符号，有效提升工作效率
亿图图示是一款专业绘制流程图的软件，它含有丰富的模板和例子，不仅满足我们画各类流程图的需求，如数据流程图、时间流程图和工作流程图等，还有几十种例子可供我们选择，极大方便了我们二次修改和创作工作。 还有海量的符号满足流程图的绘制需求，简单布局设置，只需要我们在画布左侧剪贴画里面，拖动需要的符号，即可直接使用，极大的提升了我们的办公效率。
我们以亿图图示为工具以绘制业务泳道图为例，教大家绘制简单好看的流程图。 第一步，下载并安装亿图图示，打开软件新建一个空白文档。在左侧符号库里找到“水平跨职能 图形状”，将符号直接拖进画布。再将鼠标移动至画板中泳道图符号右上方即可设置添加或删除行数。 第二步，添加符号。在左侧符号库中有绘制基本流程图形状所需要的各种符号，选中你需要的 直接鼠标拖到泳道中。 第三步，添加连接线和关键文字说明。菜单栏上方有连接线功能，鼠标双击图形符号，即可编
全媒体时代的信息可视化传播
全媒体时代信息的视觉传播 随着市场经济的深入发展，由于商品包装的需要，都市报版式设计尤其是封面头版越来越引起报纸经营管理者的重视，版面设计的意识和理念成为市场竞争的“晴雨表”。尤其是在都市报市场的白热化竞争中，如何能在好几家都市报同城打擂中获得更多的读者青睐，除了在采编、内容、调查及深度报道上，品牌推广、发行等项努力外，一张报纸的美观程度、版式尤其是头版及内版周刊的封面上的功夫有时真的可以发挥四两拨千斤的力量。 于是新闻设计师呼之欲出。 什么是“新闻设计师”？中国新闻行业还没有这样一个称谓。即使在西方国家，对于媒体的视觉工作者同样也有着不同的称呼：Art editor（美术编辑）、Visualeditor（视觉编辑）、Information Designer（信息设计师），以及Newsdesigner（新闻设计师）等。那么到底如何来描述什么是新闻设计师呢？ 回答很多。有的人说，懂新闻，会设计的人；有的人说，是全媒体时代以视觉传播信息的人；也有人说：新闻设计师只不过是从组版员到美术编辑以后的进一步称谓；更有人说，新闻设计师是集图片编辑、图表编辑、文字编辑、版式设计师于一身的角色。当然还有这样的回答：在中国特定的媒体环境，和美术编辑没有任何区别。 我比较赞同“中国新闻设计师网”创办人廖小静的说法：“对于新闻设计师的定义，大家描述的，还只是新闻设计师的事实而不是其意义。单从Newsdesigner的英文字母来看，我们不难理解：news——新闻；design——设计；er——人；但组合起来后的解释却应该解释为能够通过对事实的把控，基于美术专业的生产而得到高于事实本身的有意义、有美学价值的作品，这样的人才可以称为新闻设计师。” 作为一个报纸的视觉工作者，在全媒体如火如荼的时代，仍然将工作聚焦在展示信息的事实时，我们充其量叫他为美术编辑，一个只懂得点线面美学的编辑。而新闻设计师不一样，新闻设计师必须是通过自身的专业能力，将事实美观呈现的同时还应当具备独特的视角和理解。例如下面这个例子：刘翔伤退，当天大多数媒体的版面用的是刘翔离开场地的背影，而《重庆时报》是这样处理的。（见图）
可视化工具
第一部分：入门级工具 1.Excel Excel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，上图是Excel 生成的热力地图 作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。 2.CSV/JSON CSV(逗号分隔值)和JSON（JavaScript对象注释）虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。 第二部分：在线数据可视化工具 3.Google Chart API
Google Chart API工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用，但是Google Chart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题，不可否认的是Google Chart API的功能异常丰富，如果没有特别的定制化需要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大可以从Google Chart开始。 4.Flot Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。
22个免费的数据可视化和分析工具推荐
2012-03-31 10:01 2012-03-31 10:01 , URL https://www.360docs.net/doc/643047454.html,/news/17548/22_free_tools_for_data_visualization_and_a… 54 , | 22 22 2011 04 28 ( ) 22 Data cleaning “New York City" "New York, NY" DataWrangler SUVG web DataWrangler cooool Google Refine Google Refine CSV Google Refine
Statistical analysis R R R GNU Octave MATLAB Visualization applications and services Google Fusion Tables Google Fusion Tables email Fusion Tables 100MB CSV XLS Google Docs Google Fusion Tables csv Google Fusion Tables Oracle IBM, Microsoft Google
Impure Impure Bestiario Tableau Public
Many Eyes
VIDI Zoho Reports 10 Choosel
11 Exhibit 12 Google Chart Tools 13 JavaScript InfoVis Toolkit
可视化图形编程的介绍
可视化图形编程的介绍 什么是可视化图形编程？. 所谓可视化图形编程，关于小孩们来讲，编程不再是枯燥复杂的 代码，反而更像是画画。在操作界面中代码编辑区相当于画布，五光十色 的程序块相当于颜料盒，小孩们通过拖拽的方式进行编程，“画”出一幅幅动态的画。如此，关于没有编程基础的小孩来讲，难度就降低专门多。 目前全球少儿可视化图形编程最常用到的工具是Scratch Scratch由麻省理工学院(MIT) 设计开发，基于Logo语言，跃过了高级语言中那些繁难的概念和语法，用图形化的表现和拖拽的交互来完成 编程的核心逻辑和成果交付。 整个编程就像儿童在搭有味的积木玩具，同时在Scratch的舞台区，会对小孩的积木式程序自动进行演示，小孩能够专门直观地看到各种脚本 设计所出现出来的实际成效。 学习图形化编程，小孩将有哪些收成？ zho 因为scratch不用学习代码，而是通过像积木一样的拖拽来实现编程。这又会给家长带来另一个担忧——学scratch会可不能学不到什么真正的东西？ 美国专家按照近10年来，小孩对scratch学习成效数据的分析，总结了学scratch的三大好处：
1、学习Scratch能够培养逻辑思维能力 在大年龄段小孩学习Scratch编程时，会涉及许多数学知识，小孩需要结合学校内学到的数学知识，来解决编程咨询题。因此，在持续探究 的过程中，小孩们的数学知识也会越累越丰富，创作能力也越来越强。 2、学习Scratch能够提升学习的主动性 小孩在创作的过程中不仅习得了Science（科学），Technology（技术），Engineering（工程），Arts（艺术），Maths（数学）等多个领域的知识，而且也获得了成就感和满足感。通过网络上传分享自己的编程作品，让小 孩们能够互相提出改进方法方式，那个过程大大鼓舞了小孩的成就感和学 习欲望。 3、学习Scratch能够激发制造力 Scratch软件的优势是易学且功能强大，有助于小孩们发挥自己的 想象力，而在动手创作过程中，他们的学习主动性、想象力和制造力会得 到极大的锤炼。小孩们能够用Scratch中已有的素材，发挥自己的想象力制作游戏、动画，还能够自己设计素材。 除此之外，小孩在学习图形化编程的过程中会持续地尝试、持续 地面对挑战、持续地经历失败，持续地从错误中学习，只有经历了这些， 才能最终获得程序的正确运行。这整个的过程，会锤炼小孩的挫折承担能 力。
50个大数据可视化分析工具
50个大数据可视化分析工具 在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言 是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。
Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。 可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。
18张最佳数据可视化图表
2014年18张最佳数据可视化图表 点击标题下「大数据文摘」可快捷关注摘自：快公司（FASTCOMPANY） 继“医疗大数据专栏”成立后，“数据可视化专栏”今日成立！大数据时代正在奔涌而来。在这个时代，数据，渗入到我们生活的每一个毛孔：购物、出行、饮食、娱乐、美容、求职、医疗、健身、婚恋、耕种、防洪、生产制造等等，不一而足。甚至是睡着了，你还在产生着数据。面对每天产生的数以T 计的数据，你是否做好了准备？你是否了解如何去“看”这些数据？你是否了解如何去“讲”这些数据？你是否知道如何让数据“舞蹈”和“歌唱”？在这里，盛情邀请你与我们一起，来到这大数据的世界，观看数据的美妙绽放，讲述数据的奇美故事，学会让数据为你翩翩起舞、引吭歌唱！ 如果您是专业人员，愿意与大家分享，请加入我们，我们一起把这个平台和专栏做得更好。 2014年，一些让人眼前一亮的图表让我们见识了图表的强大表现力，无论是严肃的政治话题还是轻松的动物趣谈，图表都给我们带来了更为直观和有趣的视觉体验。我们生活在一个信息大爆炸的时代，每天都有很多的新消息、新发现、新趋势向我们狂轰乱炸而来，如果想用“学海无涯苦作舟”的精神梳理清楚这些包含了各个领域（历史、心理、时事、文
学）的信息恐怕已经不太现实。不过聪明人总能化繁为简，深入浅出，数据图表天才们用简洁、直观又有趣的图表帮我们把大量的信息汇聚在小小的一张图表中。Co.Design版块定期会推介一些可视化数据的作品，我们也很高兴得看到今年涌现了很多佳作。这些作品的主题很广泛，有严肃的政治话题（国会是干什么的），也有轻松幽默的动物趣谈（数据告诉你哪个犬种最好）。当然还要特别推荐一下我们 Co.Design自己的作品：食物“杂交”组合图和美国最诡异的饮食习惯（显然我们是个吃货）。好了，下面就让我们一起来回顾盘点一下2014年最佳图表吧。史上27位伟人的作息时间《纽约》（New York）杂志根据梅森·柯里（Mason Currey）的著作《创作者的日常生活》（Daily Rituals）中的内容创作了这幅伟人作息时间表。我们常听说天才都是工作到三更半夜的夜猫子，因为当人感到疲劳的时候最有创造力，不过这个图表显示的数据完全推翻了这个传言——在这27位伟人中，绝大多数都保持了8小时的充足睡眠。图表的设计简直是神来之笔，做成挂钟的样子，直接用色条标出每个人的睡眠时段，清楚明了、易于阅读。军队为地方警局提供了多少武器装备？美国一名叫达伦·威尔逊（Darren Wilson）的警官枪击了手无寸铁的青少年迈克尔·布朗（Michael Brown）之后引发了强烈的社会反响。之后，媒体又曝出大量密苏里弗格森市的警察身穿迷彩服、带着防毒面具，全副武装得站
科技创新大赛作品
科技创新大赛作品参考 项目标题 学科 分类 校外辅导机构 不明飞行物现象的分类及其与地外文明关系的研究 地球 与空间科 学 北京市青少年科技馆 门头沟清水河流域的泥石流研究 地球 与空间科 学 北京市青少年科技馆 数值模拟分析城市绿化对北京夏季“热岛效应”的影响 地球 与空间科 学 国家气候中心 北京城市热岛强度的现状和时空变化规律及影响因子分析 地球与空间科学 可变倍巴罗镜的设计与制作的研究 地球与空间科学 基于节约照明用电的我国时区制研究 地球与空间科学 八种珍稀雉类雏鸟的性别鉴定与性比的初步研究 动物 学 西城区青少年科技馆 植物－害虫－天敌间“通讯”联系探究 动物 学 中国农科院植物保护研 蚱蝉前翅的疏水性及其适应性研究 动物 学 北京市青少年科技馆 蚯蚓部分趋性行为的初步研究 动物学 北京地区喜鹊的巢址选择与种群数量调查 动物 学 东城区青少年科技馆 金鱼的数量性状及在品种改良上的应用研究初探 动物 学 北京市水产科学研究所 无人机航测相机自动控制器 工程学 ID卡身份识别系统 工程 学 东城区青少年科技馆 通过脑电波变焦及视线跟踪的立体图像采集系统 工程 学 首都师范大学 山体滑坡远程监测装置 工程 学 北京航空航天大学 智能遥控多自由度滴定分析机器人实验装置研究 工程 学 核工业北京地质研究院
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大数据可视化设计
大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程： 我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程
大数据可视化分析平台介绍
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理,法人与地理，实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和EＴL等功能。 ２、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备
高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能， 促进民生的发展。
云计算大数据的55个可视化分析工具介绍
云计算大数据的55个最实用 可视化分析工具 近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。
为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧! 1.Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2.Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 3.D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 4.R
BIM与可视化
BIM与可视化 发表于 2012-11-21 05:59:57 |只看该作者 本白皮书将向您介绍如何借助Revit平台和Autodesk® 3ds Max®，用建筑信息模型来探索、验证和表现建筑设计。 预测居民、访客或邻居对建筑的反应以及与建筑的相互影响是设计流程中的要工作。“这栋建筑的阴影会投射到附近的公园内吗？”“这种红砖外墙与周围的筑协调吗？”“大厅会不会太拥挤？”“这种光线监控器能够为下面的走廊提供足的日光吗？”只有“看到”设计，即在建成前体验设计才能圆满地回答这些常见问。 可计算的建筑信息模型平台，如Revit平台，可以在动工前预测建筑的性能。建筑的性能中，人对于建筑的体验是其中一个方面。准确实现设计的可视化对于预建筑未来的效果非常重要。本白皮书重点介绍BIM如何改进设计的可视化流程。 筑设计的可视化 建筑设计的可视化通常需要根据平面图、小型的物理模型、艺术家的素描或彩画展开丰富的想像。观众理解二维图纸的能力、呆板的媒介，制作模型的成本或术家渲染画作的成本，都会影响这些可视化方式的效果。 D和三维建模技术的出现实现了基于计算机的可视化，弥补了上述传统可视化方式不足。带阴影的三维视图、照片级真实感的渲染图、动画漫游，这些设计可视化方可以非常有效地表现三维设计，目前已广泛用于探索、验证和表现建筑设计理念。 大多数建筑设计工具（包括基于Revit的应用）都具有内置或在线的可视化功，以便在设计流程中快速得到反馈。然后可以使用专门的可视化工具（如Autodesk s Max软件）来制作高度逼真的效果及特殊的动画效果。这就是当前可视化的特点：与美术作品相媲美的渲染图，与影片效果不相上下的漫游和飞行。对于商业项目（甚高端的住宅项目），这些都是常用的可视化手法——扩展设计方案的视觉环境，以进行更有效的验证和沟通。 如果设计人员已经使用了BIM解决方案来设计建筑，那么最有效的可视化工流就是重复利用这些数据，省却在可视化应用中重新创建模型的时间和成本。此外，时保留冗余模型（建筑设计模型和可视化模型）也浪费时间和成本，增加了出错的率。 在设计同一建筑时，还会用到类似的建筑应用，如结构分析或能耗分析应用；是有些应用利用建筑信息模型来进行相关的建筑分析，避免了使用冗余模型。同样，进的设计可视化工具（如 3ds Max）也利用建筑信息模型进行视觉效果分析。 筑信息模型的可视化
大数据可视化和分析工具
大数据可视化和分析工具 大数据将为社会带来三方面变革：思维变革、商业变革、管理变革，各行业将大数据纳入企业日常配置已成必然之势。学习大数据的热潮也是风起云涌，千锋大数据全面推出新大纲，重磅来袭，今天千锋小编分享的是大数据可视化和分析工具。 1、Excel2016 Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，同时，它也支持3D的可视化展示，微软发布了一款叫做GeoFlow 的插件，它是结合Excel和Bing地图所开发出来的3D数据可视化工具，可以直接通过Bing地图引擎生成可视化3D地图。但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2、SPSS 22 SPSS 22版本有强大的统计图制作功能，它不但可以绘制各种常用的统计图乃至复杂的3D视图，而且能够由制作者自定义颜色，线条，文字等，使制图变得丰富多彩，善心悦目。 3、R语言 R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。ggplot2是一个用来绘制统计图形的R软件包。ggplot2是由其背后的一套图形语法所支持的，它可以绘制出很多美观的图形，同时能避免诸多繁琐的细节。ggplot2采用了图层的设计方式，你可以从原始的图层开始，首先绘制原始数据，然后不断地添加图形注释和统计汇总的结果。
4、Tableau Public Tableau不仅可以制作图表、图形还可以绘制地图，用户可以直接将数据拖拽到系统中，不仅支持个人访问，还可以进行团队协作同步完成数据图表绘制。 5、Google Charts Google Charts提供大量数据可视化格式，从简单的散点图到分层树地图。可视化效果是完全个性化的，你可以通过动态数据进行实时连接。Google Charts可以兼容多个浏览器以及在多个平台可使用(IOS和安卓设备)。 6、D3.js D3 是流行的可视化库之一，它被很多其他的表格插件所使用。它允许绑定任意数据到DOM，然后将数据驱动转换应用到Document中。你可以使用它用一个数组创建基本的HTML表格，或是利用它的流体过度和交互，用相似的数据创建惊人的SVG条形图。 7、Gephi Gephi是一个支持动态和分层图的交互可视化与探测工具。Gephi强大的OpenGL引擎允许实时可视化，可以支持网络多达50,000个节点1,000,000条边。它给用户提供了切割边缘布局算法，包括基于力的算法和多层次算法，使得操作体验更高效。此外，该软件是完全免费使用，该公司仅收私有仓库的费用。 8、echarts echarts不是外国的，是国内百度团队的产物。总所周知，百度统计做得挺不错的。他们这个echarts也算是用到淋漓尽致。社区也算比较活跃，例子也十分多，实用一样方便。 9、highcharts
13款最好用的数据可视化工具
掌握这些数据可视化工具，再也不愁给领导做汇报了！ ?Charting Fonts Charting Fonts是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。 ?Timeline Timeline即时间轴，用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。
Echarts 经常使用开源软件的朋友应该很熟悉ECharts，大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
Insights - 智慧芽专利报告系统 是一款分析公司和行业专利情报的软件，简单又智能，输入关键词即可一键生成分析报告。图表分析维度有专利概况、诉讼信息、关键词、研发策略、专利价值等，可视化效果备受用户好评。 如下，笔者输入“西门子”，可看到关键词圆形图：
以下为对比半导体巨头“日月光”和“矽品”的研发策略雷达图： CartoDB 借助CartoDB网站，你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。
?Weka Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 ?Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从
简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 Landscape - 智慧芽3D专利地图 研发人员想了解竞争对手专利布局，查看新领域/市场的技术情况，只需要一条检索式，剩下的事都可以交给智慧芽3D专利地图了！这是国内首款3D地图分析成像，利用3D的方式更容易让使用者理解技术层次。 如下图，山峰代表专利技术密集区，海洋代表专利技术空白区。颜色较深代表专利较多，为技术红海区，竞争程度越强烈；颜色较浅代表专利数量少，为技术蓝海区，存在技术空白点或难点。
30种多媒体创作工具
30种多媒体创作工具 ——几种做网页必备的工具—— 1．Dreamweaver 作为美国著名的软件开发商Macromedia公司推出的一个“所见即所得”网页制作工具，相信大家都比较熟悉。个人认为用Dreamwaver制作网站比用微软的FrontPage要好，界面比FrontPage 美观就不说了（工具软件也要重视视觉感官），重要的是，在设置个人站点目录时，FrontPage总会自动生成一些诸如“Picture”“my web”之类的文件夹，把你的目录搞得乱七八糟的，最后还得一个个删掉，造成诸多不便。但对于Dreamwaver，可以把常用的窗口自行组合挂在工作区的右边，并可以自动收缩，站点目录也一目了然，十分方便。 现在最新版本为Dreamweaver 8，其新功能如下：可视化操作XML数据、统一CSS面板、CSS可视化布局、样式渲染工具条、增强XML编辑与验证、增强基于CSS的设计的渲染、增强整合的Accessibility参考、更多预建的Accessibility设计与模板、增强动态跨浏览器验证、增强手机内容创作能力、放大功能、导引线、编码工具条、代码折叠、文件比较功能、编码功能改进、 支持WebDA V、插入Flash视频。 2．Front Page 唯一的好处就是在中文字Front Page我认为，Dreamweaver比起的网页制作工具。Microsoft
体上的处理。Dreamweaver不是很好设置多种中文字体，只提供了几种常用字体，不过这也倒是起了一种很好的提醒作用，因为五花八门的字体并不是在所有浏览器上都能正常显示。 最新的版本应该就是Front Page 2003了吧。FrontPage 2003 提供了一个功能增强的创作环境，具有新的图形功能、规则的HTML 以及更多基于代码的控件。此外，其功能强大的编码工具有助于应用已掌握的各种编码语言知识，并帮助您增强这方面的知识，以创建交互式脚本。 3．Photoshop 这是我最喜欢的一款图像处理工具。对于我来说，Photoshop有三种用处：一是简单的美化照片，削去拍摄技术缺陷造成的瑕疵；二是用其强大的滤镜功能来制作用于网络头像、签名或电脑桌面的图片；三是用于网页制作，Photoshop可以用作是网站建设的开端，因为你可以用它来设计整个网页图文布局，调整网页主题颜色，使整个页面协调美观，然后再分割图形导入Dreamweaver 中制成网页。 现在最新版为Photoshop CS2，Adobe Photoshop CS2是对数字图形编辑和创作专业工业规范的一次重要更新。它将作为独立软件程序或Adobe Creative Suite 2的一个关键构件来发布。Photoshop CS2引入强大和精确的新规范，提供数字化的图形创作和控制体验。其新功能有： *)Spot Healing Brush，处理常用图片问题，如污点，红眼，模糊和变形。*)Smart Objects允许用户在图形不失真的情况下测量和变换图片和矢量图。*)创建嵌入式链接复制图，以便一次编辑，更新多张图片。*)支持非破坏性编辑，创建和编辑32位HDR图片，3D渲染，高级合成。*)FireWire Previews是一个直接输出功能，支持在电视监控器前浏览。*)测试创作极限的新工具，如Vanishing Point和Image Warping。Vanishing Point可剪除冗余图形，修改图片，如可视化下复制，填色和转换图片。*)重新设计的工作流程，如产品包装发展，Image Warping。*)流行的文件浏览器更新成Adobe Bridge，内含一个创作中心，提供多视图浏览方式，流畅的图片综合操作。在Adobe Bridge 内，还可访问Adobe Stock Photos。*)Camera Raw 3.0工作流程，支持多种初始文件修改，并处理成JPEG, TIFF, DNG或PSD格式。*)简化Photoshop界面，基于任务的菜单边框，方便用户查找功能。*)Multiple Layer Controls加快编辑速度。
28个强大的数据可视化工具
28个强大的数据可视化工具 我们现在与多个客户合作，进行WEB应用程序（再）设计。这些客户都使用有大量数据的应用程序，于是也需要强大的数据可视化工具帮助他们和顾客快速有效地分析数据。 让我的工作真正变得有意思的是，这些客户从事不同的行业，使用不同的技术。因此，我们收集了28个工具，用于在Flash, Flex , Ajax 或Silverlight里创建图表、甘特图、流程图创建软件、日历/日程表、量仪、制图、数据透视表、OLAP立方，波形图。 https://www.360docs.net/doc/643047454.html, https://www.360docs.net/doc/643047454.html,平台是个纯粹的javascript应用程序框架，用于创建在浏览器里运行的实时协作应用程序。 AnyChart AnyChart是一个灵活的基于Flash的解决方案，你可以用来创建互动的，漂亮的F lash 图表。 Axiis Axiis是针对Flex 的一个数据可视化框架。它被设计成一个精确和模块化的表述框架。开发人员和设计人员可以用来创建强大的数据可视化解决方案。 可以看看saturnboy 博客上，出彩的“窗口中窗口”设计。saturnboy
BirdEye BirdEye是一个社区项目，促进为Adobe Flex 设计和开发的广泛的开源信息可视化和可视分析研究库。有了这个基于actionscript的库，用户可以创建多维数据可视化界面，用于信息分析和显示。 Degrafa Degrafa是一个声明式图形框架，用于创建丰富的用户界面，数据可视化、制图、图形编辑，还有其它等等。 DojoX Data Chart
Dojo1.3版本里的一个新加的功能，就是dojox.charting类。它的最初目的就是，把表格和“数据存储”连接变成一个简单的过程。 Chronoscope 如果你需要可视化成千上万甚至几百万的数据点，看看这个。设计得非常好，可以用键盘或鼠标导航。有一个Javascript API，Google Visualization API或把它当作Google Spreadsheets 上的Google Gadget，iGoogle, 或Open Social。 Dundas Dundas有大量针对微软技术的数据可视化解决方案。它们提供诸多数据可视化工具，如，网路使用的图表、量仪、制图和日历以及Silverlight的表板。
数据可视化软件
22个免费的数据可视化和分析工具推荐投递人itwriter发布于2011-04-28 10:41 评论(1)有15607人阅读原文链接[收藏]?? 本文总结推荐22个免费的数据可视化和分析工具。列表如下： 数据清理（Data cleaning） 当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作。比如一些输入性列表“New York City" ，同时其他人会说"New York, NY" 。因此你需要标准化这些工作，使看到统一的样式。下面的两个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。 1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组（SUVG）设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。点击一个行或列，DataWrangler 会弹出建议变化。比如如果你点击了一个空行，一些建议弹出，删除或删除空行的提示。它的文本编辑很cooool。 2、Google Refine Google Refine。用户在电脑上运行这个应用程序后就可以通过浏览器访问之。这个东西的主要功能是帮用户整理数据，接下来的演示视频效果非常好：用户下载了一个CSV 文件，但是同一个栏中的同一个属性有多种写法：全称，缩写，后面加了空格的，单数复数格式不一的。。。但是这些其实都代表了同一个属性，Google Refine 的作用就是帮你把这些不规范的写法迅速统一起来。 统计分析（Statistical analysis）
有时，你需要你的数据的图形化的表达。 3、R 项目 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。 虚拟化应用与服务（Visualization applications and services） 这些工具提供了不同的虚拟化选项，针对不同的应用场景。 4、Google Fusion Tables Google Fusion Tables被认为是云计算数据库的雏形。还能够方便合作者在同一个服务器上分享备份，email和上传数据，快速同步不同版本数据，Fusion Tables可以上传100MB 的表格文件，同时支持CSV和XLS格式，当然也可以把Google Docs里的表格导入进来使用。对于大规模的数据，可以用Google Fusion Tables创造过滤器来显示你关心的数据，处理完毕后可以导出为csv文件。 Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力，以及能够自由添加不同的空间视图的功能，也许会让Oracle，IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心，Google未来会强力介入数据库市场。