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可可Cris
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清砖淡瓦

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近几年,随着大数据产业的蓬勃发展,数据可视化大屏在各行各业中的应用越来越广泛,教育、医疗、政务、交通运输、能源等等,到处都能看到数据可视化大屏的身影。大面积、炫酷动效、丰富色彩是可视化大屏最为显著的特点,大屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。大屏数据可视化目前主要有信息展示、数据分析及监控预警三大类。下面我们来看看5个经典的数据可视化大屏应用案例。 法院行政案件大数据分析系统包含了结案特征分析、当事人分析、实效分析和管辖改革成效。通过收案/结案的数量和增幅,分别用时间、领域、地区等维度分析案件变化趋势,从结构方式、矛盾化解情况、重点质效指标、舆情热点案件、败诉案件和败诉案件信息来分析结案特征,用信访案件变化趋势和分布情况针对机关滥用职权情况来特别分析。不同分析角度分析不同数据,实现案件大数据全方位解读。 智慧公安实战应用包括了智慧搜索、智慧建模、智慧服务、智慧监督、智慧标签、智慧小区、智慧管控以及智慧监测,实现个人档案的查询,同时关联社会关系和活动轨迹并绘制出关系网络图,通过建模显示各模型使用情况和资源访问量、访问趋势,进行在线业务分析,各类警务案件指标分析,根据标签标准生成人员画像,通过重点人员异常轨迹进行警情监测,根据热点追踪进行传播路径分析,实现公安智慧化管理。 为了展现学校的实力,分别从学校概况、师资队伍、教学资源、科学研究、学生发展、就业情况和日常运营的角度来展示。学校概况包括办学条件、师生情况、学科专业和师资力量,再通过荣誉称号、教师编制类别、教职工人数、研究生导师数、高层次人才、职称分布、最高学位分布等展示师资队伍,用教学用房面积、教学经费投入、教学科研仪器、图书资料等来表现教学资源,用著作成果、获奖成果、论文与专利等展现科学研究。 首页展示共享方式占比、共享属性占比、数据趋势、热门事项、和单位排名等,基础库包括人口库、法人库,支持搜索刷新,同时展示库的基本信息和申请动态,平台总体统计展示平台各类指标数据的访问、更新情况,数据服务动态展现区数据中心和市数据中心等的数据实时交互状况,实现数据全方位全时段把控。 用医师日均工作量、病床使用率、门诊病人次均诊疗费用、出院病人人均医药费用、急诊人次、出院人数来分析医疗服务情况,病人分布情况可通过数据联动实现对应地图刷新,从妇幼保健、计划免疫、卫生监督、案件查处分类、居民健康档案、历年建档人数、建档率、出院病人前十疾病的角度分析公共卫生,实现医疗卫生智慧化管理。 数据可视化大屏的应用远远不止以上几个方面,如果想要对数据可视化大屏做深入的了解,可以关注 华宇智能数据将于9月17日20:00在微吼的直播《酷炫大屏如何SHOW到飞起?》 ,届时华宇资深可视化领域专家将围绕以下几个方面进行讨论与交流: 1、大屏的典型应用场景及价值 2、亿信多个行业大屏效果展示 3、教你制作出拍手称赞的大屏 4、大屏制作小能手之酷屏介绍

119 评论

搁小浅671

用的数据可视化化软件。数据可视化是种发展趋势,现在的学术论文都很流行把数据可视化,通过形象的图表来分析相关的数据,既专业又便于理解。推荐几个实用的数据可视化平台:迪赛智慧数、帆软、山海鲸、阿里云DataV、百度数据可视化sugar、京东莫奈、华为云等,其中“迪赛智慧数”是免费的,很推荐大家去试用。 百度上面都有。

124 评论

panrongdong

你离大数据可视化,就只差一个RayData。

340 评论

~Miss.Q~

MicroStrategy Desktop

MicroStrategy Desktop 是一款功能强大的数据发现工具,可让用户自行探索、分析数据。用户使用 MicroStrategy Desktop 来创建自定义的交互式达析报告,用于探索其业务数据。可从许多不同的来源导入业务数据,包括本地文件、数据库、Google Drive、Facebook 等。

MicroStrategy Desktop 提供一套完整的分析功能,其综合能力优于其他各种数据发现工具。并且永久免费。

MicroStrategy Desktop 有 Windows 和 Mac 版本,本文中我们用的是windows 版本。

第一步:添加数据

打开软件最显眼的左上角蓝色按钮提示用户需要建“新达析报告”。

点击“新达析报告”按钮后,跳转至达析报告页面。引导框非常清楚地提示用户怎么操作。

点击“新数据”按钮,跳转到数据源界面。选择合适的数据源。这里以本地csv文件为例,因此选择“来自磁盘的文件”。

选择好文件后点击“完成”按钮即可。如果不确定此数据源的数据是否需要整理,则可以选择“准备数据”来预览数据。

第二步:整理数据(如有必要的话)

在预览页面对导入的数据进行预览,如果发现需要对数据进行整理,可选择左上角“整理”按钮整理数据。

关于如何数据整理,可以参考文章微策略一步到位搞定数据清洗。在本文关于杭州各小区房价信息的演示文件中,我们主要是做了如下处理:

1. 去除单位,如“平米”,“元/平米”,“室”,“厅”等

2. 将“万”转换为“0000”,或者直接去除也可以。

3. 拆分某些列,例如将“Building Data”列拆分成“建造年代”,“房屋类型”两列。

4. 修改标题栏名字成中文

第三步:预览数据(如有必要的话)

数据整理完后,可以返回“预览”界面,查看数据类型、实体(维度)、度量是否正确。如果不对,可以通过右键实体或者度量去做改变。

第四步:建可视化效果,开始探索数据吧

建可视化效果来分析数据非常简单,直接将你想要的实体、度量拖放到中间“编辑器”栏就完成啦!

如果想要看某个板块平均房屋价格可以基于房屋价格新建“聚合依据”。

如果想要对平均房屋单价按从高到低排序,可以在“平均房屋单价”上右键选择降序排序。或者选择高级排序。

如果想要只看西湖区的但不看良渚,还可以将“区”、“板块”拖放到中间栏“筛选器”中。选择区里选择西湖区,板块内不包括良渚板块。

如果你想要接着分析更多其它信息,可以接着插入可视化效果、页面或章节。

如果想要看其它图形化的报表,也可以点击最右栏选择不同的可视化效果类型。

最后,保存你的达析报告就行了!

好了,数据分析就完成了,是不是很简单呐!

下载地址:

体验感受:

1. MicroStrategy Desktop 提供一套完整的分析功能,其综合能力优于其他各种数据发现工具。即适合无IT背景的小白用户通过图形操作来分析数据,也提供脚本化方式让高端用户更方便地进行大规模的流程管理。

2. MicroStrategy Desktop 可连接至200 多个数据源。凭借开箱即用数据连接和本机驱动,MicroStrategy 可以轻松地无缝连接到任何企业资源,包括数据库、移动化设备管理 (MDM) 系统、企业目录、云应用、物理访问控制系统,以及诸如 Tableau、Power BI 和 Qlik 等其他自助服务工具。

3. 永久免费!!!

4. 安装包比较大,有,下载安装包需要一定时间。

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冷火秋烟

不知道蜜蜂图的名字从何而来,我猜测可能是因为画这个图的包叫做beeswarm? 我们先来看看蜜蜂图长什么样。

看上去和我们之前的点图很像,我们可以直观来比较一下beeswarm和ggplot中使用jitter及point(默认参数)绘制同一组关于乳腺癌数据的图:

从中可以发现,beeswarm很好的体现了数据的分布,更加清楚、直观。而后两者,难以快速获取信息,point图中点过于密集,jitter中分布过于散乱。这也是很多科学论文选择beeswarm图的原因,在小样本下也许jitter或者point的方法也能够传达我们想要传递的信息。但是在样本量较大的时候,这两个绘图方法就不太适合了。 而beeswarm图在大样本的情况下也比较使用。不仅可以体现每一个样本具体情况,而且能够查看整体的情况。

本次作图使用两个不同的包,之所以如此是因为比较常见的制作蜜蜂图的包就叫做 “beeswarm” ,但是它和ggplot的作图习惯略有差别。鉴于之前都是利用ggplot作图,所以也讲解另一个基于ggplot的名叫 “ggbeeswarm” 的包。 Note:没有安装相关R包的,先安装R包

1)需要什么格式的数据 本次使用的是beeswarm包中的breast数据。

共有286个样本,具体所表示的信息如下: ER :Estrogen receptor status (factor with levels neg, pos) ESR1 :Expression of the ESR1 gene (numeric) ERBB2 :Expression of the ERBB2 gene (numeric) time_survival :Time in months (numeric) event_survival :Coded event: 0 = censored, 1 = metastasis (numeric)

2)如何作图 首先使用beeswarm包

可以看到不像ggplot给具体的x=,y=,该包使用公式: 举例: p~ grp 那么就相当于x为grp,y为p 另外,其修改图诸多细节的方式也不一致。 pch是选择点的样式,不同的数字代表实心圆、空心圆、三角形、倒三角形等等。 pwcol是用来设置颜色,可以看到这里+1原因是event_survival中含有0值,如果不加1,则显示为无色,即查看不到这些样本 labels用来修改x轴标签 然后使用legend功能添加图例

然后我们来看一看另一个R包ggbeeswarm。

往期 R数据可视化 分享

R数据可视化9: 棒棒糖图 Lollipop Chart R数据可视化8: 金字塔图和偏差图 R数据可视化7: 气泡图 Bubble Plot R数据可视化6: 面积图 Area Chart R数据可视化5: 热图 Heatmap R数据可视化4: PCA和PCoA图 R数据可视化3: 直方/条形图 R数据可视化2: 箱形图 Boxplot R数据可视化1: 火山图

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