数据可视化

作为一个成熟的图形可视化函数库，VTK可以在处理三维重建问题时有方便的处理流程。以下是为了快速使用VTK而做的一些总结。 一、两个基本的对象模型 1、绘图模型 绘图模型包括以下核心对象： ●vtkActor/vtkActor2D、vtkVolume——vtkProp/vtkProp3D 的子类； ●vtkLight ●vtkCamera ●vtkProperty/vtkProperty2D ●vtkMapper/vtkMapper2D——vtkAbstractMapper 的子类 ●vtkTransform ●vtkLookupTable、vtkColorTransferFunction——vtkScalarsToColors 的子类 ●vtkRenderer ●vtkRenderWindow ●vtkRenderWindowInteractor 将以上几个对象结合起来我们就创建了一个场景，Props 代表我们在这个场景里面所看到的东西，如果 Props 按照 3D 处理，那么他是 Prop3D 类型，2D 的话就是 Actor2D 类型，Props 并不直接代表几何学的东西，而是涉及绘图，它也涉及一个 Property 对象，这个对象是用来控制 Props 的外观的（如颜色等），Actors 和 Volumes 有一个内部的变换对象，vtkTransform，这个对象压缩 4*4

1. 为什么要完成这个项目作业？ 面试问到你简历上做过的项目时，面试官问会通过下面几个问题去让你介绍项目： 认真的去做这个项目才可以放到你在最后一关的“简历”里，作为项目经验，对于找工作非常有帮助，可以提高转行成功的概率。 2. 如何完成本关项目？ 利用前几关学到的分析方法和案例继续优化你的项目，并能在你的项目文章里回答清楚这些问题： 1 ）分析维度有哪些？ 通过分析思路去展示清楚，具体参考第4关和第5关里的分析案例 2 ）分析得出哪些结论？ 利用学到的可视化知识，通过可视化图表去说明你的分析结论。 用ppt做分析报告的时候，面对的用户是听你讲，不用在ppt上放太多字，你把图片里的图表讲清楚就可以。 但是在写项目文章的时候，面对的用户是看你写的内容，所以这时候就不要把分析结论放到ppt里了，而是用ppt展示你的可视化图表，然后再用文字去描述图表要表达的分析结论是什么。所以，要将可视化图表融合到分析过程中。 3 ）提出哪些有效的建议？ 在分析的最后，按照第4关分析方法里的“明确数据，分析原因，给出建议”。 需要注意的是，建议不要是你主观推测的，要有数据去支撑你的建议 4）完成作业后，给朋友去看并给出建议，然后优化，直到朋友说看懂没问题 【提问】 老师，我那个数据集如果按AARRR漏斗模型（分析方法）来分析，有很多相关数据都没有，怎么办？ 【回答】 1

数据可视化最吸引人的地方在于，通过科学和艺术的完美结合，让隐藏在数据中可预测的和出人意料的故事都变得一目了然。 一个优秀的数据可视化方案，应该同时具备 精确度 和 精美度 。 精确度，即使用基本视觉元素的形状、尺寸、颜色和位置来呈现数据的多少和关联关系，让受众快速且正确地阅读数据中隐含的故事，是数据可视化的最基本要求。 精美度，是在精确度的基础之上，为作品注入视觉审美元素，如图形尺寸对比的强弱力度，色彩在色相/明度/饱和度上的情感选择，动画效果的张弛缓急等，意在让受众有过目难忘的感官刺激，加深对数据的记忆，甚至可以激发对数据更深层次的思考。 大数据时代，在精确度不分伯仲的情况下，精美度就是提升商业价值的利器之一。 数据可视化工作者面对不同客户的差异化视觉情形、特定受众和视觉偏好时，需要在多变的背景条件下进行场景创作，意味着一套成熟的图形语法只能解决可视化设计的精确度问题，而精美度会不断地面临新的挑战。 数澜可视化团队（澜图团队）正在提出并塑造可视化美学家这一重要岗位，顾名思义，可视化美学家的首要担当就是对可视化精美度负责： 找到更多更高效的视觉表现力的方法，找到视觉效果和技术成本之间的平衡点，找到视觉冲击对商业价值业务理解的推动力量，所有的一切都是不断尝试和探索的重建过程。 优秀的可视化案例分享剖析对于上述的漫长艰辛过程，无疑是一个非常高效且共享的途径。在这里，澜图团队利用工作之余

InfoSphere Streams 平台支持流数据的实时处理，支持不断更新持续查询的结果，可在移动的数据流中检测洞察。 InfoSphere Streams——实时大数据分析平台 Streams V4.2新特性：支持使用 Python 开发 Streams 应用程序 IBM Streams v4.2发布，流数据处理速度更快 IBM 全新大数据分析平台，助力数据云化 快速搭建Streams集群环境 流式大数据实时处理—技术、平台及应用 IBM Streams v4.2 轻松实现快速大数据处理 IBM Streams V4.2 新特性之版本管理和使用标签控制资源 用Java开发IBM Streams应用 利用流计算实时检测网络威胁 流计算也能像数据库那样保证数据不丢失吗？ IBM构建了BigInsights平台来为用户提供从大量的信息中提取有用信息进行分析决策的解决方案，它被用来解决在当前信息分析中亟待解决的几大问题：极大数据量的处理，数据来源的多样性，数据分析的敏捷性，数据分析的持久性。随着 BigInsights 的不断发展，我们将支持更多的基于 Hadoop 的开源项目，根据用户的特定需求提供更多更好的解决方案。 BigInsights -- 基于 Hadoop 的大数据分析平台 搭建企业级大数据分析平台也可以很简单！ BigInsights金刚钻之首：BigSQL - SQL

本篇博客用于记录本人听取IGAL九期班曹楠老师报告的学习记录。曹楠老师的报告主要讲述的是《可视化在医疗信息上的应用》（Visualization in Health Informatics）。在2011年的美国国家医学报告中指出：相比其他技术的发展，可视化在医疗领域的发展尤为落后。传统的医疗可视化的应用有X-Ray、CT、模拟手术（VR和AR）等，但可视化在医疗领域存在缺失，如电子病历、看一个人的精神是否正常可以通过他的社交信息来分析等，一些医疗领域的信息在可视化上没有很好的应用。进而，曹老师提到了由美国率先提出的具有跨时代意义Health 2.0的概念，从而进入本次课程的主题。 Health 2.0就是通过采集一个人的社交相关的数据、移动设备的数据、个人传感器的数据等与他健康所有相关的数据来帮助医生做辅助诊疗，帮助医生做医学上的判断，继而这些收集到的数据全部都可以用来做可视化，可视化的母的是帮助医生或帮助患者自身来判断他自身的情况。数据可视化如何在 医疗2.0上应用可分为三个层面： 显示个人健康信息：如每天走了多少步、心跳次数是多少、血压值是多少等类似的个人信息。 显示临床健康信息:如用户看过什么病，看病后吃过什么药等信息 显示公共卫生信息：比如疾病是怎样的扩散的、怎样从一个地方扩散到另一个地方，起到一种信息汇总的作用。 针对这三个层面，曹楠老师在报告中主要 讲解了第二个层面

我们都知道python上的一款可视化工具 matplotlib , 但是它是静态的。后来发现了 pyecharts 模块，简直好用到不行，可视化类型非常多，它是基于 Echarts 开发的。 Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 就诞生了。 下面带大家快速了解 pyecharts 以及基本使用方法： ✨ 特性 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用 囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab 可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表 详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目 多达 400+ 地图，为地理数据可视化提供强有力的支持 ✨ 安装 1pip install pyecharts 注意：pyecharts 共有两个版本，v0.5.X 和 V1.0.X 间完全不兼容，且v0.5.X版本作者已经不维护了，请使用V1.0.X 示例数据 pyecharts 给我们提供了示例数据，后面的图表示例的数据均来自 Faker 类，Faker 类的定义如下： 1class

本节书摘来自异步社区《Python数据可视化编程实战》一书中的第1章，第1.1节，作者[爱尔兰]Igor Milovanović ，颛青山 译，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 第 1 章　准备工作环境 本章包含以下内容。 安装matplotlib、NumPy和SciPy库 安装virtualenv和virtualenvwrapper 在Mac OS X上安装matplotlib 在Windows上安装matplotlib 安装Python图像处理库（Python Imaging Library，PIL） 安装requests模块 通过代码设置matplotlib的参数 为项目设置matplotlib的参数 1.1　介绍 本章向读者介绍必备的工具类库，以及如何进行安装与配置。作为本书后续部分的基础知识，掌握这部分内容十分必要。如果你没有使用Python进行数据处理、图像处理以及数据可视化的经验，建议不要跳过本章。如略过本章，在需要安装配套工具软件或需要确定工程所支持的软件版本时，可返回本章阅读相关内容。 来源： CSDN 作者： oldbalck 链接： https://blog.csdn.net/weixin_34326179/article/details/90567650

本节书摘来异步社区《Python数据可视化编程实战》一书中的第1章，作者：【爱尔兰】Igor Milovanović，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 第 1 章　准备工作环境 Python数据可视化编程实战 本章包含以下内容。 安装matplotlib、NumPy和SciPy库 安装virtualenv和virtualenvwrapper 在Mac OS X上安装matplotlib 在Windows上安装matplotlib 安装Python图像处理库（Python Imaging Library，PIL） 安装requests模块 通过代码设置matplotlib的参数 为项目设置matplotlib的参数 来源： CSDN 作者： weixin_33885253 链接： https://blog.csdn.net/weixin_33885253/article/details/90565289

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。 另外图形表现数据，实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。我们可以借助可视化的图表寻找数据规律、分析推理、预测未来趋势。 让人一头雾水的原始数据 简单点说好的数据可视化和好的产品是一样，都有友好的用户体验，不能让人花了时间又看得一头雾水，甚至被误导得出错误的结论。用最简单的方式传递最准确的信息，节约人们思考的时间。 最简单方式就是最合理的图表，需要根据比较关系、数据维数、数据多少选择。 让数据发挥价值，必须借助数据可视化手段 一份数据分析报告或者解释清楚一个问题，很少是单一一个的图表或少量维度能够完成的，都需要多个指标或者同一指标的不同维度相互配合串联分析，从宏观到微观得到最终答案。 高效成功的可视化，虽表面简单却富含深意，可以让观察者一眼就能洞察事实并产生新的理解，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。 NBI数据可视化工具

本篇博客用于记录IGAL九期班汪云海老师上课内容的学习笔记，汪老师本次上课的题目是“以任务为驱动的自动化可视化（Task-driven Automated Visualization）”。可视化是把看不见的数据转换成可见的图像，让我们人以视觉的方法去分析数据，挖掘数据所蕴藏的信息。基于计算机的可视化系统提供数据集的可视化表示，旨在帮助人们更有效地执行某些任务。 但当前的问题是对于缺乏经验的设计者来说：1、如何快速的构建可视化图形。2、怎样调参才能使可视化的图像更能使人理解。针对这两个问题，汪老师详细讲解了他们在以任务为驱动的自动化可视化，以此避免出现每个可视化的都需要人选择以及来调参的问题上的研究，其详细内容如下： 在课程的最开始，汪老师为我们展示了一些不好的可视化图形来使大家认识到合理设计可视化图像的重要性： 我们很明显可以看出：左图饼图存在的问题是比例不是百分百，右图存在的问题是最高值和最低值颜色过于接近使得可视化效果不明显，且图形构造上存在问题。这些可视化图像存在的问题都使得这些可视化的图像对普通用户来说变得难以读懂达到适得其反的效果。 为了快速的做出好的可视化形，需要解决:（1)太多可视化的方法，到底选用哪个合适？(2)参数怎样调？在给定任务的前提条件下，怎样通过算法解决这两个问题，然后自动化的产生良好的可视化图形，汪老师详细介绍了他们对此方面做的研究。 做出的研究