可視化的研究方法

Ⅰ 開題報告的研究方法有哪些

運用比較廣泛的是文獻法、調查法、實驗法、行動研究法、訪談法等。

在介紹論文方法時，不是對方法概念的解釋，而是要介紹如何使用的研究方法，比如問卷調查法，就要闡述清楚問卷是自製，還是沿用的前人。在研究用，不要羅列一大堆的研究方法，主要提煉一兩種研究方法，側重研究就可以。

研究價值就這個部分，不能空而大或羅列許多根本解決不了的，比如有的老師說他的研究有利於提高某某地區的教育質量等等，別人一看「提高」這個詞就不相信，最多是「改善」。教育的質量不是一項科研就可提高的，另就本土文化的研究，是否具有良好的推廣性，還有待實證。

研究的創新相對別人這方面的研究，別人沒有的，自己總結提煉出來的新亮點，也是文章的亮點。研究的價值與創新應立足於自己的本研究，不能把自己無關的或自己根本解決不了的羅列上去。

(1)可視化的研究方法擴展閱讀

開題報告的內容：

1、課題來源及研究的目的和意義。

2、國內外在該方向的研究現狀及分析。

3、主要研究內容及創新點。

4、研究方案及進度安排，預期達到的目標。

5、為完成課題已具備和所需的條件。

6、預計研究過程中可能遇到的困難和問題有及解決的措施。

7、主要參考文獻。

Ⅱ 軟體開發方法的可視化開發方法

1、80年代初期，第四代語言（4GL）出於商業需要開始在軟體廠商的廣告和產品介紹中出現，更強調編程語言要有「面向問題」、「非過程化程度高」等特性，這些都是軟體可視化開發方法的雛形！

2、80年代中期，美國召開了全國性的4GL研討會，許多著名的計算機科學家開始對4GL展開了全面研究，強調了軟體可視化開發方法的實踐，提供了功能強大的非過程化問題定義手段，用戶只需告知系統做什麼，而無需說明怎麼做。

3、進入90年代，隨著計算機軟硬體技術的發展和應用水平的提高，大量基於資料庫管理系統的4GL商品化軟體（如Informix－4GL、SQL Windows、Power Builder等）已在計算機應用開發領域中獲得廣泛應用，它們為縮短軟體開發周期，提高軟體質量發揮了巨大的作用。

4、進入21世紀，隨著中國加入世貿，國內也涌現出了大量研究軟體可視化開發工具的廠商，他們在完成很多常見的功能時完全不用「編程」的方式，而主要依靠在熒光屏上和用戶「對話」的交互方式，通過用戶填表或操作屏幕上的窗口、按鈕、圖標等來構造用戶所需要的應用系統，天翎MyApps平台、起步平台、易正平台等等都是這個時期推出的，但這類工具在當時並沒有統一的稱謂，管理軟體開發平台、可視化開發平台、快速開發平台等等叫法不一。

5、2014年，知名的技術和市場調研公司Forrester意識到了軟體可視化開發工具的作用和價值，並將之命名為「低代碼開發平台」，其完整的定義「利用很少或幾乎不需要寫代碼就可以快速開發應用，並可以快速配置和部署軟體的一種技術和工具」！藉助Forrester的影響力，這個概念很快火了起來！

6、進入2020年，國內低代碼市場持續火熱：天翎、起步、易正等專業的低代碼開發平台廠商、傳統OA協同辦公廠商、垂直領域信息化建設廠商、新興互聯網廠商等四大勢力紛紛布局，這也可以進一步佐證軟體可視化開發方法的實踐在國內真的已經非常成熟！

可視化低代碼開發平台

Ⅲ citespace的研究方法有哪些

具體如下：

1、若要進行文本的內容分析，需要在運行主窗口中term sources 面板上選擇「term」包含的范圍，有四個數據來源可供選擇，「title」、「abstract」、「descriptors」」identifiers,如果選擇題目或者摘要，還需要在「term selection」中選擇「noun phrases」選項，此選項的功能是將題目和摘要中的名詞短語抽取出來，進而可對這些名詞短語進行特徵詞共現分析。

2、實際上在多少情況下並不需要對圖譜進行修剪，只有在得到的圖譜過於龐大和混亂時才使用。

3、時區內修剪和整個網路修剪，建議使用後者。

4、提供了三種可視化視圖：聚類試圖、時區視圖和時間線視圖。聚類視圖側重於不同研究領域的知識結構，時區視圖更注重於描繪各研究主題隨時間的演變趨勢和相互影響，時間線視圖更便於看出某個研究主題研究基礎的時間跨度。Ps:時間線視圖要用在citedrefernce分析。

5、citespace自動聚類的實現是依據譜聚類演算法，譜聚類本身就是基於圖論的一種演算法，因此它對共引網路這種基於鏈接關系而不是節點屬性的聚類具有天然的優勢。傳統的聚類演算法，如K均值演算法，EM演算法等都是建立在凸球形的樣本空間上，演算法會陷入局部最優。譜聚類演算法正是為了彌補上述演算法的這一缺陷而產生的。

理論研究：

著眼於分析科學分析中蘊含的潛在知識、是在科學計量學、數據可視化背景下逐漸發展起來的一款引文可視化分析軟體。

由於是通過可視化手段來呈現科學知識結構、規律和分布情況，所以得到的可視化圖形也稱為「科學知識圖譜」它是把成千.上萬的文章的關鍵詞、作者、機構等按照重要性以圖譜的形式呈現給大家，另外它還可以分析詞頻(可以做簡單的詞頻分析。

但是做不了詞性分析)，此外它還能發現任何領域文章的轉折點研究熱點，以及預測相關領域論文的前沿和趨勢。對恪位研究學者做文獻梳理有極大的幫助。

Ⅳ 可視化研究是什麼

把數據轉換成圖形

Ⅳ 什麼是可視化數據可視化怎麼做啊

數據可視化，是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。網舟科技在數據分析與可視化方面有自己獨特的見解與心得，專注美國Adobe數據產品的實際應用分析。
它是一個處於不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比，數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。

Ⅵ 可視化研究是什麼

目前有三個主流的研究方向：
科學可視化（SciVis）：
研究如何表達帶地理、位置信息的科學數據，應用主要集中在自然科學。

Ⅶ 什麼是可視化

可視化（Visualization）是利用計算機圖形學和圖像處理技術，將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來，並進行交互處理的理論、方法和技術。它涉及到計算機圖形學、圖像處理、計算機視覺、計算機輔助設計等多個領域，成為研究數據表示、數據處理、決策分析等一系列問題的綜合技術。目前正在飛度發展的虛擬現實技術也是以圖形圖像的可視化技術為依託的。國內在這個領域雖然起步時間比較晚，但技術實力卻不落下風。比較典型的案例就是北京傲唯刃道科技有限公司推出的源於游戲技術的超逼真數字沙盤，實現了光影，波浪，聲音以及紋理的高清晰展示，且可以實現互動，已達到國際水準，開創了該領域的先河，為國人爭了光。

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Ⅷ 大數據 分類型數據可視化方法研究報告

大數據：分類型數據可視化方法研究報告
數據可視化可以將海量數據通過圖形、表格等形式直觀反映給大眾。降低數據讀取門檻，可以讓企業通過形象化方式對自身產品進行營銷。
一、數據可視化原理
數據化可視原理是綜合運用計算機圖形學、圖像、人機交互等技術，將採集或模擬的數據映射為可識別的圖形、圖像、視頻或者動畫，並允許用戶對數據進行交互分析的理論方法和技術。
數據可視化可以將不可見的現象轉換為可見的圖形符號，並從中發現規律從而獲取知識。在實際應用中，它可以針對復雜和大規模的數據，還原增強數據中的全局結構和具體細節。
二、 可視化方法
1. 數據採集：數據是可視化對象，可以通過儀器采樣，調查記錄、模擬計算等方式採集。在可視化解決方案中，了解數據來源採集方法和數據屬性，才能有的放矢解決問題。
2. 數據處理和變換：原始數據含有噪音和誤差同時數據模式和特徵往往被隱藏。通過去噪、數據清洗、提取特徵等變換為用戶可理解模式。
3. 可視化映射(核心)：將數據的數值、空間坐標、不同位置數據間的聯系等映射為可視化視覺通道的不同元素如標記、位置、形狀、大小和顏色等。最終讓用戶通過可視化洞察數據和數據背後隱含的現象和規律。
4. 用戶感知：用戶感知從數據可視化結果中提取信息、知識和靈感。數據可視化可用於從數據中探索新的假設，也可嚴重相關假設與數據是否吻合，還可幫助專家向公眾展示數據中的信息。
用戶感知可以在任何時期反作用於數據的採集、處理變換以及映射過程中，如下圖所示：

三、具體操作
1. 將指標值圖形化
一個指標值就是一個數據，將數據的大小以圖形的方式表現。比如用柱形圖的長度或高度表現數據大小，這也是最常用的可視化形式。
傳統的柱形圖、餅圖有可能會帶來審美疲勞，可嘗試從圖形的視覺樣式上進行一些創新，常用的方法就是將圖形與指標的含義關聯起來。
比如 Google Zeitgeist 在展現 top10 的搜索詞時，展示的就是「搜索」形狀的柱形，圖形與指標的含義相吻合，同時也做了立體的視覺變化：

2. 將指標圖形化
一般用在與指標含義相近的 icon 來表現，使用場景也比較多，如下：

3. 將指標關系圖形化
當存在多個指標時，為了挖掘指標之間的關系並將其進行圖形化表達，可提升圖表的可視化深度。常見有以下兩種方式：
藉助已有的場景來表現
聯想自然或社會中有無場景與指標關系類似，然後藉助此場景來表現。

比如網路統計流量研究院操作系統的分布(上圖)，首先分為 windows、mac 還有其他操作系統， windows 又包含 xp、2003、7等多種子系統。
宇宙星系中也有類似的關系：宇宙中有很多星系，我們最為熟悉的是太陽系，太陽系中又包括各個行星。根據這種關系聯想，圖表整體借用宇宙星系的場景，將熟知的Windows比喻成太陽系，將XP、Window7等系統比喻成太陽系中的行星，將Mac和其他系統比喻成其他星系。
構建場景來表現
指標之間往往具有一些關聯特徵，如從簡單到復雜、從低級到高級、從前到後等等。如無法找到已存在的對應場景，也可構建場景。
比如網路統計流量研究院中的學歷分布：指標分別是小學、初中、高中、本科等等。

各個類目之間是一種階梯式的關系，因此，平台就設計了一個階梯式的圖直觀的反映出了數據呈階梯式遞進的趨勢。
再比如：支付寶年初出的個人年度賬單中，在描述付款最多的三項時設計了一個類似頒獎台的樣式也很出彩：(然而並沒有覺得我在哪個類目買買買付款最多有什麼驕傲的)

下方圖示為供參考的線性化過程，實際可視化思考中，將哪類元素進行圖形化或者圖形化前後的順序可能均有不同，需根據具體情況處理。

4. 將時間和空間可視化
時間
通過時間的維度來查看指標值的變化情況，一般通過增加時間軸的形式，也就是常見的趨勢圖。
空間
當圖表存在地域信息並且需要突出表現的時候，可用地圖將空間可視化，地圖作為主背景呈現所有信息點。
Google Zeitgeist 在 2010 和 2012 年的年度熱門回顧中，都是以地圖為主要載體(同時也結合了時間)，來呈現熱門事件：

5. 將數據進行概念轉換
先看下生活中的概念轉換，當我們需要喝水時，通常會說給我來杯水而不是給我來500ml 的水。要注意來(一)杯水，是具象的，並不是用量化的數據來形容。在這里，500ml就是一個具體的數據，但是它難以被感知，所以用(一)杯的概念來轉換。
同樣在數據可視化，有時需要對數據進行概念轉換。這是為了加深用戶對數據的感知，常用方法有對比和比喻。感知就是一個將數據由抽象轉化為具象的過程。
對比
比如下圖就是一個介紹中國煙民數量的圖表。如果只看左半部分中國煙民的數量：32000000(個十百千萬十萬百萬千萬億…)好吧數據量級很大，不論是數零還是數逗號都很容易數錯，而且具體這個數字有多大仍然很難感知。讓我們目光向右移動，來看右半部分：中國煙民數量超過了美國人口總和，太恐怖了。這樣一對比，對數據的感知就加深了。

比喻
下圖是一個介紹雅虎郵箱處理數據量大小的圖表，大概就是說它每小時處理的電子郵件有近1.2TB，相當於644245094 張列印的紙。
上面這個翻譯很無聊是不是，但這並不是問題的重點，這個數它到底有多大呢?文案中用了一個比喻的手法：大意就是將這些郵件列印出來首尾相連可以繞地球4圈。嗯，比香飄飄奶瓶還多3圈。到這里，我相信大家肯定能初步感受到雅虎郵箱每天處理的數據量有多大了吧，而且還沒有被列印出來，為地球節省了很多紙(假裝環保)。

6.讓圖表「動」起來
數據圖形化完成後，可結合實際情況，將其變為動態化和可操控性的圖表，用戶在操控過程中能更好地感知數據的變化過程，提升體驗。
實現動態化通常以下兩種方式： 交互和動畫。
交互
交互包括滑鼠浮動、點擊、多圖表時的聯動響應等等。下面是網路統計流量研究院的時間分布圖，該分布圖採用左圖右表的聯動形式，左圖中滑鼠浮動則顯示對應數據，點擊則可以切換選擇：

動畫
動畫包括入場動畫、交互過程的動畫和播放動畫等等。
入場動畫：即在頁面載入後，給圖表一個「生長」的過程，取代「數據載入中」這樣的提示文字。
交互動畫：用戶發生交互行為後，通過動畫形式給以及時反饋。
播放動畫：通俗的來說就是提供播放功能，讓用戶能夠完整看到數據隨時間變化的過程。下圖是 Gapminder 在描述多維數據時，提供隨時間播放的功能，可以直觀感受到所有數據的變化。

Ⅸ 數據可視化的基本手段

數據可視化主要是藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。但是，這並不就意味著，數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭並進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特徵，從而實現對於相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。然而，設計人員往往並不能很好地把握設計與功能之間的平衡，從而創造出華而不實的數據可視化形式，無法達到其主要目的，也就是傳達與溝通信息。
數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。當前，在研究、教學和開發領域，數據可視化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面。「數據可視化」這條術語實現了成熟的科學可視化領域與較年輕的信息可視化領域的統一。

Ⅹ 數據可視化的基本原則是什麼

第一、知道數據可視化的目的

數據可視化的結果需要呈現的是什麼樣的數據，是針對一個活動的分析還是針對一個發展階段的分析，想要看到什麼樣的問題，是用戶的研究還是銷量研究?這些是進行數據分析的過程以及數據可視化結果的出發點。

第二、注重數據的比較

想要數據反映出問題，就必須有比較，比較是一種相對的變化，不僅僅是在於量的呈現，比較可以看到問題的存在性，比較一般分為同比或者環比兩種，是使用比較多的。

第三、建立數據指標

在數據可視化的過程中，建立數據指標才會有對比性，才知道標準的位置在哪裡，也知道問題在哪裡，數據指標的設置要結合自身的業務背景，科學的進行設置，不能憑空拍腦袋。因為受眾可以根據現有的數據指標進行思考，而不是僅僅呈現一個數據形式。

第四、展示的形式從總體到局部

數據可視化的製作過程要有一個邏輯的思路，先從總體看變化，在從局部看變化，才會有問題的針對性解決辦法。