可视化的研究方法

Ⅰ 开题报告的研究方法有哪些

运用比较广泛的是文献法、调查法、实验法、行动研究法、访谈法等。

在介绍论文方法时，不是对方法概念的解释，而是要介绍如何使用的研究方法，比如问卷调查法，就要阐述清楚问卷是自制，还是沿用的前人。在研究用，不要罗列一大堆的研究方法，主要提炼一两种研究方法，侧重研究就可以。

研究价值就这个部分，不能空而大或罗列许多根本解决不了的，比如有的老师说他的研究有利于提高某某地区的教育质量等等，别人一看“提高”这个词就不相信，最多是“改善”。教育的质量不是一项科研就可提高的，另就本土文化的研究，是否具有良好的推广性，还有待实证。

研究的创新相对别人这方面的研究，别人没有的，自己总结提炼出来的新亮点，也是文章的亮点。研究的价值与创新应立足于自己的本研究，不能把自己无关的或自己根本解决不了的罗列上去。

(1)可视化的研究方法扩展阅读

开题报告的内容：

1、课题来源及研究的目的和意义。

2、国内外在该方向的研究现状及分析。

3、主要研究内容及创新点。

4、研究方案及进度安排，预期达到的目标。

5、为完成课题已具备和所需的条件。

6、预计研究过程中可能遇到的困难和问题有及解决的措施。

7、主要参考文献。

Ⅱ 软件开发方法的可视化开发方法

1、80年代初期，第四代语言（4GL）出于商业需要开始在软件厂商的广告和产品介绍中出现，更强调编程语言要有“面向问题”、“非过程化程度高”等特性，这些都是软件可视化开发方法的雏形！

2、80年代中期，美国召开了全国性的4GL研讨会，许多着名的计算机科学家开始对4GL展开了全面研究，强调了软件可视化开发方法的实践，提供了功能强大的非过程化问题定义手段，用户只需告知系统做什么，而无需说明怎么做。

3、进入90年代，随着计算机软硬件技术的发展和应用水平的提高，大量基于数据库管理系统的4GL商品化软件（如Informix－4GL、SQL Windows、Power Builder等）已在计算机应用开发领域中获得广泛应用，它们为缩短软件开发周期，提高软件质量发挥了巨大的作用。

4、进入21世纪，随着中国加入世贸，国内也涌现出了大量研究软件可视化开发工具的厂商，他们在完成很多常见的功能时完全不用“编程”的方式，而主要依靠在荧光屏上和用户“对话”的交互方式，通过用户填表或操作屏幕上的窗口、按钮、图标等来构造用户所需要的应用系统，天翎MyApps平台、起步平台、易正平台等等都是这个时期推出的，但这类工具在当时并没有统一的称谓，管理软件开发平台、可视化开发平台、快速开发平台等等叫法不一。

5、2014年，知名的技术和市场调研公司Forrester意识到了软件可视化开发工具的作用和价值，并将之命名为“低代码开发平台”，其完整的定义“利用很少或几乎不需要写代码就可以快速开发应用，并可以快速配置和部署软件的一种技术和工具”！借助Forrester的影响力，这个概念很快火了起来！

6、进入2020年，国内低代码市场持续火热：天翎、起步、易正等专业的低代码开发平台厂商、传统OA协同办公厂商、垂直领域信息化建设厂商、新兴互联网厂商等四大势力纷纷布局，这也可以进一步佐证软件可视化开发方法的实践在国内真的已经非常成熟！

可视化低代码开发平台

Ⅲ citespace的研究方法有哪些

具体如下：

1、若要进行文本的内容分析，需要在运行主窗口中term sources 面板上选择“term”包含的范围，有四个数据来源可供选择，“title”、“abstract”、“descriptors””identifiers,如果选择题目或者摘要，还需要在“term selection”中选择“noun phrases”选项，此选项的功能是将题目和摘要中的名词短语抽取出来，进而可对这些名词短语进行特征词共现分析。

2、实际上在多少情况下并不需要对图谱进行修剪，只有在得到的图谱过于庞大和混乱时才使用。

3、时区内修剪和整个网络修剪，建议使用后者。

4、提供了三种可视化视图：聚类试图、时区视图和时间线视图。聚类视图侧重于不同研究领域的知识结构，时区视图更注重于描绘各研究主题随时间的演变趋势和相互影响，时间线视图更便于看出某个研究主题研究基础的时间跨度。Ps:时间线视图要用在citedrefernce分析。

5、citespace自动聚类的实现是依据谱聚类算法，谱聚类本身就是基于图论的一种算法，因此它对共引网络这种基于链接关系而不是节点属性的聚类具有天然的优势。传统的聚类算法，如K均值算法，EM算法等都是建立在凸球形的样本空间上，算法会陷入局部最优。谱聚类算法正是为了弥补上述算法的这一缺陷而产生的。

理论研究：

着眼于分析科学分析中蕴含的潜在知识、是在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的一款引文可视化分析软件。

由于是通过可视化手段来呈现科学知识结构、规律和分布情况，所以得到的可视化图形也称为“科学知识图谱”它是把成千.上万的文章的关键词、作者、机构等按照重要性以图谱的形式呈现给大家，另外它还可以分析词频(可以做简单的词频分析。

但是做不了词性分析)，此外它还能发现任何领域文章的转折点研究热点，以及预测相关领域论文的前沿和趋势。对恪位研究学者做文献梳理有极大的帮助。

Ⅳ 可视化研究是什么

把数据转换成图形

Ⅳ 什么是可视化数据可视化怎么做啊

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。网舟科技在数据分析与可视化方面有自己独特的见解与心得，专注美国Adobe数据产品的实际应用分析。
它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

Ⅵ 可视化研究是什么

目前有三个主流的研究方向：
科学可视化（SciVis）：
研究如何表达带地理、位置信息的科学数据，应用主要集中在自然科学。

Ⅶ 什么是可视化

可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。目前正在飞度发展的虚拟现实技术也是以图形图像的可视化技术为依托的。国内在这个领域虽然起步时间比较晚，但技术实力却不落下风。比较典型的案例就是北京傲唯刃道科技有限公司推出的源于游戏技术的超逼真数字沙盘，实现了光影，波浪，声音以及纹理的高清晰展示，且可以实现互动，已达到国际水准，开创了该领域的先河，为国人争了光。

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Ⅷ 大数据 分类型数据可视化方法研究报告

大数据：分类型数据可视化方法研究报告
数据可视化可以将海量数据通过图形、表格等形式直观反映给大众。降低数据读取门槛，可以让企业通过形象化方式对自身产品进行营销。
一、数据可视化原理
数据化可视原理是综合运用计算机图形学、图像、人机交互等技术，将采集或模拟的数据映射为可识别的图形、图像、视频或者动画，并允许用户对数据进行交互分析的理论方法和技术。
数据可视化可以将不可见的现象转换为可见的图形符号，并从中发现规律从而获取知识。在实际应用中，它可以针对复杂和大规模的数据，还原增强数据中的全局结构和具体细节。
二、 可视化方法
1. 数据采集：数据是可视化对象，可以通过仪器采样，调查记录、模拟计算等方式采集。在可视化解决方案中，了解数据来源采集方法和数据属性，才能有的放矢解决问题。
2. 数据处理和变换：原始数据含有噪音和误差同时数据模式和特征往往被隐藏。通过去噪、数据清洗、提取特征等变换为用户可理解模式。
3. 可视化映射(核心)：将数据的数值、空间坐标、不同位置数据间的联系等映射为可视化视觉通道的不同元素如标记、位置、形状、大小和颜色等。最终让用户通过可视化洞察数据和数据背后隐含的现象和规律。
4. 用户感知：用户感知从数据可视化结果中提取信息、知识和灵感。数据可视化可用于从数据中探索新的假设，也可严重相关假设与数据是否吻合，还可帮助专家向公众展示数据中的信息。
用户感知可以在任何时期反作用于数据的采集、处理变换以及映射过程中，如下图所示：

三、具体操作
1. 将指标值图形化
一个指标值就是一个数据，将数据的大小以图形的方式表现。比如用柱形图的长度或高度表现数据大小，这也是最常用的可视化形式。
传统的柱形图、饼图有可能会带来审美疲劳，可尝试从图形的视觉样式上进行一些创新，常用的方法就是将图形与指标的含义关联起来。
比如 Google Zeitgeist 在展现 top10 的搜索词时，展示的就是“搜索”形状的柱形，图形与指标的含义相吻合，同时也做了立体的视觉变化：

2. 将指标图形化
一般用在与指标含义相近的 icon 来表现，使用场景也比较多，如下：

3. 将指标关系图形化
当存在多个指标时，为了挖掘指标之间的关系并将其进行图形化表达，可提升图表的可视化深度。常见有以下两种方式：
借助已有的场景来表现
联想自然或社会中有无场景与指标关系类似，然后借助此场景来表现。

比如网络统计流量研究院操作系统的分布(上图)，首先分为 windows、mac 还有其他操作系统， windows 又包含 xp、2003、7等多种子系统。
宇宙星系中也有类似的关系：宇宙中有很多星系，我们最为熟悉的是太阳系，太阳系中又包括各个行星。根据这种关系联想，图表整体借用宇宙星系的场景，将熟知的Windows比喻成太阳系，将XP、Window7等系统比喻成太阳系中的行星，将Mac和其他系统比喻成其他星系。
构建场景来表现
指标之间往往具有一些关联特征，如从简单到复杂、从低级到高级、从前到后等等。如无法找到已存在的对应场景，也可构建场景。
比如网络统计流量研究院中的学历分布：指标分别是小学、初中、高中、本科等等。

各个类目之间是一种阶梯式的关系，因此，平台就设计了一个阶梯式的图直观的反映出了数据呈阶梯式递进的趋势。
再比如：支付宝年初出的个人年度账单中，在描述付款最多的三项时设计了一个类似颁奖台的样式也很出彩：(然而并没有觉得我在哪个类目买买买付款最多有什么骄傲的)

下方图示为供参考的线性化过程，实际可视化思考中，将哪类元素进行图形化或者图形化前后的顺序可能均有不同，需根据具体情况处理。

4. 将时间和空间可视化
时间
通过时间的维度来查看指标值的变化情况，一般通过增加时间轴的形式，也就是常见的趋势图。
空间
当图表存在地域信息并且需要突出表现的时候，可用地图将空间可视化，地图作为主背景呈现所有信息点。
Google Zeitgeist 在 2010 和 2012 年的年度热门回顾中，都是以地图为主要载体(同时也结合了时间)，来呈现热门事件：

5. 将数据进行概念转换
先看下生活中的概念转换，当我们需要喝水时，通常会说给我来杯水而不是给我来500ml 的水。要注意来(一)杯水，是具象的，并不是用量化的数据来形容。在这里，500ml就是一个具体的数据，但是它难以被感知，所以用(一)杯的概念来转换。
同样在数据可视化，有时需要对数据进行概念转换。这是为了加深用户对数据的感知，常用方法有对比和比喻。感知就是一个将数据由抽象转化为具象的过程。
对比
比如下图就是一个介绍中国烟民数量的图表。如果只看左半部分中国烟民的数量：32000000(个十百千万十万百万千万亿…)好吧数据量级很大，不论是数零还是数逗号都很容易数错，而且具体这个数字有多大仍然很难感知。让我们目光向右移动，来看右半部分：中国烟民数量超过了美国人口总和，太恐怖了。这样一对比，对数据的感知就加深了。

比喻
下图是一个介绍雅虎邮箱处理数据量大小的图表，大概就是说它每小时处理的电子邮件有近1.2TB，相当于644245094 张打印的纸。
上面这个翻译很无聊是不是，但这并不是问题的重点，这个数它到底有多大呢?文案中用了一个比喻的手法：大意就是将这些邮件打印出来首尾相连可以绕地球4圈。嗯，比香飘飘奶瓶还多3圈。到这里，我相信大家肯定能初步感受到雅虎邮箱每天处理的数据量有多大了吧，而且还没有被打印出来，为地球节省了很多纸(假装环保)。

6.让图表“动”起来
数据图形化完成后，可结合实际情况，将其变为动态化和可操控性的图表，用户在操控过程中能更好地感知数据的变化过程，提升体验。
实现动态化通常以下两种方式： 交互和动画。
交互
交互包括鼠标浮动、点击、多图表时的联动响应等等。下面是网络统计流量研究院的时间分布图，该分布图采用左图右表的联动形式，左图中鼠标浮动则显示对应数据，点击则可以切换选择：

动画
动画包括入场动画、交互过程的动画和播放动画等等。
入场动画：即在页面载入后，给图表一个“生长”的过程，取代“数据载入中”这样的提示文字。
交互动画：用户发生交互行为后，通过动画形式给以及时反馈。
播放动画：通俗的来说就是提供播放功能，让用户能够完整看到数据随时间变化的过程。下图是 Gapminder 在描述多维数据时，提供随时间播放的功能，可以直观感受到所有数据的变化。

Ⅸ 数据可视化的基本手段

数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着，数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。
数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

Ⅹ 数据可视化的基本原则是什么

第一、知道数据可视化的目的

数据可视化的结果需要呈现的是什么样的数据，是针对一个活动的分析还是针对一个发展阶段的分析，想要看到什么样的问题，是用户的研究还是销量研究?这些是进行数据分析的过程以及数据可视化结果的出发点。

第二、注重数据的比较

想要数据反映出问题，就必须有比较，比较是一种相对的变化，不仅仅是在于量的呈现，比较可以看到问题的存在性，比较一般分为同比或者环比两种，是使用比较多的。

第三、建立数据指标

在数据可视化的过程中，建立数据指标才会有对比性，才知道标准的位置在哪里，也知道问题在哪里，数据指标的设置要结合自身的业务背景，科学的进行设置，不能凭空拍脑袋。因为受众可以根据现有的数据指标进行思考，而不是仅仅呈现一个数据形式。

第四、展示的形式从总体到局部

数据可视化的制作过程要有一个逻辑的思路，先从总体看变化，在从局部看变化，才会有问题的针对性解决办法。