1、便观察和记忆，而且能够发现文本信息内部所存在的联系。根据文本信息的多样性，人们提出了多种可视分析技术，下面对其进行简要的介绍。类是基于文本关键字的可视分析，其主要思想是从文本中提取语义单元作为关键字，用这些关键字可视地表达文本内容。标签云是最常用的关键字可视分析技术，它利用颜色和字体大小反映关键词在文本中的分布情况及重要性，越是重要的词汇，颜色越鲜亮，字体越大，然后按照定的顺序和规律美观地排列在屏幕上，如图所示，用标签云表示世界人口分布情况。图标签云表示世界人口分布情况万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文另类是基于文本时序性变化的可视分析。对于具有时间和顺序属性的文本，文本内容具有时序演化的特点，其中个经典的可视分析技术是主题河流方法。它将文档集合中的主题信息比喻为随时间不断变化的河流，用河流的宽度表示主题在时刻演变的强度。图为。

2、数据可视分析多变量体数据压缩理论概述多变量体数据概念数据压缩的概念数据压缩的性能指标多变量分析方法数据可视分析理论概述可视分析理论概述可视分析研究方向与相关技术基于运动轨迹的可视分析本章小节第三章多变量体数据近似无损压缩引言机器学习的相关概念和方法线性回归模型核方法半监督学习和主动学习完美哈希算法基于主动学习的压缩算法目标函数多变量体数据压缩基于半监督学习的多变量体数据重构选取特征向量半监督学习模型对体数据重构后的误差建立哈希表万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文实验结果与分析算法示意图实验结果本章小结第四章轨迹数据异常检测可视分析引言轨迹数据空间集合时间集合对象集合轨迹异常检测轨迹异常检测定义常用轨迹异常检测方法基于轨迹异常检测的可视分析获取和显示地图数据基于核密度估计的异常检测异常轨迹的可视增强轨迹异常检测可视分析轨迹异常检。

3、空间的大小由该空间代表数据的大小决定，该方法能够有效的利用显示空间对层次信息进行显示。对于划分的子空间可以填充不同的颜色来进行标示以便于分析。图为可视分析年各国流量情况。图可视分析年各国流量情况万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文非空间填充法主要通过节点连接图的方式来表达。通常利用三维空间来显示大规模树状结构，比较著名的是技术。如图显示了可视分析，子节点以等角度的方式与父节点相连并辐射型的映射到平面上，通过改变分支半径和偏移距离来避免树的分支落入相同的映射区域。图显示层次信息图片引自文本信息可视分析日常生活中人们要接触大量文本信息，譬如邮件微博短信报告等都是文本信息。文本信息资源往往具有多样性的内容繁杂的格式大规模等特点，人工阅读的方式已难以高效的获得文本信息所要表达的内容。利用文本信息可视化进行分析不仅能为人们提供直观的结果以。

4、第章,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要量体数据近似无损压缩引言机器学习的相关概念和方法线性回归模型核方法半监督学习和主动学习完美哈希算法基处于种信息爆炸的状态之中，现在人们所经历的数据增长速度已经远远超过了整个人类历史上的任何时候。也正因如此，“大数据时代”已经到来了，“大数据”也成为时下最热门的词汇。伴随着大数据时代的到来，人们可以分析的数据量越来越多，但也面临着前所未有的大量挑战。从前的数据统计以及数据分析等工作由科研工作者统计学方面的专家数据分析师等全权负责，但在当今这个大数据环境下，大规模数据只有在被合理采集解读和表达之后才能完美的展现这些数据背后所蕴藏的信息，所以如何对大规模数据进行有效的存万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要第章绪论研究背景与意义国内外研究现状主要研究内容论文组织结构第二章多变量数据压缩与。

5、据和科研工作带了来极大的便利。但是，随着多变量高维体数据的出现以及分辨率的提高，数据量急剧增加，如何有效及方便的存储处理和可视化分析这些庞大而又复杂的数据，就成为了亟待解决的问题。传统的直接存储方式在存储数据时含有大量的才发展起来的新兴学科，但经过研究者的不断探索，已经总结出了些关于可视分析的理论和方法。下面将介绍几种可视分析的研究方向以及用到的相关技术。层次信息可视分析抽象信息之间往往存在着层次关系，例如系统对的管理图书分类文档管理等都是具有层次结构的数据。因为层次关系普遍存在于数据信息中，所以层次化可视分析是可视分析领域的个重要研究方向。般用树状结构来描述层次关系，基于树状结构的层次化可视分析技术主要分为两类，分别是空间填充法和非空间填充法。是比较常见的空间填充法，方法通过将屏幕空间划分为个个的子空间来观察大规模层次数据，子。

6、主题河流可视分析，横轴代表时间，河流代表主题，河流的宽度代表时刻此主题所占的比例。图年新闻数据主题演变图片引自另外关于文本信息可视化分析的方法还有基于文本特征的分布模式可视分析基于文本关系的可视分析等，由于篇幅限制，在这里不再介绍。多维数据可视分析如今人们所获取的数据不再是单变量的值，往往是多个变量的多维度数据，如何将多维数据映射到二维或者三维图形空间是目前可视分析的个重要研究目标。比较经典的多维数据可视分析方法有散点图矩阵平行坐标等。散点图矩阵将散点图扩展到多维数据上，将多维数据在二维矩阵里进行显示，克服了多维数据在平面上显示的困难。具有个属性的数据，所有属性两两组合就生成个二维散点图，然后把这些散点图排列成的矩阵，就可以观察任意两个属性之间的关系。图用散点图矩阵显示了多条汽车属性的数据，其中每条数据包含了汽车的油耗，每加。

7、测可视分析系统实现方式轨迹数据预处理基于核密度估计的轨迹异常检测基于深度的光晕线条绘制方法的可视增强本章小结第五章总结与展望本文工作总结今后工作展望致谢参考文献附录万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论研究背景与意义数据有十分悠久的历史，最简单的数据莫过于数字，人们用数字记录下观察的结果便形成了数据，当然数据也可以是文字图像声音等。在过去的十年中，由于互联网技术的飞速发展和信息采集设备数量的快速增加，导致了数据量的激增，使世界处于种信息爆炸的状态之中，现在人们所经历的数据增长速度已经远远超过了整个人类历史上的任何时候。也正因如此，“大数据时代”已经到来了，“大数据”也成为时下最热门的词汇。伴随着大数据时代的到来，人们可以分析的数据量越来越多，但也面临着前所未有的大量挑战。从前的数据统计以及数据分析等工作由科研工作者统计学方。

8、坐标表示经度，表示维度和记录时间。如果只是单纯的分析原始数据，则表只是堆杂乱的数据而已，很难通过表所记录的数据提取出有用的信息。可以通过可视分析的办法，把表中的数据映射到地图上。表记录的私家车位置信息数据图对表中的数据进行可视分析图显示了可视分析的结果，因为位置记录之间的时间间隔很短，所以用直线直接将相邻位置相连并不会引起太大的误差，图中的蓝色线条直接表示了汽车的运动轨迹，轨迹的起始位置是个空心的方块，终止位置是个实心的方块起始和终止位置都在地图的北方。通过对图的分析可知，重建的轨迹数据和地图上的街道正好相吻合。通过可视化分析可以从图中识别出运动对象所经过的街道以及行程的地理位置，并且可以得出此数据对应个往返行程，因为起始点和终止点大约在地图北方相同的位置。单对象多轨迹分析方法万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文在单对象单轨迹分。

9、的专家数据分析师等全权负责，但在当今这个大数据环境下，大规模数据只有在被合理采集解读和表达之后才能完美的展现这些数据背后所蕴藏的信息，所以如何对大规模数据进行有效的存储与合理的分析成为大数据时代下的个热门问题。针对大规模数据的存储问题，其中个比较好的解决方法就是对数据进行压缩以降低存储空间，在原有的硬件条件下存储更多的数据针对数据的分析问题，可视分析技术可以形象的将原始杂乱的数据在二维空间或三维空间进行显示，为人们分析数据带来了极大的便利。随着传感器以及其他数据采集设备的出现，数据采集的信息量越来越丰富，我们可以将这些数据信息以多变量体数据的形式呈现出来。体数据所采集的般是三维空间中的信息，在对体数据分析时，可以利用数据可视化技术将三维体数据以二维图像的形式表现出来，有效的揭示了体数据内部的空间分布和结构关系等信息，为人们分析数。

10、杭州电子科技大学硕士学位论文基于运动轨迹的可视分析了解人动物车辆颗粒或其他物体的运动行为在人们的生活和活动的许多方面都是很重要的。由于近年来廉价定位设备的出现，对各种移动物体运动数据的收集有了爆发式的增长，而这些数据本身缺少必要的语义分析，所以迫切需要个合理的方法对运动数据进行分析并提取隐藏在数据背后的相关信息。基于运动数据轨迹的可视化分析方法很好的解决了这难题。运动物体在其运动期间所经过的所有路径，称为轨迹。例如，轨迹可以是天之中个人的运动路径或车辆的行驶路径等。在可视分析中可以根据运动性质和分析目标等因素对运动轨迹进行分类，通过轨迹分类后的结果来分析物体的运动规律。下面我们结合实例介绍几种常见的运动轨迹可视分析方法单对象单轨迹分析方法以私家车上天的数据为例来进行单轨迹分析。表显示了天私家车所记录的位置信息，其中主要记录了地理。

11、析方法中我们分析了天收集到的数据并从中发现了记录数据背后所隐藏的些信息，但如果用相同的方法去显示私家车个月的数据，其结果也不能为我们的分析带来很大的帮助。我们用私家车上收集的个月的数据集来进行单对象多轨迹分析。图单对象多轨迹在地图上的映射图单对象多轨迹在空间时间立方体上的映射图引自文献给出了轨迹数据在地图显示上的个片段，图引自文献给出了轨迹数据在空间时间立方体下的映射。当分析多轨迹时，由于轨迹的重叠，很难从图的地图上发现有用信息，而图中空间时间立方体映射轨迹数据的线条相互交叉也造成了视觉上的混乱。在进行多轨迹分析时其数据量往往是单轨迹分析的数百倍或者数千倍，所以单轨迹的可视分析方法已不再适用于多轨迹。在探索大型数据集时，可视分析需要结合计算处理或数据库操作，常用的处理方法之是在计算时对大型数据集进行聚集，然后将聚集后的结果进行可。

12、仑油能开的旅程气缸马力重量加速度生产年份和产地等信息。由图分析马力车重和的关系，可知汽车的发动机马力越大越小，车越重越小。散点图的每个小图只能显示两个属性间的关系，无法直观的分析多个属性间的关系，并且当也无法解决数据属性过多的情况。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文图散点图显示汽车属性数据，引自和在年代初提出了用平行坐标表示多维数据的方法。其根本思想是将多维数据映射到组等距平行的二维坐标轴上，条坐标轴表示个属性的维度，坐标轴的刻度按对应属性的取值范围均匀分布。图用平行坐标显示了图同样的数据。从图中可以看出，气缸大的车，马力大，油耗相对较小气缸小的车，马力小，油耗相对较大。可以通过平行坐标清晰的看出多个属性之间的联系，但是当数据量过多时，平行坐标里的折线就会过多，就不利于分析数据间的联系了。图平行坐标显示汽车属性数据，引自万方数。

参考资料：

[1]第三节探索宇宙PPT课件 编号36（第26页，发表于2022-06-25）

[2]第三节探索宇宙PPT课件 编号28（第26页，发表于2022-06-25）

[3]第三节探索宇宙PPT课件 编号42（第26页，发表于2022-06-25）

[4]第一节原电池PPT课件 编号34（第26页，发表于2022-06-25）

[5]第一节原电池PPT课件 编号35（第26页，发表于2022-06-25）

[6]第一节原电池PPT课件 编号35（第26页，发表于2022-06-25）

[7]第一节原电池PPT课件 编号34（第26页，发表于2022-06-25）

[8]第一节原电池PPT课件 编号28（第26页，发表于2022-06-25）

[9]第一节原电池PPT课件 编号32（第26页，发表于2022-06-25）

[10]第一节原电池PPT课件 编号27（第26页，发表于2022-06-25）

[11]第一节原电池PPT课件 编号35（第26页，发表于2022-06-25）

[12]第一节原电池PPT课件 编号32（第26页，发表于2022-06-25）

[13]第一节原电池PPT课件 编号33（第26页，发表于2022-06-25）

[14]第一课我们属于多种群体PPT（人民版）PPT课件 编号39（第10页，发表于2022-06-25）

[15]第一课我们属于多种群体PPT（人民版）PPT课件 编号43（第10页，发表于2022-06-25）

[16]第一课我们属于多种群体PPT（人民版）PPT课件 编号44（第10页，发表于2022-06-25）

[17]第一课我们属于多种群体PPT（人民版）PPT课件 编号37（第10页，发表于2022-06-25）

[18]第一课我们属于多种群体PPT（人民版）PPT课件 编号38（第10页，发表于2022-06-25）

[19]第一课我们属于多种群体PPT（人民版）PPT课件 编号37（第10页，发表于2022-06-25）

[20]第一课我们属于多种群体PPT（人民版）PPT课件 编号35（第10页，发表于2022-06-25）