新冠疫情数据可视化系统的设计与实现

为了更直观地了解新冠疫情的流行趋势,本文开发出了一款新冠疫情可视化系统.系统与腾讯新闻的疫情数据接口,采用Vue、Echarts、Node.js以及其它建站工具渲染新冠疫情数据可视化系统的后台搭建和前端页面.该系统采用多种图表的形式来展示国内疫情的发展趋势,为民众对于新冠疫情的了解提供帮助.     

新冠肺炎疫情大数据可视化平台设计与实现

介绍了新冠肺炎疫情大数据可视化平台的搭建:以大量的新冠肺炎疫情数据为基础,借助Echarts技术以及交互组件,通过可视化图形与地图集成的方式对疫情数据进行可视化展示.实现从多个角度展示国内疫情发展趋势,丰富了疫情数据的展示内容,为广大人民群众了解新冠肺炎疫情提供了便利.     

新冠疫情数据爬取与可视化的实现

基于实时、直观、快速了解疫情实况和发展趋势的需求,本文利用Python实现国内外疫情数据的爬取、清洗和MySQL存储,采用JavaScript和Echarts实现了前端网页的数据可视化展示,包括地图、折线图、玫瑰图、热力图等呈现形式,提供了一个新冠肺炎疫情数据的可视化平台.     

低代码复用技术及其在可视化大屏中的应用

在数字化转型的时代,快速且高效的软件开发变得尤为重要,低代码开发平台应运而生,为开发人员提供了强大的工具来快速构建应用程序。对低代码复用技术在各个领域中的软件应用进行了研究,提出了一种拖拽生成可视化数据大屏的低代码复用技术,可集成在不同终端上。该方法在中控动设备监测系统中,可应用配置多套可视化数据大屏,该可视化大屏应用通过自定义拖拽图表等组件库来配置多种类的数据展示。该技术在提高开发效率、降低成本和促进创新方面有一定优势。     

Echarts在数据可视化课程中的应用

数据可视化作为一种数据展示和分析的工具已广泛应用各个领域。文章根据数据可视化课程的特点,有机结合了Echarts的基本功能、参数配置以及实现手段等内容,并把这些内容通过分阶段有效地运用到课堂教学的各个环节中。在课堂教学中展示了数据可视化的实现过程。文章表明了,通过一系列的训练,学生掌握了运用数据可视化工具的方法,同时学生的综合应用能力也得到了很大的提升。     

舆情可视化分析系统设计与实现

在网络信息爆炸的今天,对海量的网络舆情数据进行可视化分析展示具有重要意义。文章从文本内容、情感倾向、数据来源结合时间和空间维度,对网络舆情进行多维度关联可视化分析。基于ECharts可视化图表库完成网络舆情可视化分析系统的开发。该系统用丰富的图表展示用户关心的舆情信息,支持用户创建事件、图表切换、报告下载等功能。通过该系统能够帮助用户掌握舆情分布、发展态势和演进规律,辅助用户做出决策,避免舆论危机发生。     

数据实时通信与可视化系统的设计与实现

为了将冗杂的工业数据用逻辑化的图形展现出来,该文提出了一种基于HTML5与WebSocket数据实时通信的可视化系统。首先提出的可视化系统是在C#控制台程序的基础上建立WebSocket全双工通信通道,继而借助此通道实现了SQL Server数据库与浏览器的实时数据交互,最后将实时数据发送给Echarts进行绘制和渲染。在漏水监测的项目中应用此可视化系统的结果分析可知,所采用的WebSocket实时通信技术相比于传统通信技术具有更高的稳定性、数据交互实时性,且能有效地减小带宽、节省服务器资源等;所设计数据可视化系统能直观地反映采集的工业数据特性,可视化效果好,实用性强。     

基于OBE模式数据可视化技术课程教学改革与实践

针对数据可视化技术课程教学中存在的问题,分析课程的地位及学习成果目标,提出基于OBE教学理念进行课程教学改革,从项目引领、任务分解、新知识演练、过程实训、重难点递进到成果评价6个方面阐述教学设计,最后说明改革效果。     

新生数据可视化系统的设计与实现

随着高等教育的普及,高校招生数量逐年递增。对于新生数据的分析有助于帮助学校更好地了解学生情况,有助于教学、学生管理等工作的开展。基于此,设计并实现了新生数据可视化系统,汇总新生数据,并通过学院大屏进行可视化的展现。系统基于Python语言,采用前后端分离的技术实现。后端通过Python Flask框架和SqlAlchem y提供数据接口,前后端通过AJAX 传递数据,前端通过Vue+ EC harts进行数据可视化展现。     

教育大数据可视化研究综述

教育大数据可视化分析对于复杂教育规律的理解与挖掘具有重要作用,已成为当前教育信息科学研究领域的重要课题。首先归纳了教育大数据的典型特征,从促进学生元认知发展、辅助教师监督学习过程及提升管理者科学决策水平三个角度介绍了教育大数据应用的最新研究成果,并简述了利用教育大数据实施可视化分析的基本流程。然后重点对文本数据可视化、多维数据可视化、网络数据可视化、时间序列数据可视化以及地理空间数据可视化等五种主流的教育大数据可视化呈现方法进行特征描述,并给出具体的应用场景。随后介绍了动态查询与过滤技术、可缩放/变形界面技术和多视图联动技术三个实施教育大数据可视化的关键交互技术方法。最后依据最新研究动态,从多模态教育数据融合、人机交互、人机协同范式以及教育数据可视化设计的标准规范和评价体系四方面对教育大数据可视化未来研究方向进行了展望。     

招聘网站的岗位分析系统设计与实现

随着高校扩招,应届毕业生人数逐年增长,就业压力不容小觑.针对就业难的问题,进行招聘网站数据分析,挖掘出岗位所需技能,再结合学生在校时所学课程,二者对比,就能很好地给学生推荐合适的工作,并且给学校专业人才培养方案中的岗位职业定位、岗位能力分析等提供依据.岗位分析系统开发采用前后端分离思想,后端使用Hadoop平台和Spa...     

基于ECharts的新冠肺炎疫情实时监控系统的设计与开发

ECharts是一款功能强大的开源可视化库.为使疫情监控准确实时,基于ECharts设计并开发了一款疫情实时监控系统,实现实时更新疫情数据,展示疫情新增、累计趋势及中国各地区疫情数据等功能.该系统实现了疫情数据可视化,可直观地展现疫情形态,传达疫情信息,对疫情溯源、监测、疫情防控部署等方面起到了积极作用;同时也能够使人...     

基于Web实现工业数据可视化监控

工业实时数据可视化的目的是把相对复杂、抽象的工业数据通过可视的方式以人们更易理解的形式及时地展示出来,方便使用数据制定决策的人快速接收数据信息。在当前新技术支持下,数据可视化除了\"可视\",还具有可交流、可互动的特点。数据可视化的本质是数据空间到图形空间的映射,是抽象数据的具象表达。为了快速且高效地完成以上的目标,设计了该基于Vue框架的工业实时数据可视化实现。     

创新创业学分认定及数据可视化系统的设计与实现

创新创业学分认定是创新教育的一项重要工作.由于审核数量众多,申请材料流转复杂,评分标准不一等原因,导致学分认定效率低.为了解决这些问题,从减少教师工作量、提高学生创新意识和满足学校实际工作需求出发,采用B/S模式搭建一个操作简便的学分审核系统.利用Websocket和Java mail技术实现智能推送及预警功能,采用E...     

COM组件技术在数据结构可视化中的应用

本文定义新的顶点类高效存储图的拓扑信息,在类中封装了类成员及相应的方法,实现了模块化和信息隐藏;运用COM组件技术很好地实现数据结构可视化,解决了数据结构课程学习和程序设计中不能形象直观显现所建数据结构的难题.     

基于主成分分析和K-means聚类的平行坐标可视化技术研究

为了解决多维数据的维数过高、数据量过大带来的平行坐标可视化图形线条密集交叠以及数据规律特征不易获取的问题,提出基于主成分分析和K-means聚类的平行坐标（PCAKP,principal component analysis and k-means clustering parallel coordinate）可视化方法。该方法首先对多维数据采用主成分分析方法进行降维处理,其次对降维后的数据采用K-means聚类处理,最后对聚类得到的数据采用平行坐标可视化技术进行可视化展示。以统计局网站发布的数据为测试数据,对PCAKP可视化方法进行测试,与传统平行坐标可视化图形进行对比,验证了PCAKP可视化方法的实用性和有效性。     

Visualization of Multi-Variate Scientific Data

In this state-of-the-art report we discuss relevant research works related to the visualization of complex, multi-variate data. We discuss how different techniques take effect at specific stages of the visualization pipeline and how they apply to multi-variate data sets being composed of scalars, vectors and tensors. We also provide a categorization of these techniques with the aim for a better overview of related approaches. Based on this classification we highlight combinable and hybrid approaches and focus on techniques that potentially lead towards new directions in visualization research. In the second part of this paper we take a look at recent techniques that are useful for the visualization of complex data sets either because they are general purpose or because they can be adapted to specific problems.