多源观测数据在LAPS三维云量场分析中的应用

《大数据可视化技术》教案

《大数据可视化技术》 教案 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

教案 （详案） 2019 -2020学年第2学期课程名称：大数据可视化技术 课程代码： 适用专业：计算机应用技术 教师姓名： 所属系部： 职称： 课时：总学时64 使用教材：大数据可视化技术

教学单元教案

数据：聚焦于解决数据的采集，清理，预处理，分析，挖掘。 图形：聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示。 可视化：聚焦于解决将数据转换成图形，并进行交互处理。 （2）大数据可视化的分层 从市场上的数据可视化工具来看，数据可视化分为5个层级，如下图所示： （3）数据可视化技术基础概念 数据可视化技术包含以下几个基本概念： 1.数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间； 2.数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算； 3.数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据； 4.数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开 发工具发现其中未知信息的处理过程。 数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。

（4）数据可视化领域的起源 数据可视化领域的起源，可以追溯到20世纪50年代计算机图形学的早期。当时，人们利用计算机创建了首批图形图表。 （5）教师活动：PPT讲解；学生活动：听讲记录；时间分配：20分 钟。 2、数据可视化作用与意义 （1）数据可视化作用 数据可视化的主要作用包括数据记录和表达、数据操作及数据分析3个方面，这也是以可视化技术支持计算机辅助数据认知的3个基本阶段： 1.数据记录和表达 借助于有效的图形展示工具，数据可视化能够在小空间呈现大规模数据。 2.数据操作 数据操作是以计算机提供的界面、接口、协议等条件为基础完成人与数据的交互需求。 3.数据分析 数据分析是通过数据计算获得多维、多源、异构和海量数据所隐含信息的核心手段，它是 数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应用。 （2）数据可视化意义 数据可视化在数据科学中的重要地位主要表现在以下4个方面： 1.视觉是人类获得信息的最主要途径 1）视觉感知是人类大脑的最主要功能之一 2）眼睛是感知信息能力最强的人体器官之一 2.数据可视化的主要优势 1）可以洞察统计分析无法发现的结构和细节 2）可视化处理有利于大数据普及应用 3.可视化能够帮助人们提高理解与处理数据的效率 4.数据可视化能够在小空间展示大规模数据

气象观测资料调查

5. 气象观测资料调查 （1）熟悉气象观测资料调查的基本原则 气象观测资料的调查要求与项目的评价等级有关，还与评价范围内地形复杂程度、水平流场是否均匀一致、污染物排放是否连续稳定有关。 常规气象观测资料包括常规地面气象观测资料和常规高空气象探测资料。 对于各级评价项目，均应调查评价范围20年以上的主要气候统计资料。包括年平均风速和风向玫瑰图，最大风速与月平均风速，年平均气温，极端气温与月平均气温，年平均相对湿度，年均降水量，降水量极值，日照等。 对于一、二级评价项目，还应调查逐日、逐次的常规气象观测资料及其他气象观测资料。 （2）熟悉一级评价项目气象观测资料调查要求 1. 两种情况 （1）评价范围小于50km条件下，须调查地面气象观测资料，并按选取的模式要求，补充调查必需的常规高空气象探测资料。 （2）评价范围大于50km条件下，须调查地面气象观测资料和常规高空气象探测资料。 2. 地面气象观测资料调查要求 调查距离项目最近的地面气象观测站，近5年内的至少连续3年的常规地面气象观测资料。如果地面气象观测站与项目的距离超过50km，并且地面站与评价范围的地理特征不一致，还需要进行补充地面气象观测。 3. 常规高空气象探测资料调查要求：调查距离项目最近的高空气象探测站，近5年内的至少连续3年的常规高空气象探测资料。如果高空气象探测站与项目的距离超过50km，高空气象资料可采用中尺度气象模式模拟的50km内的格点气象资料。 （3）掌握二级评价项目气象观测资料调查要求 气象观测资料调查基本要求同一级评价项目。对应的气象观测资料年限要求为近3年内的至少连续1年的常规地面气象观测资料和高空气象探测资料。 （4）熟悉地面气象观测资料和常规高空气象探测资料调查的主要内容 1. 地面气象观测资料 （1）时次：根据所调查地面气象观测站的类别，并遵循先基准站、次基本站、后一般站的原则，收集每日实际逐次观测资料。 （2）常规调查项目：时间（年、月、日、时）、风向（以角度或按16个方位表示）、风速、干球温度、低云量、总云量。

大数据可视化设计说明

大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程： 我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程

三维可视化技术都有哪些运用

三维可视化技术都有哪些运用 伴随着数据在当前互联网技术迅速发展壮大下变的层面更广，总数更大、构造愈来愈繁杂，大家如果想要更加清楚，迅速的认识和了解一份数据，传统化的二维平面图数据图表现已不能够满足需求，三维可视化技术越融合多媒体技术、互联网技术及其三维镜像技术完成了数据处理的虚拟化，根据对物体展开多方位的监管，搭建根据现实的3D虚拟现实技术实际效果，让数据呈现更加直观和易于了解，现已短时间变成信息内容智能化管理的关键构成部分，被广泛运用到各制造行业中。 一、什么叫数据可视化 简便的来讲数据可视化便是依据数据的特点、特性等属性，根据图像处理等适合的方法，将数据形象化的有概念性的展现出，作用大伙儿更强的、更清楚的了解数据，把握数据中的有效信息内容。 1.数据可视化的发展壮大与运用 数据可视化并不是什么新型技术，其发展历程发源能够上溯二十世纪50年代电子计算机图形学的初期。那时候，大家就可以利用软件建立出了第一批图形图表。伴随着互联网技术、电子计算机技术和优秀人才层面的短时间发展壮大，各种各样的数据可视化呈现在大家

的眼下。伴随着近几年来大数据备受关注，互联网端数据剖析产品盛行。企业历经前些年IT 系统基本建设后累积了很多数据，包含业务流程数据、客户数据、以及他第三方数据。这种数据对公司很有使用价值，探寻和剖析的意向明显，其才被更广泛运用到每个制造行业中。 （1）数据可视化运用可分成三类： ①宏观环境形势可视化：宏观环境形势可视化就是指在特殊环境中对随时间流逝而持续转变的总体目标实体展开觉察，能够直观、灵活、真实地展现宏观环境形势，能够迅速把握某一行业的总体形势、特点。 ②机器设备模拟仿真运作可视化：根据图像、三维动漫及其电子计算机程序控制技术与三维建模相结合，完成对机器设备的可视化表述，使管理者对其所管理的机器设备有品牌形象实际的定义，对机器设备所在的部位、外观设计及全部主要参数一目了然，会大大减少管理者的劳动效率，提升管理高效率和管理水准。 ③数据分析可视化：是现阶段谈及较多的运用，广泛运用于商务智能、政府部门管理决策、公众服务、网络营销这些行业。凭借可视化的数据数据图表，能够很清楚合理的传递与沟通交流信息内容。 2.数据可视化的发展趋向

可视化技术及应用

什么是可视化？ 种类繁多的信息源产生的大量数据，远远超出了人脑分析解释这些数据的能力。由于缺乏大量数据的有效分析手段，大约有95%的计算被浪费，这严重阻碍了科学研究的进展。为此，美国计算机成像专业委员会提出了解决方法——可视化。可视化技术作为解释大量数据最有效的手段而率先被科学与工程计算领域采用，并发展为当前热门的研究领域——科学可视化。可视化把数据转换成图形，给予人们深刻与意想不到的洞察力，在很多领域使科学家的研究方式发生了根本变化。可视化技术的应用大至高速飞行模拟，小至分子结构的演示，无处不在。在互联网时代，可视化与网络技术结合使远程可视化服务成为现实，可视区域网络因此应运而生。它的核心技术是可视化服务器硬件和软件。科学可视化的主要过程是建模和渲染。建模是把数据映射成物体的几何图元。渲染是把几何图元描绘成图形或图像。渲染是绘制真实感图形的主要技术。严格地说，渲染就是根据基于光学原理的光照模型计算物体可见面投影到观察者眼中的光亮度大小和色彩的组成，并把它转换成适合图形显示设备的颜色值，从而确定投影画面上每一像素的颜色和光照效果，最终生成具有真实感的图形。真实感图形是通过物体表面的颜色和明暗色调来表现的，它和物体表面的材料性质、表面向视线方向辐射的光能有关，计算复杂，计算量很大。 可视化硬件： 可视化硬件主要是图形工作站和超级可视化计算机。图形工作站广泛采用RISC处理器和UNIX操作系统。具有丰富的图形处理功能和灵活的窗口管理功能，可配置大容量的内存和硬盘，具有良好的人机交互界面、输入/输出和网络功能完善，主要用于科学技术方面。 可视化软件： 一般分为三个层次。第一层是操作系统，该层的一部分程序直接和硬件打交道，控制工作站或超级计算机各种模块的工作，另一部分程序可进行任务调度，视频同步控制，以TCP/IP 方式在网络中传输图形信息及通信信息。第二层为可视化软件开发工具，它用来帮助开发人员设计可视化应用软件。第三层为各行各业采用的可视化应用软件。大多数可视化工作一般都在图形工作站上进行，少数大型的、需要协同工作的可视化工作在超级图形计算机上进行。 可视化关键技术： 编辑、名字服务和资源检索技术。 异构硬件的集成技术： 对于省级视频监控系统，所用到的前端摄像头、编码器、控制器以及报警设备将会面临多种厂家、多种型号的集成问题。

大数据分析与可视化技术应用实战-

大数据分析与可视化技术应用实战 一、培训重点 1.数据分析实战 2.数据挖掘理论及核心技术 3.大数据算法原理及案例实现 4.Python应用实战 二、培训特色 1.理论与实践相结合、案例分析与行业应用穿插进行； 2.专家精彩内容解析、学员专题讨论、分组研究； 3.通过全面知识理解、专题技能和实践结合的授课方式。 三、日程安排

四、授课专家 游老师计算机硕士，大数据分析、挖掘、可视化专家，高级培训讲师，曾服务于华为技术有限公司等多家企业，专注于机器学习、数据挖掘、大数据、知识图谱等领域的研究、设计与实现，在互联网、电信、电力、军工等行业具有丰富的工程实践经验，对空间分析、欺诈检测、广告反作弊、推荐系统、客户画像、客户营销建模、知识抽取、智能问答、可视化分析、预测分析、系统架构、大数据端到端解决方案等方面具有深刻理解，多次作为Python语言会议重要嘉宾出席会议并发表主题演讲，著有《R语言预测实战》等多本书籍。 王老师某集团上市公司数据分析部负责人，主要利用Python语言进行大数据的挖掘和可视化工作。从事数据挖掘建模工作已有10年，曾经从事过咨询、电商、金融、电购、电力、游戏等行业，了解不同领域的数据特点。有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验，部分研究成果曾获得国家专利。 俞老师计算机博士，目前主要研究方向包括电子推荐、智能决策和大数据分析等。主持国家自然科学基金2项、中国ft?士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多项企业合作课题等项H。已在《管理科学学报》、《系统工程学报》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management, Informstion Systems Frontiers等国内外刊物和学术会议发表论文90多篇，其中被SCI、EI收录40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客户智能》、《商务智能（笫四版）》、《商务智能数据分析的管理视角（第三版）》、《数据挖掘实用案例集》等多部。 刘老师10多年的IT领域相关技术研究和项目开发工作，在长期软件领域工作过程中，对软件企业运作模式有深入研究，熟悉软件质量保障标准IS09003和软件过程改进模型CMM./CMMI,在具体项目实施过程中总结经验，有深刻认识。通晓多种软件设计和开发工具。对软件开发整个流程非常熟悉，能根据项H特点定制具体软件过程，并进行项U管理和监控，有很强的软件项訂组织管理能力。对C/C++、HTML 5、python> Hadoop> java、java EE、android、IOS、大数据、云计算有比较深入的理解和应用，具有较强的移动互联网

数据挖掘案例分析--啤酒与尿布讲课稿

前言 “啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！ 商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分，购物篮分析英文名为market basket analysis(简称MBA，当然这可不是那个可以用来吓人的学位名称)。在数据分析行业，将购物篮的商品相关性分析称为“数据挖掘算法之王”，可见购物篮商品相关性算法吸引人的地方，这也正是我们小组乐此不疲的围绕着购物篮分析进行着研究和探索的根本原因。 购物篮分析的算法很多，比较常用的有A prior/ ?’ p r i ?/算法、FP-tree结构和相应的FP-growth算法等等，上次课我们组的邓斌同学已经详细的演示了购物篮分析的操作流程，因此在这里我不介绍具体的购物篮分析算法，而是在已经获得的结果的基础上剖析一下数据身后潜藏的商业信息。目前购物篮分析的计算方法都很成熟，在进入20世纪90年代后，很多分析软件均将一些成熟的购物篮分析算法打包在自己的软件产品中，成为了软件产品的组成部分，客户购买了这些软件产品后就等于有了购物篮分析的工具，比如我们正在使用的Clementine。 缘起 “啤酒与尿布”的故事可以说是营销界的经典段子，在打开Google搜索一下，你会发现很多人都在津津乐道于“啤酒与尿布”，可以说100个人就有100个版本的“啤酒与尿布”的故事。故事的时间跨度从上个世纪80年代到本世纪初，甚至连故事的主角和地点都会发生变化——从美国跨越到欧洲。认真地查了一下资料，我们发现沃尔玛的“啤酒与尿布”案例是正式刊登在1998年的《哈佛商业评论》上面的，这应该算是目前发现的最权威报道。 “啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。 在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布”故事的由来。 当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal （个人翻译--艾格拉沃）提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——A prior算法。沃尔玛从上个世纪90年代尝试将A prior算法引入到POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。 “啤酒和尿布”的故事为什么产生于沃尔玛超市的卖场中

大数据可视化的主要应用

数据可视化的主要应用 实时的业务看板和探索式的商业智能是目前数据可视化最常见的两个应用场景。 对于企业而言，传统的商业智能产品或报表工具部署周期很长，从设计、研发、部署到交付，往往需要数月甚至更长的时间，IT部门也需要为此付出很大精力；对于决策者而言，想要了解业务发展，不得不等待每周或每月的分析报告，这意味决策周期将更加漫长。在商业环境快速变化的今天，每周或每月的分析报告显然无法满足企业快节奏的决策需求，企业负责人首先需要的是实时的业务看板。 实时业务看板，意味着可视化图表会随着业务数据的实时更新而变化。一方面，这使得企业决策者可以第一时间了解业务的运营状态，及时发现问题并调整策略；另一方面，实时的数据更新也大大提高了分析人员的工作效率，省去了很多重复式的数据准备工作。 实时业务看板满足了数据呈现，想要进行深入的数据分析，企业负责人还需要探索式的商业智能。 由于大数据在国外落地较早，且数据基础更好，所以探索式分析在国外已成为主流。在Gartner 2017 BI（商业智能）魔力象限报告中也可以看出，传统的BI厂商已从领导者象限出局，自助探索式分析将成为趋势。而目前，国内企业仍然以验证式分析为主。 验证式分析是一种自上而下的模式。即企业决策者设定业务指标，提出分析需求，分析人员再根据相关需求进行报表定制。这种模式必须先有想法，之后再通过业务数据进行验证。所以验证式分析对数据质量要求很高，如果数据本身出现问题，那么即便通过科学的数据建模进行分析，结果也肯定是错误的。 相比于验证式分析，探索式分析对数据质量要求相对较低，同时也不需要复杂的数据建模。“探索式分析的意义在于，它允许分析人员或决策者在不清楚数据规律、不知道如何进行数据建模的情况下，通过数据本身所呈现出的可视化图表进行查看和分析。”

地面气象观测数据文件和记录簿表格式附录

附录1 扩充气象观测站区站号管理办法（试行） （中国气象局2004年10月15日“气发…2004?249号”） 第一条为适应我国中小尺度天气加密监测站网建设的发展、拓宽气象业务领域和进行行业管理的需求，拓展我国气象观测站区站号的资源，促进气象行业各类气象观测站的资料共享，加强各类气象观测站的管理。特制定本办法。 第二条本办法适用于各类中小尺度加密自动气象站（雨量站）、新增项目观测站、气象部门以外的其他气象观测站区站号的编定。 第三条扩充气象观测站区站号由各省（区、市）气象局根据本办法统一编定，并报中国气象局监测网络司备案。 国家基准气候站、国家基本气象站、一般气象站和高空观测站的区站号由中国气象局按照世界气象组织的区站号编定办法统一编定。 气象部门以外的其他气象观测站使用扩充气象观测站区站号，并由所在省（区、市）气象局按照本办法编定。 第四条扩充气象观测站区站号由5位代码组成，第一、二位为区号，后三位为站号。 区站号的第一位由拉丁字母的A至Z组成，第二位由阿拉伯数字0至9组成。 站号由3位0至9阿拉伯数字组成。 第五条中国气象局统一对各省（区、市）所使用的扩充气象观测站区站号的区号进行划分，各省（区、市）气象局可在所分配到的区号范围内确定本省（区、市）扩充气象观测站区站号的站号。 气象部门以外的其他气象观测站使用所在省（区、市）的区号，在编定气象部门以外的其他气象观测站的区站号时，区号的第二位固定使用所在省（区、市）的区号第二位的排序第一的数字。 扩充气象观测站区站号的区号划分见表一。 第六条各省（区、市）气象局在确定扩充气象观测站区站号后须向中国气象局监测网络司报送扩充气象观测站区站号备案表。 第七条扩充气象观测站区站号备案表至少在该站投入业务运行2个月以前分别以纸质和电子文档（Excel格式）两种形式报出。 第八条扩充气象观测站区站号备案表须包括站名、经度、纬度和气压感应器拔海高度(无气压传感器的加密站为温度传感器感应部位拔海高度，单雨量站为雨量传感器口缘的拔海高度，其他类型观测站的拔海高度的确定另行规定)。 扩充气象观测站区站号备案表见表二。 第九条本办法自颁布之日起试行。

大数据挖掘商业案例

1.前言 随着中国加入WTO，国金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？ 数据挖掘、模式(Patterns>等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。 数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 客户流失―挽留有价值的客户 在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。 为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。 交叉销售 在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。 研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。 从客户的交易数据和客户的自然属性中寻找、选择最有可能捆绑在一起销售的产品和服务，发现有价值的产品和服务组合，从而有效地向客户提供额外的服务，提高活期收入并提升客户的收益率。

全国地面气象资料数据模式 A格式

四、地面气象观测数据文件格式 1、总则 1.1地面气象观测数据是认识和预测天气变化、探索气候演变规律、进行科学研究和提供气象服务的基础，是我国天气气候监测网收集的最重要的资料之一。为适应地面气象观测业务的发展，有必要对2001年版的“全国地面气象资料数据模式”（简称2001年版A格式）进行补充、修改。 1.2 本格式以中国气象局2003年版《地面气象观测规范》中的“地面气象记录月报表”为依据，对2001年版A格式作了必要的修改和补充，并将格式命名为“地面气象观测数据文件格式”，作为原“全国地面气象资料数据模式”的2003年版。 1.3本格式由一个站月的原始观测数据、数据质量控制标识及相应的台站附加信息构成，包括A文件和J文件两个文件，附加信息即2001年版的“气表-1封面、封底V文件”，作为A文件的一部分。因此本格式涵盖了气表-1的全部内容。 1.4 根据2003年版的《地面气象观测规范》，本格式在2001年版A格式基础上增加了相关的要素项目；为了更好地表述数据质量，增加了数据质量控制标识。观测数据部分历史资料中的技术规定可参照“全国地面气象资料信息化基本模式暂行规定”和“补充规定”，本格式不再赘述。 1.5 根据2003年版《地面气象观测规范》的规定，本格式将2001年版单要素分钟降水量J 文件更改为多要素分钟观测数据文件，作为A文件的补充，简称J文件。 1.6 2001年版与2003年版A、J格式具体变动内容见附件“2001年版与2003年版格式变动对照表”。 1.7 本格式适用于我国现行各类地面气象台站和不同观测仪器采集的数据。 2、A文件 2.1 文件名 “地面气象观测数据文件”（简称A文件）为文本文件，文件名由17位字母、数字、符号组成，其结构为“AIIiii-YYYYMM.TXT”。 其中“A”为文件类别标识符（保留字）；“IIiii”为区站号；“YYYY”为资料年份；“MM”为资料月份，位数不足，高位补“0”；“TXT“为文件扩展名。 2.2 文件结构 A文件由台站参数、观测数据、质量控制、附加信息四个部分构成。观测数据部分的结束符为“??????”，质量控制部分的结束符为“******”，附加信息部分的结束符为“######”。具体结构详见附录1：A文件基本结构。 2.3 台站参数 台站参数是文件的第一条记录，由12组数据构成，排列顺序为区站号、纬度、经度、观测场拔海高度、气压感应器拔海高度、风速感应器距地（平台）高度、观测平台距地高度、观测方式和测站类别、观测项目标识、质量控制指示码、年份、月份。各组数据间隔符为1 位空格。 2.3.1 区站号（IIiii），由5位数字组成，前2位为区号，后3位为站号。 2.3.2 纬度（QQQQQ），由4位数字加一位字母组成，前4位为纬度，其中1～2位为度，3～4位为分，位数不足，高位补“0”。最后一位“S”、“N”分别表示南、北纬。 2.3.3 经度（LLLLLL），由5位数字加一位字母组成，前5位为经度，其中1～3位为度，4～5位为分，位数不足，高位补“0”。最后一位“E”、“W”分别表示东、西经。 2.3.4 观测场拔海高度（H1H1H1H1H1H1），由6位数字组成，第一位为拔海高度参数，实测

数据可视化技术及其应用展望资料

数据可视化技术及其 应用展望

数据可视化技术及其应用展望 作者：潘巧智孟宪伟费如纯 来源：《电子技术与软件工程》2017年第18期 摘要 可视化也被称之为科学计算可视化，主要是一种计算方式，将符号或者数据转换为更加直接的集合图形，从而便于研究人员进行进一步的观察和利用。本文主要对数据可视化技术的应用以及其未来发展进行了分析，希望为我国的数据可视化技术的发展提供一些有益的建议。 【关键词】数据可视化技术应用展望 随着近年来科学技术的快速发展，大量的计算机的中间数据都需要采取可视化技术进行处理，从而达到客观分析的目的。近年来可视化技术的应用范围得到了逐渐的拓展，并成为了社会当中所关注的热点话题。通过可视化技术的应用可以在具有大量高维信息的金融和商业领域当中发现其内在的规律，从而为其提供更加可靠的决策保障。下面将对数据可视化技术的应用以及其未来发展进行详细的讨论。 1数据可视化技术的应用 l.1医学领域的应用 可视化技术在当前己经被广泛的应用到了医学领域当中去，例如整形和假肢外科当中对此都进行了应用。主要是利用可视化技术来将过去看不到的人体器官通过三维模式来进行重新构建，从而实现可视化。由于在三维医学图像当中所涉及到的数据量比较大，因此当前阶段来说在医学图像可视化技术当中仍然是问题所在。例如在外科手术当中通过三维图像方式能让医生更加直观的了解到患者情况，从而决定是否需要进行外科手术。当前阶段在医学可视化当中所研究的热点话题主要有几个方面，分别是：图像分割技术、实时渲染技术和多充数据集合图像标定技术。这些技术的发展及和应用将促使我国的医学可视化技术得到更进一步的推广。 1.2工程领域的应用 可视化技术在工程当中的应用是十分广泛的，这里主要利用计算流体力学当中的应用进行分析。计算流体力学是求解流体偏微分方程，即Navier-Stokes方程的数值解，其是汽车设计和航空学等当中的重要核心所在。近年来随着科学技术的进步和发展，可视化技术在流场计算当中的应用得到了广泛的推进。研究人员可以通过可视化技术来进行各个部分的物体直观观察，并且对几何尺寸大小等进行进一步的确定。同时也能在计算结果的分析当中充分的发挥出可视化技术的作用。在可视化技术当中能实现画面的交互变化，对于研究人员来说能清晰的看到各种细节上的变化，从而进行准确的分析。 1.3气象预报中的应用 气象预报是关系到人们生活的一项基础设施所在，通过精准的预报能有效的减少天气问题而造成的人民经济损失，保障人民生命安全。气象预报的分析当中要想提升准确性是需要依靠大量的数据结果进行分析的。而利用可视化技术则能促使这种准确性得到明显的提升。可视化

大数据应用案例

四大经典大数据应用案例解析 什么是数据挖掘(Data Mining)?简而言之，就是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。在本文中，我们从数据挖掘的实例出发，并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手，给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。 数据挖掘是如何解决问题的? 本节通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。下面关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖掘中最经典的案例。而Target 公司通过“怀孕预测指数”来预测女顾客是否怀孕的案例也是近来为数据挖掘学者最津津乐道的一个话题。

一、尿不湿和啤酒 很多人会问，究竟数据挖掘能够为企业做些什么?下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故事。超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司(Wal Mart)拥有世上最大的数据仓库系统之一。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个令人惊奇和意外的结果出现了：“跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒”!这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。那么这个结果符合现实情况吗?是否是一个有用的知识?是否有利用价值? 为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在“尿不湿与啤酒”背后的美国消费者的一种行为模式： 在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。另一种情况是丈夫们在买啤酒时突然记起他们的责任，又去买了尿不湿。既然尿不湿与啤酒一起被购买的机会很多，那么沃尔玛就在他们所有的门店里将尿不湿与啤酒并排摆放在一起，结果是得到了尿不湿与啤酒的销售量双双增长。按常规思维，尿不湿与啤酒风马牛不相及，若不是

三维可视化数据管理系统解决方案

三维可视化数据中心内管理系统解决方案

伴随着数据中心的经营规模日益突出，大家急待提升其管理效益，而三维可视化，就是能为数据中心带来全新管理方式的一个关键工具。三维可视化将三维仿真建模与数据可视化技术充分融合，在3D情景中展现各类方式的可视化数据，协助客户一目了然地掌握业务趋势，获取数据使用价值，完成高效率管理方法与经营。 TWaver数据中心三维可视化管理系统软件做为数据中心行业的完善可视化产品，技术上而言，根据WebGL和html5开发设计的技术特性授予了其较低的应用门坎和高度的兼容模式，自主研发的3D引擎也得以支撑精致的3D实体模型，而预定义的模型库和数据端口则适用深层订制开发设计。而从作用上说，软件可完成数据中心内全部机器设备目标的三维仿真，以完全3D方式搭建全部数据中心环境，并将数据中心内的监管子系统列入到可视化机房管理服务平台中，实时剖析查询监管信息内容。 现阶段，软件早已完成了数据中心资产、容积、动环、智能安防、管道及其布线等阶段的可视化作用，成为很多数据中心管理必不可少的关键工具。 1.数据中心产业园区环境可视化 以三维虚拟仿真技术搭建数据中心所属产业园区的自然环境，包含产业园区中的工程建

筑房屋、园林景观及设备，以形象化的方法管理、展现数据中心产业园区，完成数据中心的虚拟仿真。 可以详细展现数据中心产业园区的外貌，包含土石、园林景观、河道、路面，构建与真正产业园区一致的虚拟环境。 此外，适用对产业园区内的各类IOT机器设备，如智能灯杆、智能垃圾桶、道闸机等完成实时的监管，实现高效、方便快捷的集中型管理，减少经营成本。 针对工程建筑房屋，可视化系统软件能够以三维仿真的全新升级展现方式，详细展现数据中心工程建筑的外形，依据房屋建筑的真正外形进行三维模型，展现工程建筑的基础规格型号信息内容。完成主机房所属楼房的三维仿真，三维模型的结果与真正自然环境一致，包含构造、规格，及其內部的室内装修风格等。

数据挖掘商业案例

金融行业应用 1.前言 随着中国加入WTO，国内金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？ 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。 数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易网站、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 客户流失―挽留有价值的客户 在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。 为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。 交叉销售 在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。 研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。

大数据时代下数据可视化应用

大数据时代下数据可视化应用 发表时间：2017-09-22T11:49:13.987Z 来源：《基层建设》2017年第15期作者：胡博 [导读] 大数据的处理能够将足够大的样本快速、科学的以图像、音频等形式展现在人们面前，使人们在多感官全面了解事物的同时，能够更好的分析事物的现状以及事物未来的发展形态，从而更好的支持事物全寿命过程的把握。 重庆汇锦电子工程有限公司重庆 400005 摘要：随着全球信息技术的发展，人们对生活中事物认知度要求也随着技术的发展而不断提高，而大数据分析处理的性能正好较好的满足了人们这一需求，大数据的处理能够将足够大的样本快速、科学的以图像、音频等形式展现在人们面前，使人们在多感官全面了解事物的同时，能够更好的分析事物的现状以及事物未来的发展形态，从而更好的支持事物全寿命过程的把握。 关键词：大数据时代；数据可视化；应用 引言 大数据时代背景下，数据收集的质量和数量，数据分析的速度和精度是保证整个产品在全寿命过程中质量的重要保障。在实际生活中，人们对产品可视化的要求非常高，对直观感觉的依赖非常大，因此，质量较好、结果科学的数据可视化处理工作是未来产品研发和营销的趋势。 一、数据可视化的概念与意义 大数据时代背景下的数据可视化的一般定义可被概述为，充分利用计算机的能力，设计符合计算机性能和操作经济性的通用软件，采用计算机辅助设计的形式，配合一定的图像和音频，尽量直观的了解事物，利用多感官的体验对事物进行全面的认识的过程，在该过程中，大数据处理不但会帮助设计人员更好的展现设计理念，帮助人们更为现实的了解事物的实际形态，还可以以更好的图像和音频形态展现事物，同时还可以通过云计算等形式，较为快速的对事物进行更为全面立体的分析。不仅在感官上给予人美好的感受，还给予人们以科学的数据，帮助人们更好的了解事物的原理、作用和使用过程中会发生的问题，不断优化事物全寿命过程的质量，在一定程度上使产业更加标准化，发展趋势更加清晰化，运行目的更加实用化，设计理念更加超前化。 二、大数据时代的机遇与挑战 大数据处理背景下的事物展现过程不但能够将事物较好的展现在人们眼前，还可以对用户的需求、用户对事物功能的偏好倾向、用户选择时的侧重点、产品继续改进的方面进行尽量多样本数据的收集，对分析结果的精确度起到积极的作用。设计人员可以根据实际数据反映的情况，对产品意见和建议较多的方面进行设计和工艺上的改进，不断完善设计中人和物的协调功能。在工艺方面，可以根据数据反应的情况更换更加符合客户需求的材料，并且在实际的工艺加工过程中能够进行有针对性的改进，保证物品的质量和触感能够更好的迎合受众需求。使整个产品从研发到设计再到生产最后再到销售整个流程都能得到科学的指导，最大限度的满足市场需求，能够保证产品改进、生产和维护的科学性，对产品的性能能够进行较为精确的全寿命过程工作指导。 三、数据环境下的数据可视化技术发展趋势 1、即时的数据关联趋势可视化服务 数据可视化除单纯呈现数据状态之外，还有一个非常实用的功能，就是通过对若干存在关联性的可视化数据进行比较中，能够挖掘出数据之间的重要关联或者是呈现一个有理有据的数据发展趋势。在大数据环境下，这种数据可视化服务已经能够轻松做到即时生成。也就是说，数据采集完成后可以立刻生成可视化方案。某电子钱包的一项电子对账单服务就是这样，通过用户使用该电子钱包交易所产生的数据信息，月末自动生成出一套属于用户个性化的数据图表，用户借由这组数据图可以轻松地分析出自身的消费状况，即时地做出调整与规划。 2、多维叠加式数据可视化应用 这类数据可视化应用常见为社交网络或者生活消费类应用与数字地图的叠加，这种叠加模式针对年轻化的人群很有吸引力，基于地理位置的网络数据信息分享传播具有某种互动娱乐性。比如在微信这款应用中，用户可以依靠对方和自己的距离信息来筛选好友：在世纪佳缘网上，有一种地图搜索的模式，用户可以通过其他人所标注的地理信息来对一张交友地图进行搜索；在大众点评这款智能手机应用中，可以基于地理信息轻松找到附近的酒店、餐厅，用户可以在地图上对店铺进行留言评价，还可以在地图的对应位置留下图片供其他用户参考。在此类数据可视化应用中，用户所获取的视觉信息不再是单一维度而是多维的。 四、大数据时代背景下的web数据可视化 1、基于web的数据可视化的参考模型 基于web的数据可视化主要有以下四种参考模型： 1.1在服务器端生成描述数据的图形，然后在客户端实现图形的显示，客户端用浏览器来显示； 1.2服务器端以HTMLFoms或JavaApplet方式提供可视化控制页面，浏览器客户下载控制页面，实现对可视化过程的控制； 1.3服务器端经过可视化映射后，输出ⅥlML成Java3D格式的3D模型，返回给客户，客户端利用支持VRML或Java3D的浏览器来绘制和操纵3D模型，这种方式的交互局限于绘制阶段； 1.4客户下载数据，在客户端执行可视化流水线，利用JavaApplet实现可视化计算，客户还可以下载可视化软件。虽然客户端可以完全控制可视化过程，但对客户端的硬件、软件资源要求高，并且对大规模过程的控制；模型1使用Tee ChanPro Aetivex控件，可以直接安装在服务器端，在服务器端动态生成图形文件(JPEG格式)，然后将图形传回客户端，在浏览器中显示出来，方法可以适用于任何流行的客户端浏览器；模型2和模型3需要针对具体的应用编制Java绘图程序，模型4采用了复杂的可视化计算在服务器端处理，避免了客户端较高的资源要求，同时客户端又能完成可视化结果的交互绘制，具有较好的交互性以及计算负荷分摊的优点，但同样编制程序复杂。 2、大数据的web数据可视化方法流程 2.1发现问题 数据可视化都是为了解决某个问题的。所以，面对海量的数据，首先要思考如何针对领域问题合理抽取对应的数据。为创建信息可视化而提出问题时，我们应该尽可能地关注以数据为中心的问题。而对于以“为什么”开头的问题则要格外小心，它意味着你对数据的较为正式