Origin数据分析及图形可视化

实验课程名称：大学计算机基础

大数据分析报告与可视化

数据分析与可视化 1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报

数据处理软件Origin在物理化学实验中的应用

一、自评报告 孙老师： 您好！ 通过上课学习和课下花时间学习一些数据处理软件，感觉自身的数据处理的理论和实践水平提高了很多。在上这门课之前，自己的数据处理仅仅局限于将实验数据进行画图，比如用excel画出各种实验结果图。 本学期这门课程的成绩我想得优，虽然一开始在心里面，仅仅把这门课程当作是一门修学分的选修课，但自从上了您的第一节课后，我觉得自己对您的课程产生了兴趣，更是对您所讲述的一些数据处理方法及作图方法产生了强烈的兴趣。很多人对这门课不了解，所以他们从第一节就开始逃课，但是我基本上保证了每节课都到，并且能够认真地听大部分课程内容，课后我也基本上独立完成了您留下的练习题。在一次课堂提问中，我被您点中了，在没有您的指导下我迅速地完成了练习，这说明我课后的练习还是有一定效果的。我觉得，要想学好这么课程，首先必须得认真听您所讲述的一些软件的安装及运用方法，这一点很重要，课后再及时的去您的网站下载习题及操作说明进行练习，开始时看说明讲解进行练习，练习几遍后再自己独立完成，直至熟练掌握。每个软件的学习如果都能做到这样，那么一定会学的很好，在此基础上自己再加以创新延伸，会有意想不到的收获！ 我对教好这门课的具体建议如下：首先，您要对我们严格要求，这样才不会有太多的人逃课，影响学风；其次，每节课，您最好都留足够的时间进行课堂提问，以检查我们课后练习的情况。 最后，祝孙老师工作顺利，合家欢乐，心想事成！，

熊文龙化学工程与工艺二班20080300417 Email：380050597@https://www.sodocs.net/doc/4b17427609.html, 二、课程论文 数据处理软件Origin在物理化学实验中的应用 【摘要】本文简要介绍了Origin软件的基本功能和基本使用方法,并以物理化学实验为例介绍如何使用Origin软件处理实验数据、曲线的计算机拟合等。运用该软件处理实验数据解决了物理化学实验中的数据多、处理麻烦、手工作图误差大等问题。不仅简化了数据处理的过程,而且还提高了分析结果的准确度,进一步拓展了学生计算机软件应用能力。 【关键词】Origin软件; 数据处理; 物理化学实验 1 前言 《物理化学实验》是高等院校化学及相关专业学生的一门独立基础实验课程。与其它化学实验课不同,它得到的是一系列实验数据。学生需对数据进行大量计算,在直角坐标纸上作图。大部分是画直线,求出截距和斜率,进而求得实验结果的数学表达式;少部分是画曲线,有的需要在曲线上作切线,有的需要对曲线求积分,进而求得实验结果的数学表达式。学生只根据散点图做直线或曲线,就不可避免地引起主观误差,同一组实验数据不同学生处理,结果相差很大。个别学生还修改某些偏离较大的实验数据以期得到好的实验结果。由于实验数据计算过程复杂、作图费事,导致实验报告中经常出现各种错误。教师批改实验报告时不得不花费大量时间核查其计算结果。 物理化学实验中常见的数据处理的方法有: 运用基本公式计算;用实验数据作图;线性拟合,求截距或斜率;非线性曲线拟合。目前学生多用坐标纸手工作图;手工拟合直线,求斜率或截距。这种手工作图的方法不仅费时费力,而且误差较大。 物理化学实验数据处理过程一般为:对实验数据作图或对数据经过计算后作图→作数据点的拟合线→求拟合直线的斜率或曲线上某点的切线→根据斜率求物理量。这一过程可以用计算机处理完成,并能克服手工绘图费时费力、偶然性较大、误差大的缺点。

50个大数据可视化分析工具

50个大数据可视化分析工具 在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言 是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。

Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。 可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。

origin数据分析

第10章数据分析 通过以上章节的介绍，我们已经能够将数据导入到Worksheet、Matrix，并根据数据绘制各种曲线和图形，进行必要的管理、变换及拟合，不过要进一步分析数据的话，这些是远远不够的，我们可以使用Origin提供的数据分析功能(Data Analysis)。 Origin的数据分析功能强大，操作简单，易于掌握，实际上就是对Worksheet和Graph窗口的Analysis菜单命令的操作。对数据进行分析，首先选择对象，数据分析的对象可以是处于激活状态的Worksheet中的行和列，也可以是图形中的曲线。在Worksheet中单击要选择的行或列标题栏即可将相应的行或列激活，或用鼠标选择其中的一部分。在Graph窗口中，首先选择相应的图层，然后选择菜单命令Data，在其下拉菜单底部的列表中显示该层的全部曲线，单击选中要分析的曲线。 在数据分析过程中，许多命令或工具会改变Worksheet的数列，有的命令会在Worksheet中添加新列，如相减(Subtract)和平滑(Smoothing)。 本章的主要内容包括： ●数学运算； ●统计； ●快速傅立叶变换； ●数据的平滑和过滤； ●基线和峰值分析； 个别分析过程对数据有特殊要求，除了指出数据的出处外，本中使用的数据基本上是某样品不同深度的XPS谱线，如图10.1所示，我们对这组数据进行分析运算。 图10.1 三组实验结果 10.1 数学运算 10.1.1 算术运算

图10.2 Math on/between Dataset对话框 图10.3 执行Data1_D=Data1_D/ Data1_C运算结果 图10.4 使用LabTalk执行运算操作10.1.2 减去参考直线

大数据可视化设计

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，我们可以在几秒钟内回答这些问题，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，想了解内部的访问情况，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

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理,法人与地理，实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和EＴL等功能。 ２、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备

高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能， 促进民生的发展。

云计算大数据的55个可视化分析工具介绍

云计算大数据的55个最实用 可视化分析工具 近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。

为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧! 1.Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2.Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 3.D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 4.R

大数据分析报告与可视化

数据分析与可视化 1?什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等 6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分 析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户 的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段 也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前 必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数 据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、 使用围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1 + 1种数据分析 工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的 分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建 模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。

Origin数据处理

Origin数据处理 Origin是由OriginLab公司开发的一款科学绘图和数据分析软件，支持在Windows操作系统下运行，这里简介Origin数据处理的基本方法。 一、曲线绘制 如果实验数据只有一组，在Worksheet中分别输入横、纵坐标值，再使用“线+符号”的方式，即可绘制出所需曲线。 如果实验数据有多组，且需要绘制在一幅图里，使用将“多组数据的横坐标值放在一起”的方法，各组数据的纵坐标值会出现不连续，相应的绘制出的曲线会出现间断，这时将各组数据的横坐标值单独成列就好了。 如果需要绘制在一幅图里的两组数据，横坐标和（或）纵坐标相差很大，可以通过“多图层（Layer）”的方式进行曲线绘制。 增加新图层后，就有新的纵坐标轴可供设置，在纵坐标轴上右键，选择“title & format-axis”，再在“at position=”输入数值，就可以实现坐标轴的移动，即在图中出现多个纵坐标轴。 二、误差棒绘制 （1）计算平均值和标准差 Origin中在需要统计的数据列上右键，选择“statistics on column(s)/row(s)”，即可得到平均值（Mean）和标准差（Sd）； （2）将平均值、标准差输入为新列，选中标准差所在列，“column-set as Y error”，再选中所有数据，“plot-special line/symbol-Y error”。

三、函数绘制 （1）Origin内置函数 abs：绝对值 acos：x的反余弦 angle(x,y)：点(0,0)和点(x,y)的连线与x轴之间的夹角asin：x的反正弦 atan：x的反正切 J0：零次贝塞耳函数 J1：一次贝塞耳函数 Jn(x,n)：n 次贝塞耳函数 beta(z,w)：z > 0, w > 0 β函数 cos：x的余弦 cosh：双曲余弦 erf：正规误差积分 exp：指数 ftable(x,m,n)：自由度为m,n的F分布 gammaln：γ函数的自然对数 incbeta(x,a,b)：不完全的β函数 incf(x,m,n)：m,n自由度上限为x的不完全F分布 incgamma(x,a)：不完全γ函数 int：被截的整数 inverf：反误差函数

大数据可视化和分析工具

大数据可视化和分析工具 大数据将为社会带来三方面变革：思维变革、商业变革、管理变革，各行业将大数据纳入企业日常配置已成必然之势。学习大数据的热潮也是风起云涌，千锋大数据全面推出新大纲，重磅来袭，今天千锋小编分享的是大数据可视化和分析工具。 1、Excel2016 Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，同时，它也支持3D的可视化展示，微软发布了一款叫做GeoFlow 的插件，它是结合Excel和Bing地图所开发出来的3D数据可视化工具，可以直接通过Bing地图引擎生成可视化3D地图。但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2、SPSS 22 SPSS 22版本有强大的统计图制作功能，它不但可以绘制各种常用的统计图乃至复杂的3D视图，而且能够由制作者自定义颜色，线条，文字等，使制图变得丰富多彩，善心悦目。 3、R语言 R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。ggplot2是一个用来绘制统计图形的R软件包。ggplot2是由其背后的一套图形语法所支持的，它可以绘制出很多美观的图形，同时能避免诸多繁琐的细节。ggplot2采用了图层的设计方式，你可以从原始的图层开始，首先绘制原始数据，然后不断地添加图形注释和统计汇总的结果。

4、Tableau Public Tableau不仅可以制作图表、图形还可以绘制地图，用户可以直接将数据拖拽到系统中，不仅支持个人访问，还可以进行团队协作同步完成数据图表绘制。 5、Google Charts Google Charts提供大量数据可视化格式，从简单的散点图到分层树地图。可视化效果是完全个性化的，你可以通过动态数据进行实时连接。Google Charts可以兼容多个浏览器以及在多个平台可使用(IOS和安卓设备)。 6、D3.js D3 是流行的可视化库之一，它被很多其他的表格插件所使用。它允许绑定任意数据到DOM，然后将数据驱动转换应用到Document中。你可以使用它用一个数组创建基本的HTML表格，或是利用它的流体过度和交互，用相似的数据创建惊人的SVG条形图。 7、Gephi Gephi是一个支持动态和分层图的交互可视化与探测工具。Gephi强大的OpenGL引擎允许实时可视化，可以支持网络多达50,000个节点1,000,000条边。它给用户提供了切割边缘布局算法，包括基于力的算法和多层次算法，使得操作体验更高效。此外，该软件是完全免费使用，该公司仅收私有仓库的费用。 8、echarts echarts不是外国的，是国内百度团队的产物。总所周知，百度统计做得挺不错的。他们这个echarts也算是用到淋漓尽致。社区也算比较活跃，例子也十分多，实用一样方便。 9、highcharts

数据处理软件Origin常用问题集

数据处理软件Origin常用问题集 1.请教怎样反读出 origin 曲线上全部数据点？ ORIGIN 中，在分析菜单（或统计菜单）中有插值命令，打开设置对话框，输入数据的起点和终点以及插值点的个数，OK！生成新的插值曲线和对应的数据表格。 2.如何用origin 做出附件中的图？其中标注的三角形、方块是怎么整上去的？ 选中左侧竖工具条中的 draw tool(显示是几个点，第七个工具），移动到你要标注的位置双击，就产生了一个点，依次标注完方块。再

标注三角的第一个点，标注完后改成三角，以后标注的就都是三角了。改动点的类型的方法和正常画曲线方式一样。 3.如何用origin 做出附件图中的坐标轴（带刻度）？ 你把刻度改成那样不就行了。 8.0 的具体方法是双击坐标轴，title & format --> 选左边那个 bottom，然后在右边把 axis 改为at position=。同理，然后选左边的 left，把 axis也改为 at position=。 4. origin能否读取导入曲线的坐标？ 一张 bmp 格式的图片，图片内容是坐标系和拟合曲线，但是不知道用什么软件绘制的。请问能否将该图片导入 origin，读出曲线上任意一点的数据？

Answer: (1). 1.ORIGIN 有一个图形数字化插件可完成该任务。 2.有许多专门的图形数字化软件也可完成此任务。个人感觉专门的比插件也用、便捷。推荐 WINDIG25 (2). origin下的数字化插件是digitizer,下载地址： https://www.sodocs.net/doc/4b17427609.html,/fileexchange/details.aspx?fid=8拖入origin即可，但使用不是很方便。比较方便的是un-scan-it。 5. 如何在origin7.5 中标峰值？ 用origin7.5 作的XRD图，怎样直接在峰上标数据？ Answer: Tools/Pick peaks 设置一下点击 Find Peaks 就 OK了。Positive 和Negative 是标正负峰值的意思，其他数值改变一下就知道干吗用的了。 6.关于origin 拟合曲线延长的问题？ 我想把拟合之后的直线向前或向后延长一段距离与坐标轴相交。但是不知道该怎么弄。是不是要改那个范围的最大值和最小值啊？可是怎么改？ Answer: (1).有那个选项，你可以选择延长布满坐标轴，大概这么翻译吧，我也翻译不好。在 analysis里呢，找找，我的卸载了。。。。

用Origin处理数据并作图教程

用Origin处理数据并作图 Origin是一个功能强大的数据处理及作图软件，作出的专业图形也比较规范。以下给出三个示例说明数据处理及作图步骤。 （1）用Origin处理饱和蒸气压测定实验数据及作图，步骤如下： ①启动Origin程序，将大气压、实验所得沸点温度及对应的真空度（压力差）数据填入表格的A、B、C列中，然后输入公式计算D列（蒸气压/mmHg）的值，操作为左键点击选定D列，右键点击选择“Set Column Values”,在弹出 －压力差”，本例为“767.65-col(C)”，如图1-3-7的对话框中输入计算公式“p 大气 所示，点击“OK”完成D列值的设置。按此方法依次输入公式“1000/(col(B)+273.15)”和“log(col(D))”设置E列和F列的值，所得结果如图1-3-8所示。 图1-3-7 用Origin处理数据公式的设定

图1-3-8 用Origin处理数据结果 ②对上述所得数据进行作图：点击菜单栏中的“Plot”，然后选择“Scatter”，弹出如图1-3-9所示对话框，在列表中选择所需列为X或Y，本例中以E列作为X，即选中E[Y]列，点击<->X键，如图1-3-9中箭头所示，F列作为Y，即选中F[Y]列，点击<->Y键，然后点击“OK”即给出散点图，如图1-3-10所示。若要作多组散点图，可以在图1-3-9所示对话框中选定一组X，Y后点击Add，然后继续添加相应列为X和Y即可。作散点图的方法也可以是先直接将E列设置为X，方法是选中E列，点击菜单栏中的“Column”→“Set as X”，即设为“E[X2]”，同时F列也变为“F[Y2]”，然后同时选中E[X2]列和F[Y2]列，点击菜单栏中的“Plot”，然后选择“Scatter”亦可得到图1-3-10所示结果。 图1-3-9 用Origin作图方法

大数据可视化常用地五种方式及案例分析报告

数据可视化常用的五种方式及案例分析 概念借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性和简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下： 一、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。 这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。 a: 天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。 b: 联邦预算图如下图，在美国联邦预算剖面图里，用不同高度的货币流清晰的表达了资金的来源去向，及每一项所占金额的比重。

c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图如下图，通过蜘蛛图的表现，公司综合实力与同行平均水平的对比便一目了然。 二、颜色可视化

通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。a: 点击频次热力图比如下面这张眼球热力图，通过颜色的差异，我们可以直观的看到用户的关注点。 b: 2013年美国失业率统计在图中可以看到，通过对美国地图以州为单位的划分，用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围，整个的全美失业率状况便尽收眼底了。

Origin处理实验数据教学文案

实验 用Origin 软件处理实验数据 实验目的： 了解Origin 软件及其在数据处理中的应用。 实验仪器： 装有Origin 软件的 机一台。 Origin 数据处理软件简介： 数据处理工作是繁琐、枯燥的，值得庆幸的是现在这些工作可以交给计算机来完成。Microcal 软件公司的Origin 软件就是一个短小精悍的数据处理软件。它在Windows 平台下工作，可以完成物理实验常用的数据处理、误差计算、绘图和曲线拟合等工作。这里不对该软件的使用做系统的介绍，只是结合几个例子说明Origin5.0软件在物理实验中经常用到的几项功能。 一、误差计算 前面我们介绍了用千分尺测量钢柱直径的例子，现在用Origin 来处理测量数据。 Origin 中把要完成的一个数据处理任务称做一个“工程”（project ）。当我们启动Origin 或在Origin 窗口下新建一个工程时，软件将自动打开一个空的数据表，供输入数据。默认形式的数据表中一共有两列，分别为“A(X)”和“B(Y)”。将下表的8次测 量值输入到数据表的A 列（或B 列）。用鼠标点“A(X)”，选中该列。点“Analysis ”菜单，在下拉菜单项中选“Statistics on Columns ”，瞬间就完成了直径平均值（Mean ）、单次测量值的实验标准差)(x S (软件记做sd)、平均值的实验标准差)(x S （软件记做se ）的统计计算，其结果如下： 二、绘图

设一小球由静止下落，在不同位置处测量球下落经过的时间，得到数据如下表： 用Origin 软件作图，分析s 与t 之间的关系： 将距离s 的数据输入到A 列，将时间t 的数据输入到B 列，如图二，在“Plot ”下拉菜单中选“Scatter ”，弹出一个对话框。鼠标点“A(X)”，再在右边选“<->X ”，则将“A(X)”设为x 变量。同样，鼠标点“B(Y)”，再在右边选“<->Ｙ”，则将“B(Y)”设为选“Column ”菜单下的“Add New Column ”y 变量。点“OK ” ，出现实验数据的图表，如图三(a)所示。 Origin 默认将图的原点设在第一个数据点的左下方，但是你可以改变这一设置。在“Format ”下拉菜单中点“Axis →X Axis ”，可以修改x 坐标的起止点和坐标示值增量。同样，点“Axis →X Axis ”可以修改y 轴的设置。此外，点“X Axis Titles ” 和“Y Axis Titles ”项可以修改两坐标轴的说明，修改后的一例见图三(b)。 图的右上角有一个文本框，鼠标双击文本框的空白处可以修改框内内容，单击下边工具条上的“T ”按钮，再在图中任意位置点一下，还可以建立一个新的文本框，文本框中可以输入必要的说明。 三、函数图形的绘制 图二 数据表 图三 自由落体的 t －s 图

大数据可视化分析工具有哪些

大数据可视化分析工具有哪些 社会因为大数据的加入而变得更加清楚明了，大数据掌握着我们每一个用户的喜好需求，在大数据的技术下，市场就在手中，得数据者得天下！那在大数据的深度学习中，大数据专家们都用哪些可视化工具呢？听千锋教育的专家怎么说。 首先是ACTIVIS Facebook 研发的交互式深度学习可视化系统，可以对生产环境中的大规模模型以及器运行的结果进行生动直观的呈现。这一系统可以支持四个方面的可视化。模型架构及其对应的计算图概览；用于审视激活情况的神经元激活矩阵、以及投影到2D的可视化；可以对于每一个实例结果进行可视化分析；支持增加不同的实例来对不同的实例、子集、类型的激活模式进行比较，寻找误分类的原因第二就是Grad-CAM Grad-CAM是指Gradient-weighted Class Activation Mapping，研究人员提出利用这种梯度权重激活映射来对卷积神经网络的分类进行解释，在输入的图片中粗略地显示出模型预测出的类别对应的重要性区间。这种方式可以广泛试用于CNN模型家族的模型预测可视化过程。 第三是Deep View

研究人员基于Deep View这一可视化工具研究了训练过程中深度网络的进化情况。利用判别矩阵和密度矩阵分别评价神经元和输出特征图在训练中的进化过程，总而建立了十分细致的视觉分析框架，能够有效展示模型在训练过程中局部和全局的特征变化。 第四是LSTMV 递归神经网络特别是长短时记忆网络是对于时序信号强有力的工具，可以有效的建立和表征时序输入的隐含模式。研究人员对于其中隐藏层随时间的变化十分感兴趣，这一工作主要聚焦于对递归神经网络中的隐藏层动力学可视化。用户可以利用这一工具针对性的选取输入范围并与相同模式的大数据集进行比较，同时还可以利用这一工具对独立的模式进行统计分析。 大数据火爆进行时，学习大数据正当时，千锋教育大数据培训的大门一直为你敞开着，让千锋陪你一起抓住机遇，挑战未来！

Origin处理实验数据

实验 用Origin 软件处理实验数据 实验目的： 了解Origin 软件及其在数据处理中的应用。 实验仪器： 装有Origin 软件的 机一台。 Origin 数据处理软件简介： 数据处理工作是繁琐、枯燥的，值得庆幸的是现在这些工作可以交给计算机来完成。Microcal 软件公司的Origin 软件就是一个短小精悍的数据处理软件。它在Windows 平台下工作，可以完成物理实验常用的数据处理、误差计算、绘图和曲线拟合等工作。这里不对该软件的使用做系统的介绍，只是结合几个例子说明Origin5.0软件在物理实验中经常用到的几项功能。 一、误差计算 前面我们介绍了用千分尺测量钢柱直径的例子，现在用Origin 来处理测量数据。 Origin 中把要完成的一个数据处理任务称做一个“工程”（project ）。当我们启动Origin 或在Origin 窗口下新建一个工程时，软件将自动打开一个空的数据表，供输入数据。默认形式的数据表中一共有两列，分别为“A(X)”和“B(Y)”。将下表的8次测 量值输入到数据表的A 列（或B 列）。用鼠标点“A(X)”，选中该列。点“Analysis ”菜单，在下拉菜单项中选“Statistics on Columns ”，瞬间就完成了直径平均值（Mean ）、单次测量值的实验标准差)(x S (软件记做sd)、平均值的实验标准差)(x S （软件记做se ）的统计计算，其结果如下： 二、绘图 设一小球由静止下落，在不同位置处测量球下落经过的时间，得到数据如下表：

用Origin 软件作图，分析s 与t 之间的关系： 将距离s 的数据输入到A 列，将时间t 的数据输入到B 列，如图二，在“Plot ”下拉菜单中选“Scatter ”，弹出一个对话框。鼠标点“A(X)”，再在右边选“<->X ”，则将“A(X)”设为x 变量。同样，鼠标点“B(Y)”，再在右边选“<->Ｙ”，则将“B(Y)”设为选“Column ”菜单下的“Add New Column ”y 变量。点“OK ” ，出现实验数据的图表，如图三(a)所示。 Origin 默认将图的原点设在第一个数据点的左下方，但是你可以改变这一设置。在“Format ”下拉菜单中点“Axis →X Axis ”，可以修改x 坐标的起止点和坐标示值增量。同样，点“Axis →X Axis ”可以修改y 轴的设置。此外，点“X Axis Titles ” 和“Y Axis Titles ”项可以修改两坐标轴的说明，修改后的一例见图三(b)。 图的右上角有一个文本框，鼠标双击文本框的空白处可以修改框内内容，单击下边工具条上的“T ”按钮，再在图中任意位置点一下，还可以建立一个新的文本框，文本框中可以输入必要的说明。 三、函数图形的绘制 图三中所绘的不是一条直线。理论分析证明，s 与 t 2之间才是线性关系。我们仍然可以用图1的数据表来画t 2－s 曲线。在数据表窗口，用鼠标选“Column ”菜单下的“Add New Column ”就会在数据表中增添“C(Y)”列，再用鼠标选“Column ”菜单下的“Set Column Values ”，弹出一个对话框，供设定C 列数值使用，C 列的默认值是col(B)-col(A)，即B 列值与A 列值之差。在这里将它改成col(B)^2，即B 列数值的平方。重复绘图的步骤，只不过此时将“C(Y)”设为y 变量，就绘出了 t 2－s 曲线如图四所示（图中的直线是拟合线）。根据这一方法，也可以画出三角函数、指数、对数等其他函数曲线。 图二 数据表 图三 自由落体的 t －s 图

人力资源可视化大数据应用

1.员工能力决策：在大数据环境下的人力资源规划，可以通过数据动态地跟踪、分析员工的工作情况和状态，离职率、员工需求量等信息，准确地进行人力资源诊断及决策。 2.定量化的人才筛选：大数据背景下，企业可以首先从现有的优秀员工中分析出岗位胜任力素质模型，量化岗位选拔规范。其次，把应聘者的基本信息、个人能力、社会关系、就业倾向等信息汇集起来，与企业的本岗位的胜任力素质模型相匹配，提高招聘员工与企业需求的匹配度，提高人员招聘的工作效率。 3.定制职业生涯发展规划：借助大数据的“学习分析技术”，通过对员工的相关数据分析，识别出员工的学习需求、行为、模式及效果，可以随时得到员工是我学习进程和效果等数据信息，使培训的过程更加的关注员工个人发展。 4.人才用工信用档案：可全面了解人才，可检索到人才的入职记录、在职表现、信用状况，综合判断其职业能力、职业信誉，使公司既可配合相关措施利用好员工的才能，又可防止员工失信行为带来的损失，提高人力资源经管效率，降低人力资源经管风险。 5.人才定位价值曲线：通过大数据分析职业特征，并根据专业人力测评，为人才指出最优职业方向。职业方向定位报告

不仅讲解适合的职业方向，而且从发展的角度，结合职业生涯规划的理念，告诉你确定职业方向、进行职业发展和职业转换最核心的理念和方法。 6.行业性决策支撑：主要解决通过大数据对整个人力资源过程监控，对人力资源经管监控分析。通过建立一套基于企业人力资源经管过程的分析模型，利用商业智能分析统计功能强大和展现形式丰富的特点，实现支持企业人力资源经管决策分析的分析系统。 7.企业人力资源竞争力分析：依靠大数据分析，进行有计划的人才资源开发，把人的智慧能力作为一种巨大的资源进行挖掘和利用，才能达到科技进步和经济腾飞。企业必须创造一个适合吸引人才、培养人才的良好环境，建立凭德才上岗、凭业绩取酬、按需要培训的人才资源开发机制，吸引人才，留住人才，满足企业经济发展和竞争对人才的需要，从而实现企业经济快速发展。 8.薪酬方案设计：在大数据环境下，大数据信息可以反映出行业的整体薪酬水平和员工在进入本企业之前的薪酬水平，更为准确的掌握劳动力薪酬变动和员工薪酬预期，提高人力资源经管工作中薪酬经管的有效性。

用Origin处理大数据并作图

2、用Origin处理数据并作图 Origin是一个功能强大的数据处理及作图软件，作出的专业图形也比较规。以下给出三个示例说明数据处理及作图步骤。 （1）用Origin处理饱和蒸气压测定实验数据及作图，步骤如下： ①启动Origin程序，将大气压、实验所得沸点温度及对应的真空度（压力差）数据填入表格的A、B、C列中，然后输入公式计算D列（蒸气压/mmHg）的值，操作为左键点击选定D列，右键点击选择“Set Column Values”,在弹出 －压力差”，本例为“767.65-col(C)”，如图1-3-7的对话框中输入计算公式“p 大气 所示，点击“OK”完成D列值的设置。按此方法依次输入公式“1000/(col(B)+273.15)”和“log(col(D))”设置E列和F列的值，所得结果如图1-3-8所示。 图1-3-7 用Origin处理数据公式的设定

图1-3-8 用Origin处理数据结果 ②对上述所得数据进行作图：点击菜单栏中的“Plot”，然后选择“Scatter”，弹出如图1-3-9所示对话框，在列表中选择所需列为X或Y，本例中以E列作为X，即选中E[Y]列，点击<->X键，如图1-3-9中箭头所示，F列作为Y，即选中F[Y]列，点击<->Y键，然后点击“OK”即给出散点图，如图1-3-10所示。若要作多组散点图，可以在图1-3-9所示对话框中选定一组X，Y后点击Add，然后继续添加相应列为X和Y即可。作散点图的方法也可以是先直接将E列设置为X，方法是选中E列，点击菜单栏中的“Column”→“Set as X”，即设为“E[X2]”，同时F列也变为“F[Y2]”，然后同时选中E[X2]列和F[Y2]列，点击菜单栏中的“Plot”，然后选择“Scatter”亦可得到图1-3-10所示结果。 图1-3-9 用Origin作图方法

Origin常见问题分析

Origin 使用问题集锦 1. 请教怎样反读出origin 曲线上全部数据点？ 如，我用10个数据点画出了一条origin 曲线，并存为project的.OPJ 格式。但，现在我想利用OPJ 文件从这条曲线上均匀的取出100个数据点的数值，该如何做？注：要一切都使用origin 软件完成，不用其他曲线识别软件。 Answer： ORIGIN 中，在分析菜单（或统计菜单）中有插值命令，打开设置对话框，输入数据的起点和终点以及插值点的个数，OK！生成新的插值曲线和对应的数据表格。 2. 如何用origin 做出附件中的图： 其中标注的三角形、方块是怎么整上去的？ Answer: 选中左侧竖工具条中的draw tool(显示是几个点，第七个工具），移动到你要标注的位置双击，就产生了一个点，依次标注完方块。再标注三角的第一个点，标注完后改成三角，以后标注的就都是三角了。改动点的类型的方法和正常画曲线方式一样。 3. 如何用origin 做出附件图中的坐标轴（带刻度）？

Answer: 你把刻度改成那样不就行了。 8.0 的具体方法是双击坐标轴，title & format --> 选左边那个bottom，然后在右边把axis 改为at position=。同理，然后选左边的left，把axis也改为at position=。 4. origin能否读取导入曲线的坐标？ 一张bmp 格式的图片，图片内容是坐标系和拟合曲线，但是不知道用什么软件绘制的。请问能否将该图片导入origin，读出曲线上任意一点的数据？ Answer: (1). 1.ORIGIN 有一个图形数字化插件可完成该任务。2.有许多专门的图形数字化软件也可完成此任务。个人感觉专门的比插件也用、便捷。推荐WINDIG25 (2). origin下的数字化插件是digitizer,下载地址： https://www.sodocs.net/doc/4b17427609.html,/fileexchange/details.aspx?fid=8拖入origin即可，但使用不是很方便。比较方便的是un-scan-it。 5. 如何在origin7.5 中标峰值？ 用origin7.5 作的XRD图，怎样直接在峰上标数据？ Answer: Tools/Pick peaks 设置一下点击Find Peaks 就OK了。Positive和Negative 是标正负峰值的意思，其他数值改变一下就知道干吗用的了。 6. 关于origin 拟合曲线延长的问题？ 我想把拟合之后的直线向前或向后延长一段距离与坐标轴相交。但是不知道该怎么弄。是不是要改那个范围的最大值和最小值啊？可是怎么改？