基于交互式图表的大规模数据探索与分析.pdf

信息记录材料 年 月 第 卷第 期基于交互式图表的大规模数据探索与分析袁耀东许红艳(郑州澍青医学高等专科学校 河南 郑州)【摘摘要要】针对大规模数据的探索和分析提出了基于交互式图表的方法 首先介绍了数据可视化和交互式图表的重要性 其次探讨了数据预处理和清洗、数据特征提取和转换、可视化设计原则和方法以及交互式图表的生成和展示等关键技术 在数据可视化基础上进一步阐述了交互式图表的数据导航和过滤、数据聚类和分类、关联分析和异常检测以及时间序列分析和预测等探索与分析功能 最后通过评估验证了基于交互式图表的大规模数据探索和分析的有效性和实用性 为数据科学和可视化领域的研究者和从业者提供了有价值的参考和指导【关关键键词词】数数据据分分析析 交交互互式式图图表表 数数据据预预处处理理 数数据据挖挖掘掘【中中图图分分类类号号】【文文献献标标识识码码】【文文章章编编号号】()基金 项 目:年 度 河 南 省 高 等 学 校 重 点 科 研 项 目()郑州澍青医学高等专科学校 年教学改革研究与实践重点科研项目()作者简介:袁耀东()男河南南阳硕士副教授研究方向:计算机应用、数据分析 引言随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来大规模数据的探索和分析已经成为各行各业的重要任务在这个信息爆炸的时代组织和企业需要从庞杂的数据中提取有价值的信息以制定决策、发现模式、预测趋势及改进业务效率 为了应对这一挑战数据可视化技术作为一种有效的手段逐渐崭露头角 交互式图表作为数据可视化的一种重要形式为用户提供了与数据进行直观互动的方式 进 一 步 提 升 了 数 据 探 索 和 分 析 的 效 率 与 灵活性目前已有部分研究致力于交互式图表和大规模数据分析领域的相关问题 然而这些研究往往集中在特定的应用场景或数据类型上缺乏通用性和灵活性 因此本研究的目标是开发一种通用的、可扩展的交互式图表框架能够适应不同领域和类型的大规模数据分析需求 本文将通过详细分析和评估现有方法的优缺点提出一种新的解决方案并通过实证研究验证其有效性和实用性 基于交互式图表的数据可视化基于交互式图表的数据可视化的总体技术路线如图 所示 通过数据预处理与清洗、数据特征提取与转换、可视化设计原则与方法以及交互式图表生成与展示能够更好地利用交互式图表进行大规模数据的探索和分析这些步骤和方法为后续的数据探索和分析提供了基础并为用户提供了直观且灵活的数据交互方式 数据预处理与清洗数据预处理是数据分析的重要步骤旨在准备原始数据以便进行后续的可视化和分析 在数据预处理阶段常常需要进行以下操作:()数据清洗:识别和处理缺失值、异常值和重复值常见的方法包括删除含有缺失值的记录、填补缺失值、通过异常检测算法识别和处理异常值以及检测和删除重复值()数据集成:将多个数据源合并成一个一致的数据集涉及数据连接、数据合并和数据转换等操作()数据变换:对原始数据进行变换以满足可视化和分析的需求 常见的变换包括对数变换、归一化、标准化、离散化等 数据特征提取与转换数据特征提取和转换是为了从原始数据中提取有意义的特征并将其转换为适合可视化和分析的形式 常见的特征提取和转换方法包括以下内容:()统计特征提取:计算数据的基本统计量如均值、标准差、最大值、最小值等 这些统计量能够提供关于数据分布和变异性的信息()时间特征提取:从时间序列数据中提取时间相关的特征如趋势、周期性、季节性等()频域特征提取:通过将数据转换到频域提取频域特征如频谱分析等()文本特征提取:对文本数据进行处理提取关键词、词频、词向量等特征 可视化设计原则与方法在设计交互式图表时需要考虑以下原则和方法以提高可视化效果和用户体验:()可视化目标:明确可视化的目标和目的选择合适的图表类型和视觉编码方式()数据映射:将数据属性映射到图表的视觉通道如颜色、形状、大小等()视觉编码:选择合适的视觉编码方式如位置、长度、角度、颜色等以准确传达数据的信息()布局与排列:设计合适的图表布局和排列方式使得信息易于理解和比较()交互性设计:为图表添加交互功能如缩放、过信息记录材料 年 月 第 卷第 期滤、排序、联动等增强用户的探索和分析能力图 交互式图表的数据可视化的总体技术路线 交互式图表的生成与展示生成交互式图表需要综合考虑数据处理、可视化设计和交互功能 常见的方法包括使用数据可视化库和工具利用编程技术和图形界面工具生成交互式图表 在展示交互式图表时可以通过网页应用、可视化工具或移动应用等形式提供用户友好的界面使用户能够直观地浏览和探索数据 交互式图表的探索与分析功能通过数据导航与过滤、数据聚类与分类、关联分析与异常检测以及时间序列分析与预测交互式图表为数据探索和分析提供了强大的功能和工具 交互式图表的探索与分析功能的技术路线如图 所示 这些功能能够帮助用户从不同的角度和维度理解和解释数据发现隐藏在数据中的规律和趋势从而支持决策和洞察的产生 数据导航与过滤数据导航和过滤是通过交互式图表来浏览和筛选大规模数据的过程 通过交互操作用户可以选择感兴趣的数据子集探索数据的不同维度和特征 常见的数据导航和过滤方法包括以下内容:()针对连续属性的滑块筛选:通过滑动滑块来选择具有特定属性范围的数据点 如在散点图中用户可以通过滑动滑块来选择特定的 轴和 轴数值范围()针对离散属性的选择筛选:通过勾选或点击图表中的标签或图例来选择具有特定属性的数据点 如在柱状图或饼图中用户可以通过勾选或点击特定的柱子或扇形来选择相应的数据子集()数据交互和联动:通过对一个图表中的数据点进行交互操作使其他相关的图表也发生变化从而实现数据的联动和跨图表的探索图 交互式图表的探索与分析功能的技术路线 数据聚类与分类数据聚类和分类是将数据按照相似性或属性进行组织和归类的过程 交互式图表可以提供可视化工具和交互功能来支持数据聚类和分类任务 常见的方法包括以下内容:()聚类分析:通过应用聚类算法如、层次聚类等将数据点划分为不同的聚类簇 聚类结果可以通过散点图、热力图等形式进行可视化展示()分类分析:通过应用分类算法如决策树、支持向量机等将数据点进行分类预测 分类结果可以通过饼图、柱状图等形式进行可视化展示()可视化的聚类和分类:通过在交互式图表中显示聚类簇或类别的不同颜色、形状或标记使用户能够直观地观察数据的聚类和分类情况 关联分析与异常检测关联分析和异常检测旨在发现数据中的关联规则和异常模式 交互式图表可以帮助用户可视化和探索这些关联和异常 常见的方法包括以下内容:()关联规则挖掘:通过应用关联规则挖掘算法如 算法发现数据中的频繁项集和关联规则 关联规则可以通过关系图、热力图等形式进行可视化展示()异常检测:通过应用异常检测算法如基于统计学、基于聚类、基于机器学习等方法识别和标记异常数据点 异常数据可以通过散点图、箱线图等形式进行可视化展示()交互式探索:通过交互式图表的联动和过滤功能用户可以选择特定的关联规则或异常模式并进行进一步的交互式探索和分析信息记录材料 年 月 第 卷第 期 时间序列分析与预测时间序列分析和预测是针对时间相关数据进行趋势分析和未来预测的过程 交互式图表可以提供对时间序列数据进行可视化和交互的工具 常见的方法包括以下内容:()趋势分析:通过绘制时间序列图、线图或面积图用户可以观察数据随时间的变化趋势识别季节性、周期性或趋势性的模式()预测建模:通过应用时间序列预测算法如自回归综合移动平均、指数平滑、神经网络等对未来数据进行预测 预测结果可以通过折线图、置信区间图等形式进行可视化展示()交互式分析:通过交互式图表的缩放、滚动和选择功能用户可以对时间序列数据进行更详细的探索观察特定时间段的数据变化趋势 实验与评估为了评估交互式图表在数据分析和探索中的效果和功能本实验利用数据集进行实验和验证 数据集的部分数据见表 包含了 个个体的信息包括(个体标识符)、年龄、性别、收入(万元)、教育水平(教育)和地区等属性 这个数据集可以用于进行数据可视化、数据导航和过滤、数据聚类和分类、关联分析和异常检测等交互式图表的探索和分析表 数据集部分数据年龄性别收入/万元教育地区男硕士北京女本科上海男博士广州男本科深圳女硕士北京男本科上海女博士广州男硕士深圳女本科北京女硕士上海在本实验中表 中的数据不需要经过数据预处理与清洗即可进行数据特征提取与转换 对这些数据进行序数编码操作将每个类别变量转换为数值编码 在进行序数编码时为每个不同的类别分配一个唯一的整数值以保持类别之间的顺序关系 对数据集进行序数编码后的结果见表 在进行序数编码时按照特定的规则为每个类别赋予一个整数值 例如在“年龄”这一属性中年龄范围从最小值 到最大值 根据顺序关系为其赋予从 到 的整数值 对于其他类别变量如“性别”“收入”“教育水平”“地区”同样根据其顺序关系为其赋予整数值 通过序数编码将原始的类别变量转换为数值编码使其可以在后续的数据分析和建模中使用以交互式图表的探索与分析功能中的聚类为例对编码后的数据进行数据聚类分析可以使用聚类算法来将数据点划分为不同的聚类簇以 算法为例进行了实验 算法是一种迭代的聚类算法其目标是将数据点划分为 个聚类簇使得每个数据点与所属聚类簇的中心点(质心)之间的距离最小化 算法的过程如下:表 序数编码结果年龄性别收入教育地区步骤 随机初始化 个聚类中心点(质心)步骤 对于每个数据点计算其与每个聚类中心点的距离并将其分配给距离最近的聚类簇步骤 更新每个聚类簇的中心点(质心)将其设置为该聚类簇内所有数据点的平均值步骤 重复步骤 和步骤 直到聚类中心点不再发生变化或达到预定的迭代次数假设选择将数据集(表)分为 个聚类簇 通过应用 算法并根据数据点之间的欧氏距离进行聚类得到聚类结果见表 表 聚类分析结果聚类算法数据点聚类中心聚类簇()聚类簇()聚类簇()在聚类结果中每个数据点被分配到距离其最近的聚类簇并且每个聚类簇具有一个聚类中心该中心代表了该聚类簇的特征 通过聚类结果可以观察到不同聚类簇之间的区别和相似性 例如聚类簇 中的数据点具有相对较低的年龄、较低的收入和较高的教育水平而聚类簇 中的数据点则具有相对较高的年龄、较高的收入和较高的教育水平 结论综上所述本研究提出了一种基于交互式图表的方法用于大规模数据的探索和分析 首先介绍了数据预处理和清洗、数据特征提取和转换、可视化设计原则和方法以及交互式图表的生成和展示等关键技术 其次探讨了交互式图表的数据导航过滤、数据聚类和分类、关联分析和异常检测以及时间序列分析和预测等探索和分析信息记录材料 年 月 第 卷第 期功能 最后通过实验和评估验证了基于交互式图表的方法在大规模数据探索和分析中的有效性和实用性本研究的贡献在于提出了一种集成了数据可视化和交互分析功能的方法为研究者和从业者提供了一个强大的工具和平台来理解和解释大规模数据 未来的研究可以进一步探索交互式图表的设计和算法优化以提高数据探索和分析的效率和准确性 此外还可以将本研究应用于更广泛的领域如商业智能、社交网络分析等以实现更多的应用和洞察【参考文献】何清 李宁 罗文娟 等.大数据下的机器学习算法综述.模式识别与人工智能 ():.梁吉业 冯晨娇 宋鹏.大数据相关分析综述.计算机学报 ():.原野 沈钧毅 何姝.技术在统计图表中的应用研究.计算机工程与应用 ():.梁银妮.交互式动态网页的设计与制作.电子测试():.顾全.“”技术在网页交互式图表中的运用与实现.数字技术与应用():.包优左 孙琦.浅析信息时代下交互式信息图表设计的特点.大众文艺():.陆军.基于组合学的数据编码方法研究.哈尔滨:哈尔滨工程大学.吴天傲 李江 张薇 等.基于类别特征编码的参考作物蒸散量预报模型.应用基础与工程科学学报 ():.王千 王成 冯振元 等.聚类算法研究综述.电子设计工程 ():.李秋云 刘燕武.一种服务于 的初始中心选取方法.电子技术应用 ():.严昭.智能电网云数据储存平台次月留存数据聚类方法.自动化技术与应用 ():.(上接第 页)自动化、去人为干预、透明性和安全性等优势有望在未来的云会计发展中发挥重要的作用 总结本文研究了基于智能合约的云会计数据安全问题并提出了相应的解决方案 通过对智能合约的基本概念和运作流程进行详细阐述提出了基于智能合约的云会计安全模型该数据安全模型具有较高的性能和安全性能够有效地保护财务数据的安全【参考文献】周频.企业应用云会计的风险识别与防控.中国注册会计师():.:.:.吴胜 苏琴.对云会计研究课题的细化与展望.财会月刊():.孙小丽.企业云会计建设方案选择与实施探讨.财会通讯():.吴花平 刘自豪.基于区块链的内审数据安全框架构建研究.会计之友():.乔鹏程.基于知识图谱的区块链与云会计比较及融合研究.科技管理研究 ():.毕秀玲 陈帅.科技新时代下的“审计智能”建设.审计研究():.蒋尧明 杨嘉逸 唐衍军.“区块链国家审计”助力大数据反腐研究.北京工商大学学报(社会科学版)():.程平 何雪峰.“云会计”在中小企业会计信息化中的应用.重庆理工大学学报(社会科学)():.吴花平 吴雨果.基于证据理论的云会计资源共享风险评估研究.会计之友():.宁洋洋 刘培培 易忠君.大数据背景下云会计安全隐患及防范机制研究.会计之友():.陈毅春.云会计在企业推广的障碍及对策建议.财会通讯():.李明 王佳琳 李莹.大数据时代的会计信息化风险的关键影响因素研究.中国注册会计师():.周文娟.云会计的风险识别与应对.财会通讯():.():.