7空间数据挖掘与可视化(完).ppt

空间数据挖掘与可视化空间数据挖掘与可视化信息工程大学地理空间信息学院信息工程大学地理空间信息学院李宏伟李宏伟2空间数据挖掘研究空间数据挖掘研究1背景背景3实例实例：空间关联规则挖掘空间关联规则挖掘5空间知识可视化空间知识可视化6几点思考几点思考4数据挖掘软件数据挖掘软件1背景背景By 李德仁李德仁数据（数据（DataData）信息（信息（InformationInformation）知识（知识（KnowledgeKnowledge）智能（智能（WisdomWisdom）DIKW大数据大数据海量数据海量数据数量数量价值价值多样性多样性速度速度数量数量2.1 2.1 空间分类挖掘空间分类挖掘 分类和预测是两种数据分析形式，用于提取描述重要数据分类和预测是两种数据分析形式，用于提取描述重要数据类的数据类型或预测未来的趋势类的数据类型或预测未来的趋势。空间分类挖掘解决大量数据空间分类挖掘解决大量数据分类问题。分类问题。2空间数据挖掘研究空间数据挖掘研究空间空间分类分类挖掘挖掘方法方法决策树方法：经典算法决策树方法：经典算法-Quinlan-Quinlan的的ID3ID3方法方法贝叶斯分类方法：朴素贝叶斯方法和贝叶贝叶斯分类方法：朴素贝叶斯方法和贝叶 斯网络方法斯网络方法神经网络方法：前向型、反馈型、随机型、神经网络方法：前向型、反馈型、随机型、自组织型自组织型支持向量机方法：基于统计学习理论，适于支持向量机方法：基于统计学习理论，适于 数据预处理、样本化应用数据预处理、样本化应用空间分类挖空间分类挖掘方法（续）掘方法（续）K-K-最邻近分类法最邻近分类法基于案例的推理分类法基于案例的推理分类法遗传算法和进化计算遗传算法和进化计算粗糙集分类法粗糙集分类法2.2 2.2 空间聚类挖掘空间聚类挖掘统计学方法统计学方法机器学习方法机器学习方法数据库方法数据库方法模式识别方法模式识别方法基于模型的方法基于模型的方法基于密度的方法基于密度的方法基于划分的方法基于划分的方法基于层次的方法基于层次的方法基于网格的方法基于网格的方法混合方法混合方法方方法法分分类类具具体体方方法法 聚类与分类不同，待划分的类是未知的。聚类将数据对象聚类与分类不同，待划分的类是未知的。聚类将数据对象分组为多个类或簇，使同一个簇中的对象之间相似度最高，不分组为多个类或簇，使同一个簇中的对象之间相似度最高，不同簇中的对象相似度最低。同簇中的对象相似度最低。2.3 2.3 空间关联规则挖掘聚类挖掘空间关联规则挖掘聚类挖掘基基本本研研究究内内容容确定性关联规则挖掘确定性关联规则挖掘量化关联规则挖掘量化关联规则挖掘增量式关联规则挖掘增量式关联规则挖掘模糊关联规则挖掘模糊关联规则挖掘广义关联规则挖掘广义关联规则挖掘经典算法：经典算法：AprioriApriori算法算法A Ap pr ri io or ri i算算法法改改进进利用利用hashhash表的表的DHPDHP方法方法基于采样的方法基于采样的方法并行关联规则挖掘的方法并行关联规则挖掘的方法分布式关联规则挖掘的方法分布式关联规则挖掘的方法多层次关联规则挖掘的方法多层次关联规则挖掘的方法数值扩展的关联规则挖掘的方法数值扩展的关联规则挖掘的方法形象规则的发现方法形象规则的发现方法关联规则快速学习方法关联规则快速学习方法基于兴趣度进行数值型关联规则合并的基于兴趣度进行数值型关联规则合并的方法方法采样采样trietrie树进行关联规则挖掘树进行关联规则挖掘利用概念格的关联规则挖掘的方法利用概念格的关联规则挖掘的方法2.4Internet和和Web空间数据挖掘空间数据挖掘W We eb b挖挖掘掘内容挖掘内容挖掘结构挖掘结构挖掘用法挖掘用法挖掘基于机基于机器学习器学习技术的技术的文本搜文本搜索引擎索引擎基于协同的方法基于协同的方法基于内容的方法基于内容的方法2.5空间数据挖掘智能方法空间数据挖掘智能方法 神经计算、进化计算、免疫克隆计算、模糊计算神经计算、进化计算、免疫克隆计算、模糊计算与模糊推理与模糊推理3 3 实例：空间实例：空间关联规则关联规则挖掘挖掘发展阶段发展阶段萌芽阶段萌芽阶段萌芽阶段萌芽阶段199320002006201119931993年，年，AgrawalAgrawal等等人人提出频繁提出频繁项集挖项集挖掘的掘的AprioriApriori算法算法。19951995年，年，Koperski Koperski and Han and Han 引入引入空间空间谓词构造空间谓词构造空间事务事务 表表，给出空间，给出空间关联关联规则的定义及挖掘规则的定义及挖掘过程。过程。20002000年，年，Clementini Clementini 等考虑等考虑空间不确定空间不确定性性并对多层次空间并对多层次空间关联进行挖掘关联进行挖掘 2001 2001年，年，Shekhar Shekhar 等给出空间同位模等给出空间同位模式的式的一般挖掘算法一般挖掘算法2004-20052004-2005年，年，YooYoo等通过等通过减少连接计减少连接计算算以提升同位模式以提升同位模式挖掘的效率挖掘的效率20062006年年，陈江平陈江平等提出了一种面向等提出了一种面向主题的主题的基于多层次基于多层次空间概念空间概念的关联规的关联规则挖掘算法则挖掘算法 2008 2008年，张雪伍、年，张雪伍、苏奋振等提出苏奋振等提出面向面向时空过程的时空过程的关联规关联规则挖掘算法则挖掘算法20092009年，沙宗尧年，沙宗尧等人提出等人提出局部的空局部的空间关联模式挖掘间关联模式挖掘20112011年，年，Mohan Mohan 等等基于事件时序关系基于事件时序关系提出级联模式的概提出级联模式的概念及挖掘算法念及挖掘算法20142014年，邓敏、石年，邓敏、石岩等岩等基于聚类分割基于聚类分割方法方法研究了太平洋研究了太平洋气候指数与我国极气候指数与我国极端降水事件的遥相端降水事件的遥相关模式关模式3.1 3.1 空间关联规则挖掘研究的发展空间关联规则挖掘研究的发展3.2 3.2 空间空间关联规则分类关联规则分类不同地理实体间空间依存、相互作用、因果或共生的模式邻近地理空间内频繁出现的布尔型要素（或事件）子集地理事件间远距离的相互关联模式空间关联空间关联规则规则基于空间谓基于空间谓词规则的关词规则的关联模式联模式空间同位模空间同位模式式遥相关遥相关模式模式城城市市分分布布交交通通发发展展降降水水 海海温温3.3 3.3 当前研究当前研究重点重点l着眼于研究挖掘算法本身着眼于研究挖掘算法本身l着眼于研究空间关联规则的不确定性信息着眼于研究空间关联规则的不确定性信息l着眼于研究关联挖掘的可视化着眼于研究关联挖掘的可视化l着眼于研究弱空间关联规则着眼于研究弱空间关联规则3.4 3.4 空间空间关联规则挖掘方法关联规则挖掘方法将各个空间或非空间属性作为一个图层，对每个图层上的数据点进将各个空间或非空间属性作为一个图层，对每个图层上的数据点进行聚类，然后对聚类产生的空间紧凑区进行关联规则挖掘行聚类，然后对聚类产生的空间紧凑区进行关联规则挖掘。利用空间叠加、缓冲区分析等方法发现利用空间叠加、缓冲区分析等方法发现挖掘挖掘目标目标之间的空间谓词之间的空间谓词，将将其其组成空间事务数据库，进行单层布尔型关联规则挖掘。组成空间事务数据库，进行单层布尔型关联规则挖掘。通过用户指定的邻域，遍历所有可能的邻域窗口，进而通过邻通过用户指定的邻域，遍历所有可能的邻域窗口，进而通过邻域窗口代替空间事务，然后进行空间关联规则的挖掘。域窗口代替空间事务，然后进行空间关联规则的挖掘。基于聚类的图层覆盖法基于聚类的图层覆盖法基于空间事务的挖掘方法基于空间事务的挖掘方法无空间事务挖掘法无空间事务挖掘法3.5 3.5 空间空间关联规则挖掘过程关联规则挖掘过程以基于事务的空间关联规则挖掘过程为例以基于事务的空间关联规则挖掘过程为例web3.6 3.6 空间空间关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法l挖掘算法：挖掘算法：AprioriAprioriFP-GrowthFP-GrowthEclatEclat3.7 3.7 存在存在问题问题空间数据的特性空间数据的特性在当今“数据爆炸”的大环境下，开发出效率高，负载数据量大的新算法是趋势所在。大多数空间关联规则挖掘工具都是基于事先定义好的参数进行黑箱式挖掘，挖掘过程中的交互性较差。频繁项的过滤环节，没有充分地运用空间数据的独特性质，即没有将“地理学思想应和空间数据有效结合”。海量数据的挖掘算法效率海量数据的挖掘算法效率可视化挖掘可视化挖掘4 4、数据挖掘软件、数据挖掘软件代代特征特征数据挖掘算法数据挖掘算法集成集成分布计算分布计算模型模型数据模型数据模型第一第一代代作为一个独作为一个独立的应用立的应用支持一个或者支持一个或者多个算法多个算法 独立的系统独立的系统单个机器单个机器向量数据向量数据第二第二代代和数据库以和数据库以及数据仓库及数据仓库集成集成多个算法：能多个算法：能够挖掘一次不够挖掘一次不能放进内存的能放进内存的数据数据数据管理系数据管理系统，包括数统，包括数据库和数据据库和数据仓库仓库同质、局同质、局部区域的部区域的计算机群计算机群集集有些系统支持有些系统支持对象对象,文本和文本和连续的媒体数连续的媒体数据据第三第三代代和预言模型和预言模型系统集成系统集成 多个算法多个算法数据管理和数据管理和预言模型系预言模型系统统intranet/extranet网网络计算络计算支持半结构化支持半结构化数据和数据和webweb数数据据第四第四代代和移动数据和移动数据/各种计算设各种计算设备的数据联备的数据联合合 多个算法多个算法数据管理、数据管理、预言模型、预言模型、移动系统移动系统移动和各移动和各种计算设种计算设备备普遍存在的计普遍存在的计算模型算模型 4.1 第一代数据挖掘软件l特点支持一个或少数几个数据挖掘算法挖掘向量数据（vector-valued data）数据一般一次性调进内存进行处理典型的系统如Salford Systems公司早期的CART系统(www.salford-)l缺陷如果数据足够大，并且频繁的变化，这就需要利用数据库或者数据仓库技术进行管理，第一代系统显然不能满足需求。l l举例举例举例举例:CBA:CBA:CBA:CBA 新加坡国立大学。基于关联规则的分类算法，能从关系数据或者交易数据中挖掘关联规则，使用关联规则进行分类和预测4.2 4.2 第二第二代数据挖掘软件代数据挖掘软件l l特点特点特点特点与数据库管理系统（与数据库管理系统（与数据库管理系统（与数据库管理系统（DBMSDBMSDBMSDBMS）集成）集成）集成）集成 支持数据库和数据仓库，和它们具有高性能的接口，支持数据库和数据仓库，和它们具有高性能的接口，支持数据库和数据仓库，和它们具有高性能的接口，支持数据库和数据仓库，和它们具有高性能的接口，具有高的可扩展性具有高的可扩展性具有高的可扩展性具有高的可扩展性 能够挖掘大数据集、以及更复杂的数据集能够挖掘大数据集、以及更复杂的数据集能够挖掘大数据集、以及更复杂的数据集能够挖掘大数据集、以及更复杂的数据集 通过支持数据挖掘模式（通过支持数据挖掘模式（通过支持数据挖掘模式（通过支持数据挖掘模式（data mining schemadata mining schemadata mining schemadata mining schema）和）和）和）和数据挖掘查询语言增加系统的灵活性数据挖掘查询语言增加系统的灵活性数据挖掘查询语言增加系统的灵活性数据挖掘查询语言增加系统的灵活性 典型的系统如典型的系统如典型的系统如典型的系统如DBMinerDBMinerDBMinerDBMiner，能通过，能通过，能通过，能通过DMQLDMQLDMQLDMQL挖掘语言进行挖挖掘语言进行挖挖掘语言进行挖挖掘语言进行挖掘操作掘操作掘操作掘操作l l缺陷缺陷缺陷缺陷只注重模型的生成，如何和预言模型系统集成导致只注重模型的生成，如何和预言模型系统集成导致只注重模型的生成，如何和预言模型系统集成导致只注重模型的生成，如何和预言模型系统集成导致了第三代数据挖掘系统的开发了第三代数据挖掘系统的开发了第三代数据挖掘系统的开发了第三代数据挖掘系统的开发举例举例1 1：DBMinerDBMiner举例举例2 2：SAS Enterprise MinerSAS Enterprise Miner4.3 4.3 第三代数据挖掘软件第三代数据挖掘软件l l特点特点特点特点和预言模型系统之间能够无缝的集成，使得由数据和预言模型系统之间能够无缝的集成，使得由数据和预言模型系统之间能够无缝的集成，使得由数据和预言模型系统之间能够无缝的集成，使得由数据挖掘软件产生的模型的变化能够及时反映到预言模挖掘软件产生的模型的变化能够及时反映到预言模挖掘软件产生的模型的变化能够及时反映到预言模挖掘软件产生的模型的变化能够及时反映到预言模型系统中型系统中型系统中型系统中 由数据挖掘软件产生的预言模型能够自动地被操作由数据挖掘软件产生的预言模型能够自动地被操作由数据挖掘软件产生的预言模型能够自动地被操作由数据挖掘软件产生的预言模型能够自动地被操作型系统吸收，从而与操作型系统中的预言模型相联型系统吸收，从而与操作型系统中的预言模型相联型系统吸收，从而与操作型系统中的预言模型相联型系统吸收，从而与操作型系统中的预言模型相联合提供决策支持的功能合提供决策支持的功能合提供决策支持的功能合提供决策支持的功能 能够挖掘网络环境下（能够挖掘网络环境下（能够挖掘网络环境下（能够挖掘网络环境下（Internet/ExtranetInternet/ExtranetInternet/ExtranetInternet/Extranet）的分布）的分布）的分布）的分布式和高度异质的数据，并且能够有效地和操作型系式和高度异质的数据，并且能够有效地和操作型系式和高度异质的数据，并且能够有效地和操作型系式和高度异质的数据，并且能够有效地和操作型系统集成统集成统集成统集成 l l缺陷缺陷缺陷缺陷不能支持移动环境不能支持移动环境不能支持移动环境不能支持移动环境举例：举例：SPSS SPSS ClementineClementinel l以以以以PMMLPMML的格式的格式的格式的格式提供与提供与提供与提供与预言模预言模预言模预言模型系统型系统型系统型系统的接口的接口的接口的接口4.44.4第四第四代数据挖掘软件代数据挖掘软件l特点目前移动计算越发显得重要，将数据挖掘和移动计算相结合是当前的一个研究领域。第四代软件能够挖掘嵌入式系统、移动系统、和普遍存在（ubiquitous）计算设备产生的各种类型的数据第四代数据挖掘原型或商业系统尚未见报导，PKDD2001上Kargupta发表了一篇在移动环境下挖掘决策树的论文，Kargupta是马里兰巴尔的摩州立大学（UniversityofMarylandBaltimoreCounty）正在研制的CAREER数据挖掘项目的负责人，该项目研究期限是2001年4月到2006年4月，目的是开发挖掘分布式和异质数据（Ubiquitous设备）的第四代数据挖掘系统。l第一代系统与第二代相比因为不具有和数据管理系统之间有效的接口，所以在数据预处理方面有一定缺陷l第三、四代系统强调预测模型的使用和操作型环境的部署l第二代系统提供数据管理系统和数据挖掘系统之间的有效接口l第三代系统另外还提供数据挖掘系统和预言模型系统之间的有效的接口l目前，随着新的挖掘算法的研究和开发，第一代数据挖掘系统仍然会出现，第二代系统是商业软件的主流，部分第二代系统开发商开始研制相应的第三代数据挖掘系统，比如 IBM Intelligent Score Service。第四代数据挖掘原型或商业系统尚未见报导5.1 5.1 可视化分类可视化分类5 5 空间知识可视化空间知识可视化数据可视化信息可视化知识可视化 数据可视化数据可视化：运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论和方法。散点矩阵法投影矩阵法平行坐标法层次显示技术动态显示技术图标表示技术直方图法 信息可视化信息可视化：利用计算机支撑的、交互的、对抽象数据的可视表示，来增强人们对这些抽象信息的认知。信息可视化将非空间数据的信息对象的特征值抽取、转换、映射、高度抽象与整合，用图形、图像、动画等方式表示信息对象内容特征和语义的过程。信息对象包括文本、图像、视频和语音等类型。一维信息可视化二维信息可视化三维信息可视化多维信息可视化层次信息可视化文档信息可视化网络信息可视化 知识可视化知识可视化：是数据可视化和信息可视化基础上，将人类的知识，包括见解、经验、态度、价值观、意见、预测等加以表达，并帮助他人正确地重构、记忆和应用这些知识的过程。三种可视化方式的比较三种可视化方式的比较方法方法类型类型数据可视化数据可视化信息可视化信息可视化知识可视化知识可视化可视化对象空间数值型数据非空间非数值型数据人类知识可视化目的将抽象数据以直观的方式表示出来从大量抽象数据中发现一些新信息促进群体知识传播和创新可视化技术很多方法，如散点图、平行坐标图非常多，如轮廓图、锥形树等知识图表、视觉隐喻交互类型人机交互人机交互人机交互5.2 5.2 知识分类知识分类按世界经合组织分类按地理实体时空特性分类分类描述表达方式知道是什么：叙述地理事实空间结构知识描述地理事实，解译地理知识。表示普遍几何知识、空间分布、空间分类规则、空间聚类规则、空间关联规则点、线、面知识要素知道为什么：知道事物现象的原理和规律知道怎么做：地理空间事物技能类知识逻辑结构知识反映地理概念、面向对象的知识、空间区分规则、语义关联规则示意性拓扑图知道是何物：因果演化，推理地学规律时空演变知识反映空间演变规律、语义演变规律等趋势虚拟技术结合地图动画重点讲空间知识可视化重点讲空间知识可视化5.3 5.3 挖掘可发现知识类型挖掘可发现知识类型普遍的几何知识和面向对象的知识普遍的几何知识和面向对象的知识空间特征规则和区分规则空间特征规则和区分规则空间分类规则和回归规则空间分类规则和回归规则空间聚类规则和关联规则空间聚类规则和关联规则空间依赖规则和预测规则空间依赖规则和预测规则空间序列规则和空间例外空间序列规则和空间例外1 1）通用性知识可视化通用性知识可视化ConceptmapMindmap5.4 5.4 知识可视化知识可视化ThinkingmapCognitivemapSemanticnetwork2 2）可视化的三种情形）可视化的三种情形知识结果可视化知识结果可视化知识状态可视化知识状态可视化知识过程可视化知识过程可视化动态标量场f:(x,y,t)R3 3）三种空间知识的可视化）三种空间知识的可视化Knowing whatKnowing what可视化可视化Knowing whyKnowing why可视化可视化Knowing howKnowing how可视化可视化4 4）挖掘的知识可视化）挖掘的知识可视化不同地区人们眼中的不同地区人们眼中的空间特征的空间特征的地图可视化表达地图可视化表达空间关联规则的地图可视化表达空间关联规则的地图可视化表达空间关联规则可视化表达空间关联规则可视化表达空间关联规则可视化表达空间关联规则可视化表达时空演变规律的地图可视化表达时空演变规律的地图可视化表达5 5）泛在空间知识可视化）泛在空间知识可视化VGIVGI志愿者信息可视化志愿者信息可视化赛伯空间可视化赛伯空间可视化泛在空间中的泛在空间中的POI POI 点分布特征知识可视化点分布特征知识可视化5.5 5.5 可视化可视化系列系列著作推荐著作推荐 FastCoLabsFastCoLabs邀请了几位赫赫有名的可视化博客、邀请了几位赫赫有名的可视化博客、博主来回答他们眼中最具标志性的可视化作品以及博主来回答他们眼中最具标志性的可视化作品以及原因，受邀的三位分别是原因，受邀的三位分别是Eager EyesEager Eyes的的Robert Robert KosaraKosara，Visualising DataVisualising Data的的Andy KirkAndy Kirk，以及，以及National Public RadioNational Public Radio的数据编辑的数据编辑Matt StilesMatt Stiles。5.6 5.6 十十大标志性可视化作品大标志性可视化作品1）Wind MapWind Map是一个交互式实时风场可视化作品，数据每小时是一个交互式实时风场可视化作品，数据每小时更新一次，用户可以通过双击放大到更精细的分辨率，看到非常更新一次，用户可以通过双击放大到更精细的分辨率，看到非常美妙的风场。化不可见为可见一直都是数据可视化的目标。美妙的风场。化不可见为可见一直都是数据可视化的目标。2 2）GapMinderGapMinder是另一个耳熟能详的可视化作品是另一个耳熟能详的可视化作品，GapMinderGapMinder用用简简单单的动态散点图就回答了世界发展的历史、现状和趋势。简简单单的动态散点图就回答了世界发展的历史、现状和趋势。3 3）The Ebb and Flow StreamgraphThe Ebb and Flow Streamgraph是纽约时报在是纽约时报在20082008年发布的年发布的交互式电影票房可视化作品，作品以非常优美的流的形式展现了交互式电影票房可视化作品，作品以非常优美的流的形式展现了19861986年到年到20082008年所有电影从上映到下档的票房。年所有电影从上映到下档的票房。4 4）Paths to the White HousePaths to the White House是又一个交互式可视化，是又一个交互式可视化，下图下图展现了展现了20122012年美国大选的其它可能性。年美国大选的其它可能性。5 5）Death and TaxesDeath and Taxes是一张展现美国联邦超过是一张展现美国联邦超过500500个部门、项目财个部门、项目财政预算的信息图，信息量涵盖之广让人叹为观止。从政预算的信息图，信息量涵盖之广让人叹为观止。从0404年至今，每年设年至今，每年设计师计师BachmanBachman都会发布最新的财政预算信息图，都会发布最新的财政预算信息图，20142014年的信息图由年的信息图由 Time Time PlotsPlots发布。发布。6 6）同性恋权益同性恋权益在美国这样的联邦在美国这样的联邦国家各州各不相同，国家各州各不相同，为了清晰表达到底为了清晰表达到底哪个州是同性恋的哪个州是同性恋的天堂或是地狱，卫天堂或是地狱，卫报做了报做了Gay Rights,Gay Rights,State by StateState by State的的交互式可视化作品，交互式可视化作品，该作品赢得了今年该作品赢得了今年数据新闻大奖的数数据新闻大奖的数据驱动的叙述奖。据驱动的叙述奖。作品以不同颜色代作品以不同颜色代表不同权利如结婚、表不同权利如结婚、教育、就业等，单教育、就业等，单这一张图其实已经这一张图其实已经足够说明很多情况，足够说明很多情况，东北部地区大多是东北部地区大多是同性恋天堂而东南同性恋天堂而东南部地区同性恋者生部地区同性恋者生活艰难。活艰难。7 7）Bikini ChartBikini Chart其实只是一个条形图，由奥巴马团队发布于其实只是一个条形图，由奥巴马团队发布于20122012年，用于对年，用于对比就业率在奥巴马上台后和布什政府时期的改善情况。之所以被民间戏称为比比就业率在奥巴马上台后和布什政府时期的改善情况。之所以被民间戏称为比基尼图基尼图，自然是因为它的形状，这也是这张图流行的重要原因，谁不喜欢吐槽自然是因为它的形状，这也是这张图流行的重要原因，谁不喜欢吐槽呢呢?因为表达的是公民失去工作的情况因为表达的是公民失去工作的情况(记为负数记为负数)，所以条形更多地被设计在，所以条形更多地被设计在基准坐标以下。从布基准坐标以下。从布 什政府上台造成越来越多的失业，到奥巴马政府上台失什政府上台造成越来越多的失业，到奥巴马政府上台失业率有所改善，这个形势使得整个条形图形成了一个类似于比基尼的形状。业率有所改善，这个形势使得整个条形图形成了一个类似于比基尼的形状。8 8）A Peek Into Netflix QueuesA Peek Into Netflix Queues也是来自于纽约时报的可视化作品也是来自于纽约时报的可视化作品(大品牌值得信赖大品牌值得信赖)，列出了，列出了NetFlexNetFlex在在20092009年最受欢迎的电影电视剧，年最受欢迎的电影电视剧，以及在各个城市的观影情况。一些电影电视在不同城市的接受度大相以及在各个城市的观影情况。一些电影电视在不同城市的接受度大相径庭。但是对于为什么有些电影在一些城市更受欢迎，作品中并没有径庭。但是对于为什么有些电影在一些城市更受欢迎，作品中并没有给出进一步的分析解释，还有待用户自己发现。给出进一步的分析解释，还有待用户自己发现。9 9）Why Is Her PayCheck Smaller?Why Is Her PayCheck Smaller?这个作品表达了相同工作，男女薪水待遇这个作品表达了相同工作，男女薪水待遇不同。作品非常简单，只是在职业的散点图上增加了一些标准线，不同颜色代不同。作品非常简单，只是在职业的散点图上增加了一些标准线，不同颜色代表不同行业。但是这些标准表不同行业。但是这些标准 线对于用户阅读可视化，吸收作品真正想传达的意线对于用户阅读可视化，吸收作品真正想传达的意义起到了巨大的作用，让用户在视觉上不由自主地把对标准线一边和另一边的义起到了巨大的作用，让用户在视觉上不由自主地把对标准线一边和另一边的进行对比。首先男女收入相当的标准线无疑是最重要的，看来果然还是男人待进行对比。首先男女收入相当的标准线无疑是最重要的，看来果然还是男人待遇比较高啊。再下来别是女人薪水少遇比较高啊。再下来别是女人薪水少10%10%，20%20%，30%30%的标准线，看来金融领域的的标准线，看来金融领域的女人分外受到歧视啊女人分外受到歧视啊10）How Common is How Common is Your Birthday?Your Birthday?是一是一个简单的用热度表达个简单的用热度表达美国最普遍的生日日美国最普遍的生日日期的信息图，七八九期的信息图，七八九十月出生是最普遍的，十月出生是最普遍的，往回推的话就是圣诞往回推的话就是圣诞前后一两个月怀孕，前后一两个月怀孕，非常合理。不知道我非常合理。不知道我国是不是也会形成小国是不是也会形成小长假、春节的类似于长假、春节的类似于patternpattern呢呢?序号序号工具名称工具名称描述描述1iChartsiCharts是一个在线的数据可视化工具，被广泛应用于商业、经济、体育等领域的报告中。iCharts免费版本提供了一些基本的交互式图表样式，如果使用更高级的样式，则需要购买高级版本。2FusionChartsSuitXTFusion Charts Suit XT是一个专业的JavaScript图表库，可以用来创建90多种类型的图表，包括2D和3D版本的图表。3ModestMaps这是一个小型的、免费、用于创建交互式地图的库4PizzaPieCharts这是一个基于Adobe Snap SVG框架的响应式的饼图，主要使用HTML和CSS来生成图表，但你也可以使用JavaScript对象。5RawRaw是一个开源的数据可视化工具，基于流行的D3.js，支持多种图表类型。5.7 5.7 一些一些可视化可视化软件软件序号序号工具名称工具名称描述描述6LeafletLeaflet是一个开源的JavaScript库，用于创建对移动设备友好的交互式地图。7Chartkick Chartkick是一个Ruby gem，可非常方便、快速地创建漂亮的图标。Chartkick还有一个JavaScript API，不依赖于Ruby。8EmberCharts这是一个基于Ember.js和d3.js框架的图表库，包括时间序列、条形图、饼图、线型图、散点图等多种类型，且易于扩展和修改。9SpringySpringy是一个使用JavaScirpt实现的有向图布局算法，使用了真实世界中的一些物理原理，你可以随意拖动图表中的元素。10BonsaiBonsai是一个开源的JavaScript库，用于创建图形和动画，并配备了一个直观，功能丰富的API。序号序号工具名称工具名称描述描述11GoogleCharts一个封装google api的Jgcharts插件，利用它很轻松地可以通过简单的数据生成多样的图表.12jsDraw2DX一个标准的 JavaScript 库，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、弧线等图形13Cube美国Citilabs公司开发的一套卓越的交通模拟与规划软件系统，同时也是交通规划领域使用最广泛的软件。拥有一套完整的用于交通规划的软件模块。使用Cube,用户能统计、对比和输出高质量的图形和各种类型的报告方法，快速生成决策信息。14GanttiGantti是一个开源的PHP类，帮助用户即时生成Gantti图表。使用Gantti创建图表无需使用JavaScript，纯HTML-CSS3实现。15SmoothieCharts是一个十分小的动态流数据图表路。通过推送一个webSocket来显示实时数据流。Smoothie Charts只支持Chorme和Safari浏览器，并且不支持刻印文字或饼图，它很擅长显示流媒体数据。序号序号工具名称工具名称描述描述16Envision.js是快速创建动态交互式的可视化 HTML5 图表库。17BirdEye它属于一个群体专案，为了要提升设计和广泛的开源资料视觉化发展，并且为了Adobe Flex建视觉分析图库，这个动作以叙述性的资料库为主，让使用者能够建立多元资料视觉化界面来分析以及呈现资讯18Arbor.js一个利用 Web Works 和jQueryjQuery创建的可视化图形库，它为图形组织和屏幕刷新处理提供了一个高效的、力导向的布局算法19Gephi不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图，由两个libraries组成，从空间数据开放格式，利用向量投影的Python library以及post GIS，并将两者结合到SVG和JavaScript library，并把这些SVG资料转变成互动性地图20HighChartjs是单纯由JavaScript所写的图表资料库，提供简单的方法来增加互动性图表来表达你的网站或网站应用程式。目前它能支援线图、样条函数图。序号序号工具名称工具名称描述描述21JavascriptInfoVISTool是一个在 Web 上创建可交互式的数据图表的 JavaScript 库22Axiis是一个数据可视化框架，于五月份使用MIT许可证发布。“数据可视化”这个词经常用来描述应用数据的图形化视图，如图表和图形。23Protviss是一个使用JavaScript Canvas元素实现的可视化组件。开发者可以利用简单的标记如线条和圆点+数据来绘制自定义图表。24HumbleFinance是一个与Flash工具相似的HMTL5数据可视化工具。该工具完全由JavaScript开发，使用Prototype与Flotr库。此工具很适合用来显示经融财务数据，也适合显示任何共享轴线的两个2D数据集。25D3.js是最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条形图序号序号工具名称工具名称描述描述26Dipity一款基于 Timeline 的Web应用软件，用户可以将自己在网络上的各种社会性行为（Flickr、Twitter、Youtube、Blog/RSS等）聚合并全部导入到自己的 Dipity 时间轴上。27Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图，由两个libraries组成，从空间数据开放格式，利用向量投影的Python library以及post GIS，并将两者结合到SVG和JavaScript library，并把这些SVG资料转变成互动性地图。28Timeflow是为了暂时性资料的视觉化工具，现在有alpha版本因此有机会可以发现差错，提供以下不同的呈现方式：时间轴、日历、柱状图、表格等29Paper.js是一个开源向量图表叙述架构，能够在HTML5 Canvas 运作，对于初学者来说它是很容易学习的，其中也有很多专业面向可以提供中阶及高阶使用者。30VisulizeFree是一个建立在高阶商业后台集游InetScoft开发的视觉化软体免费的视觉分析工具，可从多元变量资料筛选并看其趋势，或是利用简单地点及方法来切割资料或是小范围的资料5.8 5.8 当前当前研究存在的问题研究存在的问题多种空间叠加融合的研究不够深入多种空间叠加融合的研究不够深入空间知识可视化与其他领域的交叉不够广泛空间知识可视化与其他领域的交叉不够广泛空间数据库及泛在空间中提取知识更为困难空间数据库及泛在空间中提取知识更为困难可视化方式比较单一，地图化的改进不够可视化方式比较单一，地图化的改进不够下一步研究方向下一步研究方向从多源大数据可视化印证认识理论从多源大数据可视化印证认识理论3可视化工具做可视化工具做“地图化改进地图化改进”4多种空间融合迭加的研究多种空间融合迭加的研究1多领域学科与空间知识可视化交叉研究多领域学科与空间知识可视化交叉研究26几点思考几点思考n数数据据挖挖掘掘同同样样需需要要知知识识的的指指导导，不不是是一一个个盲盲目目的的过过程程，也也不不应简单作为一个应简单作为一个“黑箱黑箱”。n数数据据爆爆炸炸到到方方法法爆爆炸炸，例例如如当当前前的的聚聚类类方方法法有有不不下下百百种种。过过多多的的方方法法用用户户在在实实际际中中如如何何选选择择适适当当的的方方法法亦亦变变得得十十分分困困难难。有有必要分析方法间的共性，避免不必要的必要分析方法间的共性，避免不必要的冗余冗余。n当当前前方方法法获获得得的的挖挖掘掘结结果果过过多多依依赖赖于于人人为为的的参参数数设设置置、预预先先假假设设，对对挖挖掘掘结结果果的的有有效效性性、可可靠靠性性的的客客观观评评价价依依然然是是当当前前研究的一个瓶颈问题。研究的一个瓶颈问题。n空间数据空间数据异质性、多尺度特性异质性、多尺度特性依然需要得到进一步的重视。依然需要得到进一步的重视。n大数据大数据有有利于简化模型设计利于简化模型设计多源异构、海量、动态变化的时空数据多源异构、海量、动态变化的时空数据对时空数据挖掘方法提出对时空数据挖掘方法提出了新的挑战，也标志着时空数据挖掘研究已经进入了了新的挑战，也标志着时空数据挖掘研究已经进入了“大数据时代大数据时代”！丰富丰富的数据为直接基于数据的建模提供了可能性，甚至有可能实的数据为直接基于数据的建模提供了可能性，甚至有可能实现基于每个时空实体构建现基于每个时空实体构建局部的实时、局部的实时、动态模型动态模型。纽约某区纽约某区GPSGPS轨迹数据轨迹数据伦敦伦敦TwitterTwitter活跃活跃度度全球地表覆盖全球地表覆盖监测监测n大数据不是万能的大数据不是万能的大大数据提供了海量的数据源，但是这些数据里面包含的数据数据提供了海量的数据源，但是这些数据里面包含的数据价值密度相对较低，可能造成挖掘结果的价值密度相对较低，可能造成挖掘结果的谬误。谬误。今今年年3月月Science上上发发表表的的研研究究成成果果指指出出：Google 流流感感趋趋势势预预测测存存在在过过高高估估计计的的问题：问题：去去医医院院看看流