大二数据可视化分析报告作业数据作为信息的载体在当今世界发挥着越来越重要的作用，我们正处在一个信息爆炸的时代，每天都会产生大量的数据，在这样的背景下，海量数据下面是小编为大家整理的大二数据可视化分析报告作业3篇,供大家参考。
大二数据可视化分析报告作业篇1
数据作为信息的载体在当今世界发挥着越来越重要的作用，我们正处在一个信息爆炸的时代，每天都会产生大量的数据，在这样的背景下，海量数据只有被合理的采集、分析和表达之后才有一定的意义，而数据可视化无疑是让数据变得易于理解的最优途径。
1数据可视化
数据可视化是顺应大数据时代而兴起，纵观国内研究的相关资料，常见的数据可视化有：科学可视化、数据可视化、信息可视化、知识可视化等等，这所有的研究其实都是数据某种形式的表达。
1.1可视化技术
“可视”不是可以看见，它更多的指“可理解”，是使繁杂抽象的数据变得具体易懂，以便于传播、交流和研究。
可视化技术就是把数据变成图像展示给大家，更多的注重技术的实现和算法的优化，它涉及到计算机图形图像学、计算机仿真学等各个领域，可以说可视化技术是数据可视化的基础。
1.2可视化表现
可视化的表现形式多种多样，主要是将复杂的数据进行更加清晰易懂的图形图像的表现，不仅仅指视觉，亦可结合听觉、嗅觉以及触觉等，加入交互式处理技术，让用户在交互中理解数据。同时，可视化还通过对心理学等知识进行合理运用来展现数据深层次的意义。
可视化技术主要关注的是如何实现，而可视化表现则更多的关注以什么样的形式表现，因此，可以说可视化表现是可视化技术的指导思想和具体体现。
2数据可视化分类
可视化是一种技术统称，分为很多种类。可视化不是一个新的学科，它一直存在，因此，研究数据可视化必须要理解各种可视化的类别和方法才能明白它的真正含义。
2.1科学可视化
是可视化领域最早的学科，主要是运用计算机图像学和图形学处理数据，创建视觉图像。其处理对象一般是类似于勘测、测量得到的数据，然后进行三维世界的可视化表达。所以科学可视化属于数据可视化的一个子集。
科学可视化主要应用领域是自然学，如：物理、化学、地理科学等，通过对科学数据进行解释、操作和处理来寻研究其中的特点。
2.2信息可视化
其历史可追溯到20世纪90年代，那时由于图形界面诞生，提供了人与信息交互的平台，因此大量的科学家投入到信息可视化的研究中。
信息可视化与科学可视化相比，它主要研究对象是大规模的非数值型信息，即非结构化的数据集。信息可视化的产物要通过人的感官传递到大脑，然后使人理解信息，因此它对技术的要求更高。它主要涉及的是计算机图形学以外的人机交互以及商业等领域。也是数据可视化的一个部分。
2.3知识可视化
从一般观点来说，知识和数据关系不大，但是，知识也是一种信息，存在于人脑，知识可视化被认为是在信息可视化的基础发展而来的，它可以使用计算机技术来表达，同时也可以是其它的方式如草图等，而且，它不仅传达事实，同时帮助人们正确地重构知识。
2.4思维可视化
思维可视化理论上来说应该是继知识可视化后出现的，如现在常说的思维导图等，它主要是帮助人们用放射性的思考方式来解决问题，用视觉的方式来描述知识，推动观点的创新。
3数据可视化应用
研究数据可视化的最终目的是应用，将可视化技术应用于各个领域，发挥最大的价值才是数据可视化研究的意义所在。
3.1生命科学领域的数据可视化
生命科学领域的数据可视化应用已经比较成熟了，尤其在医学领域，如三维图像可视化，属于生物医学图像处理技术的一部分，用可视化手段将相关检测进行图像融合，有利于帮助医生准确定位诊断。
3.2地理、气象信息领域的数据可视化
地理信息是地理学和地图学的结合，描述的是自然和文化现象的分布和组合，地理信息可视化从维度上可分为二维、三维和多维动态可视化等；从表达方式上可分为地图（图形）、多媒体、虚拟现实等。
可视化在气象信息方面的运用与地理信息类似，譬如虚拟地理信息系统也可用来模拟天气过程进行实验，对于天气预报、气象预测更有不可小觑的作用。
3.3工程和工业领域的数据可视化
工业、工程方面的数据可视化是非常必要的，现如今，通过建模渲染等技术把抽象概念、符号、数据等用三维图形呈现出来，实现了“所见即所得”，使得设计师、工程师、制造商抑或是招标商的效率都有了极大的提高。
3.4金融、商务和通信领域的数据可视化
如我们所知，大数据时代产生的海量数据如若不能被人们合理运用便是无用的，数据之间的关系、其中隐含的规律和发展趋势等都是各行各业的专业人员在努力了解和探寻的，在金融、商务和通信行业尤是如此。
金融、商业领域，通过数据挖掘等一系列技术对数据进行收集整理和分析，达到解决问题的目的；在通信行业，各大运营商都构建了大规模的业务支持系统，整合资源，增加盈利。
数据可视化是一种手段，一种工具，它在每个领域都有自己的特点，同时也有一定的局限性，但只要运用得当，能够帮助人们解决问题就是成功的数据可视化。
4结语
数据可视化是一种具有普适性和独特性、以服务为导向的综合性研究系统，目前的数据可视化技术已为大多数用户掌握，这使得数据可视化在各个领域都发挥了重要作用。在未来，数据可视化系统将不再以“视觉”为主导，听觉、嗅觉、触觉等等将都会融入进来，它将是一个提供真实感受的虚拟实验室。
参考文献
[1] 曾悠.大数据时代背景下的数据可视化概念研究[D].浙江大学，2014.
[2] 涂聪.大数据时代背景下的数据可视化应用研究[J].电子制作，2013（5）：118.
大二数据可视化分析报告作业篇2
另一方面，过去十几年中，HIS、LIS、RIS、PACS、EMR、临床路径、手术麻醉和重症监护等，覆盖了管理、临床和后勤等各种基层业务，基本实现了这些业务流程的电子化，极大提升了医生、护士等一线工作人员的工作效率，管理层和决策层也由此对信息系统的集成化、智能化提出了更高的要求。
中国医院信息化建设的理念、思路和方法，正进入转折期。患者临床数据可视化是临床决策分析的基础，而临床决策支持是智能化医院发展的重点。
理念求变
传统医院信息化建设一般采用自下而上的思路，缺乏统一的规划。大量宝贵的数据，长期困在各种信息孤岛和烟囱之中，难以进行有机整合和有效利用。以收费为核心的HIS建设模式，虽然大而全，但却不能满足现代专业化临床需求。因此需要找到一种新的医院信息化体系架构和发展模式，充分利用新兴信息技术.为医护人员、患者和管理层提供专业化、精细化、个性化的信息服务。
以“智能化医院”为代表的医院信息化理念，正是从医院战略发展的高度出发，以患者为中心、以业务人员为主体，重新制定面向大数据和移动互联时代的信息化整体规划。在最大程度保护和充分利用现有信息化投资的基础上，通过建设理念、建设方式和管理模式的革新，将新兴信息技术与医院发展过程中的实际需求相结合，不断提升决策、管理和诊疗水平。
具体来说，我国医院信息化已经完成了以财务为核心的HIS建设阶段，进入到了临床信息化阶段，分别建成LIS、RIS、PACS、EMR、病理等临床信息子系统，大部分医疗信息已经实现电子化处理和存储，但流程电子化尚未完全贯通，目前正处于临床信息化建设完善过程中。
信息集成和流程整合已成为当前临床信息化建设的突出需求，医院信息化能够取得成功必须保证各个业务系统的有效集成和数据的高度共享，临床信息系统往往来源于不同的厂家，基于不同的技术，缺乏统一的信息交换标准，系统集成整合逐渐成为制约医院数字化发展的主要障碍。如何连接这些系统以实现各部门各专业信息共享成为医院信息化建设中面临的难题。如果以传统的方式在各系统之间做接口，就会出现众多的接口，将给医院信息系统的稳定性、安全性、可靠性以及效率等带来巨大的隐患，同时亦会使医院的运行维护成本成倍增长，如果医院要对其中一个应用系统进行升级或更换就必须再做众多数据接口。
因此，在临床信息化建设中，医院信息集成平台代表了医院信息化建设的必然趋势。信息集成平台的作用就是整合，包括门户的整合、流程的整合、数据的整合，以及资源的整合。通过平台建设，有助于解决异构数据共享、无侵入式集成，以及将临床数据集中以方便临床诊疗和科研等问题。同时能保证系统间数据一致性、系统的可扩展性和可靠性，以满足未来发展的需要。
在医院信息化建设初级阶段，主要关注信息采集的准确性，关注流程的实现，以达到“正确的时间，正确的人，记录正确的数据”；而临床信息化建设阶段，主要关注信息之间的关联性，关注信息数据的多角度利用，以实现“正确的时间，正确的人，得到正确的数据”，这一阶段，以数据的集成整合为重点；在医院信息化建设的高级阶段，关注知识库的构建和使用，以实现“临床决策和个性化数据的利用”，以及智能化医疗的应用。
临床数据可视化
面对临床数据量的增长，由于缺乏有效的信息组织工具，临床医生并未获得更多的有序的患者临床信息，许多有用的临床信息以零散的无序的方式存在于异构临床信息系统中，难以帮助提升医疗质量，保障患者医疗安全。而实现临床医疗数据的可视化，向临床医生和健康提供者展现以患者为中心的数据组织模式、方法以及可视化分析技术，实现患者临床信息数据的直观展现；以医疗事件时间轴为次序，将临床事件及相关数据、报告进行可视化。均有利于医疗机构进行医疗质量控制，实现大数据环境下的医疗质量精细化管理。
为实现临床数据的可视化，需建立基于临床信息模型，实现可定制、可扩展、保障临床效率、统一管理的临床数据中心，而其重要前提是做好临床数据的组织规划，通过临床信息集成平台建设，满足目前的临床需求。
首先，需要达成患者全方位信息视图。患者信息的集中共享是中级临床决策的基础。以患者个人维度，集成全部就诊记录、病史、影像、心电等检查和实验室检验结果，使用者通过统一权限分配，登录后无需切换系统，只需访问单一来源，即可调阅所要的全部患者信息。
其次，要实现临床统一随访系统。临床随访是全流程电子病历的部分，临床随访不仅要为患者服务，还要为各类临床科研统计和流行病学要求服务。目前医院没有完整临床随访信息系统，如果涉及多学科联合治疗，会出现多头随访，随访信息互不共享的情况。临床统一随访管理系统针对临床随访工作业务流程和疾病特色，实现系统与外部系统的数据整合、随访时间非线性设置、随访基础元素自定义表单、医患沟通和随访数据管理。
另外，要支持多学科诊疗要求。特别对不同肿瘤和不同肿瘤分期需要进行多学科联合治疗，并在电子病历中进行集成。利用统一通讯和患者全息视图与现有电子病历集成，完成各科联合的多学科诊疗申请启动、患者信息桌面共享、语音视频同步、自动记录和电子医嘱流程的整合。
还要实现贵重药品和高值耗材合理使用匹配。对电子病历流程中按照临床诊断和术式选择，配置相应的肿瘤贵重药品范围和高值耗材，按照医院核定流程和范围进行选择，加强对贵重药物和高值耗材使用的管理。
此外要统一数据，实现基础数据集中管理。包括人员基础数据、临床基础数据以及其他数据集中管理。其中，临床诊断数据随着临床实践的发展会不断变化和更新。应建立临床诊断和ICD-10分配的系统，实现动态临床诊断和ICD-10之间的匹配。
大二数据可视化分析报告作业篇3
关键词：微博；大数据；可视化分析
中图分类号：TP311
文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2017）10-0205-03
1.概述
随着科技时代的飞速发展，信息交流也越来越畅通，大数据便是人类在信息时代的产物。大数据以它独特的优势占领了各种不断发展的领域，上至天文、下至地理，以大数据处理为中心的计算技术也逐渐渗透到各个领域，它通过数据资源共享与集成的方式完成对自然的探索以及对情感的动向等分析，可以说大数据打开了人类认知新世界的大门。微博是一个基于用户关系信息分享、传播以及获取的提供微型博客服务类的社交网站，是一种通过关注机制分享简短实时信息的广播式的社交网络平台，用户可以通过WEB、WAP等各种客户端组建个人社区，以140字的文字更新信息，并实现即时分享。微博以它的便捷性与原创性收获了众多用户，由于微博话题覆盖面极广，用户可以在任意时间、任意地点记录下所看所想的内容，因此分析微博数据的重要性可见一斑，同时也为大数据的研究提供了良好的载体。
2.数据采集
（1）新浪微博AH
新浪微博开放平台类似于Twitter，平台有相关接口，可以获取用户的用户名、头像图片、当前用户的粉丝和关注对象列表等信息。利用开放的AH进行数据抓取是一种容易上手的方式。其优点是抓取的数据冗余小，数据的结构清晰，便于进一步的处理与分析，抽取数据也十分方便。
（2）Python网络爬虫
Python是一种优雅而健壮的编程语言，它继承了传统编程语言的强大.陛和通用性，同时也借鉴了简单脚本和解释语言的易用性。我们采用Python编写的网络爬虫来进行微博数据抓取。
我们针对美国大选的相关关键词进行数据抓取。
由于要抓取的内容只包括微博正文、微博作者、微博时间、点赞转发量等，我们在抓取的过程中通过匹配筛选以上内容并保留，去掉不相关的内容，然后将其以XML格式保存在本机上。
为了应对新浪微博的反爬虫机制，在数据抓取的过程中，我们采用控制抓取频度的方法来应对反爬机制。即控制每次抓取后空隔几秒，每抓五条后进行一次长时间的空隔，并且限制每天访问的页面量。事实证明这种方法是简单而有效的。
3.数据预处理
（1）数据整理
原始数据从服务器上抓取下来，按照关键字分类有多个文件。经过整理，得到包括关键字、博主ID、博文、时间、评论数等内容的9列数据，总共50243条数据。
（2）数据去噪
抓取的微博数据中，含有同一博主转发自己微博的情况，因此会出现博主与博文内容一致的数据。为了保证数据的可靠性与精确性，将数据文一列的重复数据进行删除，共删除数据1025条，剩余数据49218条。
（3）清除无关数据
除了重复数据，数据中还存在借热门话题进行广告宣传或发表的无关内容，这类数据在笔者进行粗略审阅之后，对博文一列利用关键词进行筛选，然后删除，关键词包括：石油、产品、促销、订购等（这些通过数据文本提炼）。共删除数据478条，剩余有效数据48740条。
（4）数据集成
将整理好的数据，按照关键字保存整理至同一文件夹以便分析。整理后数据如图1所示：
4.情感值计算
（1）概况
情感分析与研究是一项重要的工作，很多研究团队开发了文本情感分析工具，我们采用的是武汉大学沈阳教授团队开发的专门做Emotion Analysis的软件ROST EA。这款软件的机制是根据情感词典对有情感色彩的词进行选取，然后通过预先输入的公式来统计文字的情感值。
但是由于这款软件开发时间较早，而词库没有实时更新，考虑到近几年新生的热词越来越多，有很多都是用来表达内心感情的，如“点赞”、“伐开心”、“也是醉了”等等，我们决定对词库进行补充，来满足研究需要。
（2）情感词典补充
微博热词、百度热词和很多网站每年都会统计当年新兴的热词，其中有很多用来表达强烈的感情。于是我们按年份在热词中选取近四年有感情色彩地加入到新增词中。
然后我们对这些词语进行分类，分为正面词汇和负面词汇。
我们在抓取的文本中抽取出有情感倾向的词语，其中微博表情包占了相当的一部分，因此我们把微博表情罗列出来并将其分成褒贬和中性三个类型。
5.可视化分析
（1）数据可视化过程
数据可视化的部分使用Adobe Illustrate软件，通过安装专门用来做数据可视化的字体FF Chartwell Font Family实现。具体步骤如下：
1）下载并安装FF Chartwell Font Family字体，以达到不同可视化效果。
2）给代表不同数据的内容修改不同颜色，以便获得更好的可视化体验。
3）在OpenType属性窗口选择连字便可得到数据可视化的结果。
（2）数据可视化结果
经过数据可视化过程后，我们将最终的结果以可视化的图表形式展示如下：
1）关键词为“共和党”的微博数据可视化分析结果
从“民主党”和“共和党”两个关键词的分析图不难看出，两党的情绪状况差别不大，微博用户对两党的支持率只有微小的差异，对于两者积极和消极情绪的程度也大致相同。总体上来说，微博用户对于民主党的支持率要略高于共和党。
3）关键词为“特朗普”的微博数据可视化分析结果
从“特朗普”和“希拉里”两个关键词的统计分析图来看，特朗普的支持率要明显高于希拉里。这里我们注意到一个很有意思的现象，微博用户对于希拉里的消极情绪趋于平和，程度都是很浅的；而反对特朗普的人消极情绪却十分高涨，可见反对特朗普的人对特朗普的厌恶程度是很深的。
5）关键词为“伊万卡”的微博数据可视化分析结果
我们从两个数据分析图中可以看出，微博用户对于伊万卡的积极情绪明显高于消极情绪，并且积极情绪的情绪程度也明显高于消极情绪。广大微博用户对于伊万卡的评价几乎是一边倒的，可见伊万卡为特朗普赢得了许多选票。
6）关键词为“邮件门”的微博数据可视化分析结果
从图12中可以推断微博用户对于邮件门事件的消极情绪要明显高于积极情绪，从图13中可以看出微博用户的高度消极情绪也是占有了相当大的比重。可以说，邮件门事件对于希拉里的选举产生了非常大的负面影响。
综合以上统计分析结果来看，特朗普的支持率要高于希拉里的支持率，其中两党本身对于选举并没有产生太大的影响，伊万卡是特朗普高支持率不可忽视的原因之一，而邮件门则是拉低希拉里支持率的重要因素。最终美国大选的结果也验证了我们的研究结论。
6.研究结果
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