【摘 要】
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在大数据时代,如何从海量的数据中获取价值是企业所关心的问题,也是科研工作者的研究热点。传统的数据挖掘和数据分析方法能够从数据中获取信息,但是这些信息如何能被用户所理解则又是一个难点。而数据可视化能够把数据中隐藏的规律和特征以图形的方式呈现出来,使得用户可以快速地、直观地了解数据中的信息,提高了人们对数据的认知和探索能力。在大数据时代,可视化不再局限于科学研究和企业应用领域,数据的交互可视分析和智能
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金计划项目,基于在线交易日志的商品销售可视化分析的研究,20180550916,2018.9-2021.4,辽宁省科技厅； 国家重点研发计划,基于工业物联网的智能产线实时故障诊断关键技术研究及应用,SQ2017YFGH001945,2019.1-2021.12；
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在大数据时代,如何从海量的数据中获取价值是企业所关心的问题,也是科研工作者的研究热点。传统的数据挖掘和数据分析方法能够从数据中获取信息,但是这些信息如何能被用户所理解则又是一个难点。而数据可视化能够把数据中隐藏的规律和特征以图形的方式呈现出来,使得用户可以快速地、直观地了解数据中的信息,提高了人们对数据的认知和探索能力。在大数据时代,可视化不再局限于科学研究和企业应用领域,数据的交互可视分析和智能计算已成为社会重大需求的共性基础,比如智慧医疗、智慧交通、数字产业等各个方面。面对大数据的海量、异构、多维等特征,传统的可视化技术已无法满足对这些数据的分析,因此对可视化技术的深入研究是时代的需要,可视化技术的创新将对大数据资源的高效利用产生重大的推动作用。多维数据可视化是信息可视化领域的研究热点之一,是将多维的原始数据或处理后的数据进行直观展现的技术。如何将多维数据可视化应用于各领域的数据智能分析与辅助决策中是一个有迫切需要且有意义的研究问题。本文主要基于交易日志对多维数据可视分析中的几个问题展开研究,并提出相关的解决方案。本文的主要研究工作:1.基于日志数据的多维数据趋势性可视分析。在线交易日志记录了商品、用户、商家、交易量、地理位置等相关信息,以及这些信息随时间的变化情况等,利用这些信息可以帮助分析人员了解商品的销售情况。现有的可视化方法主要从用户的角度进行购买行为分析,而通过对商品的销售走势情况进行分析能更好地帮助商家进行商业决策。本文基于交易日志数据,提出了多维数据趋势性可视分析框架和对应的数据处理算法;提出了数据走势波动性和动力性的概念,通过数据走势动力性将多维的时序数据映射到二维空间;设计了数据点的颜色映射方案;设计了“特征环”来展示个体对象的数据详细信息;基于上述方法设计并实现了可视化分析系统。通过在线交易数据进行测试,验证了可视化方法的有效性。2.基于日志数据的多维数据协同可视分析。在线交易数据呈现出显著的多维和时空属性,本文提出了一种多维时空数据协同可视分析的方法。首先,设计了一种多维属性协同可视化视图,以销售数据为例对多维属性及其相互关系进行了展示。其次,为了有效地探索多维时空数据的时序演化规律及其隐含的特征模式,设计了时空协同可视分析方法。通过多维尺度变换,将原始数据集按时间顺序映射到二维空间,进一步实现了序列平行坐标的构建,用来同时展现大量空间对象的时序变化规律。为了提高对平行坐标系的视觉感知,对坐标轴进行缩放,压缩稀疏区域,拉伸密集区域。当数据量较大时,在平行坐标中存在大量的曲线交叉和重叠,用户无法准确地识别不同的对象,本文利用层次聚类进一步分析平行坐标的显示结果,可以更清晰地发现不同类别的时间特征。通过对在线交易数据的实际案例进行分析,表明该方法能够帮助用户快速发现隐藏在多维时空数据集中的特征模式。3.基于日志数据的多维数据排序及分类可视分析。对海量的多维数据进行分类是一项复杂的工作,通常需要对聚类参数、数据特征和实例进行迭代实验。一个数据集可能的聚类数量有时是非常庞大的,对此空间的探索是一个巨大挑战。人们通常对部分数据有更全面的理解,如认为数据点A比数据点B好,但并不知道哪些属性是重要的,因此一个有力的交互分析工具有助于大幅度提高探索性聚类分析的有效性。本文提供了一个可视化的分析方法来对多变量数据进行排序和分类,该方法首先通过用户的交互操作确定用户的偏好,根据用户的偏好模型计算各个属性的权重,再利用得到的属性权重集对整个数据集进行排序,最后根据排序结果和用户对部分数据的标记完成类别划分。通过可视化显示,让用户直观地进行数据排序和分类操作,快速地了解数据的特性和类别特征。
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