數據可視化范文

數據可視化范文第1篇

數據挖掘是一門交叉性學科,已經并且將繼續與機器學習、偏差檢測、模式識別、數據庫、數理統計、人工智能、專家系統知識獲取、數據可視化以及高性能計算領域的交叉研究相聯系。數據挖掘的對象可以是結構化的,如關系數據庫中的數據,也可以是半結例,如文本、圖形、圖像和視頻數據,甚至是分布在網絡上異構型數據。統一的目標是從大數據庫的原始粗糙的數據中提取高級別的知識。發現了的知識可以被用于信息管理、查詢優化、決策支持、過程控制等,還可以用于數據自身的維護,數據挖掘從一開始就是面向應用的,對特定的應用任務和目的,特定的數據挖掘技術將會涉及到各種不同的領域,開拓特定的研究方法的應用。

2 可視化數據挖掘

2.1 含義

所謂“可視化”(Visualization)是指在人通過視覺觀察并在頭腦中形成客觀事物的影像的過程,這是一個心智處理過程?？梢暬岣吡巳藗儗κ挛锏挠^察能力及整體概念的形成等;可視化結果便于人的記憶和理解,同時其對于信息的處理和表達方式用其他方法無法取代的優勢?？梢暬夹g以人們慣于接受圖形、圖像并輔之以信息處理技術,將被感知、被認知、被想象、被推理、被綜合及被抽象了的對象屬性及其變化發展的形式和過程。通過形象化、模擬化、仿真化、現實化的技術手段表現出來?？梢暬粌H是客觀現實的形象再現,也是客觀規律、知識和信息的有機融合。

2.2 提出

前面已經介紹,數據挖掘和可視化技術是兩種相對獨立的研究領域,都與計算機相關學科有著密切的聯系。但它們又聯系密切,數據挖掘過程需要可視化技術支持,可視化分析本身就是挖掘知識的過程。其中,“可視”是指“將某些不可見的或抽象的事物表示成為看得見的圖形或圖像”;“可視化”是指使用計算機創建可視圖像,從而為理解那些大量的復雜數據提供幫助。它包含了對于數據挖掘生命周期的3個階段:數據準備、模型生成、知識使用的創造性的可視化表達。這個也就暗示了將數據挖掘可視化分成4部分,其中前3個部分對應于一個階段,最后一部分就是對數據挖掘整個應用過程的可視化,所有4個部分的目標都是為了提高信息和知識在工程師和數據挖掘流程之間交流的方便性。更進一步的描述如下:

(1)數據準備。數據準備階段的可視化的目標就是將數據預處理的功能以可視化的形式進行。也就是將對于原始數據安裝要求進行處理的過程以一種可視化的形式進行。這里可視化操作的內容包括:丟失值的處理、數據轉換、數據采樣和修剪等。

(2)模型生成。模型生成階段的目標就是將模型創建的整個細節以一種可視化形式呈現出來。訓練集、模型的選擇、參數的設定、訓練過程的細節、結果的存儲都是這個階段的工作。

(3)知識使用。該階段的可視化呈現目標是通過將數據挖掘過程的結果可視化的形式呈現出來,從而幫助獲取知識。在大多數情況下,數據挖掘算法的結果比如關聯、分類等,都是以一種人類的視覺系統很難理解的方式存在的。

(4)流程可視化。數據挖掘流程可視化的目標就是將數據挖掘的整個過程用一種可視化的形式展現在用戶的面前。這樣,也可以給知識分析師更多的自信以指導下一步的工作。

3 發展趨勢

目前,可視化技術和數據挖掘技術的集成問題己經引起研究者們的高度重視,已經有人開始這方面的研究。但可視化技術運用于數據挖掘,一般是作為表達工具,如生成最初的視圖,解析復雜結構的數據和顯示分析結果,而分析方法本身并不包括可視化?？梢暬c分析數據挖掘技術之間的松散關系代表了當今數據挖掘可視化系統的主要狀況?，F有的相互插入策略,只是簡單地將分析過程和圖形可視化交錯在一起,這突出了兩者的缺欠和限制。為此,要增加用戶參與KDD過程的巨大潛力,并且幫助終端用戶理解全部過程,在信息可視化和數據挖掘的結合中,實現功能更強的交互性。未來的工作包括兩個方面:

(1)針對復雜的信息結構如Web數據和文本等半結構化、非結構化的數據開發合適的可視化挖掘方法;

(2)將各種可視化方法與來自統計學、機器學習、運籌學、仿真技術的傳統方法緊密結合,融入大數據挖掘的過程中,把快速、自動的數據挖掘算法與人腦的認知能力、判斷能力結合起來,改善可視化數據挖掘過程的質量和速度。

參考文獻

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數據可視化范文第2篇

在BS實現的軟件架構中,有很多優秀工具可以實現數據可視化,比如jQchart,xCharts.Flot,HighChars以及Echarts等等。但是對于研發人員來說,怎么選擇一個開發簡單方便,學習成本低,能達到好的效果并且適合自己項目中的圖表表現方法呢?本文對現在最流行的Highcharts和Echarts進行分析和比較。一ECharts

ECharts由百度商業前端數據可視化團隊開發,底層基于ZRender (一個全新的輕量級canvas類庫),創建了坐標系圖例,提示,工具箱等基礎組件,并在此之上構建出折線圖、柱狀圖、散點圖、K線圖、餅圖、雷達圖、地圖、和弦圖、力導向布局圖、儀表盤以及漏斗圖,同時支持任意維度的堆積和多圖表混合展現。

這是一個用純JavaScript編寫的一個圖表庫,能夠很簡單便捷地在web網站或是web應用程序添加有交互性的圖表.并且免費提供給個人學習、個人網站和非商業用途使用,它包括曲線圖,區域圖,3D圖,柱狀圖,餅圖.散列圖,動態更新,混合圖,儀表圖,極地圖,箱線圖,瀑布圖,漏斗圖,渲染圖等等。而且它支持打印,導出圖片,以及PDF,Excel等。三比較

一般項目里,Echats和Highcharts都能滿足以圖表顯示統計的需求,它們都是動態渲染的效果,都能達到炫的目的。Echats是基于HTML5的canvas實現的,而Highcharts則是純javaScript實現的。1.Highcharts優勢

●兼容性。Highcharts支持目前所有的現代瀏覽器,包括IE6+、iPhone/iPad、Android,Highcharts在標準(W3C標準)瀏覽器中使用SVG技術渲染圖形,在其他的IE瀏覽器中使用VML技術來繪圖;

●開源免費。針對個人用戶及非商業用途免費,并提供源代碼下載,你可以任意修改它。商業用途需要購買許可,個人及非商業用途須遵循CC BY-NC 3.0協議:

●純Javascript-Highcharts完全基于本地瀏覽器技術,不需要任何插件(例如Flash、java).不需要安裝任何服務器環境或動態語言庫支持,只需要兩個js文件即可運行;

●圖表類型豐富。Highcharts目前支持直線圖、曲線圖、面積圖、曲線面積圖、面積范圍圖、曲線面積范圍圖、柱狀圖、柱狀范圍圖、條形圖、餅圖、散點圖、箱線圖、氣泡圖、誤差線圖、漏斗圖、儀表圖、瀑布圖、雷達圖,共18種類型圖表,其中很多圖表可以集成在同一個圖形中形成綜合圖;

●動態性。提供豐富的API接口,方便在創建圖表后對圖表的任意點、線和文字等進行增加、刪除和修改操作。支持眾多的Javascript事件,結合jQuery、MooTools、Prototype等javascript框架提供的Ajax接口,可以實時地從服務器取得數據并實時刷新圖表;

●多軸支持。對于需要比較的數據,Highcharts提供多軸支持。并且可以針對每個軸設置其位置、文字和樣式等屬性;

●動態提示框。當鼠標懸停在圖表上的數據點時,Highcharts會顯示信息提示框,當然,顯示的內容和樣式可以自己指定和設置:

●圖表導出和打印功能。用戶可以將Highcharts圖表導出為PNG、JPG、PDF和SVG格式文件或直接在網頁上打印出來;

●圖表縮放?？梢栽O置圖表的縮放,讓用戶更方便查看圖表數據;

●支持外部數據加載。Highcharts支持多種數據形式,可以是Javascript數組、json文件、json對象和表格數據等,這些數據來源可以是本地、不同頁面,甚至是不同網站。2.Echarts優勢

●拖拽重計算。拖拽重計算特性帶來了數據統計圖表全新的用戶體驗,允許用戶對統計數據進行有效的提取、整合.甚至在多個圖表間交換數據,賦予了用戶對數據進行挖掘、整合的能力:

●數據視圖。數據視圖的編輯功能,批量的數據修改。只要給予一個“,”分隔的數據文本,就能刷新出用戶自定義的數據圖表.這就是ECharts的數據視圖。當然,用戶可以重載數據視圖的輸出方法,用一種獨特的方式去呈現數據;

●動態類型切換。很多圖表類型本身所表現的能力是相似的,但由于數據差異、表現需求和個人喜好的不同導致最終圖表所呈現的張力又大不一樣,比如折線圖和柱狀圖的選擇,系列數據是堆疊還是平鋪總是不好把握。ECharts提供了動態類型切換,讓用戶隨心所欲地切換到其所需要的圖表類型和堆疊狀態。試試把柱狀圖切換成折線圖,或者切換堆積平鋪狀態;

●圖例開關。多系列數據的同時展現,呈現出豐富內容,但讓用戶希望切換到他所關心的個別系列上,ECharts提供了方便快捷的多維度圖例開關,可以隨時切換到用戶所關心的數據系列:

●數據區域選擇。數據可以是無限的.但顯示空間總是有限的，數據區域選擇組件提供了大數據量中漫游的能力,讓用戶選擇并呈現他所關心的數據區域。配合隨動的均值(極值)標線,標注展現強大的數據剖析能力;

●多圖聯動。多系列數據在同一個直角系內同時展現有時候會產生混亂,但他們又存在極強的關聯意義不可分離。ECharts提供了多圖聯動的能力,能做的可不僅僅是鼠標劃過的詳情顯示,連接的多個圖表會共享組件事件并且實現了保存圖片時的自動拼接:

●值域漫游?；谧鴺说膱D表(如地圖、散點圖)通過色彩變化表現數值的大小能直觀形象地展示數據分布。ECharts提供了稱為值域漫游的功能,讓用戶可以輕松進行數值篩選,聚焦到用戶所關心的數值上;

●炫光特效。Echarts支持標注標線的炫光特效,特別用在地圖上輕松實現百度遷徙數據可視化特效模擬遷徙;

●大規模數據模式。如何展現成千上百萬的數據?在擁有如此多交互特性下ECharts依然可以做到直角系圖表(折、柱、散點、K線) 20萬數據秒級內渲染完成,這對于常規的應用,用現代瀏覽器就足以輕松展現百萬規模的數據:

●多維度堆積。支持多系列,多維度的數據堆積,配合個性化配置的圖形實體和自動伸縮直角坐標系,能呈現出更有內涵的統計圖表;

●子區域地圖模式。地圖類型支持World,China及全國34個省市自治區。同時支持子區域模式,通過主地圖類型擴展出所包含的子區域地圖,輕易輸出全球176個國家地區和全國600多個省市區域簡圖;

●GeoJson地圖擴展。內置地圖由標準GeoJson地理數據并經過高效的壓縮算法壓縮生成的地圖數據(大小僅為標準geoJson的30%左右)驅動而來。如果內置地圖類型或數據如果并未滿足項目需要,可通過簡單動態注冊產生所需要的新類型;

●標注&標線。添加標注內容是常用的功能,如地圖上標注某些特定位置,折線圖上標注極值點或者柱形圖里標線出變化趨勢,ECharts全系列圖表支持標注標線功能,并且可以響應圖例開關、值域漫游等組件的交互功能;

●混搭?；齑畹膱D表會更具表現力也更有趣味,ECharts提供的圖表(共11類17種)支持任意混搭:折線圖(面積圖)、柱狀圖(條形圖)、散點圖(氣泡圖)、K線圖、餅圖(環形圖)、雷達圖、地圖、和弦圖、力導布局圖、儀表盤、漏斗圖?；齑钋闆r下的一個標準圖表包含唯一圖例、工具箱、數據區域縮放、值域漫游模塊,一個直角坐標系(可包含一條或多條類目軸線,一條或多條值軸線,最多上下左右四條);

●互動圖形用戶界面(GUI)。重新定義數據圖表的時候到了,瀏覽ECharts所輸出的圖表,用戶不再只是個“讀者”,還可以參與其中,這就是Echarts,正在打造的一個擁有互動圖形用戶界面(GUI)的數據可視化工具;

●高度個性化能力。Echarts擁有超過600項的配置選項,配合多級控制讓它具備了高度個性化能力;

●動態數據添加。在數據每時每刻都在產生的今天,需要一種手段為客戶呈現那些能夠反應當前狀態或洞悉未來趨勢的數據;

●力導向布局。系統中的每個節點都可以看成是一個帶有一定能量的放電粒子,粒子間存在某種庫侖斥力。同時,有些粒子間被一些“邊”所牽連,這些邊產生類似彈簧的胡克引力。在粒子間斥力和引力的不斷作用下,粒子們從隨機無序的初態不斷發生位移,逐漸趨于平衡有序的終態。同時整個物理系統的能量也在不斷消耗,經過數次迭代后,粒子間幾乎不再發生相對位移,整個系統達到一種穩定平衡的狀態。這就是力導向布局算法的直白描述;

●大規模散點。Echarts發明了基于像素的大規模散點圖,用散點區域就能夠毫不重復地呈現36萬組數據,這對于常規的應用,用現代瀏覽器就足以輕松展現百萬級的散點數據;

●百搭時間軸。時空數據分析是信息可視化里一個相當重要的方向。ECharts提供可與任意圖表搭配使用的時間軸控件以展現時空數據變化;

●數據區域縮放。Echarts提供了數據區域縮放功能,帶全局數值影子的刻度條加上三個可拖拽的手柄讓用戶輕松完成數據區域瀏覽,用戶甚至可以啟用更加直觀的框選放大和后退。拖拽和框選這兩種交互會自動同步的,隨動的還有極值點和平均線的自動標注。四設計

數據可視化是一種將數據轉換為便于理解和使用的圖表的藝術和技術,是一個溝通復雜信息的強大武器。通過可視化信息,我們的大腦能夠更好地抓取和保存有效信息,增加信息的印象。但如果數據可視化做得較弱,反而會帶來負面效果。錯誤的表達會損害數據的傳播,完全曲解他們。所以優秀的數據可視化依賴優異的設計,并非僅僅選擇正確的圖表模板那么簡單。需要以一種更加有助于理解和引導的方式去表達信息,盡可能減輕用戶獲取信息的成本。

統計圖種類較多,常用的包括直條圖、百分直條圖、直方圖、線圖和點圖等。在實際應用中,應根據數據的類型及表達目的選用合適的統計圖。

摘要：本文分析了兩種流行的可視化工具ECharts和Higcharts,并進行了比較,可作為實際項目設計的參考。

數據可視化范文第3篇

不久前,首席數據官聯盟在京發布了2016年《中國大數據企業排行榜》。本次發布的《中國大數據企業排行榜》由北京大學電子政務研究院、中國新一代IT產業推進聯盟共同指導,由首席數據官聯盟專家組依據大數據企業評價指標體系對國內大數據企業進行綜合評定。與此同時,專家組還總結出了中國大數據發展的10大趨勢和5大挑戰。

其中十大趨勢包括:首席數據官崛起;可視化推動大數據平民化;智能化嵌入;機器學習迎來上揚態勢;開源應用加速;數據服務逐漸形成規模;算法市場興起;互聯網、金融、健康保持熱度,智慧城市、企業數據化、產業互聯網將成為新的增長點;大數據創業呈現海歸潮;產業生態逐漸完善。

在十大大數據趨勢中,可視化被放到了非常重要的位置。目前大數據應用逐漸走出陽春白雪階段,正在向落地應用穩步前進。而從BI(商業智能)時代開始,CIO不清楚CEO想要什么就成為阻礙數據分析的一大阻礙。在企業越來越重視大數據的今天,如何讓數據產生價值仍然是企業數據應用的首要問題。大數據可視化的主要意義,在于讓大數據落到實處。

先讓我們來看看兩個例子。2015年初,UBER開始正式組建數據可視化團隊,其理念是將UBER后臺的大量數據,通過數據可視分析工具實現情報分析。UBER系統每天需要管理近十億條GPS數據。每一分鐘,這個平臺都要處理數以百萬計算的移動數據。如果不用這項技術去分析和理解這些信息,就等于錯過了更全面了解業務的機會。

拜耳是一家醫藥企業,業務涉及醫藥保健、作物營養、高科技材料等領域。拜耳中國深信大數據應用不應該讓管理層掌握數據,真正的數據分析應該回歸到每個業務部門。拜耳中國的做法是根據業務需求,首先將一部分數據可視化,實現對員工習慣的培養?？梢暬拇髷祿尠荻袊拿恳幻麊T工都成為數據分析師,這樣一線的銷售代表也可以根據數據分析結果進行一些決策。

一直以來,IT部門與業務部門的銜接都是企業信息化能否產生效果的關鍵因素。為此,銀行專門設立了BA這個角色在業務人員與開發團隊之間進行溝通。隨著大量90后員工的入職,也有一些軟件企業開始重視將社交化的軟件界面和使用習慣納入企業軟件設計中。而大數據的價值就在于利用數據為企業帶來收益,那么如何讓業務部門用好大數據就成為關鍵。特別是在數據科學家對于大多數企業還是奢望的時候,數據可視化、簡單化,讓企業先享受到數據的價值,或許是大數據落地的最佳方式。

以制造業為例,雖然工業大數據的重要性一直被各種專家們所一再提及,但在制造業面臨生死抉擇的時機,如何盡快讓數據產生價值才是制造業大數據應用的首要環節。對于正在經歷生存危機的制造企業來說,或者降低庫存、運輸成本,或者利用定制化生產等手段幫助企業找到新商機,或者加快供應鏈的反應速度加快轉型步伐,大數據一定要盡快讓企業看到價值才能成為微利時代制造企業扭虧為盈的利器。

數據可視化范文第4篇

隨著網絡應用的普遍化、全民化, 網絡數據量呈急速上升的趨勢, 所以網絡安全問題的重要性日益彰顯, 如何使網絡安全分析人員能夠快速準確的分析網絡狀況, 抵制惡性操作盜取、損毀信息, 盡可能地減少由網絡數據的不安全因素所造成的經濟或其他方面的損失, 成為當今信息技術的一大難題。網絡安全數據可視化在這種情況下應運而生, 本文將結合網絡安全數據可視化的自身特點進行分析, 試圖找到解決此問題的突破口。

1 網絡安全數據綜述

網絡安全數據是由不同物理位置和邏輯層次的監控設備所采集到的各種涉及到網絡安全的數據和非監控網絡數據 (如計算機防火墻自身配置文件、病毒樣本等本地區域下產生的數據) 兩部分組成。負責網絡安全分析的工作人員就是根據這些設備和非監控網絡所提供的數據進行分析處理, 確定安全的指數, 由此可見所提供數據的全面性和準確性, 以及工作人員是否能夠高效的分析都直接關系著網絡安全的程度, 網絡安全數據可視化技術正是針對這種現實需求而提出的。

網絡安全數據可視化的理念用先進的技術或者設備來幫助負責網絡數據安全的工作人員查找到網絡數據中的隱藏、不易察覺的有害信息, 提高其對網絡安全的判斷能力, 進而達到維護網絡數據安全的目的, 也就是用先進的辦法來突破人在面對大量有潛在信息的數據時的自身局限性[1]。

2 網絡安全數據可視化的發展現狀和不足

網絡安全數據可視化是在二十世紀末期提出的, 當時由于計算機的應用并不普遍, 所以在當時并沒有引起極大的關注, 隨著經濟的發展, 計算機的應用呈現全民化的趨勢, 大量的數據信息需要進行安全監控, 傳統的檢測方法已經不能夠滿足現代的需要, 所以針對于可視化的安全產品逐漸增多, 例如:網絡監控系統, 殺毒軟件等, 在二十一世紀初期, 為了更好地應用可視化技術對于網絡數據安全隱患的控制作用, 國際每年都會針對網絡安全可視化召開涉及到工業界和學術界的會議, 由此可見在現階段網絡數據安全可視化已經成為人們的迫切需求, 已經是時代發展的必然要求, 引起了廣泛的關注。

到目前為止, 經過世界各界人士的共同努力, 網絡安全數據可視化技術已經取得了一定的成果。

2.1 網絡安全數據可視化的發展現狀

2.1.1 數據的顯示與繪制過程更加符合分析者的需求

在傳統的網絡數據處理過程中, 所采用的方式比較粗糙, 對數據和圖形的處理都只限于形式化, 所以負責網絡安全分析的工作人員不能獲得最直觀最利于做出準確判斷的信息, 所以不僅放慢了分析者的分析速度而且對于分析的準確性也很難控制, 網絡安全數據可視化技術在這方面有所突破, 它嘗試利用了散亂點圖、圖元、平行坐標軸等方式將散亂無章的數據進行歸類, 并顯示出一定的變化趨勢[1]。

2.1.2 對網絡數據的顯示方式多樣化

隨著使用互聯網的人數越來越多, 需要負責安全分析的的工作人員處理的數據也越來越多, 所以網絡安全數據可視化在這方面有所改進, 進行了針對數據顯示的軟件研發, 網絡數據的顯示呈現出多樣化的發展態勢[2]。

2.1.3 人機交互性得到提高

網絡安全數據可視化就是針對于負責網絡安全分析的員工的自身局限性而提出的, 所以他的出現必然使人機的交互性得到提高, 網絡數據可視化技術下所研發的計算機軟件有利于工作人員的數據整合和數據分析, 在這些軟件的幫助下提高了工作人員的工作效率又使準確性得到了保證[3]。

2.2 網絡安全數據可視化的不足

雖然目前針對網絡安全數據可視化技術得到了一定的提高, 但是其本身還是存在一定的不足, 例如現階段可視化技術并沒有對網絡節點布局的靈活性采取有效的可行性措施, 不能夠及時便捷的動態調整網絡的整體和局部布局。另外現階段網絡安全數據可視化技術也不能夠滿足大規模網絡安全數據實時全部整合顯示的要求, 所以要促使網絡安全數據可視化技術真正的提高網絡安全, 任重道遠。

3 網絡安全數據可視化的實現方式和發展挑戰

3.1 網絡安全數據可視化的實現方式

隨著網絡安全數據可視化技術的發展, 在與傳統的分析技術相比有自身明顯的優勢外, 已經進行了一定的應用, 而且效果相當顯著, 下面簡單地介紹現階段對網絡安全數據可視化的應用及相對突出的優勢[4]。網絡安全數據可視化技術應用及優勢:1基于網絡數據流量:顯示局部數據流量信息;2基于端口信息:使隱蔽的安全事件在模糊信息中更容易被察覺;3基于入侵檢測技術:使入侵近側系統的作用發揮的更大。

3.2 網絡安全數據可視化的發展挑戰

網絡安全可視化是將傳統的網絡安全數據分析與現實需要的可視化技術相結合來提高處理網絡安全問題的能力, 所以它的實現需要人與機器之間的配合, 而達到這個要求關鍵是確定整個過程及其各個細節是否滿足人的主觀需求, 既是否真的能夠達到負責網絡安全數據分析工作人員的需求, 所以在未來的發展中, 應該注重以下幾個環節:

3.2.1 實時顯示和處理大規模的網絡數據

現階段網絡安全數據可視化的自身不足決定, 未來一段時間內一定要采取新的方法, 引用新的技術, 彌補這個缺陷, 離線數據的準確性相對于實時數據相差很多, 這就使工作人員的分析難度被增大, 分析的數據相對于動態的變動存在一定的差距, 所以能夠實現實時數據的現示是未來發展的一大挑戰[5]。

3.2.2 促進工作人員之間的協同

網絡安全數據分析不可能靠單個的某個員工來完成, 需要小組式的配合完成, 所以在網絡安全數據可視化過程中應該注意促進工作人員之間的協同, 所以如何在進行大范圍、大規模的數據分析過程中實現可視化的配合, 也是未來繼續解決的問題[6]。

3.2.3 盡可能滿足更多人的應用需求

網絡安全數據可視化是一項對技術、專業知識要求非常高的項目, 工作人員想要全面的掌握這項技術是非常困難的, 這就造成可以應用此技術的人員數量受到一定的限制, 不能滿足現實的需要, 所以如何降低可視化的應用技術要求, 使其更加簡單易用, 也是其未來需要研究的方向[7]。

4 結論

網絡安全數據可視化是科技發展、時代進步的必然要求, 但由于其起步比較晚, 技術相對并不純熟, 所有解決的現實問題比較多, 所以在未來較長的一段時間發展任務比較艱巨。

摘要：在經濟迅猛發展的推動下, 計算機作為重要的傳播媒介進入人們的生活, 網絡成為獲取信息、進行交流、計算研發的主要工具, 與此同時網絡安全問題日益突出, 如何將網絡安全隱患盡可能的降低, 塑造安全的網絡環境成為當下信息技術的重大難題。本文將站在信息安全數據可視化的角度進行分析, 試圖找到其未來的發展方向。

關鍵詞：網絡安全數據,可視化,發展前景

參考文獻

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數據可視化范文第5篇

一、《大數據可視化》教學現狀分析

本篇論文以筆者工作的渤海理工學院信息工程學院為例, 該學院大數據專業新開設《大數據可視化》課程。為了更好地了解《大數據可視化》課程的教學現狀, 筆者通過走訪調研、召開座談會、發放問卷調查等多種方式進行調查研究。通過調查分析, 結果顯示《大數據可視化》在日常教學中存在以下幾個方面的問題:

(一) 教師教學思想目標有偏差

當前, 在全國職業技術學院教學中, 很多教師教學理念、教學方法、教學目標等仍然存在一定的偏差, 跟不上時代發展的步伐, 和現實有脫節。比如, 現如今, 大數據、云計算、物聯網等新技術發展非常迅猛, 給教師教學也帶來一定的授課壓力。大數據技術與應用, 這個專業的目標是培養掌握互聯網大數據分析相應崗位必備的基礎知識和專門知識, 旨在培養當前社會各行業對大數據與互聯網經濟需求的高端復合型人才。尤其是《大數據可視化》這門課程, 培養的是應用型人才, 通過問卷調查顯示, 學生對大數據可視化技術掌握程度, 51%的學生掌握一般, 27%的學生不太熟練, 16%的學生掌握比較熟練, 只有6%的學生非常熟練。這充分說明教師在授課過程中存在重視理論, 輕視實踐, 不注重培養學生的動手操作能力, 教學思想和目標存在一定的偏差。

(二) 教學教材選用不合適

在教材的選擇上, 可以說和教學效果有著直接的關系。教材是傳播知識的有效載體, 學生能夠通過優秀的教材, 學習到最有用、最實際的技能?，F如今, 我們市面上的大數據可視化教材版本非常多, 五花八門, 各式各樣的都有。但是, 也都存在一定的問題, 比如有的教材章節安排不合理、沒有邏輯性, 有的教材重視理論, 輕視實踐, 大篇幅講解理論, 還有的教材脫離時代發展的腳步, 很多技術都已經淘汰, 仍然出現在教材中。這些存在的問題, 都影響著課堂上的教學質量, 影響著學生學習的情趣, 影響著課程開設的意義和價值, 更影響著學生就業實踐。

(三) 學生學習基礎單薄

《大數據可視化》這門課程理論性、技術性都非常的強, 對學生的學習基礎要求比較高。不管是對數學基礎的要求, 還是對計算機技術的體現, 都需要學生具備扎實的理論基礎和相應的操作能力。通過走訪調研、召開座談會等調查方式, 數據顯示, 55%的學生基礎知識一般, 36%的學生基礎知識薄弱, 9%的學生基礎知識為零。學生的基礎知識單薄, 直接影響著學習的興趣、學習的積極性、學習的探索性, 操作能力薄弱的話還影響著對專業知識和專業技能的認同感。

二、《大數據可視化》教學改革建議

(一) 轉變教學思想目標

教師作為教學的組織者和管理者, 首先要轉變教學思想目標, 摒棄陳舊的教學思想, 緊跟時代發展的步伐, 跟上大數據等新技術的發展速度, 一方面要強化理論和實踐的有機統一意識, 加強理論和實踐的同頻共振, 同等重要, 同一發展。另一方面, 要注重提高學生的動手操作能力、動手實踐能力, 以就業促進教學, 以教學帶動就業, 雙向提高, 雙向促進。只有切實轉變教學思想目標, 跟上時代和學生的需求, 才能高質量的達到教學目標的要求, 達到培養人才的目標。

(二) 選擇合適的教材

“選擇好的教材就是目標成功的一半。”高職院校的《大數據可視化》教材的選擇和其他類型院校是不一樣的, 因為不同的方向、不同的層次有著屬于自己的側重點。在教材選擇上, 一定要結合《大數據可視化》課程所培養的目標, 結合院校就業的需要, 結合學生興趣的實際需要, 結合教學大綱的要求, 結合當下技術發展的最新方向。只有多角度、多形式的綜合、評估、分析, 才能選擇適合學生、有價值的教材。只有選擇適合學生自己的教材, 才能激發學生學習的興趣和探索知識的能力, 才能充分體現課程的價值所在。

(三) 夯實學生基礎知識

良好的專業基礎是成績提高的關鍵因素?！洞髷祿梢暬氛n程里面涉及到的數據分析、數據處理、數據應用以及各種可視化的技術實現等等, 都需要學生具備一定的知識儲備, 具備一定的專業基礎知識。只有具備了良好的基礎, 在學習課程的過程中, 才能激發學生的學習興趣和激情, 才能游刃有余, 才能步步提高。因此, 一方面可以在教學開始前, 開設導學課程, 專門就《大數據可視化》課程所涉及到的數據、計算機等基礎知識進行授課教學, 夯實基礎。另一方面, 學?？梢蕴岣咂渌A課程的教學目標和考核辦法, 讓基礎課程在初始階段就有個本質的提高。

(四) 提高教師授課水平

優秀的教師團隊才能教出優秀的學子。如果要進行《大數據可視化》課程改革, 優秀的教師團隊往往發揮著至關重要的作用。教師的授課水平、授課質量決定著教學質量的高低, 決定著教學目標的實現, 也影響著學生對本課程的學習興趣和探索能力。因此, 學校應該加大對教師的培養力度, 提升教師的授課水平、綜合素質, 提高教師的考核和考評的標準, 通過這一系列的舉措, 有助于培養出更優秀的教師團隊, 有助于教出更優秀的學生。學校和教師的有效配合和支持, 才能達到改革的目的。

三、結語

高職院校的《大數據可視化》課程教學必須從實際的學生需求、社會需要、專業特色出發, 針對不同的特色內涵制定不同的教學目標, 轉變教學思想目標, 選擇合適的教材, 夯實專業基礎, 提高教師授課水平, 進一步深化課程改革措施, 提高教學效果和質量。

參考文獻

[1] 郭一, 馬仁秒, 陳昕苗.“互聯網+”背景下高職學生創新素養培育路徑[J].職業技術教育, 2017, 38 (5) :54-56.