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国家开放大学数据可视化技术
数据具有可变形与不确定性
人机交互指人与机器之间使用某种语言，以一定的交互方式，为完成确定任务的信息交换过程。
科学可视化可粗略的分为三类：标量场可视化、向量场可视化和张量场可视化。
信息可视化按数据类型可分为时空数据可视化、层次与网络结构数据可视化、文本和跨媒体数据可视化以及多变量数据可视化。
数据预处理过程包括数据清洗、数据集成、数据支持、数据规约。
数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。
基于小波变换的特征提取方法主要有：基于小波变换的多尺度空间能量分布特征提取、基于小波变换的多尺度空间的模极大值特征提取、基于小波包变换的特征提取、基于适应性小波神经网络的特征提取。
属性规约的目标是寻找出最小的属性子集并确保新数据子集的概率分布尽可能地接近原来数据集的概率分布。
数据清理指的是通过一些操作，清理信用数据中的空缺、噪声、异常数据等。其具体操作包括空缺值处理，噪声、异常数据的处理等。
数据可视化的设计简化为四个级联的层次，分别为问题刻画层、抽象层、编码层、创建正确完成系统设计的算法的层次
在数据到可视化的映射中，将温度或密度映射为颜色是直观易懂的
大数据环境下可视化相关工具包含matplotlib、pandas、seaborn等
python语言具有丰富的可视化库，一些R中的第三方绘图包也可以和python连接，比如说ggplot。
利用Echarts进行数据可视化时，可以通过dataZoom组件对数轴（axis）进行『数据窗口缩放』『数据窗口平移』操作
Echarts中常用的基本可视化方法包含柱状图、折线图、饼图、散点图、气泡图及仪表盘等
人机交互指人与机器之间使用某种语言，以一定的交互方式，为完成确定任务的信息交换过程。
科学可视化可粗略的分为三类：标量场可视化、向量场可视化和张量场可视化。
信息可视化按数据类型可分为时空数据可视化、层次与网络结构数据可视化、文本和跨媒体数据可视化以及多变量数据可视化。
数据预处理过程包括数据清洗、数据集成、数据支持、数据规约。
数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。
基于小波变换的特征提取方法主要有：基于小波变换的多尺度空间能量分布特征提取、基于小波变换的多尺度空间的模极大值特征提取、基于小波包变换的特征提取、基于适应性小波神经网络的特征提取。
属性规约的目标是寻找出最小的属性子集并确保新数据子集的概率分布尽可能地接近原来数据集的概率分布。
数据清理指的是通过一些操作，清理信用数据中的空缺、噪声、异常数据等。其具体操作包括空缺值处理，噪声、异常数据的处理等。
数据可视化的设计简化为四个级联的层次，分别为问题刻画层、抽象层、编码层、创建正确完成系统设计的算法的层次
在数据到可视化的映射中，将温度或密度映射为颜色是直观易懂的
大数据环境下可视化相关工具包含matplotlib、pandas、seaborn等
python语言具有丰富的可视化库，一些R中的第三方绘图包也可以和python连接，比如说ggplot。
利用Echarts进行数据可视化时，可以通过dataZoom组件对数轴（axis）进行『数据窗口缩放』『数据窗口平移』操作
Echarts中常用的基本可视化方法包含柱状图、折线图、饼图、散点图、气泡图及仪表盘等