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针对矢量线可视化中的数据输入/输出瓶颈, 提出一种大规模流场矢量线可视化的数据预取方法. 首先将规模流场数据划分为若干数据块; 在预处理阶段统计数据块间以及数据块各边界间的粒子流向, 并构造数据块间粒子流向概率图和数据块边界间粒子流向概率图.在进行矢量线计算时, 利用粒子流向概率图预测粒子流向预取数据块. 实验结果表明, 相比已有的数据预取方法, 该方法进行数据预取的命中率和数据满足率提高 10%～25%, 可以有效地提高大规模流场矢量线可视化的效率.

基金可视化分析Python源代码

微型图表 一个很小的（〜3.69 KB）库，用于可视化您的数据。 零依赖。 线图（〜2.59 KB） 条形图（〜2.40 KB） 线图+条形图（〜2.82 KB） 饼图（〜1.34 KB） *缩小并压缩（按） 例子 :desktop_computer: （源代码存储在/docs文件夹中） 安装 npm i -S micro-charts

我们的目标是**了解和衡量之前制作的音乐对新音乐和音乐艺术家的影响。** 这里的之前制作的音乐是某艺术家之前制作的还是历史所有的音乐暂未表明，所以可能需要大家选择其中一个角度去建模，注意目标是量化对新音乐、音乐艺术家（两个目标，两个模型）的影响 分析：题目中明确指出需要量化音乐，影响因素给出了天生的创造力，当前的社会或政治事件， 使用新乐器或工具，或其他个人经历。在建模时，除给出的因素外，应当考虑其他因素，**比如共用几种乐器，音乐人的年龄，音乐人的社会地位和在领域内的地位，艺术家所属领域的热门程度等。**

使用Echarts做的大数据展示大屏，所有样式设计在CSS中，有需要的可以看看，全部板块设计可进行二次开发。

数据大屏可视化模版（设备能效及企业管理平台）源代码，可打开源码查看数据接口用于改成自己适用的数据大屏可视化界面

可视化数据挖掘应用实例一则——某银行信贷规则评估 吴源林 （上海财经大学MBA 学院，上海 200083） 摘要：本文应用 Clementine 工具，通过对某银行评估客户信用申请的资料挖掘，展示 了数据挖掘中遇到的问题和解决思路。 关键词：数据挖掘；决策树；Clementine 数据挖掘是运用模式识别技术，以及统计和数 学知识，通过对大量的、不完全的、有噪声的、模 糊的、随机的数据集进行详尽审查挖掘，以发现数 据中内在的关联性、特征和趋势。数据挖掘综合了 多种学科技术，能提供数据分类、聚类、关联和预 测等功能。 近年来，数据挖掘技术已经在 国外多行业中得到了普遍应用，尤 其在金融、电信、零售等领域。许 多企业纷纷利用数据挖掘技术作为 他们获取竞争优势的战略工具，典 型的数据挖掘应用包括生产营运管 理、营销管理和信用分析等。一些 软件公司也推出了功能强大、用户 友好的数据挖掘应用软件，如SAS 公司的Data Miner，SPSS 公司的 Clementine，IBM Intelligent Miner 等，微软公司在其客户关系管理软 件CRM3.0 中也集成了部分数据挖 掘功能。 目前国内不少企业也正在引进 和开始实施这些技术，以期提高其 决策管理能力和竞争优势。但数据 挖掘不仅仅是一个技术运用问题， 其涉及到商务活动中的各个方面。 如果我们对所研究的问题和数据挖掘方法的认识不 够深入的话，则很可能得到错误的信息，造成巨大 的经济损失。 本文通过对日本某银行审批客户申请贷款的记 录进行挖掘，展示数据挖掘中可能遇到的问题和解 决思路，并希望能起到抛砖引玉的作用。 数据挖掘功能的强大性，使其几乎可以运用于 任何商业或科研领域，为了保障数据挖掘的质量和 有效性，SPSS 公司联合几大行业巨头制定了“数据 挖掘跨行业标准流程”（CRISP-DM1）。我们下面的 挖掘过程也将严格按照该流程进行。为清晰展现整 个数据挖掘流程， 我们使用了SPSS 公司的 Clementine 工具。该工具使用节点连接的方式建立 模型，能让我们直观了解建模过程，并把注意力集 中在具体问题的分析上。 一、商业理解，亦即研究理解阶段 这一阶段把项目的目标和要求用清晰的，并把 这些目标和制约条件转化成数据挖掘问题的定义， 形成一个初步实现目标的策略； 在本例中，我们的目标是要找出银行批准或否

该论文主要对可视化技术在大数据挖掘算法中的应用进行了简明的剖析，随着信息时代的的来临，早期的数据挖掘技术由于无法直观的观察数据挖掘的方式与结果，致使在海量的数据中只能得到单一的分析结论，最终不但失去了数据挖掘的现实意义，而且在统计预测的过程中，由于无法直观的体现数据的价值，让多数无用的数据混淆视听，暴露出种种问题。

适应于大数据监控大屏的Axure原型，带动效地图，可变柱状图，可变折线图，可变饼图，全部带动效的。