统计学之家

1 什么是聚类 聚类（clustering） 就是将具体或抽象对象的集合分成由相似对象组成的多个类或者簇的过程。 由聚类生成的簇是一组数据对象的集合，簇必须同时满足两个条件。第一个条件是每个簇至少包含...

图可视化是指将图数据通过计算机图形学和图像处理技术，转化成图形或图像，完成信息展示、交互等功能。图可视化作为信息可视化的子领域，通过展示元素、关系，帮助用户获取数据的洞悉能力，已被广泛地应用在流程图、...

社交网络是指基于互联网的人与人之间的相互联系、信息沟通和互动娱乐的运作平台。例如Facebook、Twitter、微信、新浪微博、人人网、豆瓣等，都是当前普及的社交网站。通过社交网络能够很容易看出一个...

在大数据时代，人们不仅要处理海量的数据，同时还要对这些数据进行加工、传播、分析和分享。目前，实现这些形式比较好的方法就是大数据可视化。数据可视化是关于数据视觉表现的形式，如柱状图、饼状图、直方图、散点...

在大数据时代，人们不仅要处理海量的数据，同时还要对这些数据进行加工、传播、分析和分享。目前，实现这些形式比较好的方法就是大数据可视化。数据可视化是关于数据视觉表现的形式，如柱状图、饼状图、直方图、散点...

在大数据时代，人们不仅要处理海量的数据，同时还要对这些数据进行加工、传播、分析和分享。目前，实现这些形式比较好的方法就是大数据可视化。数据可视化是关于数据视觉表现的形式，如柱状图、饼状图、直方图、散点...

数据的可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想、概念，需要美学与功能齐头并举，直观传达关键特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂数据集的深入洞见。因此，数据可视化的核心是...

连续型时间数据在任意两个时间点之间可以细分出无限多个数值，它是连续不断变化现象的记录。例如，温度是人们最常接触的连续型时间数据，一天内任意一个时刻的温度都可以被测量到。 螺旋图 螺旋图也称为时间系列螺...

统计数据不论其来源如何，都是对客观现象进行计量的结果，对其属性、特征进行分类、标示和计算，称为统计量度或统计测定。由于客观事物有的比较简单，有的比较复杂，有的特征和属性是可见的（如人的外貌体征），有的...

什么是数据可视化三要素（设计、信息、沟通） 图1-1给出了数据可视化三要素（设计、信息、沟通）示意图。 图1-1 数据可视化三要素示意图

层次数据是常见的数据类型，可以用来描述生物属种、组织结构、家庭族谱、社会网络等具有等级或层级关系的对象。层次数据的可视化方法主要包括节点连接图和树图两种方式。 （1）节点连接图（见图 2-11）。 节...

什么是Andrews 曲线法 Andrews 曲线法。Andrews 曲线法使用二维坐标系展示可视化结果，将多维数据的每一数据项通过一个周期函数映射到二维坐标系中的一条曲线上，通过对曲线的观察，用户能...

信息可视化可分为一维线性数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、层次数据和网络数据的可视化 7 类。在信息可视化中，从原始数据到用户，中间要经历一系列数据变换。数据转换把原始数据映射为数据表；可...

传统方式的信息可视化是利用视觉设计学和人体感官原理，将图像、色彩、标志等原始视觉信号应用于管理实践中。伴随信息技术、虚拟现实技术、计算机网络等的发展，现代的日常生活中所需要管理和处理的数据远超过传统模...

科学可视化常用方法有颜色映射方法、等值线方法、立体图法和层次分割法，以及矢量数据场的直接法和流线法等。 1）颜色映射方法 可视化系统中，常用颜色表示数据场中数据值的大小，即在数据与颜色之间建立一个映射...

根据数据种类的划分，科学可视化可以分为体可视化、流场可视化、大规模数据可视化等。由于各个研究对象之间的差异和区别，科学可视化发展出了一系列的方法和理论。随着超大型电子计算机和平行计算技术的发展以及海量...

可视分析学被定义为一门由可视交互界面为基础的分析推理科学。它综合了图形学、数据挖掘和人机交互等技术，如图6-7a所示，以可视交互界面为通道，将人的感知和认知能力以可视的方式融入数据处理过程，形成人脑智...

信息可视化处理的对象是抽象的、非结构化的数据集合（如文本、图表、层次结构、地图、软件和复杂系统等）。与科学可视化相比，信息可视化更关注于抽象、高维的数据。传统的信息可视化起源于统计图形学，与信息图形、...

科学可视化具有较长的发展历史和广泛的应用领域，包括医学图像、地理信息和流体力学等有相应时空坐标的数据。一些软件通用于科学可视化领域的数据，如VTK、AVS等。另一些软件适用于科学可视化中的某些子领域，...