论文数据可视化模板

近几年，随着大数据产业的蓬勃发展，数据可视化大屏在各行各业中的应用越来越广泛，教育、医疗、政务、交通运输、能源等等，到处都能看到数据可视化大屏的身影。大面积、炫酷动效、丰富色彩是可视化大屏最为显著的特点，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。大屏数据可视化目前主要有信息展示、数据分析及监控预警三大类。下面我们来看看5个经典的数据可视化大屏应用案例。 法院行政案件大数据分析系统包含了结案特征分析、当事人分析、实效分析和管辖改革成效。通过收案/结案的数量和增幅，分别用时间、领域、地区等维度分析案件变化趋势，从结构方式、矛盾化解情况、重点质效指标、舆情热点案件、败诉案件和败诉案件信息来分析结案特征，用信访案件变化趋势和分布情况针对机关滥用职权情况来特别分析。不同分析角度分析不同数据，实现案件大数据全方位解读。 智慧公安实战应用包括了智慧搜索、智慧建模、智慧服务、智慧监督、智慧标签、智慧小区、智慧管控以及智慧监测，实现个人档案的查询，同时关联社会关系和活动轨迹并绘制出关系网络图，通过建模显示各模型使用情况和资源访问量、访问趋势，进行在线业务分析，各类警务案件指标分析，根据标签标准生成人员画像，通过重点人员异常轨迹进行警情监测，根据热点追踪进行传播路径分析，实现公安智慧化管理。 为了展现学校的实力，分别从学校概况、师资队伍、教学资源、科学研究、学生发展、就业情况和日常运营的角度来展示。学校概况包括办学条件、师生情况、学科专业和师资力量，再通过荣誉称号、教师编制类别、教职工人数、研究生导师数、高层次人才、职称分布、最高学位分布等展示师资队伍，用教学用房面积、教学经费投入、教学科研仪器、图书资料等来表现教学资源，用著作成果、获奖成果、论文与专利等展现科学研究。 首页展示共享方式占比、共享属性占比、数据趋势、热门事项、和单位排名等，基础库包括人口库、法人库，支持搜索刷新，同时展示库的基本信息和申请动态，平台总体统计展示平台各类指标数据的访问、更新情况，数据服务动态展现区数据中心和市数据中心等的数据实时交互状况，实现数据全方位全时段把控。 用医师日均工作量、病床使用率、门诊病人次均诊疗费用、出院病人人均医药费用、急诊人次、出院人数来分析医疗服务情况，病人分布情况可通过数据联动实现对应地图刷新，从妇幼保健、计划免疫、卫生监督、案件查处分类、居民健康档案、历年建档人数、建档率、出院病人前十疾病的角度分析公共卫生，实现医疗卫生智慧化管理。 数据可视化大屏的应用远远不止以上几个方面，如果想要对数据可视化大屏做深入的了解，可以关注 华宇智能数据将于9月17日20:00在微吼的直播《酷炫大屏如何SHOW到飞起？》 ，届时华宇资深可视化领域专家将围绕以下几个方面进行讨论与交流： 1、大屏的典型应用场景及价值 2、亿信多个行业大屏效果展示 3、教你制作出拍手称赞的大屏 4、大屏制作小能手之酷屏介绍

用的数据可视化化软件。数据可视化是种发展趋势，现在的学术论文都很流行把数据可视化，通过形象的图表来分析相关的数据，既专业又便于理解。推荐几个实用的数据可视化平台：迪赛智慧数、帆软、山海鲸、阿里云DataV、百度数据可视化sugar、京东莫奈、华为云等，其中“迪赛智慧数”是免费的，很推荐大家去试用。 百度上面都有。

你离大数据可视化，就只差一个RayData。

MicroStrategy Desktop

MicroStrategy Desktop 是一款功能强大的数据发现工具，可让用户自行探索、分析数据。用户使用 MicroStrategy Desktop 来创建自定义的交互式达析报告，用于探索其业务数据。可从许多不同的来源导入业务数据，包括本地文件、数据库、Google Drive、Facebook 等。

MicroStrategy Desktop 提供一套完整的分析功能，其综合能力优于其他各种数据发现工具。并且永久免费。

MicroStrategy Desktop 有 Windows 和 Mac 版本，本文中我们用的是windows 版本。

第一步：添加数据

打开软件最显眼的左上角蓝色按钮提示用户需要建“新达析报告”。

点击“新达析报告”按钮后，跳转至达析报告页面。引导框非常清楚地提示用户怎么操作。

点击“新数据”按钮，跳转到数据源界面。选择合适的数据源。这里以本地csv文件为例，因此选择“来自磁盘的文件”。

选择好文件后点击“完成”按钮即可。如果不确定此数据源的数据是否需要整理，则可以选择“准备数据”来预览数据。

第二步：整理数据（如有必要的话）

在预览页面对导入的数据进行预览，如果发现需要对数据进行整理，可选择左上角“整理”按钮整理数据。

关于如何数据整理，可以参考文章微策略一步到位搞定数据清洗。在本文关于杭州各小区房价信息的演示文件中，我们主要是做了如下处理：

1. 去除单位，如“平米”，“元/平米”，“室”，“厅”等

2. 将“万”转换为“0000”，或者直接去除也可以。

3. 拆分某些列，例如将“Building Data”列拆分成“建造年代”，“房屋类型”两列。

4. 修改标题栏名字成中文

第三步：预览数据（如有必要的话）

数据整理完后，可以返回“预览”界面，查看数据类型、实体(维度)、度量是否正确。如果不对，可以通过右键实体或者度量去做改变。

第四步：建可视化效果，开始探索数据吧

建可视化效果来分析数据非常简单，直接将你想要的实体、度量拖放到中间“编辑器”栏就完成啦！

如果想要看某个板块平均房屋价格可以基于房屋价格新建“聚合依据”。

如果想要对平均房屋单价按从高到低排序，可以在“平均房屋单价”上右键选择降序排序。或者选择高级排序。

如果想要只看西湖区的但不看良渚，还可以将“区”、“板块”拖放到中间栏“筛选器”中。选择区里选择西湖区，板块内不包括良渚板块。

如果你想要接着分析更多其它信息，可以接着插入可视化效果、页面或章节。

如果想要看其它图形化的报表，也可以点击最右栏选择不同的可视化效果类型。

最后，保存你的达析报告就行了!

好了，数据分析就完成了，是不是很简单呐！

下载地址：

体验感受：

1. MicroStrategy Desktop 提供一套完整的分析功能，其综合能力优于其他各种数据发现工具。即适合无IT背景的小白用户通过图形操作来分析数据，也提供脚本化方式让高端用户更方便地进行大规模的流程管理。

2. MicroStrategy Desktop 可连接至200 多个数据源。凭借开箱即用数据连接和本机驱动，MicroStrategy 可以轻松地无缝连接到任何企业资源，包括数据库、移动化设备管理 (MDM) 系统、企业目录、云应用、物理访问控制系统，以及诸如 Tableau、Power BI 和 Qlik 等其他自助服务工具。

3. 永久免费！！！

4. 安装包比较大，有，下载安装包需要一定时间。

不知道蜜蜂图的名字从何而来，我猜测可能是因为画这个图的包叫做beeswarm？ 我们先来看看蜜蜂图长什么样。

看上去和我们之前的点图很像，我们可以直观来比较一下beeswarm和ggplot中使用jitter及point（默认参数）绘制同一组关于乳腺癌数据的图：

从中可以发现，beeswarm很好的体现了数据的分布，更加清楚、直观。而后两者，难以快速获取信息，point图中点过于密集，jitter中分布过于散乱。这也是很多科学论文选择beeswarm图的原因，在小样本下也许jitter或者point的方法也能够传达我们想要传递的信息。但是在样本量较大的时候，这两个绘图方法就不太适合了。 而beeswarm图在大样本的情况下也比较使用。不仅可以体现每一个样本具体情况，而且能够查看整体的情况。

本次作图使用两个不同的包，之所以如此是因为比较常见的制作蜜蜂图的包就叫做 “beeswarm” ，但是它和ggplot的作图习惯略有差别。鉴于之前都是利用ggplot作图，所以也讲解另一个基于ggplot的名叫 “ggbeeswarm” 的包。 Note：没有安装相关R包的，先安装R包

1）需要什么格式的数据 本次使用的是beeswarm包中的breast数据。

共有286个样本，具体所表示的信息如下： ER ：Estrogen receptor status (factor with levels neg, pos) ESR1 ：Expression of the ESR1 gene (numeric) ERBB2 ：Expression of the ERBB2 gene (numeric) time_survival ：Time in months (numeric) event_survival ：Coded event: 0 = censored, 1 = metastasis (numeric)

2)如何作图 首先使用beeswarm包

可以看到不像ggplot给具体的x=，y=，该包使用公式： 举例： p~ grp 那么就相当于x为grp，y为p 另外，其修改图诸多细节的方式也不一致。 pch是选择点的样式，不同的数字代表实心圆、空心圆、三角形、倒三角形等等。 pwcol是用来设置颜色，可以看到这里+1原因是event_survival中含有0值，如果不加1，则显示为无色，即查看不到这些样本 labels用来修改x轴标签 然后使用legend功能添加图例

然后我们来看一看另一个R包ggbeeswarm。

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