智能交通系统数据分析课件7第七章.pptx
可交互的数据可视化,7.1简介,数据在量级及复杂性上的爆炸性增长使得对诸如智能交通系统（ITS）等关键领域的认识达到了新的高度，而从各种数据中发现新知识的能力又取决于高效易用的数据可视化工具。在正确使用数据可视化工具的前提下，数据可视化将把人类视觉系统高效的模式匹配能力和解决问题的认知能力相结合，通过数据的交互展示方法来揭示问题内涵 。,可视化分支通常被区分如下：,1）科学可视化通常基于物理数据，如地球、分子或人体。2）信息可视化通常基于非物理学的、抽象的数据，如金融数据、计算机网络数据、文本文档数据和抽象概念数据。3）可视化分析技术强调使用底层数据挖掘算法（如机器学习和统计表征技术）来编排交互式数据进行可视化。,7.2智能交通系统的数据可视化,代表性的智能交通系统技术包括汽车导航、旅客信息、集装箱管理、交通监控和天气信息。美国交通部（USDOT）发布了年智能交通系统战略计划（20152019），提出了近期的智能交通系统研究及其开发重点。该战略计划的主要主题包括：提升车辆及道路安全性、增强系统机动性、限制交通对环境影响、促进创新以及支持交通运输系统信息共享。,现代智能交通系统通过多种形式产生了前所未有的大量数据，与数据管理和数据挖掘相同，使用创新的可视化工具是分析理解这些数据的关键需求。,7.3数据可视化的魅力,数据可视化利用了视觉系统这一人机信息传递量最大的通道。通过利用人类认知系统这一重要组成部分，我们可以极大地改善以人为中心的知识发现过程。,安斯科姆四重奏,在数据膨胀的当今时代，数据可视化的所有优势中，进行整体数据分析的能力是至关重要的，因为它允许探索整体模式并突出细节行为。数据可视化的独特之处就在于它能够彻底地揭示数据的结构。,7.4数据可视化流程,数据可视化流程是将数据转化为交互式可视化图像的系统过程,原始数据,用户,图像,可视结构,数据结构,数据转换,视觉感知,视觉转换,可视映射,当用户查看得到的图像时，人的视觉系统就会解码底层信息。用户交互在可视化流程中的任何一个阶段都可能发生，进而修改可视化结果并形成新的解释。在现代数据可视化系统中，因为用户控制了大部分阶段而使可视化流程变得更为动态化。这种交互功能允许用户自定义、修改或交互式优化可视化结果以实现各种目的,7.5数据可视化系统分类（凯姆分类为例）,可视化数据类型包括：1）一维数据2）二维数据 3）多维数据4）文本数据与超文本数据5）层次结构数据与图形数据6）算法和软件,可视化技术可以是：1）标准的二维或三维展示方法 2）基于几何变换的展示方法 3）基于图标的展示方法4）基于像素堆积的展示方法 5）基于堆叠的展示方法,交互与变换技术可以是：1）交互式投影技术 2）交互式筛选技术3）交互式缩放技术 4）交互式变换技术5）交互式连接与选择技术,7.6可视化策略简介,Shneiderman 介绍了一种经久不衰的设计策略，简单地总结为“首先是概览，然后是缩放和筛选，最后是按需细节设计”。,优点：1）它促进了处理大量信息空间的思维模式的形成。2）它通过揭示信息片段之间的联系而方便深入了解数据。3）它通过从概览中进行直观的选择，提供了对特定数据段的直接访问功能。4）它鼓励对整个数据空间的自由探索。,有两种方法可以将大量数据压缩到有限的像素中,数据数量压缩,缩小可视化组件,7.7图像视觉引导策略,实现数据可视化导航的主要方法有三种：,聚焦 + 上下文介绍,概览 + 细节介绍,缩放和平移,7.8视觉交互策略,视觉交互策略具备可扩展性并提供以人为中心的可视化信息搜索功能。数据可视化有很多种交互技术 ，这些交互技术也是可视化系统设计中应考虑的主要类别。,7.8.1选择成功的选择技术应当允许用户可以轻松地选择项目、将项目添加到选择中、删除所选项目或完全清除所选项目。,7.8.4二次排列和映射这种简单但重要的操作能够使用户以最适合其需求的方式灵活地探索数据不同属性之间的关系。,7.8.3筛选交互式的筛选操作能够使用户降低可视化数据体量，并将注意力集中到所感兴趣部分或特征中。,7.8.2链接链接技术用于动态关联多个视图间的信息内容,7.9有效数据可视化的设计原则,1.力争图形卓越性原则。2.力争图形完整性原则。3.最大化数据像素比原则。4.利用多功能图形元素原则。5.合理设置参考线原则。6.支持多个并发视图原则。,7.10案例分析：多变量数据可视化设计,用交互平行坐标实现的多变量可视化,多坐标系,通过嵌入式可视化的动态变量总结,通过数据处理的动态查询,平行坐标技术通过将具有坐标（c1，c2，.，cN）的 N 维数据元组 C 映射到 N 条平行轴上，并将映射点以折线形式相连，进而创建多维数据集的二维表示。,用户可以通过使用基于鼠标的标准交互方式直接选择取值范围来执行动态的查询。,平行坐标可视化视图中的每个垂直轴代表数据集中的单个变量，这些垂直轴为研究人员探索数据信息空间增加了嵌入式的视觉提示。,当用户在平面坐标图中生成可视化查询时，涉及的交互内容将可通过其他数据视图显示。,7.11章节总结和结论,随着智能交通系统中数据量大小与复杂性的增加，交互式数据可视化继续在将信息转化为新知识方面发挥至关重要的作用。为了成功设计数据可视化工具，设计人员必须了解形成有效数据可视化解决方案的可行技术与相关原则。,感谢您的观看,THANK YOU FOR YOUR WATCHING,
