数据挖掘与信息可视化技术的进步

信息可视化技术的发展数据库中的知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Databases）KDD是一门交叉性学科，涉及到机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、数据可视化、高性能计算、专家系统等多个领域。KDD可以用在信息管理、过程控制、查询优化、科学研究和决策支持。KDD的核心技术是数据挖掘（Data Mining），它是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。人们把原始数据看作是形成知识的源泉，就像从矿石中采矿一样。可视化挖掘：为了使发现知识的过程和结果易于理解和在发现知识过程中进行人机交互，要使用发现知识的可视化方法。为了了解数据之间的相互关系及发展趋势，人们可以求助于可视化技术。信息可视化：信息可视化不仅用图形来显示多维的空间数据，使用户加深对数据含义的理解，而且用形象直观的图形来指引检索过程，加快检索速度。在科学计算可视化中，研究重点：如何真实、快速地显示三维数据场。显示多维数据：研究重点：设计和选择什么样的显示方式才能便于用户了解庞大的多维数据及它们相互之间的关系、人机交互技术等问题。我国可视化技术的发展：硬件+软件+工程教学进程

《MATLAB教程及实训（第三版）》中，曹戈主编的第三章《数据的可视化实训》实验报告详细探讨了数据可视化技术在实际应用中的重要性和效果。随着信息技术的发展，数据可视化已成为研究和工程实践中不可或缺的部分，为科学家和工程师提供了强大的工具。

信息可视化是计算机科学中备受关注的研究方向，随着数据量的增加和信息处理需求的提升，其应用日益广泛。信息可视化利用视觉表现形式如图形、图像、表格等，将抽象数据转化为直观的形式，揭示数据内部的特征和规律。涉及基本概念、参考模型、可视化变量以及多种技术方法，包括文本、多维、Web和数据挖掘可视化。Shneiderman提出的“信息可视化发展空间”模型指导着这一领域的研究和实践。信息可视化技术的应用横跨多个领域，如数据统计、金融和通信，为决策支持提供了重要帮助。未来的发展方向包括提升系统智能化和用户界面友好性。

面对海量数据，数据可视化成为数据挖掘的关键环节。通过图形化方式展示数据，可视化工具帮助分析人员从庞杂的数据中找到规律，理解数据背后的含义。多维数据的可视化以及动画功能的引入，使用户能够更直观地探索数据，深入挖掘数据的不同层次。

互动性可视化挖掘是一种融合数据挖掘技术和可视化工具的方法，通过直观的图形界面帮助用户更好地理解和分析数据。这种方法不仅能够提高数据分析的效率，还可以增强用户的参与感和操作体验。它适用于多种数据类型和应用场景，从商业智能到科学研究，都能发挥重要作用。通过交互式的操作，用户可以动态调整分析参数，实时查看数据变化，从而更灵活地挖掘有价值的信息。

大家好，我是AbdullahBaş。今天，我将探讨Python上的数据可视化技术。让我们从传统开始。CemilMeriç曾说：“伟大的梧桐树生长在风雨如磐的土地上”。在深度学习模型和医学图像上进行数据可视化是我接下来的主题。MATLAB版本即将发布，我们先从线条图开始。线条图对于展示时间或其他因素对数据变化的影响非常有用，几乎所有图都基于虹膜数据集。此仓库包含所有图表和代码，以及更多内容。面积图是最常用的图表之一，雷达图则被广泛用于游戏如FM、FIFA、PES等。对学术界来说可能遗憾，但这些图表属于游戏玩家的领域。小提琴图与箱形图相似，都用于数据摘要，而平行图则适用于研究诸如...

以新冠疫情为主题，利用 Echarts 技术展示 Python 爬取的实时数据。

可视化是理解和分享数据洞察力的重要工具。恰当的可视化可以帮助表达核心思想或开启探索空间；它可以让世界对数据集进行讨论或分享见解。

该项目的目标是通过爬取B站up主的视频详细信息，并利用可视化方式进行展示。项目中的爬虫采用单线程技术。技术栈包括HTML、CSS、JavaScript用于前端，flask框架用于后端，Python用于爬虫，MySQL作为数据库。在深度学习方面，应用BiRNN->LSTM模型进行视频评论情感分类。项目的基本功能涵盖视频数据分析，包括up主的关注数、粉丝数、获赞数、播放数、阅读数和视频数统计。此外，还提供了个人视频排行功能，根据综合评分算法展示前9个视频（降序）。稿件时长分区功能允许对视频时长进行分类。粉丝功能则展示了关注者的姓名、关注时间和性别信息。评论情绪功能通过分析所有投稿视频的评论情绪，分类为积极或消极。总览信息模块汇总了所有视频的点赞数、投币数、收藏数、评论数和播放数数据。稿件详情功能详细展示了评分前6的视频数据。用户可以通过点击分区查看特定数据权重的单独数据展示。