數據可視化
關注創建者：博集華仿 創建時間：2019-07-24
數據可視化的視頻教程
使用Hyperworks進行試驗數據可視化
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HyperMesh建模與可視化實操&答疑專題
HyperMesh建模與可視化實操&答疑 適用人群：所有設計師、工程師以及參與產品設計或開發過程的人員 課程內容： 第一節：HyperMesh直播答疑【已結束】直播時間：2019-03-07 為方便大家更好地去了解HyperMesh建模與可視化，解決實際應用問題，Altair官方工程師將會免費開啟一講HyperMesh軟件在線答疑直播課，歡迎大家在直播過程中踴躍提交問題！
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數據可視化的實例教程
數據可視化因當代信息量的劇增，開始更加深入人類社會的生活，逐漸成為了我們消費信息的主流方式。有趣的是，托了中文強大構詞能力的福，“數據可視化”（Data Visualization)作為一個譯詞，隱隱顯得莫名地高端難解了。
其實”化“字跟在某個字、名詞或者形容詞后通常構成一個動詞，常用于翻譯“ization”后綴：如工業化（industrialization）、現代化（modernization）、全球化（globalization）。這樣理解來，”可視化“也在描述一種“讓大家看見的”發展方向，或者能力。數據可視化的領域是廣博且在不斷擴展的，那用五個字去完整地整個領域終究稍顯單薄。本文旨在給數據可視化（Data Visualization）下一個定義，盡力為大家引入數據可視化的無窮趣味和無盡可能性。
那么，什么是數據可視化呢？
出色的可視化作品往往都有奪目而入的標題，搭配得當的顏色，文如其義的字體，真知灼見的分析。我們其實在欣賞一幅好的可視化作品的同時，也在欣賞”交流的藝術“，”顏色的藝術“，”字體的藝術“，”分析的藝術“等等等等。當此類藝術致力于將數據呈現給大眾時候，就成了“數據可視化的藝術”。其實早有學者先賢在數據可視化領域做出許多探索和成就。當今國際數據可視化界的翹楚Nadieh Bremer(作者認她為數據可視化第一人）曾對數據可視化下過定語：“Encode data into visual elements”。即，把數據編入視覺元素。白話就是：“看見”數據。但是，光是看得見數據，就夠了嗎？我們又想“看”出什么呢？色彩斑斕的美感？發人深省的見解？還是可以自由探索的頭腦風暴平臺？管中窺豹，只可見一斑。
展開 數據可視化不完全歷史
數據可視化的歷史遠遠比計算機的歷史要長，也就是說，在科學家們最初試圖用圖形表現數據的時候，是沒有任何輔助工具的，更別提可以自動生成的軟件了。
早在公元前1160年，一份都靈紙莎草地圖就準確地描繪了地質資源的分布，并提供了這些資源的開采信息，這可以說是歷史上第一份數據可視化地圖，也可以看做是數據可視化的開端。
當然了，這可能太久遠了，地理信息的可視化可以說是人類的一種本能，包括邁錫尼的 Linear b 碑文中描繪的關于青銅時代晚期地中海貿易的可視化信息，以及大名鼎鼎的托勒密地圖，都屬于最早期的數據可視化。
紙張和羊皮紙的發明使得數據可視化的發展到達了新的階段，除了地圖，其他形式的可視化也出現了，下圖是一張10世紀的一個圖表，描繪了行星的運動情況。
這個圖表表示的是行星軌道的傾角隨時間變化的曲線，為了達到這個目的，黃道帶被標示在一個平面上，水平線被劃分為三十個部分，作為時間或縱軸。垂直軸表示黃道帶的寬度。
到了十七世紀，隨著法國數學家笛卡爾和皮埃爾·德·費馬發明了解析幾何和二維坐標系，數值顯示和計算方法產生了革命性的改變，這為現代數據可視化鼻祖William Playfair 的工作打下了堅實的基礎。
我們現在熟悉的折線圖、條形圖和餅狀圖幾乎都是他一手創建。
在他1786年出版的《商業與政治地圖集》中，William Playfair 用34個條形圖展現了1781年蘇格蘭對17個國家的進出口情況。
在這本《商業與政治地圖集》中，William Playfair 還采用了面積圖來表示丹麥和挪威從1700年到1780年的進出口情況。
展開 什么叫三維數字化?
以現階段大數據中心來說，關鍵存有投資管理、動環控制管理方法及其環境安全管理管理方法這三大層面的難題。投資管理層面，具體表現在無機房群控系統對策，無法使全部系統軟件高效率運作，欠缺空間布局及其財產自動化技術可視化工具，在平時維護保養層面，欠缺財產的查尋、精準定位、導航欄數據可視化運營專用工具。
在這類情況下，制造行業便從一開始的3D背景，轉變成有著一定互動交流工作能力的偽3D實體模型，最終轉變成可開展互動式、含有多種多樣視覺感受、仿真模擬的3D頁面。而且在3D渲染頁面下，也添加主機房投資管理、工程項目管理與環境安全管理等多種多樣機房管理作用。逐漸的擴張3D大數據中心數據可視化服務平臺的應用性、真實有效與可參與性的性能指標，產生了詳細的三維數據化管理服務平臺。
為何傳統式監控器會淘汰?
伴隨著大數據中心的工程規模越來越大，主機房計算機軟件的總數日益增加，機器設備相對密度愈來愈高，機房管理工作人員對大數據中心視頻監控系統的規定也愈來愈高，傳統式的機房監控系統軟件不能滿足機房管理工作人員對大數據中心“集中化監控器、統一管理方法”要求。主要表現在：
1.人機交互技術能力差，且頁面單一，簡易。情景單一，沒法總體查詢，比如環境監控系統，只有監控器自然環境，需轉換頁面才能夠見到別的內容。頁面數據信息無法定位至機器設備，造成 技術人員需根據實際名字，紀錄相對部位。且在產生常見故障時，沒法第一時間明確常見故障真實的地理位置。2.選用了多種多樣機器設備提交數據信息方法。這類方法造成 了常見故障點增加，且增加數據信息對服務器的借助性，一旦服務器互聯網通訊中斷，數據信息便遺失。
3.實際操作智能化系統相比于三維服務平臺低，很多數據信息必須技術人員根據了解后，才可一切正常收看。監控器內容簡單，及時性差。
展開 隨著互聯網的迅速發展，數據維度越來越廣，結構越來越復雜，人們想要更明確，更快的認識和理解數據，傳統的二維平面圖已經不能滿足需求了。
數據可視化是指根據數據的性質、特征，以適當的方式（如圖形圖像）直觀、概念地顯示數據。幫助大家更好地理解數據，掌握數據中有用的信息。
數據可視化的發展與應用
數據可視化不是一種新技術，其起源可以追溯到20世紀50年代計算機圖形學的初期。隨著互聯網、計算機技術的迅速發展，各種數據可視化出現在人們的眼前。
近兩年來，大數據備受關注，互聯網端數據分析類產品正在崛起。企業自多年前構建IT系統以來積累了大量數據，這些數據對企業很有價值。
數據可視化應用可以分為三類：
宏觀態勢可視化：宏觀態勢可視化是指在特定環境下檢測隨著時間變化的目標主體，可以直觀、靈活、真實地顯示宏觀態勢，快速掌握特定領域的總體態勢和特征。
設備仿真運行可視化：通過圖像、三維動畫和計算機程序控制技術與實際模型融合，直觀地顯示設備，使管理員對于設備有具體的概念。設備的所有參數都一目了然，大大減少管理者的勞動強度，提高管理效率和管理水平。
數據統計分析可視化：被廣泛應用于商業智能、政府決策、公共服務、營銷等領域。通過可視化的數據圖表，可以清晰有效地傳達信息。
數據三維可視化的應用前景
1.三維可視化技術從計算機學科出發，已經滲透到各個學科。例如，在建筑、交通和醫學領域，三維可視化技術可以提高決策者的可預測性，并提前評估質量和成果，避免不必要的浪費和損失。仿真技術方面的應用可以為醫學手術實施、機械制造加工、礦物開采加工、水利設施建設等提供一定的決策作用。
三維可視化的發展不僅縮小了現實世界和計算機虛擬世界的差距，擴大了人們的視野，使人們更好地理解世界，而且對人們改造世界起到了很好的指導作用。
展開 圖1 HDDV高維數據可視化模塊聚類效果圖，由圖可見某數據集可以明顯地被分割成兩個子類，借助HDDV可視化功能模塊可以幫助用戶在進行建模之前對于數據集本身有更深入的理解，做到“心中有數，對癥下藥”
HDDV高維數據可視化技術模塊簡介
為了更好地利用DTEmpower軟件中的HDDV高維數據可視化模塊，幫助研究人員呈現數據分布情況的視覺效果，用戶應該具體怎樣操作呢？
如圖2所示，用戶進入HDDV高維可視化配置界面后，只需選擇相應的繪制變量、繪制維數、降維算法等參數，即可啟動高維可視化的繪制流程。
圖2 HDDV高維數據可視化參數配置界面，用戶可以按照需求選擇繪制變量、繪制維數、降維算法和數據變換等參數，操作流程清晰
基于DTEmpower的HDDV高維數據集可視化建模實驗
1. 實驗測試
使用某測試數據集進行測試，該數據集的設計參數為x1、x2、x3，目標參數為y，有效維度為4（x1, x2, x3, y），通過設置不同的降維算法和不同的繪制維數，可以得到相應的可視化圖像及結論。
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軟件生態賦能數據可視化
配合Bronkhorst提供的FLOW-BUS Device Manager、FlowDDE或LabVIEW驅動等軟件工具，用戶可在PC端繪制實時流量曲線、記錄歷史數據、導出CSV/PDF報告，為工藝優化、質量追溯和合規審計提供堅實數據支撐，部分型號（如FLEXI-FLOW系列）還支持藍牙連接與手機App操作，讓現場調試更加便捷高效。
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雷諾數流動可視化App工具11天前
1.該工具是一個雷諾數流動可視化器，用于交互式演示管道中層流與湍流的流動模式差異
2.App工具可直接用網頁打開，打開后即可直接運行，無需安裝，內存小，運行流程
3.多參數可調，參數數據實時更新顯示，動畫模擬實時呈現，視覺效果更佳
核心功能
App工具下載：
挑戰/需求
企業希望借助集成化、自動化的仿真工具簡化電機產品的開發設計流程，降低仿真軟件使用門檻，便捷管理繁雜的仿真設計數據；仿真工具操作盡量簡潔，同時具備必要的數據可視化功能，從而減少開發人員的重復性工作，提高電機產品的開發效率。
03/內容搶先看
光波導解決方案（上午）
一、當下光波導仿真背景
? 當前光波導設計所面臨的問題
? 仿真軟件的作用
二、OAS光學軟件整體架構與核心功能
? 幾何建模
? 光學仿真
? 界面操作與數據可視化
三、應用案例展示
? 幾何陣列波導
? 衍射波導
? 全息波導
（部分案例展示）
超表面解決方案（下午）
的 UQ 框架，學術與工業界廣泛采用
OpenTURNS：開源 C++/Python UQ 庫，適合二次開發
③ 編程與數據分析層
Python：NumPy/SciPy（數值計算）、Pandas（試驗數據管理）、Matplotlib（對比繪圖）、SALib（敏感性分析）
MATLAB：信號處理、模態分析、UQLab 接口
④ 后處理與可視化層
ParaView：開源大規模數據可視化
軟件介紹
VolViz CT三維可視化軟件可將CT掃描獲取的薄層文件進行三維重建并渲染出圖。
在使用軟件的可視化功能前，需采用文件菜單下的“構建3D模型”功能對斷層掃描文件進行三維重建，軟件支持png、jpg、bmp、tif、tiff等格式的CT斷層掃描文件。構建完成后點擊“加載3D模型”，并設置模型的尺寸信息，即可進行模型的可視化查看。可視化調整完成后
- Python：通用編程語言，常用于數據分析與可視化。
- Power BI：微軟云商業分析工具，支持多數據源連接與高效分析。
課程從零開始教學，無基礎也可輕松掌握數據分析師必備技能。
適合人群
- 零基礎數據分析師
- 零基礎數據科學家
Petrel地震解釋入門教程24天前
塊數據
- 利用構造屬性和復雜屬性處理待解釋數據
- 掌握Petrel中3D地震解釋基礎技法與全套入門方法
- 高效創建、編輯斷層網絡與層位解釋成果
- 掌握提升Petrel解釋效率的最佳實踐與實用技巧
- 完成、編輯并導出斷層和層位解釋對象
- 理解Petrel的實際應用與概念性使用差異，掌握端到端工作流參考步驟
- 調整地震數據的可視化效果
而在自動化集成領域，FOCUS PX等采集單元則扮演著“神經中樞”的角色，專為集成到自動化系統中設計，FOCUS PX具備極高的擴展性和數據傳輸速率，能夠配合FocusPC軟件驅動多探頭協同工作，在風力發電機葉片、火車車輪或大型壓力容器的生產線上，它能夠實現高速、高精度的自動化掃描，并將海量原始數據實時轉化為可視化的質量報告，成為工業4.0智能制造閉環中不可或缺的一環。
