大二数据可视化分析报告作业通用4篇

大二数据可视化分析报告作业通用4篇【前言导读】由网友为您整理收编的“大二数据可视化分析报告作业通用4篇”精选优质范文，供您参考学习，希望对您有所帮助，喜欢就下载支持吧！大二数据可视化分析报告作业篇【第一篇】另一方面，过去十几年中，HIS、LIS、RIS、PACS、EMR、临床路径、手术麻醉和重症监护等，覆盖了管理、临床和后勤等各种基层业务，基本实现了这些业务流程的电子化，极大提升了医生、护士等一线工作人员的工作效率，管理层和决策层也由此对信息系统的集成化、智能化提出了更高的要求。中国医院信息化建设的理念、思路和方法，正进入转折期。患者临床数据可视化是临床决策分析的基础，而临床决策支持是智能化医院发展的重点。理念求变传统医院信息化建设一般采用自下而上的思路，缺乏统一的规划。大量宝贵的数据，长期困在各种信息孤岛和烟囱之中，难以进行有机整合和有效利用。以收费为核心的HIS建设模式，虽然大而全，但却不能满足现代专业化临床需求。因此需要找到一种新的医院信息化体系架构和发展模式，充分利用新兴信息技术.为医护人员、患者和管理层提供专业化、精细化、个性化的信息服务。以“智能化医院”为代表的医院信息化理念，正是从医院战略发展的高度出发，以患者为中心、以业务人员为主体，重新制定面向大数据和移动互联时代的信息化整体规划。在最大程度保护和充分利用现有信息化投资的基础上，通过建设理念、建设方式和管理模式的革新，将新兴信息技术与医院发展过程中的实际需求相结合，不断提升决策、管理和诊疗水平。具体来说，我国医院信息化已经完成了以财务为核心的HIS建设阶段，进入到了临床信息化阶段，分别建成LIS、RIS、PACS、EMR、病理等临床信息子系统，大部分医疗信息已经实现电子化处理和存储，但流程电子化尚未完全贯通，目前正处于临床信息化建设完善过程中。信息集成和流程整合已成为当前临床信息化建设的突出需求，医院信息化能够取得成功必须保证各个业务系统的有效集成和数据的高度共享，临床信息系统往往来源于不同的厂家，基于不同的技术，缺乏统一的信息交换标准，系统集成整合逐渐成为制约医院数字化发展的主要障碍。如何连接这些系统以实现各部门各专业信息共享成为医院信息化建设中面临的难题。如果以传统的方式在各系统之间做接口，就会出现众多的接口，将给医院信息系统的稳定性、安全性、可靠性以及效率等带来巨大的隐患，同时亦会使医院的运行维护成本成倍增长，如果医院要对其中一个应用系统进行升级或更换就必须再做众多数据接口。因此，在临床信息化建设中，医院信息集成平台代表了医院信息化建设的必然趋势。信息集成平台的作用就是整合，包括门户的整合、流程的整合、数据的整合，以及资源的整合。通过平台建设，有助于解决异构数据共享、无侵入式集成，以及将临床数据集中以方便临床诊疗和科研等问题。同时能保证系统间数据一致性、系统的可扩展性和可靠性，以满足未来发展的需要。在医院信息化建设初级阶段，主要关注信息采集的准确性，关注流程的实现，以达到“正确的时间，正确的人，记录正确的数据”；而临床信息化建设阶段，主要关注信息之间的关联性，关注信息数据的多角度利用，以实现“正确的时间，正确的人，得到正确的数据”，这一阶段，以数据的集成整合为重点；在医院信息化建设的高级阶段，关注知识库的构建和使用，以实现“临床决策和个性化数据的利用”，以及智能化医疗的应用。临床数据可视化面对临床数据量的增长，由于缺乏有效的信息组织工具，临床医生并未获得更多的有序的患者临床信息，许多有用的临床信息以零散的无序的方式存在于异构临床信息系统中，难以帮助提升医疗质量，保障患者医疗安全。而实现临床医疗数据的可视化，向临床医生和健康提供者展现以患者为中心的数据组织模式、方法以及可视化分析技术，实现患者临床信息数据的直观展现；以医疗事件时间轴为次序，将临床事件及相关数据、报告进行可视化。均有利于医疗机构进行医疗质量控制，实现大数据环境下的医疗质量精细化管理。为实现临床数据的可视化，需建立基于临床信息模型，实现可定制、可扩展、保障临床效率、统一管理的临床数据中心，而其重要前提是做好临床数据的组织规划，通过临床信息集成平台建设，满足目前的临床需求。首先，需要达成患者全方位信息视图。患者信息的集中共享是中级临床决策的基础。以患者个人维度，集成全部就诊记录、病史、影像、心电等检查和实验室检验结果，使用者通过统一权限分配，登录后无需切换系统，只需访问单一来源，即可调阅所要的全部患者信息。其次，要实现临床统一随访系统。临床随访是全流程电子病历的部分，临床随访不仅要为患者服务，还要为各类临床科研统计和流行病学要求服务。目前医院没有完整临床随访信息系统，如果涉及多学科联合治疗，会出现多头随访，随访信息互不共享的情况。临床统一随访管理系统针对临床随访工作业务流程和疾病特色，实现系统与外部系统的数据整合、随访时间非线性设置、随访基础元素自定义表单、医患沟通和随访数据管理。另外，要支持多学科诊疗要求。特别对不同肿瘤和不同肿瘤分期需要进行多学科联合治疗，并在电子病历中进行集成。利用统一通讯和患者全息视图与现有电子病历集成，完成各科联合的多学科诊疗申请启动、患者信息桌面共享、语音视频同步、自动记录和电子医嘱流程的整合。还要实现贵重药品和高值耗材合理使用匹配。对电子病历流程中按照临床诊断和术式选择，配置相应的肿瘤贵重药品范围和高值耗材，按照医院核定流程和范围进行选择，加强对贵重药物和高值耗材使用的管理。此外要统一数据，实现基础数据集中管理。包括人员基础数据、临床基础数据以及其他数据集中管理。其中，临床诊断数据随着临床实践的发展会不断变化和更新。应建立临床诊断和ICD-10分配的系统，实现动态临床诊断和ICD-10之间的匹配。大二数据可视化分析报告作业篇【第二篇】关键词大数据；可视化数据；处理工具；图像化中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：1006-0278（2023）07-172-01一、大数据概述巨量资料（bigdata），或称大数据、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用，形成的智力资源和知识服务能力。二、可视化数据与大数据数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着，数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。三、可视化数据方法的工具目前可用的数据可视化工具大约有上百种，但适合处理大数据的工具并不太多，约有20余种，以下简单介绍几种常用工具：（一）简易数据处理工具Excel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，它也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。CSV（逗号分隔值）和JSON（JavaScript对象注释）虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。GoogleChartAPI工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG＼Canvas和VML的浏览器中使用，但是GoogleChart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题，不可否认的是GoogleChartAPI的功能异常丰富，如果没有特别的定制化需要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大可以从GoogleChart开始。D3（DataDrivenDocuments）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。虽然D3能够提供非常花哨的互动图表，但你在选择数据可视化工具时，需要牢记的一点是：知道在何时保持简洁。（二）进阶数据处理工具作为用来分析大数据集的统计组件包，R是一个非常复杂的工具，需要较长的学习实践，学习曲线也是本文所介绍工具中最陡峭的。但是R拥有强大的社区和组件库，而且还在不断成长。当你能驾驭R的时候，一切付出都是物有所值的。Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。目前还有一个项目，可以让网站在没有JavaApplets的情况下更容易地使用Processing。由于端口支持Obiective-C，你也可以在iOS上使用Processing。虽然Processing是一个桌面应用，但也可以在几乎所有平台上运行，此外经过数年发展，Processing社区目前已近拥有大量实例和代码。四、针对大数据的可视化数据方法的使用针对不同的大数据体系和数据结构，我们可以选择以上所介绍的几种工具来使用，不同的工具使用技巧和难度迥异，然而如何在适当的数据面前使用适当的工具来处理也是一个不小的难题。我们应当针对不同的问题和数据的使用效率来决定使用哪种工具。例如：需要统计一个地区的年温度数据并可视化的时候，我们可以使用D3（DataDrivenDocuments）来进行处理，然而如果需要统计全球的温度数据并按时间序列排布且能进行动态化演示的时候，我们就需要类似Open-Layers的工具来达成目的了。五、结论大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。通过一定的可视化数据方法，我们可以很有效的对大数据进行深入加工，从而获得数据中的潜在信息。从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术，也是大数据的可视化方法最有价值的一点。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。参考文献：[1]维克托・迈尔-舍尔维恩，肯尼斯・库克耶.大数据时代[M].浙江人民出版社，2023.[2]弗莱（）.可视化数据[M].电子工业出版社，2009.[3]刘涛，张群会.科学计算可视化与数据可视化的比较研究[J].科技广场，2008（10）.大二数据可视化分析报告作业篇【第三篇】关键词：微博；大数据；可视化分析中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）10-0205-031.概述随着科技时代的飞速发展，信息交流也越来越畅通，大数据便是人类在信息时代的产物。大数据以它独特的优势占领了各种不断发展的领域，上至天文、下至地理，以大数据处理为中心的计算技术也逐渐渗透到各个领域，它通过数据资源共享与集成的方式完成对自然的探索以及对情感的动向等分析，可以说大数据打开了人类认知新世界的大门。微博是一个基于用户关系信息分享、传播以及获取的提供微型博客服务类的社交网站，是一种通过关注机制分享简短实时信息的广播式的社交网络平台，用户可以通过WEB、WAP等各种客户端组建个人社区，以140字的文字更新信息，并实现即时分享。微博以它的便捷性与原创性收获了众多用户，由于微博话题覆盖面极广，用户可以在任意时间、任意地点记录下所看所想的内容，因此分析微博数据的重要性可见一斑，同时也为大数据的研究提供了良好的载体。2.数据采集（1）新浪微博AH新浪微博开放平台类似于Twitter，平台有相关接口，可以获取用户的用户名、头像图片、当前用户的粉丝和关注对象列表等信息。利用开放的AH进行数据抓取是一种容易上手的方式