标签存档: 城市数据

公共交通数据中途经限制的OD模式可视分析 (Visualizing Waypoints-Constrained Origin-Destination Patterns for Massive Transportation Data)

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在交通领域,对OD模式的研究能够帮助交通领域的专家研究城市交通的动态规律以及移动行为。但是大多数OD模式的研究多集中于对全局OD模式的探索,而很少针对具有一定限制的OD模式分析。基于这个需求,本文[1]提出公共交通数据中途经限制的OD可视分析方法,通过交互式过滤满足途经限制的轨迹,并提出新颖的可视化设计,帮助领域专家分析对应的OD模式。

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实验室博士生陈思明在第九届R语言大会可视分析分会场演讲

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2016年5月28日,北京大学可视化与可视分析实验室博士生陈思明受邀参加在中国人民大学举办的第九届R语言大会,在可视分析分会场做了关于“微博轨迹可视化”的演讲。报告介绍了实验室关于社交媒体可视分析的工作,从每个人的“微博足迹故事”出发,对单个人与人群的移动轨迹进行深入的可视分析。在场观众纷纷踊跃提问,现场与会后讨论交流热烈。本次可视分析分会场还有来自Tableau等公司可视化团队负责人以及利用R语言进行可视分析的学者。 继续阅读 »

实验室博士生陆旻在第七届中国数据库技术大会数据挖掘和BI专场演讲

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2016年5月13日,北京大学可视化与可视分析实验室博士生陆旻受邀参加在北京国际会议中心举办的第七届中国数据库技术大会,在数据挖掘和BI专场做了题为《城市移动数据知微探秘》的演讲。
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IEEE Pacific Visualization 2015 Day 1

PacificVAST 讲者合影

可视化三大风云际会之一IEEE PacificVis, 时隔六年再次来到中国(上一次是2009年在北京举办),于今年4月14-17日于杭州浙江大学紫金港校区举行,今天一早北大可视化小组一行20名参会代表来到了位于蒙民伟楼的报告厅。正式会议开始的前一天是IEEE PacificVis VAST研讨会,邀请来自世界各地的可视分析研究者作专题报告。 继续阅读 »

使用拓扑分析来支持以事件为引导的城市数据探索 (Using Topological Analysis to Support Event-Guided Exploration in Urban Data)

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近年来技术的不断革新使得大量城市数据的收集变得越来越方便,这些收集到的数据还可以用来分析城市,如果这些数据得到了适当的分析利用,可以用来帮助我们解决现有问题并有利于政策制定。然而,对于城市数据的有效分析,还有着许多挑战,无论是从数据量,还是从一个城市固有的时空复杂性。通常分析这种数据的方式是使用不同的聚类并且产生视觉总结,但是这些会产生许多矛盾,如使用粗糙聚类可以减少数据片的量,但是可能引起信息丢失。 继续阅读 »

大规模城市时空数据的可视化探索:以纽约出租车载客记录的研究为例 (Visual Exploration of Big Spatio-Temporal Urban Data: A Study of New York City Taxi Trips)

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目前,越来越多的出租车安装了GPS,从而产生了大量的出租车数据。这些数据记录了出租车的行为,反映了城市的生活方式,并且可以帮助出租车运行部门监控出租车运行状态、改进出租车的调度。以纽约出租车数据为例,在2009、2011和2012年共有5.4亿次载客,每次载客记录了出租车编号、司机编号、起始终止的时间和地点、行驶距离以及车费、小费和收费数据。这是一个典型的 Origin-Destination (OD) 数据,只有起始终止信息而没有轨迹信息。该数据原始大小为120GB,存储为一系列csv文件。然而,纽约的城市规划和交通专家目前并没有很好的工具来分析这些出租车数据。他们面临两大困难。首先,为了能够对数据进行筛选和统计,他们需要学习数据库查询语言 (例如SQL),而这对他们很困难。此外,他们常用的工具 (例如Matlab、R、ARCGIS) 都无法处理如此大量的数据,因此他们每次只能研究数据的一个小样本。这样一来,他们通常只能根据经验猜想数据中可能存在某种现象,然后用一个小数据来验证,而对整个数据的全面探索无法完成。而且,由于要不断的用数据库输出小样本,再调用分析工具,整个工作流程非常繁琐,还容易出错。针对以上两点问题,纽约大学 Claudio Silva 教授带领他的研究组,开发了一个出租车OD数据分析系统TaxiVis [1],能够对三年的出租车数据进行流畅的探索式分析,并且查询操作完全图形化,简单直接。

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