标签存档: 时空可视化

IGAL可视化讲习班-10:时空大数据的可视化 – 陈为

12月28号上午,最后一位讲者是来自浙江大学的陈为老师。讲座的主要内容有《时空大数据的可视化》和《海量动态图数据的可视分析理论和应用》。时空大数据的可视化从理解、分析、服务三个角度切入,向分享了可视化研究工作的成果与经验。对海量动态图数据的讨论,再次强调了可视化技术的重要与动态图相关的技术和应用。 继续阅读 »

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

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

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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对于稀疏采样的带有地理标签的社交媒体数据的交互式可视分析与探索 – Interactive Visual Discovering of Movement Patterns from Sparsely Sampled Geo-tagged Social Media Data

‘社交媒体’这个词现大家并不陌生,每天成千上万的人在使用着微博之类的社交媒体软件,各种新闻、心情、信息等都在网络上传播。随着智能手机的普及,发送带有GPS定位的微博数据变得更为容易,大量的带有地理标签的微博被发送、传播。它提供了一个丰富、广阔的可探索的信息空间 — 这对于以前以用户调研(Survey)为主要研究手段的人群移动研究,提供了一个前所未有的空间。今天我们就北京大学可视化与可视分析研究组在今年可视化顶级会议IEEE VIS 2015 发表的一篇可视分析方面的文章进行详细介绍 [1]。

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H7N9禽流感疫情可视化

4月以来,H7N9禽流感在中国大地出现,首先主要集中在江浙沪一带,随后安徽、北京、河南等地也产生疫情。北京大学可视化与可视分析实验室近日推出H7N9禽流感疫情可视化。(http://vis.pku.edu.cn/birdflu) 通过地图与时间线的链接显示和提供交互操作,帮助大众更好理解禽流感疫情的时空演变规律。

在这个可视化案例中,空间视图提供了多层次的数据显示结构。在大尺度展示省级疫情人数,并用不同颜色分别表示疑似、确诊、死亡和治愈的状态。点击聚合的图标,我们可以看到具体的每一个病例以一个小圆点的形式向周边散开,鼠标悬浮其上即可看到详细病情信息。我们也可通过缩放地图,显示从城市级别到个体级别不同细节层次的病例分布。在图上我们也用密度图来表达确诊病例的分布,提供一个对于全局宏观分布解读。 继续阅读 »