CN107704624A - 一种数据可视化方法及装置 - Google Patents
一种数据可视化方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107704624A CN107704624A CN201711037175.XA CN201711037175A CN107704624A CN 107704624 A CN107704624 A CN 107704624A CN 201711037175 A CN201711037175 A CN 201711037175A CN 107704624 A CN107704624 A CN 107704624A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mrow
- msub
- data value
- mfrac
- characterize
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/904—Browsing; Visualisation therefor
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
Abstract
本发明提供了一种数据可视化方法及装置，该方法可以包括：获取待比对的各个地区分别对应的数据值；从获取的各个所述数据值中去掉异常的数据值；根据去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值，确定不同的区间范围；确定不同的所述区间范围与不同的填充颜色的对应关系；针对剩余的每一个所述数据值，根据当前数据值对应的地区、所述区间范围以及所述对应关系，在预设地图的相应区域内填充相应的填充颜色。本方案能够直观展示各个地区间数据的大小关系。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种数据可视化方法及装置。
背景技术
随着互联网技术的不断发展，各式各样的数据均呈现爆炸式增长。有时可能需要找出一些数据之间的关系。例如，各个省或市的电商数量，各个县的物流数量等等。
目前，主要是由人工对需要找出关系的地区的数据分别进行排名。但是按照现有方式，则无法直观的展示各个地区间数据的关系。
发明内容
本发明实施例提供了一种数据可视化方法及装置，能够直观展示各个地区间数据的大小关系。
第一方面，本发明实施例提供了一种数据可视化方法，包括：
获取待比对的各个地区分别对应的数据值；
从获取的各个所述数据值中去掉异常的数据值；
根据去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值，确定不同的区间范围；
确定不同的所述区间范围与不同的填充颜色的对应关系；
针对剩余的每一个所述数据值，根据当前数据值对应的地区、所述区间范围以及所述对应关系，在预设地图的相应区域内填充相应的填充颜色。
优选地，
所述从获取的各个所述数据值中去掉异常的数据值，包括：
利用下述第一计算公式，计算第一临界阈值；
其中，Dmin表征所述第一临界阈值；xmin表征获取的各个所述数据值中的最小数据值；xmax表征获取的各个所述数据值中的最大数据值；xn表征获取的第n个所述数据值；n表征获取的所述数据值的个数；α表征第一常数；
利用下述第二计算公式，计算第二临界阈值；
其中，Dmax表征所述第二临界阈值；xmin表征获取的各个所述数据值中的最小数据值；xmax表征获取的各个所述数据值中的最大数据值；xn表征获取的第n个所述数据值；n表征获取的所述数据值的个数；γ表征第二常数；
从获取的各个所述数据值中去掉不大于所述第一临界阈值的数据值，以及去掉不小于所述第二临界阈值的数据值。
优选地，
所述根据去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值，确定不同的区间范围，包括：
利用下述第三计算公式，计算第i个所述区间范围中的第三临界阈值；
其中，Gi1表征第i个所述区间范围中的第三临界阈值；rmin表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最小数据值；rmax表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最大数据值；k表征需要确定的所述区间范围的总个数；
利用下述第四计算公式，计算第i个所述区间范围中的第四临界阈值；
其中，Gi1表征第i个所述区间范围中的第四临界阈值；rmin表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最小数据值；rmax表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最大数据值；k表征需要确定的所述区间范围的总个数；
确定第i个所述区间范围为[Gi1，Gi2]。
优选地，
所述第一常数为2或3；和/或，所述第二常数为2或3。
第二方面，本发明实施例提供了一种数据可视化装置，获取单元、处理单元、第一确定单元、第二确定单元以及填充单元；
所述获取单元，用于获取待比对的各个地区分别对应的数据值；
所述处理单元，用于从获取的各个所述数据值中去掉异常的数据值；
所述第一确定单元，用于根据去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值，确定不同的区间范围；
所述第二确定单元，用于确定不同的所述区间范围与不同的填充颜色的对应关系；
所述填充单元，用于针对剩余的每一个所述数据值，根据当前数据值对应的地区、所述区间范围以及所述对应关系，在预设地图的相应区域内填充相应的填充颜色。
优选地，
所述处理单元，用于利用下述第一计算公式，计算第一临界阈值；
其中，Dmin表征所述第一临界阈值；xmin表征获取的各个所述数据值中的最小数据值；xmax表征获取的各个所述数据值中的最大数据值；xn表征获取的第n个所述数据值；n表征获取的所述数据值的个数；α表征第一常数；
利用下述第二计算公式，计算第二临界阈值；
其中，Dmax表征所述第二临界阈值；xmin表征获取的各个所述数据值中的最小数据值；xmax表征获取的各个所述数据值中的最大数据值；xn表征获取的第n个所述数据值；n表征获取的所述数据值的个数；γ表征第二常数；
从获取的各个所述数据值中去掉不大于所述第一临界阈值的数据值，以及去掉不小于所述第二临界阈值的数据值。
优选地，
所述第一确定单元，用于利用下述第三计算公式，计算第i个所述区间范围中的第三临界阈值；
其中，Gi1表征第i个所述区间范围中的第三临界阈值；rmin表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最小数据值；rmax表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最大数据值；k表征需要确定的所述区间范围的总个数；
利用下述第四计算公式，计算第i个所述区间范围中的第四临界阈值；
其中，Gi1表征第i个所述区间范围中的第四临界阈值；rmin表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最小数据值；rmax表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最大数据值；k表征需要确定的所述区间范围的总个数；
确定第i个所述区间范围为[Gi1，Gi2]。
优选地，
所述第一常数为2或3；和/或，所述第二常数为2或3。
第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读介质，包括计算机执行指令，当存储控制器的处理器执行所述计算机执行指令时，所述存储控制器执行上述任一实施例所述的方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种存储控制器，包括：处理器、存储器和总线；
所述存储器用于存储计算机执行指令，所述处理器与所述存储器通过所述总线连接，当所述存储控制器运行时，所述处理器执行所述存储器存储的所述计算机执行指令，以使所述存储控制器执行上述任一实施例所述的方法。
本发明实施例提供了一种数据可视化方法及装置，首先是对需要进行比对的各个地区分别对应的数据进行获取，然后从中去掉一些不具有比对价值的数据值，也即异常的数据值，然后是根据剩余的各个数据值，确定多个区间范围，并确定好与不同填充颜色的对应关系，从而接下来针对剩余的具有参考价值的各个数据值，通过在地图上的相应区域内填充上相应的填充颜色，从而之后能够根据地图上的各个地区填充的填充颜色直观的展示出各个地区间数据的大小关系。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例提供的一种数据可视化方法的流程图；
图2是本发明另一个实施例提供的一种数据可视化方法的流程图；
图3是本发明一个实施例提供的一种数据可视化装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例提供了一种数据可视化方法，该方法可以包括以下步骤：
步骤101：获取待比对的各个地区分别对应的数据值。
步骤102：从获取的各个所述数据值中去掉异常的数据值。
步骤103：根据去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值，确定不同的区间范围。
步骤104：确定不同的所述区间范围与不同的填充颜色的对应关系。
步骤105：针对剩余的每一个所述数据值，根据当前数据值对应的地区、所述区间范围以及所述对应关系，在预设地图的相应区域内填充相应的填充颜色。
本发明实施例提供了一种数据可视化方法，首先是对需要进行比对的各个地区分别对应的数据进行获取，然后从中去掉一些不具有比对价值的数据值，也即异常的数据值，然后是根据剩余的各个数据值，确定多个区间范围，并确定好与不同填充颜色的对应关系，从而接下来针对剩余的具有参考价值的各个数据值，通过在地图上的相应区域内填充上相应的填充颜色，从而之后能够根据地图上的各个地区填充的填充颜色直观的展示出各个地区间数据的大小关系。
在本发明一个实施例中，所述步骤102的具体实施方式，可包括：利用下述第一计算公式，计算第一临界阈值；
其中，Dmin表征所述第一临界阈值；xmin表征获取的各个所述数据值中的最小数据值；xmax表征获取的各个所述数据值中的最大数据值；xn表征获取的第n个所述数据值；n表征获取的所述数据值的个数；α表征第一常数；
利用下述第二计算公式，计算第二临界阈值；
其中，Dmax表征所述第二临界阈值；xmin表征获取的各个所述数据值中的最小数据值；xmax表征获取的各个所述数据值中的最大数据值；xn表征获取的第n个所述数据值；n表征获取的所述数据值的个数；γ表征第二常数；
从获取的各个所述数据值中去掉不大于所述第一临界阈值的数据值，以及去掉不小于所述第二临界阈值的数据值。
上述实施例中，主要是为了在获取到的所有数据值中滤掉不具有参考价值的的数据值。例如，获取到6个地区分别对应的送货点数量为100、125、300、450、200、260个，其中，xmin为100，xmax为450，α可取2，γ取2，则第一临界阈值为第二临界阈值为这样，这样，Dmin和Dmax即为本发明实施例中具有参考价值的两个送货点数量的两个临界阈值，从而接下来将不大于上述计算出的Dmin的所有送货点数量进行去除，将不小于上述计算出的Dmax的所有送货点数量进行去除，而只保留具有参考价值的各个送货点数量，也即最终只保留一部分地区对应的送货点数量。在本发明一个实施例中，所述步骤103的具体实施方式，可包括：利用下述第三计算公式，计算第i个所述区间范围中的第三临界阈值；
其中，Gi1表征第i个所述区间范围中的第三临界阈值；rmin表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最小数据值；rmax表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最大数据值；k表征需要确定的所述区间范围的总个数；
利用下述第四计算公式，计算第i个所述区间范围中的第四临界阈值；
其中，Gi1表征第i个所述区间范围中的第四临界阈值；rmin表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最小数据值；rmax表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最大数据值；k表征需要确定的所述区间范围的总个数；
确定第i个所述区间范围为[Gi1，Gi2]。
例如，获取到8个地区分别对应的电商数量，然后去掉了3个没有参考价值的电商数量，最终剩余5个电商数量分别为2332、1789、2359、3410以及2865，其中，rmin为1789，rmax为3410，假设需要进行五等分，则将会共确定出5个区间范围，根据上述第三计算公式，计算出第1个区间范围中的第三临界阈值为计算出第1个区间范围中的第四临界阈值为则第1个区间范围即为[1789，2093.2]，其它四个区间范围确定的过程如第1个区间范围确定的过程类似，此处不再赘述。
在本发明一个实施例中，所述第一常数为2或3；和/或，所述第二常数为2或3。
下面将详细说明本发明实施例提供的一种数据可视化方法，如图2所示，该方法可以包括如下步骤：
步骤201：获取待比对的6个省分别对应的电商数量。
例如，获取到广东省的电商数量为10638个，江苏省的电商数量为3961个，浙江省的电商数量为7264，福建省的电商数量为2567，上海省的电商数量为5202，以及河北省的电商数量为6300。
步骤202：根据获取的6个电商数量，计算第一临界阈值和第二临界阈值，其中，第一临界阈值小于第二临界阈值。
利用第一计算公式计算第一临界阈值阈值，其中，Dmin表征所述第一临界阈值；xmin表征获取的各个所述数据值中的最小数据值；xmax表征获取的各个所述数据值中的最大数据值；xn表征获取的第n个所述数据值；n表征获取的所述数据值的个数；α表征第一常数；
利用第二计算公式计算第二临界阈值，其中，Dmax表征所述第二临界阈值；xmin表征获取的各个所述数据值中的最小数据值；xmax表征获取的各个所述数据值中的最大数据值；xn表征获取的第n个所述数据值；n表征获取的所述数据值的个数；γ表征第二常数。
步骤203：从6个电商数量中去掉不大于第一临界阈值的电商数量，以及去掉不小于第二临界阈值的电商数量。
在本发明实施例中，根据上述步骤203计算出的第一临界阈值以及第二临界阈值，将不具有参考价值的各个省份的电商数量进行删除。
步骤204：根据剩余的各个电商数量，计算第i个区间范围的第三临界阈值以及第i个区间范围的第四临界阈值，其中，第三临界阈值小于第四临界阈值。
利用第三计算公式计算第i个区间范围的第三临界阈值，其中，其中，Gi1表征第i个所述区间范围中的第三临界阈值；rmin表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最小数据值；rmax表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最大数据值；k表征需要确定的区间单位的总个数；
利用第四计算公式计算第i个区间范围的第四临界阈值，其中，其中，Gi2表征第i个所述区间范围中的第四临界阈值；rmin表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最小数据值；rmax表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最大数据值；k表征需要确定的区间单位的总个数。
步骤205：确定第i个区间范围为[第三临界阈值，第四临界阈值]。
步骤206：确定不同的区间范围与不同的填充颜色的对应关系。
步骤207：针对剩余的每一个电商数量，利用地图引擎根据当前电商数量的对应的地区、区间范围以及对应关系，在预设地图上的相应区域内填充相应的填充颜色。
在具体展示时，例如，剩余的有河北省的电商数量，则接下来可利用地图引擎或者是柱表引擎，在相应的地图上的河北省所对应的轮廓内填充上相对应的颜色。当一个区间范围内对应至少两个省的电商数量时，可采用色块饱和度的形式区分出这几个省份的填充颜色。
例如，本发明实施例中的广东省对应的填充颜色为深蓝色，浙江省对应的填充颜色为浅蓝色，其中，颜色越深，代表该省的电商数量越多，从而可以使得用户直观的区分出各个省份的电商数量情况。
如图3所示，本发明实施例提供了一种数据可视化装置，包括：获取单元301、处理单元302、第一确定单元303、第二确定单元304以及填充单元305；
所述获取单元301，用于获取待比对的各个地区分别对应的数据值；
所述处理单元302，用于从获取的各个所述数据值中去掉异常的数据值；
所述第一确定单元303，用于根据去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值，确定不同的区间范围；
所述第二确定单元304，用于确定不同的所述区间范围与不同的填充颜色的对应关系；
所述填充单元305，用于针对剩余的每一个所述数据值，根据当前数据值对应的地区、所述区间范围以及所述对应关系，在预设地图的相应区域内填充相应的填充颜色。在本发明一个实施例中，所述处理单元，用于利用下述第一计算公式，计算第一临界阈值；
其中，Dmin表征所述第一临界阈值；xmin表征获取的各个所述数据值中的最小数据值；xmax表征获取的各个所述数据值中的最大数据值；xn表征获取的第n个所述数据值；n表征获取的所述数据值的个数；α表征第一常数；
利用下述第二计算公式，计算第二临界阈值；
其中，Dmax表征所述第二临界阈值；xmin表征获取的各个所述数据值中的最小数据值；xmax表征获取的各个所述数据值中的最大数据值；xn表征获取的第n个所述数据值；n表征获取的所述数据值的个数；γ表征第二常数；
从获取的各个所述数据值中去掉不大于所述第一临界阈值的数据值，以及去掉不小于所述第二临界阈值的数据值。
在本发明一个实施例中，所述第一确定单元，用于利用下述第三计算公式，计算第i个所述区间范围中的第三临界阈值；
其中，Gi1表征第i个所述区间范围中的第三临界阈值；rmin表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最小数据值；rmax表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最大数据值；k表征需要确定的所述区间范围的总个数；
利用下述第四计算公式，计算第i个所述区间范围中的第四临界阈值；
其中，Gi2表征第i个所述区间范围中的第四临界阈值；rmin表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最小数据值；rmax表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最大数据值；k表征需要确定的所述区间范围的总个数；
确定第i个所述区间范围为[Gi1，Gi2]。
在本发明一个实施例中，所述第一常数为2或3；和/或，所述第二常数为2或3。
上述装置内的各单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
本发明实施例提供了一种计算机可读介质，包括计算机执行指令，当存储控制器的处理器执行所述计算机执行指令时，所述存储控制器执行上述任一实施例中所述的数据可视化方法。
本发明实施例提供了一种存储控制器，包括：处理器、存储器和总线；
所述存储器用于存储计算机执行指令，所述处理器与所述存储器通过所述总线连接，当所述存储控制器运行时，所述处理器执行所述存储器存储的所述计算机执行指令，以使所述存储控制器执行上述任一实施例中所述的数据可视化方法。
综上，本发明各个实施例至少具有如下有益效果：
1、在本发明实施例中，首先是对需要进行比对的各个地区分别对应的数据进行获取，然后从中去掉一些不具有比对价值的数据值，也即异常的数据值，然后是根据剩余的各个数据值，确定多个区间范围，并确定好与不同填充颜色的对应关系，从而接下来针对剩余的具有参考价值的各个数据值，通过在地图上的相应区域内填充上相应的填充颜色，从而之后能够根据地图上的各个地区填充的填充颜色直观的展示出各个地区间数据的大小关系。
2、在本发明实施例中，整个过程可自动完成，无需再由人工一一进行比对，从而提高了工作效率，减轻统计相关人员的记忆和理解负担。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个〃····〃”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同因素。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质中。
最后需要说明的是：以上所述仅为本发明的较佳实施例，仅用于说明本发明的技术方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种数据可视化方法，其特征在于，包括：
获取待比对的各个地区分别对应的数据值；
从获取的各个所述数据值中去掉异常的数据值；
根据去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值，确定不同的区间范围；
确定不同的所述区间范围与不同的填充颜色的对应关系；
针对剩余的每一个所述数据值，根据当前数据值对应的地区、所述区间范围以及所述对应关系，在预设地图的相应区域内填充相应的填充颜色。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述从获取的各个所述数据值中去掉异常的数据值，包括：
利用下述第一计算公式，计算第一临界阈值；
<mrow>
<msub>
<mi>D</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
<mn>2</mn>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mi>&alpha;</mi>
<msqrt>
<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>-</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>...</mn>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>n</mi>
</mfrac>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<mn>...</mn>
<mo>+</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>...</mn>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>n</mi>
</mfrac>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mi>n</mi>
</mfrac>
</msqrt>
</mrow>
其中，Dmin表征所述第一临界阈值；xmin表征获取的各个所述数据值中的最小数据值；xmax表征获取的各个所述数据值中的最大数据值；xn表征获取的第n个所述数据值；n表征获取的所述数据值的个数；α表征第一常数；
利用下述第二计算公式，计算第二临界阈值；
<mrow>
<msub>
<mi>D</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
<mn>2</mn>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<mi>&gamma;</mi>
<msqrt>
<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>-</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>...</mn>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>n</mi>
</mfrac>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<mn>...</mn>
<mo>+</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>...</mn>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>n</mi>
</mfrac>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mi>n</mi>
</mfrac>
</msqrt>
</mrow>
其中，Dmax表征所述第二临界阈值；xmin表征获取的各个所述数据值中的最小数据值；xmax表征获取的各个所述数据值中的最大数据值；xn表征获取的第n个所述数据值；n表征获取的所述数据值的个数；γ表征第二常数；
从获取的各个所述数据值中去掉不大于所述第一临界阈值的数据值，以及去掉不小于所述第二临界阈值的数据值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述根据去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值，确定不同的区间范围，包括：
利用下述第三计算公式，计算第i个所述区间范围中的第三临界阈值；
<mrow>
<msub>
<mi>G</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&times;</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
<mi>k</mi>
</mfrac>
</mrow>
其中，Gi1表征第i个所述区间范围中的第三临界阈值；rmin表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最小数据值；rmax表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最大数据值；k表征需要确定的所述区间范围的总个数；
利用下述第四计算公式，计算第i个所述区间范围中的第四临界阈值；
<mrow>
<msub>
<mi>G</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<mi>i</mi>
<mo>&times;</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
<mi>k</mi>
</mfrac>
</mrow>
其中，Gi1表征第i个所述区间范围中的第四临界阈值；rmin表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最小数据值；rmax表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最大数据值；k表征需要确定的所述区间范围的总个数；
确定第i个所述区间范围为[Gi1，Gi2]。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述第一常数为2或3；和/或，所述第二常数为2或3。
5.一种数据可视化装置，其特征在于，包括：获取单元、处理单元、第一确定单元、第二确定单元以及填充单元；
所述获取单元，用于获取待比对的各个地区分别对应的数据值；
所述处理单元，用于从获取的各个所述数据值中去掉异常的数据值；
所述第一确定单元，用于根据去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值，确定不同的区间范围；
所述第二确定单元，用于确定不同的所述区间范围与不同的填充颜色的对应关系；
所述填充单元，用于针对剩余的每一个所述数据值，根据当前数据值对应的地区、所述区间范围以及所述对应关系，在预设地图的相应区域内填充相应的填充颜色。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述处理单元，用于利用下述第一计算公式，计算第一临界阈值；
<mrow>
<msub>
<mi>D</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
<mn>2</mn>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mi>&alpha;</mi>
<msqrt>
<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>-</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>...</mn>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>n</mi>
</mfrac>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<mn>...</mn>
<mo>+</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>...</mn>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>n</mi>
</mfrac>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mi>n</mi>
</mfrac>
</msqrt>
</mrow>
其中，Dmin表征所述第一临界阈值；xmin表征获取的各个所述数据值中的最小数据值；xmax表征获取的各个所述数据值中的最大数据值；xn表征获取的第n个所述数据值；n表征获取的所述数据值的个数；α表征第一常数；
利用下述第二计算公式，计算第二临界阈值；
<mrow>
<msub>
<mi>D</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
<mn>2</mn>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<mi>&gamma;</mi>
<msqrt>
<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>-</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>...</mn>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>n</mi>
</mfrac>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<mn>...</mn>
<mo>+</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>...</mn>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>n</mi>
</mfrac>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mi>n</mi>
</mfrac>
</msqrt>
</mrow>
其中，Dmax表征所述第二临界阈值；xmin表征获取的各个所述数据值中的最小数据值；xmax表征获取的各个所述数据值中的最大数据值；xn表征获取的第n个所述数据值；n表征获取的所述数据值的个数；γ表征第二常数；
从获取的各个所述数据值中去掉不大于所述第一临界阈值的数据值，以及去掉不小于所述第二临界阈值的数据值。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述第一确定单元，用于利用下述第三计算公式，计算第i个所述区间范围中的第三临界阈值；
<mrow>
<msub>
<mi>G</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&times;</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
<mi>k</mi>
</mfrac>
</mrow>
其中，Gi1表征第i个所述区间范围中的第三临界阈值；rmin表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最小数据值；rmax表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最大数据值；k表征需要确定的所述区间范围的总个数；
利用下述第四计算公式，计算第i个所述区间范围中的第四临界阈值；
<mrow>
<msub>
<mi>G</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<mi>i</mi>
<mo>&times;</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
<mi>k</mi>
</mfrac>
</mrow>
其中，Gi1表征第i个所述区间范围中的第四临界阈值；rmin表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最小数据值；rmax表征去掉异常的数据值后剩余的各个所述数据值中的最大数据值；k表征需要确定的所述区间范围的总个数；
确定第i个所述区间范围为[Gi1，Gi2]。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一常数为2或3；和/或，所述第二常数为2或3。
9.一种计算机可读介质，其特征在于，包括计算机执行指令，当存储控制器的处理器执行所述计算机执行指令时，所述存储控制器执行权利要求1至4任一项所述的方法。
10.一种存储控制器，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线；
所述存储器用于存储计算机执行指令，所述处理器与所述存储器通过所述总线连接，当所述存储控制器运行时，所述处理器执行所述存储器存储的所述计算机执行指令，以使所述存储控制器执行权利要求1至4任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711037175.XA CN107704624A (zh) | 2017-10-30 | 2017-10-30 | 一种数据可视化方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711037175.XA CN107704624A (zh) | 2017-10-30 | 2017-10-30 | 一种数据可视化方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107704624A true CN107704624A (zh) | 2018-02-16 |
Family
ID=61177229
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711037175.XA Pending CN107704624A (zh) | 2017-10-30 | 2017-10-30 | 一种数据可视化方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107704624A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110175304A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-08-27 | 中国人民银行清算总中心 | 基于echarts可视化框架的数据显示方法及装置 |
| CN111737376A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-10-02 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 可视化的信息比对方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7917852B2 (en) * | 2006-06-30 | 2011-03-29 | International Business Machines Corporation | System and method for visually analyzing geographic data |
| CN104281654A (zh) * | 2014-09-17 | 2015-01-14 | 天津大学 | 一种基于可视化技术的用户探索式信息展示方法 |
| CN105894329A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-08-24 | 乐视控股（北京）有限公司 | 一种数据分析方法和装置 |
| CN106874349A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-06-20 | 深圳市位和科技有限责任公司 | 基于交互可视化的多维数据分析方法及系统 |
| CN106874324A (zh) * | 2016-06-28 | 2017-06-20 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种用颜色显示数据信息关联关系的方法及装置 |
-
2017
- 2017-10-30 CN CN201711037175.XA patent/CN107704624A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7917852B2 (en) * | 2006-06-30 | 2011-03-29 | International Business Machines Corporation | System and method for visually analyzing geographic data |
| CN104281654A (zh) * | 2014-09-17 | 2015-01-14 | 天津大学 | 一种基于可视化技术的用户探索式信息展示方法 |
| CN105894329A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-08-24 | 乐视控股（北京）有限公司 | 一种数据分析方法和装置 |
| CN106874324A (zh) * | 2016-06-28 | 2017-06-20 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种用颜色显示数据信息关联关系的方法及装置 |
| CN106874349A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-06-20 | 深圳市位和科技有限责任公司 | 基于交互可视化的多维数据分析方法及系统 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110175304A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-08-27 | 中国人民银行清算总中心 | 基于echarts可视化框架的数据显示方法及装置 |
| CN111737376A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-10-02 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 可视化的信息比对方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111737376B (zh) * | 2019-12-11 | 2023-12-15 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 可视化的信息比对方法、装置、电子设备及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107220997A (zh) | 一种立体匹配方法及系统 | |
| CN104572783A (zh) | 网页点击情况的展示方法及装置 | |
| CN106502607B (zh) | 一种线段擦除方法和装置 | |
| CN108521547A (zh) | 图像处理方法、装置及设备 | |
| CN106131641A (zh) | 一种弹幕控制方法、系统和安卓智能电视 | |
| CN106844673A (zh) | 一种基于公安数据获取多维人员关系亲密度的方法及系统 | |
| CN106919957A (zh) | 处理数据的方法及装置 | |
| CN107704624A (zh) | 一种数据可视化方法及装置 | |
| CN108734361A (zh) | 拼车订单处理方法和装置 | |
| CN108647261A (zh) | 基于气象数据离散点网格化处理的全球等值线绘制方法 | |
| CN103530812A (zh) | 一种基于局部敏感哈希的电网状态相似度量化分析方法 | |
| CN107566179A (zh) | 一种节点处理方法及装置 | |
| CN108132441A (zh) | 储能电池模组荷电状态的运行范围确定方法及装置 | |
| CN110346623A (zh) | 一种锁定窃电用户的系统、方法及设备 | |
| JP6276396B2 (ja) | 知識ポイントの黙示的な関係を取得するための方法及びシステム | |
| CN105259409B (zh) | 一种基于过零时域特性的电力信号频率计算方法 | |
| CN106681669A (zh) | 一种虚拟磁盘扩容的方法、装置和系统 | |
| CN110287048A (zh) | 数据异常检测方法和装置 | |
| CN111541301B (zh) | 一种基于波动率的配电网线变关系校验方法 | |
| Miladinović et al. | Scalar correction method for solving large scale unconstrained minimization problems | |
| CN106201655A (zh) | 虚拟机分配方法和虚拟机分配系统 | |
| CN104133188B (zh) | 三相四线电能表两相失压时退补电量误差检测方法和系统 | |
| CN106452621A (zh) | 一种峰值功率、峰均值功率比的确定方法及装置 | |
| CN106651994A (zh) | 气泡图的显示方法及装置 | |
| CN110472143A (zh) | 一种信息推送方法、装置、可读存储介质及终端设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180216 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |