大二数据可视化分析报告作业集合
第1篇: 大二数据可视化分析报告作业
迷你图是一种单元格中的微型图表，占用的空间非常小。它能够以清晰简洁的图形化表现形式，显示相邻数据的变化趋势。通过在数据旁边插入迷你图，可以让数据的变化趋势马上变得一目了然。虽然将迷你图直接置于其数据旁的单元格并非强制性要求，但这是一种好的做法，可以让我们更容易地掌握迷你图及其与基础数据之间的关系，当数据发生变化时，我们可以立即在迷你图中看到变化。此外，除了为一行或一列数据创建迷你图之外，我们还可以通过选择多个与基础数据对应的单元格来创建多数据的迷你图。
迷你图是Excel 2023的新功能，在Excel 2023和其他更老版本的Excel中，Excel 2023工作表中的迷你图将无法被显示出来。不过，所有迷你图在工作表中仍然会被正常保存，并且当再次使用Excel 2023打开工作表时迷你图不会损坏。
Excel 2023和其他更老版本的Excel用户，如果希望使用迷你图功能来展示数据和数值变化的趋势，则可以用Sparklines for Microsoft Excel（/projects/sparklinesforxl/）或者条件格式来代
替。在下面的介绍中，我们也会简单介绍条件格式如何表现数据的变化趋势以及传统图表的相关知识。
步骤
传统图表 选择数据区域并单击功能区中“插入”选项卡的图表选项，即可生成各种图表。
图表类型 单击“插入”选项卡“图表”中的“其他图表”可以选择一个更吸引眼球的图表类型。
使用迷你图 选中准备插入迷你图的单元格，单击功能区“插入”选项卡“迷你图”中的“折线图”，“创建迷你图”对话框出现后使用鼠标拖动选择生成迷你图的数据区域，选择后单击“确认”按钮，迷你图将出现在我们选择的单元格中。
调整分组选项 通过功能区的“设计”选项卡可以对选中的迷你图组类型、样式以及坐标轴的数据生成方式进行统一的修改。
添加颜效果 右击单元格，选择“设置单元格格式”，在“数字”选项卡中可以设置单元格如何显示负数，让正负的数值更容易区分开来，这也是一种有利于表现数据变化趋势的方法。
添加条件格式 选择单元格并单击功能区“开始”选项卡“样式”中的“条件格式”，选择“管理规则”，在打开的对话框中可以设定不同条件下单元格内容的显示样式，我们可以根据所处理数据的特点，设定更有利于表现数据变化趋势的条件。
第2篇: 大二数据可视化分析报告作业
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。
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。
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，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，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，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。
第3篇: 大二数据可视化分析报告作业
关键词：微博；大数据；可视化分析
1.概述
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。其优点是抓取的数据冗余小，数据的结构清晰，便于进一步的处理与分析，抽取数据也十分
方便。
（2）Python网络爬虫
数据可视化图表分析
Python是一种优雅而健壮的编程语言，它继承了传统编程语言的强大.陛和通用性，同时也借鉴了简单脚本和解释语言的易用性。我们采用Python编写的网络爬虫来进行微博数据抓取。
我们针对美国大选的相关关键词进行数据抓取。
由于要抓取的内容只包括微博正文、微博作者、微博时间、点赞转发量等，我们在抓取的过程中通过匹配筛选以上内容并保留，去掉不相关的内容，然后将其以XML格式保存在本机上。
为了应对新浪微博的反爬虫机制，在数据抓取的过程中，我们采用控制抓取频度的方法来应对反爬机制。即控制每次抓取后空隔几秒，每抓五条后进行一次长时间的空隔，并且限制每天访问的页面量。事实证明这种方法是简单而有效的。
3.数据预处理
（1）数据整理
原始数据从服务器上抓取下来，按照关键字分类有多个文件。经过整理，得到包括关键字、博主ID、博文、时间、评论数等内容的9列数据，总共50243条数据。
（2）数据去噪
抓取的微博数据中，含有同一博主转发自己微博的情况，因此会出现博主与博文内容一致的数据。为了保证数据的可靠性与精确性，将数据文一列的重复数据进行删除，共删除数据1025条，剩余数据49218条。
（3）清除无关数据
（4）数据集成
4.情感值计算
（1）概况
情感分析与研究是一项重要的工作，很多研究团队开发了文本情感分析工具，我们采用的是武汉大学沈阳教授团队开发的专门做Emotion Analysis的软件ROST EA。这款软件的机制是根据情感词典对有情感彩的词进行选取，然后通过预先输入的公式来统计文字的情感值。
但是由于这款软件开发时间较早，而词库没有实时更新，考虑到近几年新生的热词越来越多，有很多都是用来表达内心感情的，如“点赞”、“伐开心”、“也是醉了”等等，我们决定对词库进行补充，来满足研究需要。
（2）情感词典补充
微博热词、百度热词和很多网站每年都会统计当年新兴的热词，其中有很多用来表达强烈的感情。于是我们按年份在热词中选取近四年有感情彩地加入到新增词中。
然后我们对这些词语进行分类，分为正面词汇和负面词汇。
我们在抓取的文本中抽取出有情感倾向的词语，其中微博表情包占了相当的一部分，因此我们把微博表情罗列出来并将其分成褒贬和中性三个类型。
5.可视化分析
（1）数据可视化过程
数据可视化的部分使用Adobe Illustrate软件，通过安装专门用来做数据可视化的字体FF Chartwell Font Family实现。具体步骤如下：
2）给代表不同数据的内容修改不同颜，以便获得更好的可视化体验。
3）在OpenType属性窗口选择连字便可得到数据可视化的结果。
（2）数据可视化结果
经过数据可视化过程后，我们将最终的结果以可视化的图表形式展示如下：
1）关键词为“共和党”的微博数据可视化分析结果
从“民主党”和“共和党”两个关键词的分析图不难看出，两党的情绪状况差别不大，微博用户对两党的支持率只有微小的差异，对于两者积极和消极情绪的程度也大致相同。总体上来说，微博用户对于民主党的支持率要略高于共和党。
3）关键词为“特朗普”的微博数据可视化分析结果
从“特朗普”和“希拉里”两个关键词的统计分析图来看，特朗普的支持率要明显高于希拉里。这里我们注意到一个很有意思的现象，微博用户对于希拉里的消极情绪趋于平和，程度都是很浅的；而反对特朗普的人消极情绪却十分高涨，可见反对特朗普的人对特朗普的厌恶程度是很深的。

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