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数据大屏可视化模版（设备能效及企业管理平台）源代码，可打开源码查看数据接口用于改成自己适用的数据大屏可视化界面

可视化数据挖掘应用实例一则——某银行信贷规则评估 吴源林 （上海财经大学MBA 学院，上海 200083） 摘要：本文应用 Clementine 工具，通过对某银行评估客户信用申请的资料挖掘，展示 了数据挖掘中遇到的问题和解决思路。 关键词：数据挖掘；决策树；Clementine 数据挖掘是运用模式识别技术，以及统计和数 学知识，通过对大量的、不完全的、有噪声的、模 糊的、随机的数据集进行详尽审查挖掘，以发现数 据中内在的关联性、特征和趋势。数据挖掘综合了 多种学科技术，能提供数据分类、聚类、关联和预 测等功能。 近年来，数据挖掘技术已经在 国外多行业中得到了普遍应用，尤 其在金融、电信、零售等领域。许 多企业纷纷利用数据挖掘技术作为 他们获取竞争优势的战略工具，典 型的数据挖掘应用包括生产营运管 理、营销管理和信用分析等。一些 软件公司也推出了功能强大、用户 友好的数据挖掘应用软件，如SAS 公司的Data Miner，SPSS 公司的 Clementine，IBM Intelligent Miner 等，微软公司在其客户关系管理软 件CRM3.0 中也集成了部分数据挖 掘功能。 目前国内不少企业也正在引进 和开始实施这些技术，以期提高其 决策管理能力和竞争优势。但数据 挖掘不仅仅是一个技术运用问题， 其涉及到商务活动中的各个方面。 如果我们对所研究的问题和数据挖掘方法的认识不 够深入的话，则很可能得到错误的信息，造成巨大 的经济损失。 本文通过对日本某银行审批客户申请贷款的记 录进行挖掘，展示数据挖掘中可能遇到的问题和解 决思路，并希望能起到抛砖引玉的作用。 数据挖掘功能的强大性，使其几乎可以运用于 任何商业或科研领域，为了保障数据挖掘的质量和 有效性，SPSS 公司联合几大行业巨头制定了“数据 挖掘跨行业标准流程”（CRISP-DM1）。我们下面的 挖掘过程也将严格按照该流程进行。为清晰展现整 个数据挖掘流程， 我们使用了SPSS 公司的 Clementine 工具。该工具使用节点连接的方式建立 模型，能让我们直观了解建模过程，并把注意力集 中在具体问题的分析上。 一、商业理解，亦即研究理解阶段 这一阶段把项目的目标和要求用清晰的，并把 这些目标和制约条件转化成数据挖掘问题的定义， 形成一个初步实现目标的策略； 在本例中，我们的目标是要找出银行批准或否

该论文主要对可视化技术在大数据挖掘算法中的应用进行了简明的剖析，随着信息时代的的来临，早期的数据挖掘技术由于无法直观的观察数据挖掘的方式与结果，致使在海量的数据中只能得到单一的分析结论，最终不但失去了数据挖掘的现实意义，而且在统计预测的过程中，由于无法直观的体现数据的价值，让多数无用的数据混淆视听，暴露出种种问题。

适应于大数据监控大屏的Axure原型，带动效地图，可变柱状图，可变折线图，可变饼图，全部带动效的。

基于地图信息，设计可视化方案，能够将不同州的生产力高低，以及一些城市的人口多少表示在地图上。该可视化方案，能为用户提供一个分析在那些生产力比较高（或比较低）的州和州里一些大城市的人口之间关系的工具。

里面有一个C++写的排序算法可视化代码，需要配置一个可视化的环境。 里面有一个书写的不慎规范的报告书。里面同样附有代码。具有很好的学习价值。

在过去的 几年里，对模块化数据分 析环境的需求出现极大增长。为了充几年里，对模块化数据分 析环境的需求出现极大增长。为了充几年里，对模块化数据分 析环境的需求出现极大增长。为了充使用 多种样的数据分析方法，一个最基本环境必须 多种样的数据分析方法，一个最基本环境必须 易于使用 且十分直 观，允许用户快速并且交互式地 改变分析流程同时也能够使可视化观，允许用户快速并且交互式地 改变分析流程同时也能够使可视化观，允许用户快速并且交互式地 改变分析流程同时也能够使可视化去查阅数据，帮助用户进一步探索分析 去查阅数据，帮助用户进一步探索分析 。为了满足这些挑战，数据流环境在过去 为了满足这些挑战，数据流环境在过去 的几年里已积聚了令人 欣喜 的发展势头。 到目前，已经 到目前，已经 出现了一些构架 优良 的数 据流工具，比如 InforSense KDEInforSense KDEInforSense KDE InforSense KDEInforSense KDEInforSense KDE InforSense KDE ，Insightful MinerInsightful Miner Insightful MinerInsightful Miner Insightful Miner Insightful Miner Insightful Miner，Pipeline PilotPipeline Pilot Pipeline Pilot Pipeline Pilot，但令人 遗憾的是 他们 都是 付费的。 这些环境能够允许用户使标准化的构建模块来可视化地构建、调整分析流程，之后 化地构建、调整分析流程，之后 化地构建、调整分析流程，之后 通过管 线将 模块连接起来，以 模块连接起来，以 使得数据或模型在 模块间流动。 这样的系统有一个额外优势：能够通过图形化方式直观地来记 这样的系统有一个额外优势：能够通过图形化方式直观地来记 录做了什么。 KNIME 就提供了一个这样的数 据流构建环境。

众所周知 数据后台是较为复杂的系统，本后台axure原型包含了“订权限分配”、“数据客户死后”、“门户统计”、“用户分析” 可以帮助想要入门数据产品经理的同学，对后台系统有一个直观、便捷的了解！

本书介绍了在VisualC++环境下，利用MFC，对数据结构的相关知识和算法进行可视化实现，使得原本抽象的知识实现可视化，大大方便了读者的理解和掌握，非常适合各个层次的读者的学习。