Origin 在数据可视化中扮演着越来越重要的角色

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第二,数据可视化也需要根据数据的属性和维度来进行有效的筛选,从而提供能够被用户所接受的方式来进行表现。换句话说,同样的数据根据不同,目的和用户群就可以呈现不同的表现形式。 
第一,由数据可视化能够将数据进行可视化呈现,在一定程度上具有非常重要的实际意义。所谓数据可视化,就是一种可以对数据进行各种作业的技术方法,通过各种技术来对数据进行处理,其中包括计算机视觉、图像处理、图形等,通过使用动画、表达、建模等方式来对数据进行属性、表面和立体的显示,使大数据能够更为直观的被用户接受。
第三,为了跟踪和观测数据,数据可视化就要对运算、变化和实时性能力进行强调,从而会形成可读性强并且富有变化的图表。 为了分析数据,数据可视化要对数据的呈现度进行强调,从而形成一份可以交互检索的图表。 为了表达数据分析之间的潜在关系,数据可视化也会形成多维分布式图表 对数据可视化的了解,能够帮助我们在数据整理和表现上有更好的发展
 
 
用来解决问题的主要工具
 
why? 数据可视化
 

  Origin 是一款带有强大数据分析功能和专业刊物品质绘图能力的,为科研人员及工程师的需求度身定制的应用软件。将 Origin 与其他应用程序区分开就是您可以轻松地自定义和自动化数据导入,分析,绘图和报告任务。区别于其他应用程序, Origin 可以轻松地自定义或自动地导入数据,分析, 绘图和输出报告。

 

 

  自定义的范围可以从简单修改数据图并保存作为“模板”在之后的绘图中应用,到复杂的定制数据分析,生成专业刊物品质的报告并保存为分析模板。 并且还支持批量绘图和分析操作,其中模板可用于多个文件或数据集的重复分析。

 
 

曲线拟合

带有 X 误差的线性拟合,使用隐函数进行拟合(正交回归),拟合对比,共享参数

曲面拟合

使用 OriginPro,您可以进行3D 曲面拟合

统计

多变量分析(主成份分析,聚类分析,判别分析偏最小二乘)

波峰拟合

使用内置函数或者自定义函数拟合峰,并同时拟合基线

快捷分析工具

聚类分析工具(对 ROI 框内/框外的数据进行统计分析;支持屏蔽点,编辑点,复制和删除点)

图像处理

 

图像调整,转换,空间滤波(用户滤波器)算术变换

信号处理

信号转换(短时傅立叶分析,希尔伯特变换,2D FFT/2D IFFT)滤波器、小波变换、信号抽取