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小学数学教学中思维可视化技术的应用
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小学数学教学中思维可视化技术的应用
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信息可视化的艺术：信息可视化在英国
信息可视化领域最具前瞻性的著作，是来自英国的多位可视化艺术家和设计师们的经验和智慧的结晶
定价：￥69.00
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ISBN：3上架时间：出版日期：2014 年2月开本：16开页码：181版次：1-1
所属分类：
　 英国皇家艺术学院信息体验系主任Kevin Walker和伦敦大学歌德史密斯学院教授Brock Craft作序推荐
《信息可视化的艺术：信息可视化在英国》是信息可视化领域最具前瞻性的著作，是来自英国的多位可视化艺术家和设计师们的经验和智慧的结晶。介绍了信息可视化领域最新的发展和成就，探讨了信息可视化在大数据时代的作用和重要性，探讨了英国当代的信息设计先锋的创作如何受到可视化的影响，以及如何通过可视化这一媒介与大众社会建立联系。本书对英国近年来信息可视化领域的最先进的、最具代表性的实践进行了深度、全面的剖析，能给当代的信息工作者、艺术工作者、视觉文化研究者以及关注数字信息、科技与艺术现象的读者深刻而有价值的启发。
从伦敦到曼彻斯特，作者走访了英国最具代表性的信息可视化艺术家和设计师的工作室，以一对一深度访谈的形式，呈现了信息可视化在英国的实践和应用现状。本书由英国皇家艺术学院课程主管Kevin Walker和伦敦大学歌德史密斯学院讲师Brock Craft携手作序，囊括了《信息之美》的作者David Mccandless、前BBC设计主管Max Gadney、世界最大新媒体艺术节之一FutureEverything电子艺术节的创始人Drew Hemment等领军人物的采访，并集中呈现了数据新闻、文学作品可视化、商业数据可视化、数据雕塑、音乐可视化等多种可视化风格和方向的作品。
在可视化作品呈现上，本书从多个角度对可视化这一主题进行了诠释，并结合这些角度对代表者进行了访谈。本书共分为6个部分：“数据审美”介绍的可视化作品是艺术家受数据启发、利用隐喻等方式对某一主题或观点的呈现与传达；“流形之语”介绍的可视化作品通过线条、颜色的选择和比例、时间轴的应用,从简单的数据中产生出耐人寻味的故事；“连结之力”展现的是复杂结构原本的魅力；“空间之观”展示的是以空间信息为载体的可视化作品；“变幻之思”则展示在数据可视化领域里“通感”的作品类型；“信息教育”则收纳了英国皇家艺术学院信息体验设计专业的学生作品。
龙心如，Iris Long，作者。亚洲设计出版工程联合创始人、“信息新浪潮: 英国信息可视化艺术设计展”联合策展人。主要研究方向为信息可视化与新媒体艺术。为多家中英杂志提供与艺术和设计相关的稿件，包括Disegno Daily、ELLE Decoration等。英国皇家艺术学院艺术评论专业硕士、清华大学新闻与传播学院学士。
周姜杉 ，Cedar Zhou，艺术家。亚洲设计出版工程联合创始人、“信息新浪潮: 英国信息可视化艺术设计展”联合策展人。英国中央圣马丁应用想象专业硕士、伦敦大学歌德史密斯学院运算艺术硕士。其作品在国际范围内展出 , 其中包括英国维多利亚与阿尔伯特博物馆、伦敦WATERMAN艺术中心、深圳华侨城当代艺术中心等。
《信息可视化的艺术：信息可视化在英国》
数据审美―干枯数据里盛放的艺术 1
本章介绍的可视化作品是艺术家受数据启发，利用隐喻等方式对某主题或观点的呈现与传达。
德鲁?汉迈特 20
提姆 ?诺尔斯 32
流形之语―流动世界中可视的真实 45
本章介绍的可视化作品通过线条、颜色的选择和比例、时间轴的应用，从简单的数据中产生耐人寻味的故事。
大卫?麦坎德利斯 62
彼得?格朗地 84
连结之力―庞大网络里有力的枝桠 103
本章展示的可视化作品展现的是复杂结构原本的魅力。最初来自生物、医学、化学等学科的“连结图”也被艺术家和设计师们应用在不同的新兴主题里。
斯蒂芬妮 ? 波萨维奇 104
空间之观―熟悉空间中新鲜的体验 123
本章展示的是以空间信息为载体的可视化作品, 不论是现实地理空间、大城小巷，还是通过地理定位上传到网络中的信息，都成为创作素材。
克里斯提 ? 诺德 124
变幻之思―多种媒体间灵动的魔术 143
本章展示的是在数据可视化领域里“通感”的作品类型。艺术家对往常“不可视”之物，比如音乐，进行可视化，在多种媒体形式之间自由穿越，挑战传统的体验。
信息教育―学术领域层出的想法 159
　　如今的我们处在一个被信息“定义”的时代， “信息可视化”也因此成为艺术设计的新议题，尤其是如何通过对庞大资讯的收集、整理，和如何通过可视化使复杂的内容更清楚、有效、更有创意地传递给读者。
　　本书要提出的议题并非“什么是信息可视化”， 而是“信息可视化可以是什么”。我们认为“信息可视化”不是一个被严格定义的行业，而是一种创作风格。艺术家、记者、设计师、“极客”、电影人、音乐家，都在运用“可视化”进行创作。
　　从伦敦到北京，创作这本书的过程是一段小旅程。 它缘于新媒体艺术家周姜杉（Cedar Zhou）、台湾策展人吴书宁（Shuning Wu）和写作者龙心如 (Iris Long) 在Royal Festival Hall的一次见面。我们认为一本关于英国信息可视化的出版物可以传递这一新鲜、有趣领域的知识。
　　在一年的时间里，我们走访了七位设计师和艺术家的工作室，并收集了数十件我们觉得有趣味和有代表性的作品。 在天才平面设计师Atsushi Yamada的协助下，这本书逐渐成型。
　　在出版的同时，我们也在北京中央美术学院策划了同名展览，北京姑娘王晓芳(Michelle Wang)也成为了我们团队不可或缺的北京联络人和项目经理。
　　作为一本书和一个展览，我们想带给你的，是一张关于英国信息可视化的设计地图。我们也希望持有它的你，可以找到灵感和方向。
　　作为一个团队，我们想分享给你的，是一个设计出版的小理想。
　　亚洲设计出版工程
　　Kevin Walker
　　凯文?沃尔克
　　英国皇家艺术学院课程主管
　　Brock Craft
　　布鲁克?克拉夫特
　　伦敦大学歌德史密斯学院讲师
　　数据呈现之美
　　英国首相在唐宁街10号每煮开一壶水，产生的能耗会以可视化的形式向市民呈现。 在伦敦市内维多利亚与阿尔伯特博物馆的顶层， 一座名为“棱镜”的动态雕塑向人们展示这个城市大小数据的实时更新 ― 大到空气污染指数，小到 “首相的水壶”。 2012年伦敦奥运会期间， 英国人对他们国家队的表现的评价和感受, 都被容纳在一个叫做“Emoto”的“数据雕塑”作品里。 它的层峦迭起折射了在线用户在奥运会期间的情绪起伏。我们看不见的无线信号被艺术家用光来“可视化”；
而达尔文的大部头《物种起源》也被幻化成长满枝桠的画作；地图不再只是用于查找信息，也能用于标志人们的感情； 而抽象的声波也被 “雕塑”成了具象的扶手椅.
　　在本书中，我们展现的是一个新奇的世界。我们以“数据”为起点，穿越了一段“数据可视化”的旅程，探索“数据”如何成为“美丽”而“有用”的作品。从以信息传达为中心的数据记者David McCandless、到商业数据战略咨询公司创始人Max Gadney、再到数据艺术家Tim Knowles，我们走遍英国大小城市，探索数据可视化作为一种新兴的设计领域的艺术性和可能性。
　　我们试图诠释数据如何融入日常生活并与之共鸣。“数据”的概念并不新鲜，事实上在漫长的人类历史中，人们一直在收集、解析和诠释数据和信息。冰河世纪欧洲的洞穴壁画被艺术和设计领域的人共同视为行业萌芽，同样地，数据可视化和信息审美其实也有长于我们预想的历史。
　　“数据”本身并不新鲜，而给数据可视化带来新鲜生命力的是信息科技革命和随之拓宽的数据获取渠道。网络和感应器1已经无所不在，通过卫星、无人机等各种渠道，哪怕是最偏远的地带也能收集数据信号；而简明、平价的硬软件也使得将数据渲染成作品不再困难―不论最终成品是电子版的或实物，静态或动态。今日的我们都知道一个简单的事实：数据无处不在。“信息的海洋”或许是老掉牙的说法，但我们确实如同在数据的海洋里遨游。数据是洪流，是海浪，是淹没我们的大潮。因此，将繁杂丰富的数据塑形、简化、雕琢、设计，使之变得可视、可感并且可懂，便成了数据可视化领域的使命。
　　新的数据获取渠道也使得新的数据思维方式成为可能，“信息”成为了我们可以诠释并用于创作的原材料。信息是我们存在的基础，因而它产生的可能性也是巨大的。事实上，生物学家现在认为生命本身是信息的传播和交流，而信息是比“物质”更为基础的形式，甚至我们生存的宇宙都是不停运算的信息。
　　岩石、植物乃至人类是否可以被视为数据和信息的物理呈现？我们如何将如此基本的、原始的存在转化成多元的表现形式，让我们认知自己，或者认识自己在世界上生存的点滴？这些都是想用“信息”来进行表达的内容，且是当代艺术家和设计师们必须思考的问题。
　　什么是“信息”和“数据”
　　让我们从定义开始。数据可以是量化的，也可以是质化的，它由我们的感觉系统接收，由神经系统传达和解析。“数据“是我们这本书的起点，也是可视化艺术家和设计师们用于创作的“原材料”。
　　有些读者会将“信息”和“数据”二词理解成同一种含义，但我们更偏向于认为这两者之间有细微的差别。“信息”是通过大脑解读的“数据”。有些神经科学家认为，我们用大脑来“看”，而不是用双眼。“信息”不仅是简单地由双眼“看”再由大脑“读”，大脑理解事物不仅依靠视觉输入，也依靠对过往经验的参考，甚至周边的物理环境和人的情感状态也会影响大脑对“我们看到了什么”的理解。
　　这是一个“诠释意义”的过程，这个过程的结果我们称为“理解”或者“会意”。它是我们将新信息和长期记忆混合的产物，它既是有意识的，也是潜意识的。“知识建构”并不是信息从一个人传递到另一个人的被动过程，而是一个主动过程。这不仅是大脑内部活动的主动性，也是人际互动中的主动性。
　　数据是关于这个世界的事实，而信息是我们对数据的诠释。更进一步，知识的增长是以信息和经验为根基的。因此，获得信息可以使得知识增长，但并非总是如此。因此，我们感兴趣之处在于：如何展示信息，以让人们最大程度地，通过他们的释义方式，将信息转化为知识。
　　“质化”和“量化”的信息或数据都是我们的研究对象。用形象的语言来阐释，“量化”数据的特点是“数字”，而“质化”数据的特点是“故事”。Claude Shannon2（香农）曾经提出过一个著名的信息传播学理论，他认为“质化”的信息可以“翻译”成“量化”的信息， 从而诞生一种数字化的传播模型，这就是我们今天看到的数据海洋的雏形。
　　这个故事的反面，则是将“数字”用“质化”的方式讲述出来。比如Kate McLean的“感觉地图”绘制了人们对城市空间的领悟，Christian Nold的“情感地图”用类似的途径，在数字化的地图信息之上添加了一层市民对城市空间的个人的、叙事的“质化”的理解。
　　假想一下，道琼斯指数看起来像层峦迭起的山峰，轻风拂动树枝的动态细节会被记录成画作？又或者一座城市的海量信息可以组合成多变的棱镜雕塑，每个镜面代表一层信息细节―“数据”这个听起来遥远而生涩的概念在艺术家的手下可以变成曼妙的作品，映像真实世界的样貌。“数据艺术”既是一种艺术的隐喻，也是一种冷静的观察。
　　数据审美
　　干枯数据里盛放的艺术
　　英国 FutureEverything 数字艺术节的创始人. 就职于英国兰卡斯特大学, 兰卡斯特图形研究系副主任。基于艺术科技与商业领域研究数字化文化和创新的发展已有20年。他的研究成果曾在2010年获得Lever Prize 2010 和Prix Ars Electronica 2008 等多项国际大奖，并被纽约时报、BBC、NBC等多家媒体报道。Drew Hemment不仅是信息设计师，也是“信息”策展人，更是“公开数据城市”理念的推动者。从设计师到策展人，Drew Hemment的视野也从一件件作品拓宽到了信息设计行业全局。
　　Drew Hemment
　　德鲁 ? 汉迈特
　　策展人
　　IIS：你在数码媒介艺术领域进行过很多方向的实践，是什么启发了你开始进行数据艺术的尝试？
　　德鲁：大概可以追溯到年，当时电子媒体和网络仍然是新兴事物，我恰好参与了一些跟电子媒体相关的实验，它们让我看到了这一媒体的潜能，也最终使我产生了启动FutureSonic项目的想法。从1995年到2003年我一直在做关于电子媒介的探索，直到被“定位媒体”这一概念激发：将地理信息和数据结合的理念给了我很多灵感，也成为了我事业的一个关键点。
　　IIS：你对“定位媒体”1的定义是什么？
　　德鲁：和某个具体地点有密切联系的媒介―很多时候我们认为网络是一个“无地点”的空间，你在哪里使用都是一样的。如果你往深一层想，这种“无地点”其实也给了人们体验空间的多种可能。当数据和地理位置联系起来，它会展开对网络空间体验的新维度―你的感受和体验可以和其他人的感受体验重叠、呼应甚至冲突，这是一 种很新的交流方式。
　　IIS：在数据视觉化的实践中，是否有某种数据是你特别偏好的？
　　德鲁：我其实没有特别的偏好，从数据的自然属性来说，某些数据确实有更大的“视觉化”潜能―你可以对它进行各种各样的外观设计。但是我觉得相比外观来说，数据和人们生活的相关度是我更看重的一点。
　　IIS：从FutureSonic到FutureEverything这一转变背后的理念是什么？
　　德鲁：FutureSonic诞生于1995年，它是一个关于文化、媒介和艺术的综合项目。自那以来我们作为一个团队一直都在试图探究科技对社会形态的塑造功能，而我们逐渐意识到这个项目应该涵盖它能提供的社会潜能，而不仅仅是关于科技本身。
　　对我们来说，从FutureSonic到FutureEverything最大的意义在于它给了艺术家和设计师们更广阔的发挥自由：我们不再只是一群痴迷于科技的“极客”2驻扎在一起，而试图走出“技术圈”，用我们的设计去诠释、改变乃至塑造我们生存的社会空间。
　　IIS：在你的团队中，是否有来自不同领域的合作者？
　　德鲁：“必须的！”
　　我们的背景很多样――我们既是艺术家、设计师，也是“黑客”、“极客”、“程序员”。除此之外，我们也对城市和公民有着极大的热情：很多我们的项目其实是受到周遭发生的社会变化启发。对于一个人来说，他选择的生活方式可以有很多种，对于社会来说也是如此，今天我们看到的是一个社会的公民在共同“设计”他们的未来。
　　这种公民意识的成长也伴随着关于设计符合公众意愿的协议和系统的讨论，如果我们不在早期参与到这种讨论和建设中，很可能就会失去我们的声音和影响力。我们希望推动的是一个公开数据的城市，它不仅包括设计相关的政策，也包括设计一个尽可能完善的社会系统。不仅是交通数据、环境数据，我们还希望能推动更 广的数据开放：地理数据、由公众产生的数据和某些政府数据。我们希望只要跟公民切身相关的数据都能对公民开放。
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> 职称数据之可视化概述及挖掘
本文是计算机硕士论文，本文首先研究了数据可视化的基本理论与方法，在学习并掌握了相关数据可视化软件与工具的基础上，针对职称评定信息管理系统中数据可视化的业务需求。
第一章 绪论
1.1 论文的研究背景及意义
科学计算可视化[1]是 80 &年代后期提出的一个新的研究领域, 它涉及计算机图形学、计算机辅助设计、图像处理、人机交互及计算机视觉等多个领域，它广泛应用于地质勘探、医学、分子生物学、气象预报、核科学等领域。科学计算可视化的实质是运用计算机图形学和图像处理技术, 将科学计算过程中产生的数据及计算结果转换为图像, 在屏幕上显示出来并进行交互处理, &其核心是三维数据场的可视化。在这三十多年间，可视化技术飞速发展，在各学科也得到了广泛应用。现在又把&科学计算可视化&、&信息可视化&和&可视分析学&这三个分支整合在一起叫做&数据可视化&。
长期以来，新疆的职称评审工作都是通过纸质材料进行。为了提高职称评审管理工作信息化水平，新疆人社厅与新疆电子研究所合作开发了 &专业技术人员职称评审系统&。
在职称申报及评审过程中，会产生了大量的离散数据，它们体现着申报人的科研能力、实践能力、业绩成果等诸多方面的能力。对这些数据的有效处理，能够为新疆特色的职称评定工作提供依据。而数据的可视化与挖掘，又能让决策制定者跳出繁琐的海量数据，直观形象的了解数据的走势和各类数据间的关系。可见，职称数据的可视化与挖掘工作对职称申报工作具有重要意义。
本人参于了新疆电子研究所项目组的部分研究工作，主要进行了部分职称数据的发掘与可视化展示，论文数据来自新疆维吾尔自治区专业技术人员职称申报平台。
1.2 &国内外研究现状
1986 年底，科学计算可视化第一次被美国提出。自此之后，各国竞相展开了可视化理论与方法的研究，并将诸多研究成果应用于各个科学与工程项目。随着研究的深入，可视化研究不再仅限于工程领域，也在社科、艺术工艺、生物信息等领域取得了长足进展。而且可视化研究的数据范围不再仅限于局部区域和国家，而是逐渐变成一个全球协同完成超大规模数据的形式。
目前，国外的可视化研究着重在于大数据、动态交互、多学科交叉等方面，在新一代可视方法、可视对象、可视工具等基础方法上也在不断进步。
在 2007 年，美国四所大学和两个能源部国家实验室共同成立超大规模数据可视化（Ultra-scale Visualization）研究所，马匡六（KWAN-LIU MA）教授任所长与首席科学家。该项目由美国能源部资助超过 900万美元，旨在应对百亿亿规模计算的需求，是美国历史上在可视化领域最大的单笔科研经费投入。2012 年，在名为《大数据促发展：挑战与机遇》的白皮书中，联合国指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇，各国应利用包括社交网络在内的大数据资源造福人类。设计公司Hyperakt和Ekene Ijeoma开发的全球难民数据计划，该项目整合了来自联合国难民事物高级办事处（UNHCR）最近40年的难民流动数据以及联合国全球人口数据，并在一张互动可视化图表中动态呈现。通过该系统，用户选中任意年份或者地区就可以直观地看到难民如何从世界的冲突地点逃向其它地方，并且能一目了然的看到他们流向了哪里，有多少数量，所占人口比例等数据。这是迄今为止最全面、最强大的难民数据可视化项目。
第二章 可视化技术
2.1 可视化技术的分类
数据可视化的分类对相关理论与技术的研究有着重大意义，已有一些学者发表了他们的观点。其中一种比较实用的分类方法是按照可视化的数据类型、可视化技术类型、交互和变换技术类型进行分类。
2.1.1 可视化数据的类型
综合考虑数据的类型、维数、表达方式、表现形式等特征与属性，可视化数据的类型可以分为一维数据、二维数据、多维数据、文本与超文本、层次与图形、算法和软件等。
（1） 一维数据
一维数据指只有一个维度的数据，一般用一维坐标轴上的点表示。在职称数据中，申请书数量、申请人名字、申请人专业等都是一维数据。单看申请书数量、申请人名字、申请人专业等一维数据是很不具象的，如给你一个申请书的数量3333，你只能知道有 3333 份申请书。这是什么专业的申请书，哪个地州的申请书等问题将浮现在你的脑海。可见，单纯的一维数据善于做各种记录，而不善于展示数据。
（2） 二维数据
二维数据指具有两个数据维度的数据，通常使用二维坐标系进行展示。在职称数据中有很多二维数据，比如：日登陆新疆维吾尔自治区专业技术人员职称评定系统的人数。该数据是典型的二维数据，拟用时间作为 X轴，人数作为 Y轴，就能将这个二维数据展示在二维坐标系上。地理信息也具有二维属性，它们是靠经纬度唯一标识地图上的每个点。
（3） 多维数据
多维数据是指多于两个维度的数据。多维数据在数据可视化和挖掘中经常使用，如：职称数据中的申请书，它包括学历、任职年限、论文著(翻)作数量、年终考核、科研项目、实践项目、业绩成果、是否通过和专家打分，这是一个 9维数据。通常多维的数据都需要先通过可视化技术映射到二、三维空间，然后才能进行可视化处理。主成分分析[和因子分析都是降低数据维度有效方法，它们能将多维的数据降低到低维数据，从而进行可视化处理。
2.2 &可视化开发工具
目前国际上流行的可视化工具很多，在图表方面有 Google Chart API、DEV Express、Flot 等；在地图方面有 Google map API、OpenLayers、Visual Earth 等；综合的工具有 R，Gephi，D3，Circos 等。其中，DEV express 是完全收费的，Google map API 是按条件收费，其余是免费的。本文根据业务系统功能需求，采用了R、Circos 、DEV Express、Google map API、Gephi 等软件。
2.2.1 R 语言简介
R 语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R 本来是新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka 和Robert Gentleman &共同开发的（也因此称为R），现在由&R 开发核心团队&负责开发。 R 是基于S 语言的一个 GNU项目，所以也可以当作 S 语言的一种实现，通常用 S 语言编写的代码都可以不作修改的在 R 环境下运行。 &R 的语法是来自 Scheme，目前版本是 3.0.3。
R 内建多种统计学及数字分析功能。因为 S 的血缘，R 比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的物件导向(面向对象程序设计)功能。R 的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的质感，也可加入数学符号。虽然 R 主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可媲美 GNU Octave甚至商业软件 MATLAB。
第三章 &职称数据的可视化分析............10
3.1 &对比分析 ............ 10
3.2 &区域分析 ............ 12
第四章 &基于Circos 的可视化流图的实现 ................ 17
4.1 Circos 配置 ....................... 17
4.2 &配置数据文件 ...............18
第五章 &专家量化赋分的预测模型.......... 24
5.1 项目规划 .............. 24
5.2 数据预处理 .................... 26
第五章 专家量化赋分的预测模型
新疆维吾尔自治区专业技术人员职称申报平台存有大量的专业技术人员的数据，通过对这大量的数据进行处理和挖掘，能够得到高度真实、符合实际的有效信息。本章以对新疆职称申请平台的专家赋分情况进行可视化与挖掘为例，详细介绍职称数据的可视化挖掘。数据可视化挖掘的大致步骤如下图所示：
本章将遵循这个流程并利用R 语言，来介绍数据可视化与挖掘的全过程。
第六章 总结与展望
新疆维吾尔自治区是一个多民族共居的民族自治区，地处祖国大西北，为了引进并留住人才，新疆维吾尔自治区高度重视人才职称评定工作，切实保证有能力、处于一线的人才的职称评定工作。在这一系列工作中，新疆维吾尔自治区专业技术人员职称评定系统的建立无疑是颇为突出的一点。随着两年时间的发展和壮大，新疆维吾尔自治区专业技术人员职称评定系统可参评的专业不断增加，在这个过程中产生了大量数据。如何分析和利用这些数据，不让它们永远躺在冰冷的硬盘中，是新疆维吾尔自治区专业技术人员职称评定系统面临的一个问题。本文是本人在新疆电子研究所有限公司实习期间参与公司科研项目的总结，尝试使用可视化与数据挖掘结合的方法去分析这些职称数据，并希望通过分析能对职称申请的某些规律进行研究。在这期间主要工作如下：
1） &利用多元的可视化方法对 2013 年产生的职称数据进行可视化分析。秉承简洁直观、全面的原则，针对不同的数据进行了不同的可视化工作，包括： 对比分析、区域分析、数据流向分析、专业申报结构分析、评定结果分析，试图将职称数据全面无死角的展现在用户前面。
2） &利用 R 语言对职称数据中的专家量化赋分与申请人各个指标间的关系进行分析，尝试为职称数据的专家量化赋分构建预测模型。其间，通过对职称数据整体的可视化分析，观测到了一些职称申请人与专家量化赋分的关系。最后，根据这些关系决定使用多元线性回归分析和回归树分析构建专家量化赋分模型，并对构建的两种模型进行了对比分析和组合分析。最终得到具有较好预测性能的组合模型。
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