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可视化大数据分析软件-物联网数据可视化-物联网可视化数据

供应商:西安承信网络信息技术有限公司【公司商铺】

所在地:陕西省西安市

联系人:田经理

价格:面议

品牌:承信网络,,,,

发布时间:2023-07-25

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可视化大数据分析软件-物联网数据可视化-物联网可视化数据

多方位发展的西安承信网络信息技术有限公司主营大数据采集可视化展示系统,集研发、生产、销售于一体。自成立以来,就具备良好的方案设计、项目策划能力,提供流程规范化整体方案解决服务,在技术合作行业领域保持较高地位。公司以良好的信誉、优异的产品等雄厚的综合实力享誉陕西;甘肃;宁夏;青海;新疆各地,产品也深得用户信赖。

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可视化大数据分析软件-物联网数据可视化-物联网可视化数据。

所谓大数据可视化,也被称为大数据看板,是由运行系统的数据+统计、分析、预测=同一表达在软件界面的结果

从概念上来看——

数据可视化这一概念自1987年正式提出,经过30余年的发展,逐渐形成3个分支:

科学计算可视化(scientific visualization)

信息可视化(information visualization)

可视分析(visual analytics)

近些年来,这3 个子领域出现了逐渐融合的趋势。通常统称为“大数据可视化”。

大数据可视化有哪些技术分类?

数据可视化技术在应用过程中,多数非技术驱动,而是目标驱动。按照目前业界广泛使用的根据目标分类的数据可视化方法,数据可视化目标抽象为:

对比:比较不同元素之间或不同时刻之间的值

分布:查看数据分布特征,是数据可视化常用的场景之一

组成:查看数据静态或动态组成

关系:查看变量之间的相关性,常用于判断多个因素之间的影响关系

趋势:查看数据如何随着时间变化而变化




合理的可视化图表
1、比较类柱状图
比较类图表显示值与值之间的不同和相似之处。 使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小, 通常用于展示不同分类间的数值对比,不同时间点的数据对比。
柱形图有别于直方图,柱状图无法显示数据在一个区间内的连续变化趋势。柱状图描述的是分类数据,回答的是每一个分类中"有多少?"这个问题。 需要注意的是,当柱状图显示的分类很多时会导致分类名重叠等显示问题。

2、分布类散点图
分布类图表显示频率,数据分散在一个区间或分组。 使用图形的位置、大小、颜色的渐变程度来表现数据的分布, 通常用于展示连续数据上数值的分布情况。
散点图也叫 X-Y 图,它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上,以显示变量之间的相互影响程度,点的位置由变量的数值决定
3、占比类饼图
占比类图表显示同一维度上的占比关系。饼图广泛应用在各个领域,用于表示不同分类的占比情况,通过弧度大小来对比各个分类。
饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块,整个圆饼代表数据的总量,每个区块(圆弧)表示该分类占总体的比例大小,所有区块(圆弧)的加和等于 100%。
4、趋势类折线图
趋势类图表显示数据的变化趋势。 使用图形的位置表现数据在连续区域上的分布,通常展示数据在连续区域上的大小变化的规律。
折线图用于显示数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化,它的特点是反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。
当然,大数据可视化的图表远远不止以上几种,关键的是如何利用好这些工具及图表,归纳起来,一名数据可视化工程师需要具备三个方面的能力,数据分析能力、交互视觉能力、研发能力。
不管你用什么工具,不管你用什么图表,别忘了你的目的是理解数据,这才是大数据可视化真正的魅力所在。

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数据可视化产品(系统)的结构框架主要分为三层:数据存储层、数据计算层、数据展示层。

1.数据存储层

在数据可视化产品(系统)中,既支持常规数据(MySQL、CSV等)可视化,也支持大数据(hive、HBASE等)的可视化,满足日常分析人员定性、定量的分析。

在考虑到数据因素,数据存储还会与权限管理相结合,实现不同角色的人员只能访问指定的数据(未来有机会再分享)。

2.数据计算层

这里的计算不是平时所说的聚合、排序、分组等计算,解释之前我们先了解一下数据分析的工作流程吧:

产品/运营人员提出数据需求,如“APP一周留存”;

分析师确认需求后需要明确本次分析需要的字段及分析方式;

数仓人员提供整理后的表格(数据模型,多张表join后合成的中间表);

分析师基于数据模型进行可视化分析。

3.数据展示层

数据展示层分为两部分:一部分是对看图人的可视化,看图人包括:产品、运营、高层主管等。根据需求方的要求,将数据用适合的图表呈现,比如,趋势相关用折线图、数据明细用表格、留存用漏斗图。另一部分是对作图人的可视化,作图人主要是分析师。让分析师用可视化的操作,来代替尽可能多的SQL语句输入。常见的可视化工具中,可以快捷得将数据模型中的字段拖拽到维度/度量(可理解为X、Y轴)中。

通过可视化产品(系统)结构学习,我们不难看出,实现数据可视化的操作过程包括:数据连接(存储)、制作数据模型(计算)、制作图表(展示)。

如何实现大数据可视化系统.中琛魔方大数据分析平台表示正确适当的可视化使得讲故事变得很简单。它也从复杂、枯燥的数据集连接了语言、文化间的代沟。所以不要仅仅是展示数据,而是要用数据讲故事。


承信网络经过多年努力经营,如今已经发展成为一家拥有生产经营水准公司。公司大规模生产大数据采集可视化展示系统,产品的库存充足,服务于陕西;甘肃;宁夏;新疆;青海地区。勇于创新、持续改善是企业文化的精髓。我们始终坚持“诚信合作制作,品质经营”的创业理念,为广大客户供应好的产品。

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