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  • 大数据可视化模板

    2019-05-07 21:55:04
    基于ECHARTS的大屏可视化展示模板,可以直接用于项目开发
  • 作者 | 网络大数据原文 | 城市交通大数据可视化解决方案如今,城市交通拥堵状况日益严重。虽说智能交通布局在不断地完善,但交通管理仍旧收效甚微。数据独立存储难以融合应用、数据内在规律难寻、数据缺乏深度挖掘等...

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    作者 | 网络大数据
    原文 | 城市交通大数据可视化解决方案

    如今,城市交通拥堵状况日益严重。虽说智能交通布局在不断地完善,但交通管理仍旧收效甚微。数据独立存储难以融合应用、数据内在规律难寻、数据缺乏深度挖掘等诸多问题,其困难重重,该如何解决呢?不妨看看城市交通大数据可视化解决方案吧!

    交通动态看得见,交通管理更简便

    “大数据可视化”能够将城市运行核心系统的各项关键数据进行可视化呈现,通过贴合实战,从感官、操作、应用及数据四个维度解决交警个性化需求,构建业务场景深度应用,从而打通数据到决策的最短路径。交通管理者可以根据实战场景,利用各类图表、趋势图、视觉效果将庞杂枯燥的数据展现出来,进而深度挖掘内在数据规律,以此指导决策,助力城市交通健康的发展。

    系统架构分明,场景动态清晰

    通过前端感知系统,实时获取城市交通动态信息。将各个子系统的数据录入数据可视化平台进行融合、分析后,呈现出不同场景下的交通信息个性化视图,从而为城市交通的管理和调控提供指导依据。

    01强大的数据源整合能力

    数据接入灵活多变,支持静态数据、API、数据库、本地数据四种数据对接模式,其中数据库类型支持主流的MySQL、Oracle、MPP,满足庞大、繁杂、多样数据的集中汇聚展示,从而实现不单单是海量数据表面的业务处理而是通过清洗杂乱数据,优化数据结构来进行深层次的信息挖掘,发现数据的真正含义。

    02丰富的图表组件搭建工具

    提供丰富多样化的图表组件工具,支持包括圆饼图、极区图、地图、柱状图等超过1100项效果配置,用户可以根据实际应用需求进行组合使用。通过结合大屏形成的组件搭配展示给人一种视觉冲击,不仅仅是简单的把数字用图表表示,而是帮助用户,发现数据背后的规律。

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    03多样化的场景模板

    数据可视化平台提供多种应用场景模板,合理运用搭配色彩、布局以及组件,解决用户设计难题。简单的修饰即可使用,业务全景一目了然。

    04图形化的编辑界面

    用户也可以通过友好的图形化编辑模式完成样式编辑和数据配置,创建属于自己的个性化需求模板,并且可以进行分享,无需编程能力就能轻松搭建可视化应用。

    数据可视功能强大,应用场景遍地开花

    从多个角度进行日常路网运行监测与协调管理、交通警情分析研判、重点人车管理,以满足常态下交通监测监管、应急状态下协同处置指挥调度的需要,满足交通行业各个场景的应用需求。

    01交通态势可视化

    通过对多项核心交通数据进行分析,实现交通态势评估,辅助交通管理部门依据交通评估结果动态跟踪、监测拥堵状态和预测变化趋势,为交通规划、交通优化的提供量化指标依据。

    02设施运维管理

    可视化运维基于系统中各种设备的运行状况,能及时直观的反映故障点位信息,包括设备在线情况、完好率以及设备故障类型,帮助运维人员解决问题、提高效率,让运维由繁化简,更加有效的保障智能交通系统的顺畅运行。

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    03重点车辆管控

    通过构建重点车辆管控场景,可以帮助用户直观的了解到区域内所有重点车辆的类型和数量以及发放的通行证数量,实现对嫌疑车辆、布控车辆、涉案车辆、重点车辆等黑名单车辆实时监控告警强化交通管控力度。

    04交通事件研判分析

    针对历史交通流、交通违法、交通事故等数据进行分析汇总整合、专题化分析,达到科学细化管理目的,为交通管理部门在交通组织、警力部署、设备布设等方面的优化提供决策依据。

    以上便是城市交通大数据可视化解决方案的有关介绍。

    该方案不仅打通了各交警业务子系统间的数据壁垒,将交通大数据真正的价值发掘出来;更以丰富的视图展示满足了实战应用数据可视化场景需求,交通管理部门可通过清晰可视的交通动态图进行车流管控及警力调度,为城市交通的管理与健康发展带来极大的改善。

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  • 大数据可视化
  • 识别重要关系的最有效方法之一是通过高级分析和易于理解的可视化。数据可视化几乎应用于所有知识领域。 不同学科的科学家使用计算机技术对复杂事件建模并可视化无法直接观察到的现象,例如天气模...
    8d2c3a042c6d4f23277103acea23406d.png

    研究人员一致认为,视觉是我们的主要意识:我们感知,学习或处理的信息中有80-85%是通过视觉进行调节的。 当我们试图理解和解释数据时,或者当我们寻找数百或数千个变量之间的关系以确定它们的相对重要性时,情况就更是如此。 识别重要关系的最有效方法之一是通过高级分析和易于理解的可视化。

    数据可视化几乎应用于所有知识领域。 不同学科的科学家使用计算机技术对复杂事件建模并可视化无法直接观察到的现象,例如天气模式,医疗条件或数学关系。

    数据可视化提供了一套重要的工具和技术,可用于定性理解。 基本技术如下图:

    线图

    线图是最简单的技术,用于绘制一个变量与另一个变量之间的关系或依存关系。 要绘制两个变量之间的关系,我们可以简单地调用plot函数。

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    条形图

    条形图用于比较不同类别或组的数量。 类别的值通过条形图表示,可以用垂直或水平条形图配置,每个条形图的长度或高度代表该值。

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    饼图和甜甜圈图

    关于饼图和甜甜圈图的价值存在很多争论。 通常,它们用于比较整体的各个部分,并且在组成部分有限以及包含文本和百分比来描述内容时最有效。 但是,它们可能难以解释,因为人眼很难估计区域并比较视角。

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    直方图

    直方图表示连续变量在给定间隔或时间段内的分布,是机器学习中最常用的数据可视化技术之一。 它通过将数据分成多个块(称为" bin")来绘制数据。 它用于检查基础频率分布,离群值,偏斜度等。

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    散点图

    另一种常见的可视化技术是散布图,散布图是表示两个数据项的联合变化的二维图。 每个标记(点,正方形和加号等符号)表示一个观察值。 标记位置指示每个观察值。 当您分配两个以上的度量时,将生成一个散布图矩阵,该矩阵是一系列散布图,显示分配给可视化的各对度量的所有可能配对。 散点图用于检查X和Y变量之间的关系或相关性。

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    可视化大数据

    今天,组织每分钟都会生成和收集数据。 由于必须考虑到信息的速度,大小和多样性,因此生成的大量数据(称为大数据)给可视化带来了新的挑战。 此类数据的数量,种类和速度要求组织从技术上离开其舒适区,以获取有效决策所需的情报。 基于数据分析核心基础的新的更复杂的可视化技术不仅考虑了基数,还考虑了此类数据的结构和来源。

    非参数数据的内核密度估计

    如果我们不了解数据的总体和底层分布,则将此类数据称为非参数数据,并借助代表随机变量概率分布函数的内核密度函数将其可视化。 当数据的参数分布没有太大意义,并且您希望避免对数据进行假设时,可以使用它。

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    大数据的盒须图

    带须状图的装箱图显示了大数据的分布,并且很容易看到异常值。 本质上,它是五个统计信息(最小值,下四分位数,中位数,上四分位数和最大值)的图形显示,总结了一组数据的分布。 较低的四分位数(第25个百分位数)由框的下边缘表示,较高的四分位数(第75个百分位数)由框的上边缘表示。 中位数(第50个百分位数)由中心线表示,该中心线将框分成多个部分。 极值由从盒子边缘伸出的晶须表示。 箱形图通常用于了解数据中的异常值。

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    非结构化数据的词云和网络图

    大数据的多样性带来了挑战,因为半结构化和非结构化数据需要新的可视化技术。 词云视觉表示一个词在文本主体中的出现频率及其在云中的相对大小。 此技术用于非结构化数据,作为显示高频或低频单词的一种方式。

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    可以用于半结构化或非结构化数据的另一种可视化技术是网络图。 网络图将关系表示为节点(网络内的各个参与者)和关系(关系在个人之间)。 它们被用于许多应用程序中,例如,用于分析社交网络或绘制跨地理区域的产品销售情况。

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    相关矩阵

    相关矩阵可以通过结合大数据和快速响应时间来快速识别变量之间的关系。 基本上,相关矩阵是一个表,显示变量之间的相关系数:表中的每个单元格代表两个变量之间的关系。 相关矩阵被用作汇总数据的方式,被用作更高级分析的输入,并且被用作高级分析的诊断。

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    数据可视化可能会成为任何演示文稿的宝贵补充,也是理解数据的最快途径。 此外,可视化数据的过程既令人愉快又充满挑战。 但是,利用许多可用的技术,很容易最终使用错误的工具来呈现信息。 要选择最合适的可视化技术,您需要了解数据,其类型和组成,您要传达给观众的信息以及观看者如何处理视觉信息。 有时,简单的线图可以节省使用高级大数据技术绘制数据时所花费的时间和精力。 了解您的数据-它将为您打开其隐藏的值。

    (本文翻译自Sciforce的文章《Best Data and Big Data Visualization Techniques》,参考:https://medium.com/sciforce/best-data-and-big-data-visualization-techniques-e07b897751dd)

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    适用范围:PC端,大屏展示  适用软件版本: Axure 8,Axure 9(兼容)  文件类型: .rp    产品特点:钢笔绘制,简单易改,复制即用

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