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  • 大数据可视化案例

    千次阅读 2019-03-08 11:10:51
    经典的大数据可视化案例展示 https://blog.csdn.net/kwame211/article/details/78477691 大数据可视化代码案例 https://blog.csdn.net/change_on/article/details/79578440

    经典的大数据可视化案例展示

    https://blog.csdn.net/kwame211/article/details/78477691

     

    大数据可视化代码案例

    https://blog.csdn.net/change_on/article/details/79578440

     

     

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  • 本次案例需要的工具(包括但不限于):vscode(代码编辑器),node.js(各类插件下载工具),china.js,echarts.min.js,juquery.min.js等(JavaScript相关的.js官方插件),IDEA(所有的代码都可以在这里写) ...

    **1.工具介绍

    **
    本次案例需要的工具(包括但不限于):vscode(代码编辑器),node.js(各类插件下载工具),china.js,echarts.min.js,juquery.min.js等(JavaScript相关的.js官方插件),IDEA(所有的代码都可以在这里写)
    涉及到的语言等技术:html5+css+JavaScript ajax轮询请求
    项目发布工具:gitee代码托管(静态页面)

    项目已经托管在gitee:[http://krystaljungen.gitee.io/my-krystal2/],欢迎访问!!!

    2.项目成品展示与项目布局

    该项目使用了ECharts多个图表实现对新冠疫情中国地区的分析与展示,使用可视化大屏的方式展现:
    可视化大屏

    如图,项目布局如下:
    页面布局

    **3.实现

    ide项目结构如下:
    项目结构图

    **
    3.1 项目插件引入
    本项目需要引入JQuery、ECharts的支持。所有插件可以均可以在官网找到。这里给出ECharts的插件网址:ECharts教程,读者可以花费稍短的时间即可快速入门。
    本项目引入的插件如下:

    <script src="./js/echarts.min.js"></script>
    		<script src="./js/china.js"></script>
    		<script src="./js/jquery.min.js"></script>
    		<script src="./js/index.js"></script>
    
    其中,index.js为整个html文件的js部分,所以直接引入即可。
    

    3.2 中国数据总览的实现
    效果图如下:
    2021.5.29中国疫情数
    html代码:

    <div id="center1">			
    			<div class="item">
    				<div class="number" id="confirm">123</div>
    				<div class="text">累计确诊</div>
    			</div>
    			<div class="item">
    				<div class="number" id="heal">123</div>
    				<div class="text">累计治愈</div>
    			</div>
    			<div class="item">
    				<div class="number" id="dead">123</div>
    				<div class="text">累计死亡</div>
    			</div>
    			<div class="item">
    				<div class="number" id="nowConfirm">123</div>
    				<div class="text">现有确诊</div>
    			</div>
    			<div class="item">
    				<div class="number" id="noInfect">123</div>
    				<div class="text">无症状感染</div>
    			</div>
    			<div class="item">
    				<div class="number" id="import">123</div>
    				<div class="text">境外输入</div>
    			</div>		
    		</div>
    

    index.js文件中代码:

    function center1(data){
    	$('#confirm').text(data.chinaTotal.confirm);
    	$('#heal').text(data.chinaTotal.heal);
    	$('#dead').text(data.chinaTotal.dead);
    	$('#nowConfirm').text(data.chinaTotal.nowConfirm);
    	$('#noInfect').text(data.chinaTotal.noInfect);
    	$('#import').text(data.chinaTotal.importedCase);
    }
    

    3.3 中国疫情地图的实现
    这部分的实现需要ECharts的中国map插件,目前5.0的版本里面没有该插件,需要的话建议使用4.x的插件,写者使用的4.8版本的。(使用NPM管理下载)。
    效果图:
    中国疫情地图
    html代码:

    <div id="center2"></div>
    

    index.js代码:

    function center2(data){
    	var myChart=echarts.init($('#center2')[0],'dark');
    	var option={
    		title:{
    			text:'\n\n中国地区累计确诊分布',
    			left:'center',
    			textStyle: {
    				fontSize: 20,
    				color: "rgba(255, 0, 0, 1)"
    			  },
    		},
    		tooltip:{
    			//show:true,
    			trigger:'item'
    		},
    		visualMap:{ //左侧小导航图标
    			show:true,
    			x:'left',
    			y:'bottom',
    			textStyle:{
    				fontSize:8,
    			},
    			splitList:[{start:1,end: 9},
    				{start:10,end:99},
    				{start:100,end:999},
    				{start:1000,end:9999},
    				{start:10000}],
    			color:['#8A3310','#C64918','#E55B25','#F2AD92','#F9DCD1']		
    		},
    		series:[{
    			name:'累计确诊人数',
    			type:'map',
    			mapType:'china',
    			roam:false,		//禁用拖动和缩放 
    			
    			itemStyle:{		//图形样式
    				normal:{
    					borderWidth: .3,//区域边框宽度
    					borderColor:'#009fe8',//区域边框颜色
    					areaColor:'#ffefd5',       //区域颜色
    				},
    				emphasis:{      //鼠标滑过地图高亮的相关设置
    				borderWidth: .5,
    				borderColor:'#4b0082',
    				areaColor:'#fff',
    				}
    			},
    			label:{ // 图形上的文本标签	
    				normal:{ 
    					show:true,   //省份名称
    					fontSize:10,
    				},
    				emphasis:{
    					show:true,
    					fontSize:8,
    				}
    			},
    			data:[]     //[{'name':'上海','value':318},{'name':'江苏','value':308}]
    		}]
    	};	
    	
    	var provinces = data.areaTree[0].children;
    	for(var province of provinces){
    		option.series[0].data.push({
    			'name':province.name,
    			'value':province.total.confirm
    		});
    	}
    	myChart.setOption(option);
    }
    

    3.4 全国累计趋势的实现
    效果图:
    全国累计趋势
    html代码:

    <div id="left1"></div>
    

    js代码:

    function left1(data){
    	var myChart = echarts.init($('#left1')[0],'dark');
    	var option = {
    		title:{
    			text:"全国累计趋势",
    			textStyle:{
    				color:'white',
    			},
    			left:'left',
    		},
    		tooltip:{
    			trigger:'axis',
    			//指示器
    			axisPointer:{
    				type:'line',
    				lineStyle:{
    					color:'#7171C6'
    				}
    			},
    		},
    		//图例
    		legend:{
    			data:['累计确诊','累计治愈','累计死亡'],
    			left:"right"
    		},
    		//图形位置
    		grid:{
    			left:'4%',
    			right:'6%',
    			bottom:'4%',
    			top:50,
    			containLabel:true
    		},
    		xAxis:[{
    			type:'category',
    			data:[]   // ['03.20','03.21','03.22'],
    		}],
    		yAxis:[{
    			type:'value',
    			//y轴字体设置
    			axisLabel:{
    				show:true,
    				color:'white',
    			
    				fontSize:12,
    				formatter: function(value){
    					if(value>=1000){
    						value = value/1000+'k';
    					}
    					return value;
    				},
    	
    			},
    			
    			//y轴线设置展示
    			axisLine:{
    				show:true
    			},
    			//与x轴平行的线样式
    			splitLine:{
    				show:true,
    				lineStyle:{
    					color:'#17273B',
    					width:1,
    					type:'solid',
    				}
    			}
    		}],
    		series:[{
    			name:"累计确诊",
    			type:'line',
    			smooth:true,
    			data:[]//[260,406,529],
    		},{
    			name:"累计治愈",
    			type:'line',
    			smooth:true,
    			data:[]  //[6,150,270],
    		},{
    			name:"累计死亡",
    			type:'line',
    			smooth:true ,
    			data:[] //[6,9,17],
    		}]
    	};
    
    	var chinaDayList =data.chinaDayList;
    	for(var day of chinaDayList){
    		//console.log(day);
    		option.xAxis[0].data.push(day.date);
    		option.series[0].data.push(day.confirm);
    		option.series[1].data.push(day.heal);
    		option.series[2].data.push(day.dead)
    	}
    	
    
    	myChart.setOption(option);
    }
    

    3.5 数据爬取与注入
    以上只是介绍了部分的图表的生成,ECharts的图表生成非常简单,基本上复制官网的代码,注入自己的数据即可,其他的都是样式的问题。以下介绍,本项目的数据来源。
    本项目爬取了腾讯新闻的数据,使用JQuery的Ajax请求,对获取的数据处理后调用写好的方法,方法里面的ECharts代码接收数据并完成映射。
    js代码如下:

    function getData(){
    	$.ajax({
    		url:'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5',
    		data:{
    			name:'disease_h5'
    		},
    		dataType:'jsonp',
    		success:function(res){
    			var data = JSON.parse(res.data);
    			console.log(data)
    			center1(data);
    			center2(data);
    			right1(data);
    			right2(data);
    		}
    	});
    	$.ajax({
    		type:'post',
    		url:'https://api.inews.qq.com/newsqa/v1/query/inner/publish/modules/list',
    		data:{
    			modules: 'chinaDayList,chinaDayAddList,nowConfirmStatis,provinceCompare'
    		},
    		dataType:'json',
    		success:function(res){
    			//console.log(res);
    			var data = res.data;
    			//console.log(res.data);
    			left1(data);
    			left2(data);
    		}
    	});
    }
    

    4.小结

    项目并不难,很容易实现,难的是数据的获取和分析。实现了中国地区疫情数据之后可以尝试实现世界地区的数据试试。
    项目参考了B站诸位大佬的视频,这里就不一一赘述了。
    

    附上我的世界疫情分析大屏:
    世界地区疫情数据

    展开全文
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    2019-03-31 15:49:11
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    数据可视化大屏是一个把复杂、抽象的大型数据,通过图形、图表、图标等易于理解的形式,加以视觉效果展示出的方式叫做数据可视化,用在数据统计、数据备份中心管理这些工作上。一方面利用酷炫的效果让人眼前一亮,同时也能借助精心策划把业务和数据的核心内容传达出来。

    那么数据可视化大屏给企业带来怎样的便利呢?下面以业内大数据可视化应用典型案例——天士力集团可视化大屏案例简单分析:

    一、制作属于企业个人风格的可视化大屏。作为在大健康城展览馆展示的大屏,是天士力对外宣传公司实力和品牌形象的重要窗口,所以公司对视觉效果的要求很高。不仅要求数据能通过各种图表直观展示,而且要求美观、大气、动态,总体效果还要符合天士力品牌风格。

    二、包括可视化、数据处理和峰值保障技术。Smartbi实施团队首先规范数据来源并使用专业的ETL工具,将多库的数据抽取到MySQL数据库中,根据不同的业态构建数据模型,形成一个独立的数据集市,再将集市里面的数据集成在统一的页面上进行展示。各业态展示的指标需要仔细斟酌,需要领导确认。UI从设计到实现也需要不断调整、优化,因此,整个项目的实施过程都需要实施团队强大的支持,而Smartbi服务至上的理念,专业高效的团队正好符合天士力的要求。

    那么,在一个数据可视化大屏里,企业可以收获多少信息呢?以天士力集团可视化大屏为例。

    1. 加深对业务的理解

    没做数据可视化大屏之前,我们的焦点更多可能会定位在具体的点上。开始的时候,我们更关心交易这个点。但是在经过多轮沟通交流之后,我们把第一焦点放到了“全域数据”上,通过Smartbi可视化的方式,把生产、交易、商品、用户画像等数据进行实时采集、处理和展现,体现了天士力控股集团在药品行业的实力。

    1. 深度理解数据的价值

    对于数据可视化大屏来说,数据是大屏的灵魂,是可视化的根基。在天士力控股集团数据可视化大屏项目中,我们对数据进行分析后发现,天士力国内市场主要分布在北京至上海这一带。

    等各大公司股份的f'd随风倒十分.png

    1. 对于数据价值的探索和实践

    如果我们把数据可视化大屏的理解只停留在可视化层面,那可能是个很大的错误。我们Smartbi不但帮助天士力做了数据可视化大屏项目,还在价格监测、品牌卫士等数据中台层面上帮助企业更好的管理使用数据。

    做一个数据可视化大屏项目并非那么简单,制作可视化大屏比较常见的误区有:

    1.设计上一味追求酷炫有些人比较喜欢酷炫的效果,所以数据可视化大屏上所有组件都追加一些酷炫的动效,另外还会追加一些酷炫的背景效果。这样不但不会达到很好的效果,反而会让整体版面看起来眼花撩乱,没有层次感。好的大屏往往会考虑组件的主次,做到动静结合,让整体画面显得非常得体。

    2.指标追求大而全有的人容易把大屏和报表混淆,在做数据可视化大屏的时候,恨不得把所有指标都列举出来,并呈现在大屏上。而最终的显示效果就是满屏的指标,细看时却没有任何的故事可言,极易让人产生视觉疲劳。通过指标也能很好的理解大屏传达出来的故事。

    以上是Smartbi大数据可视化应用典型案例分享,希望对你有所帮助。利用Smartbi制作可视化大屏非常简单,Smartbi demo环境提供免费自助仪表盘制作,通过简单的拖拉拽即可生成自己特有的管理驾驶舱数据,有兴趣的朋友可以自行登陆体验。

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      今天要跟大家分享我一年多设计大数据可视化大屏的经验和观点,下面从UI设计、交互设计、动效设计三个方面来分享。

       UI设计 

         设计大屏一样要谨记要以展示数据为核心,在任何炫酷屌炸天表现都要建立在不影响数据的有效展示上!

         拼接大屏:大屏几乎都是拼接屏,UI设计时不用考虑屏幕缝隙影响内容的呈现,内容不会丢失,但有可能影响视觉的表现,例如一个很大的人物图像被缝隙正中“劈成”两半,或者“劈中”了眼睛,看起来很不舒服,所以设计时可以建立缝隙位置的参考线避免类似情况发生。

          视觉设计:首先了解需求,整合数据,分析出主要数据次要数据、总量数据细分数据、各数据的维度等等,通过了解这些可以先设计出一个布局模版,也可以在纸上画出来,布局可以在设计过程中随时调整。

        交互设计 

          我把大数据可视化大屏分为两种,一种“纯展示型”另一种“展示+功能型”,具体怎么区分!

          纯展示型几乎没有交互,后台录入数据,在大屏上展示就行了。

          展示+功能型,例如实时监控数据、采集数据、数据对比功能、云计算数据、分析与预警等等。

          这里就着重说一下带有功能型的大屏产品的结构层(信息架构)。一切功能结构都要围绕核心数据主页面来架构,因为大屏展示的核心就是将一些业务的关键指标数据以数据可视化的方式展示出来。

          为了让用户感知到一直停留在主页面上,交互上跳转页面能用“关闭”按钮就不用“返回”按钮!

         动效设计

           什么是过度的动效设计?这个度又该怎么把握?

            看下图动效设计过度的一个案例,当你试着去看图表的内容,你的眼球一次一次的被闪动的边框抓走,这就是过度的动效设计!

      

            把握动效设计这个度其实并不难,只要看的舒服不影响数据清晰展示就可以,有数据展示的页面最好动的地方不易过多,如果要多,几个动画就得有节奏的变化,例如一个动画表现的视觉强,另一个就表现稍弱化,有强有弱、有主有次节奏才会舒服,同时动效能结合数据的变化而变化最好,这样就不容易看数据内容被动画抓走眼球。

          更多案例演示:http://yuanbaoshuju.com

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空空如也

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大数据可视化案例

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