精华内容
下载资源
问答
  • 大数据可视化

    2017-05-12 16:57:43
    大数据可视化
  • 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...

    fd5ff76ae6211b34785c8bd4cf3e4d25.png
    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。

    460f7a31435657042305dd014b2237eb.png

    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。

    0f959296d7041e082e2469a6ca888d0a.png

    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。

    cf537733061763344790310df2c645c4.png
    展开全文
  • 大数据可视化页面,直接就可以看到效果,大屏展示,超级炫酷吊炸天,多套大数据可视化页面模板,投屏展示首选
  • 来源:科技导报本文约5400字,建议阅读10分钟本文介绍了适用于大数据的数据可视化技术,讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用。[ 导读 ]本文从大数据本身的特点及其应用...

    0a2bc197e5e53abcfadc1febc5f53e7b.png

    来源:科技导报

    本文约5400字,建议阅读10分钟

    本文介绍了适用于大数据的数据可视化技术,讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用。

    cbb694576e75285f129ce89dc2f3dc04.png[ 导读 ]本文从大数据本身的特点及其应用需求出发,结合数据可视化的研究现状,介绍了适用于大数据的数据可视化技术;分析在大数据条件下数据可视化所要解决的8个关键问题;讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用。图灵奖获得者JimGray曾说,数据密集型科学发现是继实验归纳、逻辑推演、仿真模拟之后的第4类科学方法,作为前3种科学范式的补充,这种方法进一步促进人类科技的进步。数据推动着诸多科学领域与各行各业发展的同时,也带来了前所未有的挑战。有效地理解数据,避免“big data”成为“big rubbish”,需要开发更好的工具以支持整个研究过程,包括数据捕捉、数据治理、数据分析以及数据可视化。在大数据时代,数据可视化技术在广泛应用的同时,也面临诸多新的挑战。大数据可视化是一个面向应用的研究领域,本文重点从应用实践的角度,讨论在大数据背景下大数据可视化内涵、研究进展、相关技术与产品以及所面临的一系列挑战。大数据可视化内涵数据可视化就是将抽象的“数据”以可见的形式表现出来,帮助人理解数据。大数据可视化相对传统的数据可视化,处理的数据对象有了本质不同,在已有的小规模或适度规模的结构化数据基础上,大数据可视化需要有效处理大规模、多类型、快速更新类型的数据。这给数据可视化研究与应用带来一系列新的挑战。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)和可视分析(visual analytics)。近些年来,这3 个子领域出现了逐渐融合的趋势。本文统称为“数据可视化”。在传统数据可视化基础上,论文尝试给出大数据可视化的内涵:大数据可视化是指有效处理大规模、多类型和快速变化数据的图形化交互式探索与显示技术。其中,有效是指在合理时间和空间开销范围内;大规模、多类型和快速变化是所处理数据的主要特点;图形化交互式探索是指支持通过图形化的手段交互式分析数据;显示技术是指对数据的直观展示。大数据可视化技术首先从方法层面介绍基本满足常用数据可视化需求的通用技术,根据可视化目标分类介绍,然后根据大数据的特点,重点介绍相关的大规模数据可视化、时序数据可视化、面向可视化的数据采样方法和数据可视化生成技术。常用的数据可视化技术

    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。如图显示了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、分布、组成以及关系。

    9bbdd8c4c6db6b9ac2d77060df1a203f.png

    按目标分类的常用数据可视化方法

    1)对比。比较不同元素之间或不同时刻之间的值。2)分布。查看数据分布特征,是数据可视化最为常用的场景之一。3)组成。查看数据静态或动态组成。4)关系。查看变量之间的相关性,这常常用于结合统计学相关性分析方法,通过视觉结合使用者专业知识与场景需求判断多个因素之间的影响关系。 大规模数据可视化大规模数据可视化一般认为是处理数据规模达到TB或PB级别的数据。经过数十年的发展,大规模数据可视化经过了大量研究,重点介绍其中的并行可视化原位(in situ)可视化。(1)并行可视化并行可视化通常包括3种并行处理模式,分别是任务并行、流水线并行、数据并行。
    • 任务并行将可视化过程分为独立的子任务,同时运行的子任务之间不存在数据依赖。
    • 流水线并行采用流式读取数据片段,将可视化过程分为多个阶段,计算机并行执行各个阶段加速处理过程。
    • 数据并行是一种“单程序多数据”方式,将数据划分为多个子集,然后以子集为粒度并行执行程序处理不同的数据子集。
    (2)原位可视化数值模拟过程中生成可视化,用于缓解大规模数值模拟输出瓶颈。根据输出不同,原位可视化分为图像、分布、压缩与特征。
    • 输出为图像的原位可视化,在数值模拟过程中,将数据映射为可视化,并保存为图像。
    • 输出为分布数据的原位可视化,根据使用者定义的统计指标,在数值模拟过程中计算统计指标并保存,后续进行统计数据可视化;
    • 输出为压缩数据的原位可视化采用压缩算法降低数值模拟数据输出规模,将压缩数据作为后续可视化处理的输入;
    • 输出为特征的原位可视化采用特征提取方法,在数值模拟过程中提取特征并保存,将特征数据作为后续可视化处理的输入。
     时序数据可视化

    时序数据可视化是帮助人类通过数据的视角观察过去,预测未来,例如建立预测模型,进行预测性分析和用户行为分析。

    a7ddfeeb918b2fb73f493be7217de8a6.png面积图可显示某时间段内量化数值的变化和发展,最常用来显示趋势。气泡图可以将其中一条轴的变量设置为时间,或者把数据变量随时间的变化制成动画来显示。蜡烛图通常用作交易工具。b9eef092236945d8eede43418c8a3223.png甘特图通常用作项目管理的组织工具,热图通过色彩变化来显示数据,直方图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布。7aef5076d2a37fc9dfc2d1f82b29e627.png折线图用于在连续间隔或时间跨度上显示定量数值,最常用来显示趋势和关系。南丁格尔玫瑰图绘制于极坐标系之上,适用于周期性时序数据。OHLC图通常用作交易工具。26f9982cd36b1d44ab753adad3fcdf23.png螺旋图沿阿基米德螺旋线绘制基于时间的数据。堆叠式面积图的原理与简单面积图相同,但它能同时显示多个数据系列。量化波形图可显示不同类别的数据随着时间的变化。另外,具有空间位置信息的时序数据,常常将上述可视化方法地图结合,例如轨迹图。 面向可视化的数据采样方法面向可视化的时序数据采样,主要针对时序数据的折线图视觉效果进行优化。此类研究的主要目标为,从时序数据中选择小部分时序数据,利用折线图上的点与连线的视觉效果,使得选取数据的折线图视觉效果与原始数据的可视化结果尽可能接近。Steinarsson总结了一些基于折线图的时序数据采样算法,认为折线图中的每个数据点都存在各自的视觉权重。Kehagias提出了M4aggregation时序数据采样算法。Guo等总结了4种针对空间数据的可视化约束:代表性约束、可视性约束、平移一致性与缩放一致性,并基于可视化约束提出了贪心策略采样算法。 数据可视化生成方式经过数十年的发展,数据可视化形成了从底层编程到上层交互式定制的多层次生成方式。f22e1603b15e26f7cf9d6151b85b2bb8.png

    数据可视化生产方式

    编程方式根据语言类型可以分为函数式编程与声明式编程。函数式编程可以根据图表元素封装层级分为更基础的图形编程接口,声明式编程出现时间相对较晚,其中采用图形语法思想的可视化语法。交互式数据可视化生成方式通过交互接口,使得用户不用编程即可定制可视化图表。其中,Polaris与Tableau采用数据列拖选方式交互生成可视化图表;Voyager和Data2Vis则提供了根据数据自动生成可视化图表的能力;Lyra和Data Illustrator则提供了一种类似于Visio的交互方式,从图表元素拼装图表的能力。VisFlow在提供多个可视化模板的基础上采用数据流的思想,将可视化图表作为数据处理流的中间步骤,通过可视化的方式进行数据处理。整体而言,编程方式的优点在于丰富的表现能力与个性化定制能力,缺点是缺乏直观性,要求使用者具有编程能力,且相对需要更多的人力与时间成本;相对而言,交互方式的优点在于直观,用户无需编程即可定制图表,使用更为广泛,缺点是表达能力有限,系统功能和性能常常无法满足使用者个性化需求。大数据可视化产品本节重点介绍介绍相关的大数据可视化产品,包括适用于一定大数据场景的传统数据可视化产品及面向大数据的数据可视化产品。 传统数据可视化产品PowerBI作为微软推出的数据可视化产品,在2019年的GartnerBI象限中排名首位。优点在于易用性,交互方式类似于Excel;缺点在于性能相对较弱,缺少数据准备于清洗工具。Tableau基于关系型代数理论研发,是目前使用最为广泛的数据可视化产品之一。优点在于基于拖放的交互方式,丰富的功能以及支持Hadoop和Google BigQuery等大数据平台;缺点是仅支持结构化数据,大数据实时响应较慢,权限约束有限。QlikView为新兴的数据可视化产品,使用越来越广泛。优点在于数据关联查询与钻取能力,图表绘制快速;缺点在于易用性不足,作为内存型的数据可视化产品,数据处理速度依赖于内存大小,对硬件要求较高。 面向大数据的可视化产品大数据背景下产生的数据可视化产品如下。afe0af84aae622e43b4eaad7ae6779d8.pngApache Superset是基于Flask-Appbuilder构建的开源数据可视化系统,B/S架构,集成了地图、折线图、饼图等可视化方法,提供了一种方便的看板定制方法。优点是系统可扩展性与权限控制机制;缺点是系统稳定性和大数据处理能力不足。Apache Zeppelin是面向大数据的交互式数据分析与协作记事本工具,开源项目,B/S架构。优点是与不同大数据框架的集成能力与系统可扩展性;缺点是需要编程,不支持异步,对于大规模数据,客户端可能需要等待较长时间。大数据可视化挑战数据可视化在大数据场景下面临诸多新的挑战,包括数据规模、数据融合、图表绘制效率、图表表达能力、系统可扩展性、快速构建能力、数据分析与数据交互等。 数据规模大数据规模大、价值密度降低,受限于屏幕空间,所能显示的数据量有限。因此为了有效显示使用者所关注的数据和特征,需要采用有效的数据压缩方法。目前已有的方法针对数据本身进行采样或聚合,未考虑数据可视化的显示特性。近期一些学者提出了针对特定可视化场景的数据压缩方法。但是目前依然缺少通用的面向可视化的数据压缩方法,也缺少实际应用的产品。 数据融合大数据的另一个表现是数据类型多样,常常分布于不同的数据库。如何融合不同来源、不同类型的数据,为使用者提供统一的可视化视角,支持可视化的关联探索与关系挖掘,是一个重要的问题。其中涉及数据关联的自动发现、多类型数据可视化、知识图谱构建等多个技术问题。 图表绘制效率随着数据规模的增加,图表可视化的效率问题越来越凸显。目前,有些可视化产品开始采用WebGL借助GPU实现平行绘制。越来越多的数据可视化产品采用B/S架构,其性能一定程度上优先于浏览器;另外,由于跨终端需求越来越普遍,也对图表绘制提出了更多挑战。 图表表达能力随着产生数据的来源增加,数据类型不断增加,数据使用者对于数据的交互需求越来越多,已有的数据可视化产品完全无法满足使用者的可视化需求,时常出现需要的可视化形式产品不支持或支持不够等问题。这就对于系统的图表表达能力提出了更高的要求,同时对于系统支持使用者的个性化定制提出了新的要求。 系统可扩展性大数据对于数据可视化系统的扩展能力提出了新的挑战,系统的可扩展性将成为衡量一个大数据可视化系统的重要指标。 快速构建能力大数据伴随着快速变化与增加的数据,如何帮助用户及时理解数据,发现问题,离不开数据可视化的快速构建能力,即根据使用者数据驱动的图表快速定制能力。数据在s级甚至ms级更新的情况下,有没有可能实现图表的秒级更新与快速定制。另外,图表定制后的快速共享与响应功能也将成为必要的系统功能。 数据分析传统的BI工具主要集中在数据筛选、聚合及可视化功能,已经不能满足大数据分析的需求,Gartner提出了“增强分析”,数据可视化只有结合丰富的大数据分析方法,将数据的探索式分析形成一个闭环,才能实现完整的大数据可视化产品,有效帮助使用者理解数据。预测性分析是大数据的趋势,数据可视化有效结合预测方法,将有助于使用者的决策。 数据交互大数据可视化使用者需要通过可视化与图表背后的数据和处理逻辑进行交互,由此反应使用者的个性化需求,帮助用户用一种交互迭代的方式理解数据。在传统的交互手段基础上,更加自然的交互方式,将有助于使用者与数据更好的交互,也有助于拓展大数据可视化产品的使用范围与应用场景。大数据可视化技术与产品所面临主要挑战的同时也对其发展带来了新机遇,例如Yu等提出的面向数据流式可视化的自然语言交互接口,通过自然语言与可视化常见操作的映射实现。微软Excel软件集成自然语言交互,其中的AnnaParser算法将数据表进行抽象并结合表格知识理解实现语义理解。AutoVis如前所述,大数据可视化面临一系列挑战。为此,课题组自主研发了数据感知的交互式可视化设计平台AutoVis,目标是让大数据的可视化过程更加简单,核心是辅助使用者快速完成从数据到图表的设计过程,包括数据定义、图表设计、映射过程、图表交互与看板服务。 数据定义AutoVis支持IoTDB、PostgreSQL、MySQL、SQLServer、SQLLite等常用数据库类型,以及提供RESTfulAPI接口的数据服务。设计实现了抽象数据集构建与计算技术,支持不同数据的自由组合,通过抽象数据集归一化,实现数据集的快速生成。 图表设计AutoVis采用模板化思想,提供了百余个覆盖常用可视化技术的图表模板,支持即时模板扩展及拖拽即用,达到秒级图表定义。另外,AutoVis提供了所见即所得的图表组合定制看板能力,实现了分钟级看板定义。 映射过程为了达到图表定制易用性的同时实现实时可扩展性,即融合编程方式的表达能力和交互方式的易用性,AutoVis设计实现了3种互补的数据至图表的映射方式:交互选项、扩展选项、手工编码。 图表交互图表交互能力在大数据场景下愈发重要。AutoVis的图表模板提供了常用的交互功能,包括点选、悬浮、刷选等。另外,AutoVis还实现了看板图表的自动关联,支持跨图表跨数据的钻取能力。 看板服务AutoVis在支持常用的看板链接共享基础上,提供了看板服务能力,即使用者不仅可以将看板共享,或集成到其他系统,还可以动态向看板传递参数,动态调整看板可视化内容。另外,AutoVis围绕看板提供了“数字会商室”功能,使用者可以围绕数字看板进行数据驱动的讨论与决策。数据可视化已成为人理解数据的重要途径,在大数据时代,人们更加需要有效的数据可视化工具直观分析大规模数据,快速捕捉数据变化。相对传统的数据可视化,大数据也带来了数据规模、数据融合、图表绘制效率、图表表达能力、系统可扩展性、快速构建能力、数据分析与数据交互等多个方面的挑战。有效应对这些挑战将有助于大数据可视化随着大数据和数据科学的普及,推动其应用到更多领域。

    全文详见《大数据可视化技术及应用》,论文发表在《科技导报》2020年第3期。

    作者简介:沈恩亚,清华大学软件学院,大数据系统软件国家工程实验室,博士,研究方向为大数据、数据可视化、可视分析及人机交互。

    编辑:于腾凯

    校对:林亦霖

    88bdd9efd1823560714e907e5c898e65.png
    展开全文
  • 三川田,专注“产业馆”一体化建设导读1、大数据可视化平台功能价值及其应用场景;2、三川田中标广州市公安局重点场所数据采集服务项目;3、三川田大数据可视化平台,助力公安数字化转型,捕捉城市幸福指数;大数据...
    857b6a833a1643a3348e336fcb11c08a.gif三川田,专注“产业馆”一体化建设导读841e648b79fff3668c59cd068429600a.png

    1、大数据可视化平台功能价值及其应用场景;

    2、三川田中标广州市公安局重点场所数据采集服务项目;

    3、三川田大数据可视化平台,助力公安数字化转型,捕捉城市幸福指数;

    大数据应用浪潮来袭,国家和地方出台相关政策,扶持大数据产业发展,数据价值日益凸显。

    625e0d43a2e76d424a04762b5e77780d.png

    ▲智慧消防

    三川田大数据可视化平台集运行总览、物联感知、分析研判、监测预警、指挥调度功能于一体。为打造看得见的价值在数据分析基础上打造直观视觉体验,运用图表呈现数据分析结果辅助决策者作出决策依据,降低事故风险,实现特定场景效益与社会效益的双赢。

    大数据可视化平台应用场景
    智慧公安智慧环保智慧园区
    595b00a945400840a85205b07d0a27e2.png0a1930e1c7b55b800022fa61bb82840a.pngb7e065a59b9170e3832c584e29f05779.png
    fe1d833f7af9e4a4d42d78c7bdfbd2e8.pngb4a9cdbc52c3992442f03f538d5ff611.png34d09603783d22ede7c28bc7e7e28b0f.png
    智慧交通智慧校园智慧城市

    ······

    中标广州市公安局项目a89ba7762040d9e40ca49ac8a7a5cc12.png

    近日,三川田中标广州市公安局重点场所数据采集服务项目并正式签署合同,这是继春运应急疏散场地数据采集服务项目后又一次新的跃进。

    项目的实施,将提升三川田在大数据可视化领域、智慧城市建设的影响力。围绕数据采集内容,广州市公安局广织数字密网,在大数据可视化平台中得以精细化处理社会事务。

    f37b77f3094d6866e91a7809e81d4620.png

    57ba9570b3eaf76b3c391a8ae4993a98.png

    22769b1a58de5f8cdcfa92e1df884327.png

    ▲数据采集

    该项目将协助现场安保人员快速掌握活动场馆基本情况,面对应急事件能快速获取相关地理信息数据,并结合大型活动安保信息平台进行安保辅助决策。

    大数据可视化平台,捕捉城市幸福指数◤

    ▲三川田大数据可视化平台

    大数据可视化平台作用

    突破地理、空间界限,把城市人文通过3D导览的形式呈现至互联网中;有机结合大数据可视化平台与园区、展馆、城市的发展,赋能产业发展;决策者根据可视化内容作出针对性决策,管控全局,号召参与者转变意识,加入“共建共享共治”的社会浪潮。

    针对公安部门发展问题

    公安部门担负着保卫国家的职能工作,渗透于公民生活。

    ➤ 日常海量数据缠绕,信息消化亟需梳理与分析;

    ➤ 警力有限,管理效率低;

    ➤ 随着城市运营的安全压力不断加大,对重要场所的安全排查与风险预警能力要求也越发严格。

    855cb6fe49586c91db8e8dd131ef4c05.png

     ▲智慧安保

    三川田始终走在数字时代最前端,致力于推进数字化展示行业向纵深发展。

    80f3f8271559faaf5aaa3e3c650f1a51.png

    ee371127a228987fae35e0a0676b8b84.png

    智慧公安解决方案

     大数据可视化平台链接海量数据,物联感知,分支分流,提高公安管理效率;

     物联网支持下,在重点场所全面排查消防隐患及安全问题,监测预警后按需分配警力;

     面对紧急事件时,快速作出预警处理,为决策者提供决策依据,减轻安全压力,提高公众的安全感和幸福感。

    点滴数据采集之力凝聚成智慧力量,推进大数据智能化应用,建设为智慧公安,切实为人民群众提供生活保障。智慧力量以人为本,回归于人,不断改革创新后,加强社会治安防控,提高城市幸福指数。

    ————  推荐阅读  ————

    6d444ae1c037b314f387067216a44290.png

    ac364753a5472c2ed8f0ae1232fcd701.png

    aa76be0f9d21757163bbf49442f5a8b9.png

    69575a03aa319780bbc52623aece5640.png

    e92fcc1881dbe80f6ddd5a663dbcc85e.png

    三川田

    3D智慧展现专家

    证券名称:三川田  

    证券代码:832545

    三川田致力于为客户提供业界领先的智能智慧解决方案,业务涵盖综合体验馆、数字媒体、数字内容、智慧应用解决方案等多个方面。

    5c46b4b5e20b49f9c479c4a9b2317ec7.png
    展开全文
  • 这也就衍生了一项新技术——「大数据可视化系统」。使用大数据可视化系统,可以将图像、数据传输到屏幕显示给用户,并对海量数据信息进行分析,让分析结果一目了然,跃然屏上,帮助管理者发现数据背后的关系和规律,...
    8ac4cac34d7abd3d60d694cd0ccca45a.png

    信息化时代到来,将大数据转化成视觉信息,通过炫酷的可视化图表将数据解析,来帮助人们解决问题,成为企业进行智慧管理的新风向。

    这也就衍生了一项新技术——「大数据可视化系统」。

    使用大数据可视化系统,可以将图像、数据传输到屏幕显示给用户,并对海量数据信息进行分析,让分析结果一目了然,跃然屏上,帮助管理者发现数据背后的关系和规律,为决策提供依据。

    5e09c45361706f7ce549be14420160c4.png

    / 智在云天为力天展馆制作的大数据可视化系统

    1 什么是大数据可视化?

    数据可视化作为一门技术,从20世纪80年代就开始出现。

    当时的定义可概括为:“运用计算机图形学和图像处理技术,以图表、地图、标签云、动画或任何使内容更容易理解的图形方式来呈现数据,使通过数据表达的内容更容易被理解。”

    b3a69263c6510102ed9836e1c7999341.gif

    如今随着数据数量和种类的扩张以及人们对数据可视化研究的深入,可视化慢慢发展成为一个涉及数据挖掘、人机交互、计算机图形学等的综合性学科。

    数据可视化系统一目了然的展示效果为不同行业的后台管理提供极大便利

    2 可以运用在哪些行业?

    • 景区

    景区后台大数据可视化系统,可以实时统计景区内外客流数据,包括客流总数、区域客流排名、新老客户占比、游客停留时长、各时段客流人数、历史客流等各项数据,并以图表的形式直观展示

    fe37378fabf2390cead4954a5dd67b10.png

    / 景区大数据可视化系统

    监测人员可以实时查看对应监测点的客流量,通过对全景区重点客流监测区域的实时监测和预警处理,提高预警处置能力,提升景区管理者的指挥决策效率,实现景区的智慧化管理和运营

    bff53abd290cab2f46bdea5c3b32efcc.png

    / 景区大数据可视化系统

    • 展馆

    展馆大数据可视化系统以线上预约系统、票务系统、导览系统数据为依托,结合展馆部署的人脸识别摄像头和物联网设备,为馆方提供运维数据监测、客流统计、多媒体设备监测、能耗监测与环境监测等,直观呈现展馆运维状况,给管理者提供准确的决策依据

    d48dee99b2ef3156ffca3688f9a1ce52.gif

    / 展馆大数据可视化系统(智在云天出品)

    • 学校

    学校可以通过大屏系统展示整个学校的办学规模、师资规模、教学资源、学习概况、学生发展和教务信息等,从而展现学校的整体实力。

    工作人员可以通过后台数据分析,解析当前校内师资情况和院系建设,实时掌控校内整体情况

    bdb945946ade3ee14b5aff6d0e2664a8.gif

    / 学校大数据可视化系统

    • 医院

    医院设置大屏系统,可以将门诊挂号就诊人数、住院信息和病人疾病评估等数据进行数据可视化分析,从而减缓盲目就医、导诊台繁忙,保证医疗机构的就诊的高效运转。

    04b7bfd58a76a745d9d1063552e86dc7.gif

    / 医院大数据可视化系统

    • 工厂

    通过监控、接入数据库及其他数据可视技术,可以实现工厂生产信息集成统一管理

    从大屏中得到点信息能够为生产人员提供协同作业环境和设备,实现作业指导的创建、维护和无纸化浏览,将生产数据文档电子化管理,避免过多人工传递及流转,保障工艺文档的准确性和安全性,快速指导生产,达到标准化的自动化车间生产

    39cd74e2f37e05f99ac659c33d5280a1.gif

    / 工厂大数据可视化系统

    • 贸易行业

    通过大数据分析,可以对产品的全球销售额、分布和销售排名以图表、3D地球等形式进行可视化展示,实现多指标数据的并行监测分析,全方位体现经济贸易运行态势,为企业发展、经济贸易等提供决策依据

    6acae4243c1424198b0fb634becd6e4f.gif

    / 贸易行业大数据可视化系统

    展开全文
  • 最受欢迎的大数据可视化软件发布时间:2020-05-26想像阅读书本一样阅读数据流?这只有在电影中才有可能发生。 在现实世界中,企业必须使用数据可视化工具来读取原始数据的趋势和模式。大数据可视化是进行各种大数据...
  • “刘鹏看未来”将于第一时间更新《大数据可视化》配套课件,关注“刘鹏看未来”公众号,即可方便获取后续的系列PPT,欢迎大家转发下载,也欢迎更多高校采用。《大数据可视化》是知名教材《云计算》的姊妹篇,针对...
  • 2月1日,云创平台部、人工智能部、网络部、地震事业部、云存储部、硬件部、工程部等多个技术研发部门同仁齐聚云创大数据培训基地,共同聆听大数据可视化编程专题培训与分享。培训讲师汪洲权与马鸣分别带来了以《前端...
  • 那么,为什么那么多的公司不惜一掷千金来搭建大数据可视化平台呢?1、快速搭建部署利用大数据可视化平台是丰富强大的功能,快速搭建前端分析界面和分析流程,缩短使用运营周期,降低企业成本。2、立体数据动态呈现...
  • 大数据可视化python云上大数据仓库解决方案阿里云为企业提供稳定可靠离线数仓和实时数仓的解决方案,包括数据采集、数据存储、数据开发、数据服务、数据运维、数据安全、数据质量、数据地图等完整链路。离线数仓基于...
  • 大数据可视化页面,直接就可以看到效果,大屏展示,超级炫酷吊炸天,多套大数据可视化页面模板,投屏展示首选
  • 大数据可视化是什么数据可视化要根据数据的特性,可视化要根据数据的特性,如时间信息和空间信息等,找到合适的可视化方式,例如图表(Chart)、图(Diagram)和地图(Map)等,将数据直观地展现出来,以帮助人们理解数据...
  • 大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一。 一旦原始数据流被以图像形式表示时,以此做决策就变得容易多了。 为了满足并超越客户的期望,大数据可视化工具应该具备这些特征:能够处理不同种类型的...
  • 大数据可视化
  • 大数据开发和大数据可视化哪个好?大数据开发的学习内容包括可视化。掌握大数据开发技术,也可以从事可视化相关工作。基础阶段:Linux、docker、KVM、mysql、Oracle、mongodb、redis。Hadoop MapReduce HDFS纱线:...
  • 授权转载自大数据文摘 ID:...大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一。 一旦原始数据流被以图像形式表示时,以此做决策就变得容易多了。 为了满足并超越客户的期望,大数据可视化工具应该具...
  • 以下是二十大数据可视化工具,无论你是准备制作简单的图表还是复杂的图谱或者信息图,这些工具都能满足你的需要。 更加美妙的是,这些工具大多免费。  第一部分:入门级工具 1.Excel Excel的图形化功能并不强大...
  • 大数据可视化PPT.zip

    2019-08-24 22:35:55
    机器学习 大数据可视化PPT、1章大数据可视化概述.ppt E第2章可视化的美型与模型.pptx 1第3章大数据可视化章节汇报.ppt @第4章数据可视化的常用方法.pptx 1第5章可视化关键技术.pptx第6可视化交互.pptx回第7章大数据...
  • 大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一。 一旦原始数据流被以图像形式表示时,以此做决策就变得容易多了。 为了满足并超越客户的期望,大数据可视化工具应该具备这些特征:· 能够处理不同种...
  • 大数据可视化
  • 想像阅读书本一样阅读数据流?这只有在电影中才有可能发生。... 为了满足并超越客户的期望,大数据可视化工具应该具备这些特征:· 能够处理不同种类型的传入数据· 能够应用不同种类的过滤器来调整结果·...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 7,088
精华内容 2,835
关键字:

大数据可视化