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  • 大数据可视化工具-大屏展示
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    2019-06-30 11:26:26

    Jupyter:大数据可视化的一站式平台

    JupyteR是一个开源项目,通过十多种编程语言实现大数据分析、可视化和软件开发的实时协作。 它的界面包含代码输入窗口,并通过运行输入的代码以基于所选择的可视化技术提供视觉可读的图像。

    四款最受欢迎的大数据可视化工具

    Notebook包含在Docker容器中,也可以在任何其他使用Jupyter的机器上运行Notebook。 在最初使用Python和R时,Jupyter Notebook正在积极地引入Java,Go,C#,Ruby等其他编程语言编码的内核

     

    Google Chart:Google支持的免费而强大的整合功能

    谷歌是当今领导力的代名词。正如谷歌浏览器是当前最流行的浏览器一样,谷歌图表也是大数据可视化的最佳解决方案之一,更不用说它是完全免费的,并得到了Google的大力技术支持。 为什么它能得到Google的支持? 因为通过Google Chart来分析的数据显然是要用于训练Google研发的AI,这样的合作对于各方来说都是双赢的。

    Google Chart提供了大量的可视化类型,从简单的饼图、时间序列一直到多维交互矩阵都有。 图表可供调整的选项很多。如果需要对图表进行深度定制,可以参考详细的帮助部分。

    四款最受欢迎的大数据可视化工具

    该工具将生成的图表以HTML5 / SVG呈现,因此它们可与任何浏览器兼容。 Google Chart对VML的支持确保了其与旧版IE的兼容性,并且可以将图表移植到最新版本的Android和iOS上。 更重要的是,Google Chart结合了来自Google地图等多种Google服务的数据。 生成的交互式图表不仅可以实时输入数据,还可以使用交互式仪表板进行控制

     

    D3.js:以任何您需要的方式直观地显示大数据

    D3.js代表Data Driven Document,一个用于实时交互式大数据可视化的JS库。 由于这不是一个工具, 所以用户在使用它来处理数据之前,需要对Javascript有一个很好的理解,并能以一种能被其他人理解的形式呈现。 除此以外,这个JS库将数据以SVG和HTML5格式呈现,所以像IE7和8这样的旧式浏览器不能利用D3.js功能。

    四款最受欢迎的大数据可视化工具

    从不同来源收集的数据如大规模数据将与实时的DOM绑定并以极快的速度生成交互式动画(2D和3D)。 D3架构允许用户通过各种附件和插件密集地重复使用代码。

    NBI一站式大数据可视化分析构建平台:

    NBI一站式大数据分析平台作为国内领先 的新一代自助式、探索式分析工具,在产品设 计理念上始终从用户的角度出发,一直围绕简 单、易用,强调交互分析为目的的新型产品。 我们将数据分析的各环节(数据准备、自服务 数据建模、探索式分析、权限管控)融入到系 统当中,让企业有序的、安全的管理数据和分 析数据。

    四款最受欢迎的大数据可视化工具

    NBI一站式自服务大数据可视化分析平台 NBI数据分析决策大屏 咨询与定制化服务 只需在系统中通过拖拽式或点击的方式,即可在 几分钟内随心所欲的构建一张张精美的数据可视 化分析报告。

    NBI拥有几十种传统图形和新型大数据图形组件(如桑 基图, treemap、层级聚类图、旭日图、热力矩 阵、日历矩阵、gis等等)能让您轻松构建各类炫 酷的数据大屏。

    四款最受欢迎的大数据可视化工具
    NBI数据建模管理模块

    四款最受欢迎的大数据可视化工具
    NBI数据分许与报告制作模块

    四款最受欢迎的大数据可视化工具
    NBI报告查看模块

    一个基于React、Dva、ECharts、DataV的框架大数据可视化(大屏展示)模板

    转载: 这四款大数据可视化工具不得不看

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  • 60个大屏展示源码.rar

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    ​近年来,数据可视化是一个热度比较高的词,数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现,如图表或地图,以帮助人们了解这些数据的意义。

    而数据可视化大屏是当前可视化领域的一项热门应用,通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。数据可视化大屏,有两个要点:展现效果的酷炫、数据之间的层次关系。好的数据可视化大屏是布局、色彩、图表、动效的综合运用。

    今天小亿就来为大家说说怎样做出一份优秀的数据可视化大屏,以及为大家展示一些数据可视化案例集。

    一、什么是数据可视化?

    数据可视化是指借助图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。这里的核心是有效的传递信息,由于人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理,因此使用图表、图形和设计元素把数据进行可视化,可以帮你更容易的解释数据模式、趋势、统计规律和数据相关性,而这些内容在其他呈现方式下可能难以被发现。

    如演讲和沟通专家南希·杜瓦特(Nancy Duarte)所说:“不要让听众感觉你在展示一张图表,而要回顾人的行为,描述曲线变化背后的事件。不是“来看我们的三季度财报”,而是“来看我们为什么没完成目标”。”

    二、数据可视化有哪些好处?

    1.化繁为简,方便理解

    数据可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号,能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据,建立起联系和关联,发现规律和特征,获得更有商业价值的洞见和价值。

    正所谓“一图胜千言”,使用图表来总结复杂的数据,这种沟通方式也使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。

    2.发现新趋势、新机遇

    企业收集到的消费者行为的数据,可以为适应性强的公司带来许多新的机遇。通过使用大数据可视化来监控关键指标,更加阳光透明,及时发现问题第一时间做出应对。

    例如:天猫的双11数据大屏实况直播,可视化大屏展示大数据平台的资源利用、任务成功率、实时数据量等。企业领导人可以更容易发现各种大数据集的市场变化和趋势。

    3.增强数据交互

    数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。但与静态图表不同,交互式数据可视化鼓励用户探索甚至操纵数据来发现其他“秘密”。这就为使用分析提供了更好的意见。

    三、数据可视化的难点

    1.准备工作

    数据可视化的最大难点在数据可视化之前的准备工作—数据的获取与整理。比如数据收集是否全面准确?清洗数据是否到位?数据分析是否有据可循?数据分析结论是否清晰?如果用来数据可视化的数据出现问题,数据可视化的作品都不具有任何参考价值。

    2.对数据需要具有敏感性

    面对复杂的数据、信息,怎么找到数据之间的逻辑关系至关重要,这就需要制作人具备一定的数据分析能力,对大量复杂的数据具备数据敏感性,快速找到多维度、多变量的数据之间的逻辑关系,确定哪些数据之间有直接关系,哪些数据之间具有间接关系,需要重点展现哪些数据之间的关系,这些都需要制作人及时做出准确判断。

    3.用简洁易懂的图表展示复杂的数据关系

    因为阅读者需要在极短的时间内掌握了解各类图表所传递的数据关系,数据可视化需要尽可能简洁,便于让不同的阅读者快速抓住其重点,数据可视化就需要用有限的文字、简洁的图表展现大量的数据之间的各种关系与其客观规律。

    4.选择合适的图表

    从千变万化的各类图表中,选出适合自己数据的图表类型是数据可视化的关键。每种图表都有自己的优势和局限性,条形图就有一般条形图、堆积条形图、百度比条形图、双向柱状图等分类,饼状图也有:一般饼状图、玫瑰饼状图、环形图、旭日图等类型。所以根据自己的数据特点选择适当的图表很重要。

    5.图表细节处理

    图表细节的处理需要综合考虑多方面因素—刻度标记类型、间隙、刻度标签位置、数据类型、小数位、是否千分位、颜色取值、图例位置、图上标签、图表标题、备注文字说明等等。细节的处理不仅影响数据可视化的效果,若处理不好,可能还会加大阅读人的阅读困难。例如:刻度选取不合理折线过于陡峭,折线太细不便于观察线等。

    四、数据可视化过程的设计原则

    1.目的明确

    并不是所有的数据都需要数据可视化。数据可视化是借助图形化的分析过程,来解决业务上某一问题或者发现某一问题,当数据脱离了业务,就没有必要可视化了。所以做数据可视化之前先要明确这个数据可视化的分析目的到底是什么?你打算通过数据向用户讲述怎样的故事,数据可视化之后又在表达什么?通过这些数据,能为你后续的工作提供哪些指导?

    为了准确找到数据可视化的目的,请先回答这7个问题

    (1)数据要解决的业务内容的主题是什么?

    (2)这个数据可视化的数据如何获取?

    (3)我们想从数据中了解什么?也就是数据分析的要解决什么问题?

    (4)这份业务数据是什么时间的?

    (5)这份业务数据是什么领域的?

    (6)谁搜集过这份数据,来自哪个业务系统?

    (7)数据量是否足够完成这次准确的分析?

    如果你完整、清晰地回答了以上7个问题,你就明确了这次的数据可视化到底要解决什么问题。

    2.简洁、美观

    很多人在做数据可视化的时候一味追求酷炫的动态图、华丽的视效等,如果一个简单的图表就可以解决一个问题,为什么还要花大量的时间精力去做一些与数据无关的工作呢?合理运用色彩同样能让图表显示的很高级。图表主要作用是传递信息,追求过分漂亮只会使徒增无用功。

    但是,图表的基础美感会给人带来视觉上的享受,图表中的坐标轴、形状、线条、字体、标签、标题排版等元素是都会影响人的视觉效果,这些图表元素经过合理的搭配会给整个数据可视化作品加分,比如图表的色彩,如果搭配合理,会使整个图表看起来更加生生动,同时也会加深阅读者的记忆。

    3.懂得利用工具

    得心应手的数据可视化工具会使数据可视化的工作事半功倍。举个例子,如果用excel来做一份简单的仪表盘时,需要用到表格函数、AVERAGEIF函数、INDEX函数、MATCH函数等十几个函数,以及堆积条形图、簇状柱形图、信息图、带数据标记的折线图、簇状条形图等几种图型,就算是熟练的excel大能估计也要做上半个小时。如果对于excel的函数、透视表、VBA等不熟练,可能会花费更多时间。

    4.实事求是

    数据可视化的结果一定要实事求是,不可规避“异常数据”,真实反映业务数据,才可能帮助我们发现问题,掩盖问题只会造成更大的问题。若数据很庞大,也不可随意省去自认为不重要的数据部分,找到核心数据指标和异常数据,重点展示核心数据指标,分析异常数据的问题原因,最后给出合理、准确的数据分析结论。

    五、选择合适的图表

    数据可视化是一个展现复杂信息的强大武器。通过可视化信息,我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息,增加信息的印象。

    但如果数据可视化做得不好,反而会带来负面效果,所以更需要我们选择合理的数据可视化方法,高效传达数据。接下来,我们一起看看不同图表的不同使用场景。

    1.比较类—柱状图

    (1)特点:柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异。 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。

    (2)使用场景: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。局限在于只适用中小规模的数据集。

    2.流程类—漏斗图

    (1)特点:流程类图表显示流程流转和流程流量。一般流程都会呈现出多个环节,每个环节之间会有相应的流量关系,这类图形可以很好的表示这些关系。漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析,通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观地发现和说明问题所在的环节,进而做出决策。

    (2)适用场景:表现了随着业务流程的推进业务目标完成的情况。 

    3.占比类—饼图

    (1)特点:占比类图表显示同一维度上的占比关系。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。

    (2)适用场景:展示多个区块比例大小,所有区块(圆弧)的加和等于 100%。但最好避免使用这个图表,因为肉眼对面积大小不敏感。

    4.区间类—仪表盘

    (1)特点:区间类图表显示同一维度上值的上限和下限之间的差异。使用图形的大小和位置表示数值的上限和下限,通常用于表示数据在某一个分类(时间点)上的最大值和最小值。 

    (2)适用场景:目前很多的管理报表或报告上都是用这种图表,以直观的表现出某个指标的进度或实际情况。

    5.趋势类—折线图

    (1)特点:趋势类图表反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。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。

    (2)适用场景: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。

    6.时间类—面积图

    (1)特点:时间类图表显示以时间为特定维度的数据,在折线图的基础之上形成的,使用图形的位置表现出数据在时间上的分布,需要注意的是颜色要带有一定的透明度,透明度可以很好的帮助使用者观察不同序列之间的重叠关系。

    (2)适用场景:用于表现数据在时间维度上的趋势和变化。

    7.雷达图

    (1)特点:雷达图适用于多维数据(四维以上),且每个维度必须可以排序。但是有一个局限,就是数据点最多6个,否则无法辨别,因此适用场合有限。

    (2)适用场合:四维以上的数据。

    六、数据可视化案例展示

    1.浙江省某金融集团

    通过数据可视化的展现形式,使得投资项目的收益及变化态势一目了然,实现无人工的节点监控跟踪,最大程度保证用户的资金安全在可控范围内,提高收益。通过大屏展示投资情况、投资金融、投资客户数、历史盈利等信息向外界彰显公司形象及整体实力。

    2.广西省某重点大学

    为辅助校领导在宏观层面掌握校园数据,我们分别从招生就业、学生工作、国有资产、图书典藏、科研成果、后勤服务、发展规划、财务、教务、人事以及全校核心数据等11个方面全面展示有效信息,并且横向覆盖各学院及各部门的数据信息和工作内容。通过对接校方数据中心保证数据事实的准确性、及时性,为管理团队科学决策提供了有效的数据支撑。

    3.上海某上市房地产集团

    基于该上市公司在物业业务领域的诉求,亿信华辰围绕收入、支出、成本、客户满意度、人资管理等方面进行全面展示与分析,使得企业管理者时刻掌控经营状况以及各项目收支情况,并且全方位监管物业服务质量以及客户满意度,让业主的资产得以保值增值,实现产权所有者与管理者的共赢。

    令人瞩目的是在此项目中我们融入了智能BI功能(智问),管理者可以通过即问即答的形式获取数据分析结果,即时获取自己想要的数据,为打造高品质的物业服务提供了数据支撑,辅助高效管理。

    4.山西省某化工制造企业

    某世界500强的能源化工集团以期将智能化的数据监控技术与安全生产相融合,开启了大屏的数据可视化项目。将现实业务场景中的生产流程图、工艺流程图搬到了大屏之上,实现点、面集中、统一管理,有助于管控、防治安全隐患的发生,避免不必要的经济损失。另外,通过对产能、经济效益的监控,及时有效的发现问题,最大限度的简化解决问题的路径,提高各级管理能力以及生产运行效率。

    5.山东省某消防求援站

    根据该消防救援站的分析展示诉求,结合数据调研情况,紧扣消防救援业务,以管人、定物、抓事、谋战为主要抓手设置了六大维度的工作场景,选取核心的业务数据指标,实现炫酷可视化展示。让管理者能够清晰了解消防救援站基本情况以及消防救援队员、队站、食堂、训练等管理情况,推动队伍正规化建设。

    6.南方某能源电力集团

    根据客户的需求,设立市场投标、经营管理、人力资源、供应链、资产管理、安全管理、技术管理等11个核心业务场景,对接电力行业海量的业务数据,提供丰富的数据可视分析图表,对核心数据进行多维度分析研判,深度挖掘运行数据的时空特征及变化规律,辅助管理者全面掌控数据变化态势。

    想快速做出一个数据大屏,当然离不开可视化组件。你离高大上的大屏只差一个亿信ABI,以上可视化案例均使用亿信ABI制作,通过简单拖拽组件,替换业务数据,即可轻轻松松搞定酷炫大屏。

    亿信ABI的酷屏分析内置了数十套大屏模板,直接套用, 酷炫大屏一键生成。当然还有布局、表格、统计图、地图、参数等九大类型百余种组件,不论是单看还是组合在一起都能让你的大屏熠熠生辉。

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  • 大屏,是以大屏幕为载体进行可视化展示的统称。可视化通常被理解为一个制作图表、生成图形图像的简单过程,而更深刻的认识则是,可视化是认知的过程,即形成某个物体的感知图像,强化认知理解,辅助大脑处理信息。 ...

    以下为《帆软可视化大屏白皮书1.0》部分内容,工具看文末拿:

    一、什么是大屏?

    大屏,是以大屏幕为载体进行可视化展示的统称。可视化通常被理解为一个制作图表、生成图形图像的简单过程,而更深刻的认识则是,可视化是认知的过程,即形成某个物体的感知图像,强化认知理解,辅助大脑处理信息。

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    因此,大屏的终极目标是通过大屏幕的可视化,帮助用户洞悉业务数据,在脑海中高效处理信息、快速做出应答。

    在帆软的产品体系里,FineReport通过快速制作报表提高数据的生产力,FineBI通过自助分析释放数据的潜能,帆软大屏则致力于通过不限于PC端的更大的屏幕,让数据可视化创造更大的客户价值。

    1、大屏的种类

    大屏按照应用场景和数据来源可分为物联网大屏和展示分析大屏两大类。

    物联网大屏指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统等装置与技术,实时采集需要监控或分析的数据,在大屏上进行可视化展示,例如智慧城市、智慧工厂、智慧工地等大屏,常见于政务需要或工业、制造业项目需求。

    而展示分析类大屏一般用于展示企业运营产生的数据,只需对接公司数据库即可,常见的有参观展示大屏、领导办公室大屏、会议室大屏等。

    2、帆软大屏可覆盖的场景

    基于以上分类和行业共性,帆软大屏能覆盖的场景又可以作进一步细分。以下是部分场景化实例:

    1)企业综合展示大屏

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    2)项目指挥管控大屏

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    3)生产监控大屏

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    4)交通物流大屏

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    5)银行驾驶舱大屏

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    6)防疫数据监控大屏

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    7)销售业务分析大屏

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    8)综合运营驾驶舱大屏

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    9)项目管理及总结汇报大屏

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    10)双十一大屏

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    二、大屏可视化效果

    在缺少专业大屏软件的情况下,制作一张大屏模板可能需要编写大量的代码搭建iframe布局、接入echart图形。

    而帆软大屏的制作立足于FineReport决策报表,用户可以通过简单拖拽的方式设计整体布局,可以直接使用数十种拥有自主产权的图表,还可以添加轮播、闪烁、旋转等动态效果,让大屏可视化更生动。

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    1、可视化图表

    帆软大屏设计器内置的图表均为自主研发设计的成果,可以避免使用第三方插件带来的知识产权、服务、文档等不便。用户可根据数据可视化额需要挑选图表,也可以使用图表类型自动推荐功能快速制作图表。

    (1)基础分析图表

    基础分析图表指常用于辅助数据分析、呈现分析结果的图表,包括但不限于柱形图,折线图,饼图,雷达图,散点图、圆环图,条形图,地图、堆积图、面积图、组合图、气泡图、地图、GIS地图、仪表盘、矩形树图、甘特图、框架图等超过50种基础分析图表。

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    (2)扩展图表

    扩展图表是帆软大屏专用图表扩展包,只需下载插件即可获取轮播条形图、轮播饼图、特殊形状柱形图、轮播KPI指标卡、智慧树图、时间齿轮、轮播目录齿轮等9大类别、20余种效果绚丽、富有动感的图表。

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    扩展图表支持用户自定义文本和配色等样式,但其自带的配色和样式与酷炫的深色调大屏风格深度契合,用户在使用时不需要做复杂的设计调整。

    (3)数据地图

    地图是大屏中最引人瞩目的可视化元素,常常位于大屏的中心,帆软大屏支持普通平面地图和三维地图两种不同样式的数据地图。

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    2、自定义动态交互

    帆软图表支持丰富多样的动态交互效果,不仅使得大屏更生动多彩,还能满足参观演示、数据监控、决策分析等多种大屏场景。

    (1)钻取与联动

    • 图表钻取

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    • 图表联动

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    (2)监控刷新

    数据监控刷新即后台数据的智能监测并对比,数据在变更前台及时更新,让客户实时掌握最新数据。帆软大屏支持整个模板的全局刷新和单个组件的局部刷新,且每个组件有独立的监控设置,不同表格、图表等元素可以独立刷新,其中图表的刷新还支持对变更的数据进行动态提示。

    3、数据预警

    用户可以对图表设置条件显示的特效,在图表数据满足一定条件时呈现某系列图形高亮或闪烁的动画效果,结合监控刷新即可实现大屏前端告警的应用;同理,表格中的数据也可以根据预警条件设置告警效果。

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    4、自动轮播

    图表支持在同一位置轮播显示多个不同的图表样式,每个图表的数据来源也可以各不相同。还支持应用tab块组件实现多图表、表格组件的自动轮播,甚至多个模板的自动轮播。轮播时间由用户自定义,用户也可以改自动轮播为手动切换。

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    此外,场景地图、智慧树、轮播目录齿轮等图表自带轮播功能,通过参数传递的方式,可实现此类图表轮播的同时联动周围的组件,在一张大屏模板上展示多个场景和维度的数据。

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    自动轮播不仅限于图表,对于一些特定组件,使用自动轮播或滚动的方式展示是常态,如长列表的自动滚动(即跑马灯效果)、KPI指标卡的自动轮播等,用户均可通过简单的方式实现。

    5、开场效果

    开场效果指在大屏模板呈现之前加载的一段过渡动画或视频,可以提高大屏的整体视听效果。帆软大屏内置两端酷炫的开场效果,也支持客户自定义开场视频,可插入公司介绍、品牌宣导等视频。

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    文末惊喜

    回个“大屏”就能获得大屏模板

    展开全文
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    目录

    精彩案例汇总

    效果展示

    1、首先看动态效果图 

    2、丰富的主题样式

    一、 确定需求方案

    1、确定产品上线部署的屏幕LED分辨率

    2、功能模块

    3、部署方式 

    二、整体架构设计

    三、编码实现 (基于篇幅及可读性考虑,此处展示部分关键代码)

    1、前端html代码 

    2、前端JS代码

    模块 -  供应商排名

    模块 -  切换主题

    3、后端python代码

    四、上线运行

    五、源码下载

    精彩案例汇总


    近年来,数据可视化大屏的出现,掀起一番又一番的浪潮,众多企业主纷纷想要打造属于自己的 “酷炫吊炸天” 的霸道总裁大屏驾驶舱。今天为大家分享的是 【 供应链 - 数据可视化大屏解决方案】。

    之前小伙伴们建议我出一些视频课程来学习Echarts,这样可以更快上手,所以我就追星赶月的录制了精彩案例汇总 ,希望小伙伴们多多支持。 

    话不多说,开始分享干货,欢迎讨论!QQ微信同号: 6550523

    精彩案例汇总

    YYDatav的数据可视化《精彩案例汇总》_YYDataV的博客-CSDN博客

    效果展示

    1、首先看动态效果图 

    2、丰富的主题样式

    一、 确定需求方案

    1、确定产品上线部署的屏幕LED分辨率

    1280px*768px,F11全屏后占满整屏无滚动条;其它分辨率屏幕可自适应显示。

    2、功能模块

    • 供应商排名:综合评价,总成交额

    • 全球成交额分布

    • 资产总额

    • 资产负债率

    • 资产营收

    • 资产营收应付账款, 应收账款

    3、部署方式 

    • 基于免安装可执行程序:支持Windows、Linux、Mac等各种主流操作系统;将可执行程序exe复制到服务器上即可,无需其它环境依赖;
    • 观看方式:既可在服务器上直接观看程序界面,也可远程使用浏览器打开播放,支持Chrome浏览器、360浏览器等主流浏览器。

    二、整体架构设计

    1. 前端基于Echarts开源库设计,使用WebStorm编辑器;
    2. 后端基于Python Web实现,使用Pycharm编辑器;
    3. 数据传输格式:JSON;
    4. 数据源类型:目前已支持PostgreSQL、MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、SQLite、Excel表格等,还可以定制HTTP API接口方式或其它类型数据库。
    5. 数据更新方式:摒弃了前端页面定时拉取的方式(这种方式带来严重的资源浪费),采用后端数据实时更新,实时推送到前端展示;

    三、编码实现 (基于篇幅及可读性考虑,此处展示部分关键代码)

    1、前端html代码 

       
    <body background="/myimg/starfield.jpg">
    
          <div class="container_fluid">
                <div class="row_fluid" id="vue_app">
                      <div style="padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
                            <dv-decoration-1 style="height:4%;">
                            </dv-decoration-1>
                            <h3 id="container_h"></h3>
                      </div>
    
                      <div style="padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-3">
                            <dv-border-box-7 style="height:87%;padding:0 0">
                                  <div style="height:100%;padding:5%;" id="container_1" class="col-xs-12 col-md-12"></div>
                            </dv-border-box-7>
                      </div>
    
                      <div style="padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-6">
                            <div style="height:87%;padding:1%" id="container_3" class="col-xs-12 col-md-12"></div>
                            <div class="div-title-1">
                                  <p class="p-titile">全球总成交额
                                        <img src="myimg/1.png" style="height: 40%; ">
                                  </p>
                                  <p id="container_2_1" class="p-value">
                                  </p>
                            </div>
                            <div class="div-title-2">
                                  <p class="p-titile">供应商数量
                                        <img src="myimg/2.png" style="height: 40%; ">
                                  </p>
                                  <p id="container_2_2" class="p-value">
                                  </p>
                            </div>
                            <div class="div-title-3">
                                  <p class="p-titile">采购上线率
                                        <img src="myimg/3.png" style="height: 40%; ">
                                  </p>
                                  <p id="container_2_3" class="p-value">
                                  </p>
                            </div>
                      </div>
    
                      <div style="padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-3">
                            <dv-border-box-7 style="height:20%;padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
                                  <div style="height:100%;padding:5% 5% 5% 5%;" id="container_4"></div>
                            </dv-border-box-7>
    
                            <dv-border-box-7 style="height:20%;padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
                                  <div style="height:100%;padding:5% 5% 5% 5%;" id="container_5"></div>
                            </dv-border-box-7>
    
                            <dv-border-box-7 style="height:20%;padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
                                  <div style="height:100%;padding:5% 5% 5% 5%;" id="container_6"></div>
                            </dv-border-box-7>
    
                            <dv-border-box-7 style="height:27%;padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
                                  <div style="height:100%;padding:5% 5% 5% 5%;" id="container_7"></div>
                            </dv-border-box-7>
                      </div>
    
                </div>
          </div>
    </body>

    2、前端JS代码

    模块 -  供应商排名

        var idContainer_1 = "container_1";
    var chartDom = document.getElementById(idContainer_1);
    
    function initEchart_1() {
      var myChart = echarts.init(chartDom, window.gTheme);
      var option = {
        title: {
          text: "供应商排名",
          left: "center",
          textStyle: {
            color: "#00ffff",
            fontSize: "12",
          },
        },
        tooltip: {
          trigger: "item",
          formatter: "{a} <br/>{b}: {c} 亿元",
          position: function (p) {
            //其中p为当前鼠标的位置
            return [p[0] + 10, p[1] - 10];
          },
        },
        legend: {
          data: ["成交额", "综合评价"],
          textStyle: {
            color: "rgba(255,255,255,.8)",
            fontSize: "10",
          },
          top: "5%",
        },
        grid: {
          left: "12%",
          right: "15%",
          bottom: "3%",
          // 距离顶部边框的相对距离,太近压到了legend
          top: "15%",
          containLabel: true,
        },
        dataZoom: [
          {
            type: "slider",
            yAxisIndex: 0,
            left: "0%",
            start: 70,
            end: 100,
          },
        ],
        xAxis: [
          {
            name: "成交额(亿元)",
            type: "value",
            min: 0,
            max: 5000,
            nameLocation:'start',
            nameTextStyle: {
              color: "#3690be",
              fontSize: 10,
            },
            axisLabel: {
              textStyle: {
                color: "rgba(255,255,255,.8)",
                fontSize: 10,
              },
            },
            axisLine: {
              lineStyle: {
                color: "rgba(255,255,255,.2)",
              },
            },
            splitLine: {
              lineStyle: {
                color: "rgba(255,255,255,.1)",
              },
            },
          },
          {
            name: "综合评价",
            type: "value",
            min: 0,
            max: 100,
            nameLocation:'start',
            nameTextStyle: {
              color: "#3690be",
              fontSize: 10,
            },
            axisLabel: {
              textStyle: {
                color: "rgba(255,255,255,.8)",
                fontSize: 10,
              },
            },
            axisLine: {
              lineStyle: {
                color: "rgba(255,255,255,.2)",
              },
            },
            splitLine: {
              lineStyle: {
                color: "rgba(255,255,255,.1)",
              },
            },
          },
        ],
        yAxis: {
          // name:'供应商',
          type: "category",
          data: [],
          axisLabel: {
            textStyle: {
              color: "rgba(255,255,255,.8)",
              fontSize: 10,
            },
          },
          axisLine: {
            lineStyle: {
              color: "rgba(255,255,255,.2)",
            },
          },
          splitLine: {
            lineStyle: {
              color: "rgba(255,255,255,.1)",
            },
          },
        },
        series: [
          {
            name: "成交额",
            type: "bar",
            xAxisIndex: 0,
            
            label: {
              show: true,
            },
            emphasis: {
              focus: "series",
            },
            data: [],
            
          },
          {
            name: "综合评价",
            type: "bar",
            xAxisIndex: 1,
            label: {
              show: true,
            },
            emphasis: {
              focus: "series",
            },
            data: [],
    
          },
        ],
      };
    
      // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
      myChart.setOption(option);
      window.addEventListener("resize", function () {
        myChart.resize();
      });
    }
    
    function asyncData_1() {
      $.getJSON("json/bar_horizontal.json").done(function (data) {
        var myChart = echarts.init(document.getElementById(idContainer_1), window.gTheme);
    
        myChart.setOption({
          yAxis: { data: data["yAxis"]["data"] },
          series: [{ data: data["series"][0]["data"] }, { data: data["series"][1]["data"] }],
        });
      }); //end $.getJSON}
    }
    initEchart_1();
    asyncData_1();
    

    模块 -  切换主题

        var rm = document.getElementById("rightMenu");
    document.documentElement.oncontextmenu = function (e) {
      e = e || window.event;
      var mx = e.clientX;
      var my = e.clientY;
      var rmWidth = parseInt(rm.style.width);
      var pageWidth = document.documentElement.clientWidth;
      if (mx + rmWidth < pageWidth) {
        rm.style.left = mx + "px";
        rm.style.top = my + "px";
      } else {
        rm.style.right = mx + "px";
        rm.style.top = my + "px";
      }
      rm.style.display = "block";
      return false;
    };
    
    document.documentElement.onclick = function () {
      rm.style.display = "none";
    };
    
    document.oncontextmenu = function (e) {
      return false;
    };
    
    window.onload = function () {
      liList = document.getElementById("rightMenu").getElementsByTagName("li");
      for (i = 0; i < liList.length; i++) {
        liList[i].onclick = function () {
          //   alert(this.innerHTML);
          var theme = this.innerHTML;
          var url = location.href.substring("h", location.href.indexOf("?"));
          urlTheme = url + "?theme=" + theme;
          location.replace(urlTheme);
        };
      }
    };
    
    

    3、后端python代码

         # -*- coding:utf-8 -*-
    
    import io
    import os
    import sys
    import urllib
    import json
    from http.server import HTTPServer, SimpleHTTPRequestHandler, ThreadingHTTPServer
    
    ip = "localhost"   # 监听IP,配置项
    port = 8812       # 监听端口,配置项
    index_url = "http://%s:%d/index.html" %(ip, port)  # 监听主页url,配置项
    
    class MyRequestHandler(SimpleHTTPRequestHandler):
        protocol_version = "HTTP/1.0"
        server_version = "PSHS/0.1"
        sys_version = "Python/3.7.x"
        target = "./"  # 监听目录,配置项
    
        def do_GET(self):
            if self.path.find("/json/") > 0:
                print(self.path)
                req = {"success": "true"}
                self.send_response(200)
                self.send_header("Content-type", "json")
                self.end_headers()
                with open(self.path, 'r', encoding="utf-8") as f:
                    data = json.load(f)
                    rspstr = json.dumps(data)
                    self.wfile.write(rspstr.encode("utf-8"))
    
            else:
                SimpleHTTPRequestHandler.do_GET(self);
    
        def do_POST(self):
            if self.path == "/signin":
                print("postmsg recv, path right")
            else:
                print("postmsg recv, path error")
                data = self.rfile.read(int(self.headers["content-length"]))
                data = json.loads(data)
                self.send_response(200)
                self.send_header("Content-type", "text/html")
                self.end_headers()
                rspstr = "recv ok, data = "
                rspstr += json.dumps(data, ensure_ascii=False)
                self.wfile.write(rspstr.encode("utf-8"))
    
    
    def HttpServer():
        try:
            server = HTTPServer((ip, port), MyRequestHandler)
            listen = "http://%s:%d" %(ip, port)
            print("服务器监听地址: ", listen)
            server.serve_forever()
        except ValueError as e:
            print("Exception", e)
            server.socket.close()
    
    if __name__ == "__main__":
        HttpServer()

    四、上线运行

    五、源码下载

    【源码】数据可视化:基于Echarts+Python实现的动态实时大屏范例12-供应商大屏.zip-管理软件文档类资源-CSDN下载

    精彩案例汇总

    YYDatav的数据可视化《精彩案例汇总》_YYDataV的博客-CSDN博客

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空空如也

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