大數(shù)據(jù)時代，我們常聽到的一句話就是“用數(shù)據(jù)說話”。但數(shù)據(jù)本身是冰冷的數(shù)字，它很難直接告訴我們哪些數(shù)據(jù)是有價值的信息。只有通過合適的可視化工具來進行數(shù)據(jù)的展示表達，才可以使傳遞給使用者的感受更加直觀，也更容易獲得其中價值。數(shù)據(jù)大屏就是一種非常有效的數(shù)據(jù)可視化工具，它可以將業(yè)務的關鍵指標以可視化的方式展示到一塊或多塊LED大屏上，不僅可以讓業(yè)務人員快速、直接地從繁雜的業(yè)務數(shù)據(jù)中找到重要數(shù)據(jù)，還可以對決策人員起到輔助作用。一、什么是數(shù)據(jù)可視化大屏？數(shù)據(jù)可視化是借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。簡而言之就是把枯燥無味的數(shù)據(jù)，通過圖形化設計表現(xiàn)，達到一種更加精細和高效的數(shù)據(jù)分析和表達。一方面，可以讓數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)效果更加直觀，便于用戶查看；另一方面，也可以讓用戶挖掘到數(shù)據(jù)中的隱藏價值。在當前新技術支持下，數(shù)據(jù)可視化除了「可視」，還有「可交流」、「可互動」的特點，其本質(zhì)是數(shù)據(jù)空間到圖形空間的映射，是抽象數(shù)據(jù)的具象表達。而數(shù)據(jù)可視化大屏是將一些業(yè)務的關鍵指標通過數(shù)據(jù)可視化的方式展示到一塊或多塊LED大屏上，以大屏為主要展示載體的數(shù)據(jù)可視化設計。也就是通過整個超大尺寸的屏幕來展示關鍵數(shù)據(jù)內(nèi)容。智慧工廠數(shù)據(jù)可視化廠家電話。廣州工廠數(shù)據(jù)可視化建設

    需在大屏整體分辨率上切分出不同的區(qū)域，根據(jù)業(yè)務指標的重要程度，將不同的指標以可視化形式呈現(xiàn)在不同區(qū)域，做到主次分明，突出重點。布局設計主要根據(jù)梳理好的業(yè)務指標進行，業(yè)務指標安排在中間位置較大區(qū)域，其余的指標按優(yōu)先級依次在指標周圍展開。一般把有關聯(lián)關系的指標在同一區(qū)域展現(xiàn)，這樣更有助于觀看者的理解。，UI整體風格一般用深色調(diào)，如黑色背景，藍色或綠色的配色方案，讓信息更好的聚焦，深色調(diào)看上去更柔和舒服不刺眼，也會較省電。UI設計效果圖完成后，可先投屏到大屏上模擬真實效果，保證在大屏屏幕的顏色、效果呈現(xiàn)符合設計要求。下圖是百分點某大屏項目的UI設計圖。6.可視化開發(fā)開發(fā)階段，開發(fā)工程師根據(jù)產(chǎn)品原型圖、UI效果圖、詳細設計文檔，選擇合適的開發(fā)環(huán)境、開發(fā)工具、開發(fā)語言等，統(tǒng)一每個模塊、頁面的命名規(guī)范。在可視化開發(fā)過程中通常會使用到以下圖表庫。7.現(xiàn)場調(diào)試、交付大屏項目涉及到現(xiàn)場調(diào)試，確保每個環(huán)節(jié)運行正常，包括圖站的融屏、網(wǎng)絡、軟件部署、大屏圖像顯示是否完整、控制端通信是否正常，并根據(jù)現(xiàn)場出現(xiàn)的問題做及時調(diào)整。三、百分點可視化系統(tǒng)設計亮點1.智能控制在智能展廳的建設中，除了大屏。大連上市公司數(shù)據(jù)可視化提供商交通大數(shù)據(jù)可視化，交通數(shù)據(jù)可視化設計，交通數(shù)據(jù)可視化大屏。

    根據(jù)輸出不同，原位可視化分為圖像、分布、壓縮與特征。輸出為圖像的原位可視化，在數(shù)值模擬過程中，將數(shù)據(jù)映射為可視化，并保存為圖像。輸出為分布數(shù)據(jù)的原位可視化，根據(jù)使用者定義的統(tǒng)計指標，在數(shù)值模擬過程中計算統(tǒng)計指標并保存，后續(xù)進行統(tǒng)計數(shù)據(jù)可視化;輸出為壓縮數(shù)據(jù)的原位可視化采用壓縮算法降低數(shù)值模擬數(shù)據(jù)輸出規(guī)模，將壓縮數(shù)據(jù)作為后續(xù)可視化處理的輸入;輸出為特征的原位可視化采用特征提取方法，在數(shù)值模擬過程中提取特征并保存，將特征數(shù)據(jù)作為后續(xù)可視化處理的輸入。時序數(shù)據(jù)可視化時序數(shù)據(jù)可視化是幫助人類通過數(shù)據(jù)的視角觀察過去，預測未來，例如建立預測模型，進行預測性分析和用戶行為分析。面積圖可顯示某時間段內(nèi)量化數(shù)值的變化和發(fā)展，常用來顯示趨勢。氣泡圖可以將其中一條軸的變量設置為時間，或者把數(shù)據(jù)變量隨時間的變化制成動畫來顯示。蠟燭圖通常用作交易工具。甘特圖通常用作項目管理的組織工具，熱圖通過色彩變化來顯示數(shù)據(jù)，直方圖適合用來顯示在連續(xù)間隔或特定時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)分布。折線圖用于在連續(xù)間隔或時間跨度上顯示定量數(shù)值，常用來顯示趨勢和關系。南丁格爾玫瑰圖繪制于極坐標系之上，適用于周期性時序數(shù)據(jù)。

    如圖顯示了目前業(yè)界使用的根據(jù)目標分類的數(shù)據(jù)可視化方法，數(shù)據(jù)可視化目標抽象為對比、分布、組成以及關系。按目標分類的常用數(shù)據(jù)可視化方法對比。比較不同元素之間或不同時刻之間的值。分布。查看數(shù)據(jù)分布特征，是數(shù)據(jù)可視化為常用的場景之一。查看變量之間的相關性，這常常用于結(jié)合統(tǒng)計學相關性分析方法，通過視覺結(jié)合使用者專業(yè)知識與場景需求判斷多個因素之間的影響關系。大規(guī)模數(shù)據(jù)可視化大規(guī)模數(shù)據(jù)可視化一般認為是處理數(shù)據(jù)規(guī)模達到TB或PB級別的數(shù)據(jù)。經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，大規(guī)模數(shù)據(jù)可視化經(jīng)過了大量研究，重點介紹其中的并行可視化和原位(insitu)可視化。(1)并行可視化并行可視化通常包括3種并行處理模式，分別是任務并行、流水線并行、數(shù)據(jù)并行。任務并行將可視化過程分為多個子任務，同時運行的子任務之間不存在數(shù)據(jù)依賴。流水線并行采用流式讀取數(shù)據(jù)片段，將可視化過程分為多個階段，計算機并行執(zhí)行各個階段加速處理過程。數(shù)據(jù)并行是一種“單程序多數(shù)據(jù)”方式，將數(shù)據(jù)劃分為多個子集，然后以子集為粒度并行執(zhí)行程序處理不同的數(shù)據(jù)子集。(2)原位可視化數(shù)值模擬過程中生成可視化，用于緩解大規(guī)模數(shù)值模擬輸出瓶頸。電力數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)開發(fā)怎么做？電力可視化技術方案！

    數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的組成元件當中包括用于將測量參數(shù)轉(zhuǎn)換成為電信號的傳感器，而這些電信號則是由數(shù)據(jù)采集硬件來負責獲取的。數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是指為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘密切相關，但數(shù)據(jù)挖掘往往傾向于關注較大型的數(shù)據(jù)集，較少側(cè)重于推理，且常常采用的為另外一種不同目的而采集的數(shù)據(jù)。在統(tǒng)計學領域有些人將數(shù)據(jù)分析劃分為描述性統(tǒng)計分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗證性數(shù)據(jù)分析；其中，探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，而驗證性數(shù)據(jù)分析則側(cè)重于已有假設的證實或證偽。數(shù)據(jù)分析的類型包括：1）探索性數(shù)據(jù)分析：是指為了形成值得假設的檢驗而對數(shù)據(jù)進行分析的一種方法，是對傳統(tǒng)統(tǒng)計學假設檢驗手段的補充。該方法由美國統(tǒng)計學家約翰·圖基命名。2）定性數(shù)據(jù)分析：又稱為“定性資料分析”、“定性研究”或者“質(zhì)性研究資料分析”，是指對諸如詞語、照片、觀察結(jié)果之類的非數(shù)值型數(shù)據(jù)（或者說資料）的分析。2010年后數(shù)據(jù)可視化工具基本以表格，圖形（chart），地圖等可視化元素為主，數(shù)據(jù)可進行過濾，鉆取，數(shù)據(jù)聯(lián)動，跳轉(zhuǎn)，高亮等分析手段做動態(tài)分析。數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)開發(fā)，數(shù)據(jù)可視化平臺開發(fā)。廣州工廠數(shù)據(jù)可視化建設

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    包括數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)融合、圖表繪制效率、圖表表達能力、系統(tǒng)可擴展性、快速構(gòu)建能力、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)交互等。數(shù)據(jù)規(guī)模大數(shù)據(jù)規(guī)模大、價值密度降低，受限于屏幕空間，所能顯示的數(shù)據(jù)量有限。因此為了有效顯示使用者所關注的數(shù)據(jù)和特征，需要采用有效的數(shù)據(jù)壓縮方法。目前已有的方法針對數(shù)據(jù)本身進行采樣或聚合，未考慮數(shù)據(jù)可視化的顯示特性。近期一些學者提出了針對特定可視化場景的數(shù)據(jù)壓縮方法。但是目前依然缺少通用的面向可視化的數(shù)據(jù)壓縮方法，也缺少實際應用的產(chǎn)品。數(shù)據(jù)融合大數(shù)據(jù)的另一個表現(xiàn)是數(shù)據(jù)類型多樣，常常分布于不同的數(shù)據(jù)庫。如何融合不同來源、不同類型的數(shù)據(jù)，為使用者提供統(tǒng)一的可視化視角，支持可視化的關聯(lián)探索與關系挖掘，是一個重要的問題。其中涉及數(shù)據(jù)關聯(lián)的自動發(fā)現(xiàn)、多類型數(shù)據(jù)可視化、知識圖譜構(gòu)建等多個技術問題。圖表繪制效率隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加，圖表可視化的效率問題越來越凸顯。目前，有些可視化產(chǎn)品開始采用WebGL借助GPU實現(xiàn)平行繪制。越來越多的數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品采用B/S架構(gòu)，其性能一定程度上優(yōu)先于瀏覽器;另外，由于跨終端需求越來越普遍，也對圖表繪制提出了更多挑戰(zhàn)。圖表表達能力隨著產(chǎn)生數(shù)據(jù)的來源增加，數(shù)據(jù)類型不斷增加。廣州工廠數(shù)據(jù)可視化建設

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