選擇載入。自動跳轉到數據報表頁，數據報表（Report）是數據規(guī)整和清洗過程。大家還記得實戰(zhàn)篇中演示的數據清洗嗎？之前我們體驗了一遍Excel函數清洗的過程。這次需要用BI再進行一遍清洗。數據清洗PowerBI有一個高級功能叫DAX（DataAnalysisExpressions），它是整個PowerBI使用的公式語言。DAX近似Excel函數（大多數第三方BI，函數均接近Excel），故它針對新手非常友好。如果大家已經熟悉Excel函數，上手速度會很快?；旧虾瘮得侄家粯?，如果不熟悉，可以查閱官網提供的文檔。我們先清洗報表中的薪水salery，和實戰(zhàn)篇過程一樣，需要將其拆分成兩個新列，并且計算平均值。此時新增加的列沒有任何內容。我們需要做的操作就是以salery生成兩列。這里需要用到DAX。當成函數使用它就行，不過Excel是單元格級別的引用，而DAX中的任何引用、計算、匯總等，都是以列為單位的。那么報表就叫做DataAnalyst，ColumnName是我們需要引用的列，名字叫做salary。下圖公式就是范例。如果表名中有空格，需要加引號，如果沒有則不需要。如果是跨表引用，TableName是必須的，否則只需要ColumnName。DAX支持自動填充，可以通過模糊輸入+回車快速輸入。我說過它近似Excel。景區(qū)大數據平臺建設，景區(qū)大數據可視化平臺開發(fā)。節(jié)能數據可視化開發(fā)

首先我們需要對我們現有的數據進行分析，得出自己的結論，明確要表達的信息和主題（即你通過圖表要說明什么問題）。然后根據這個目的在現有的或你知道的圖表信息庫中選擇能夠滿足你目標的圖表。然后開始動手制作圖表，并對圖表進行美化、檢查，直至圖表完成。這里我們容易犯的一個錯誤是：先設想要達到的可視化效果，然后在去尋找相應的數據。這樣經常會造成：“現有的數據不能夠做出事先設想的可視化效果，或者是想要制作理想的圖表需要獲取更多的數據?！边@樣的誤區(qū)。數據可視化哪家好一些物流大數據平臺 價格，物流大數據平臺開發(fā)費用報價。

    數據使用者對于數據的交互需求越來越多，已有的數據可視化產品完全無法滿足使用者的可視化需求，時常出現需要的可視化形式產品不支持或支持不夠等問題。這就對于系統的圖表表達能力提出了更高的要求，同時對于系統支持使用者的個性化定制提出了新的要求。系統可擴展性大數據對于數據可視化系統的擴展能力提出了新的挑戰(zhàn)，系統的可擴展性將成為衡量一個大數據可視化系統的重要指標?？焖贅嫿芰Υ髷祿殡S著快速變化與增加的數據，如何幫助用戶及時理解數據，發(fā)現問題，離不開數據可視化的快速構建能力，即根據使用者數據驅動的圖表快速定制能力。數據在s級甚至ms級更新的情況下，有沒有可能實現圖表的秒級更新與快速定制。另外，圖表定制后的快速共享與響應功能也將成為必要的系統功能。數據分析傳統的BI工具主要集中在數據篩選、聚合及可視化功能，已經不能滿足大數據分析的需求，Gartner提出了“增強分析”，數據可視化只有結合豐富的大數據分析方法，將數據的探索式分析形成一個閉環(huán)，才能實現完整的大數據可視化產品，有效幫助使用者理解數據。預測性分析是大數據的趨勢，數據可視化有效結合預測方法，將有助于使用者的決策。

    如圖顯示了目前業(yè)界使用的根據目標分類的數據可視化方法，數據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據可視化方法對比。比較不同元素之間或不同時刻之間的值。分布。查看數據分布特征，是數據可視化為常用的場景之一。查看變量之間的相關性，這常常用于結合統計學相關性分析方法，通過視覺結合使用者專業(yè)知識與場景需求判斷多個因素之間的影響關系。大規(guī)模數據可視化大規(guī)模數據可視化一般認為是處理數據規(guī)模達到TB或PB級別的數據。經過數十年的發(fā)展，大規(guī)模數據可視化經過了大量研究，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、數據并行。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據依賴。流水線并行采用流式讀取數據片段，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。數據并行是一種“單程序多數據”方式，將數據劃分為多個子集，然后以子集為粒度并行執(zhí)行程序處理不同的數據子集。(2)原位可視化數值模擬過程中生成可視化，用于緩解大規(guī)模數值模擬輸出瓶頸。大數據可視化系統開發(fā)哪家好？

    聲明式編程出現時間相對較晚，其中采用圖形語法思想的可視化語法。交互式數據可視化生成方式通過交互接口，使得用戶不用編程即可定制可視化圖表。大數據可視化產品本節(jié)重點介紹介紹相關的大數據可視化產品，包括適用于一定大數據場景的傳統數據可視化產品及面向大數據的數據可視化產品。優(yōu)點在于數據關聯查詢與鉆取能力，圖表繪制快速;缺點在于易用性不足，作為內存型的數據可視化產品，數據處理速度依賴于內存大小，對硬件要求較高。面向大數據的可視化產品大數據背景下產生的數據可視化產品如下。ApacheSuperset是基于Flask-Appbuilder構建的開源數據可視化系統，B/S架構，集成了地圖、折線圖、餅圖等可視化方法，提供了一種方便的看板定制方法。優(yōu)點是系統可擴展性與權限控制機制;缺點是系統穩(wěn)定性和大數據處理能力不足。ApacheZeppelin是面向大數據的交互式數據分析與協作記事本工具，開源項目，B/S架構。優(yōu)點是與不同大數據框架的集成能力與系統可擴展性;缺點是需要編程，不支持異步，對于大規(guī)模數據，客戶端可能需要等待較長時間。大數據可視化挑戰(zhàn)數據可視化在大數據場景下面臨諸多新的挑戰(zhàn)。數據可視化定制開發(fā)，數據可視化建設，數據可視化設計。節(jié)能數據可視化開發(fā)

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    隨著科技的發(fā)展和進化，規(guī)劃者和管理者需要以更快的速度，獲取豐富的數據，利用更智能的算法和人工智能來提升決策，實現科學治理實時操作。數據信息實現可視化有利于交通治理，交通行業(yè)可視化大屏已經進入到公眾的視野，特別是一些監(jiān)控中心、指揮中心、調度中心等重要場所，大屏幕顯示系統已經成為信息可視化不可或缺的基礎系統。對于交通管理部門來說，利用可視化大屏會有更多的效果。由于大屏集成地理信息系統、視頻監(jiān)控系統、交管部門各業(yè)務系統數據，對交通路況、警力分布、警情事件、接處警情況等要素進行綜合監(jiān)測，能夠幫助管理者實時掌握交通整體運行態(tài)勢。既能夠達到精細化管理的作用，又輔助減少交通違章和交通意外事故的發(fā)生。實現了實時監(jiān)控，能夠有效提升協調的能力，更具有布局的效果。與此同時，也會和各個不同的交通部門結合起來，利用當前所擁有的系統資源，可以達到多個不同部門的數據協同管理，這樣就能夠有效滿足于當前的資源共享，就可以在管理平臺上實現。從戶外的交通誘導屏、公交站臺智能顯示屏到室內交通監(jiān)控屏等等，再到現在正在各大城市悄然綻放的“智能行人過街系統”、停車誘導系統等新的智能交通項目，都有LED顯示產品的身影。節(jié)能數據可視化開發(fā)

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