如圖顯示了目前業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知識與場景需求判斷多個因素之間的影響關系。大規模數據可視化大規模數據可視化一般認為是處理數據規模達到TB或PB級別的數據。經過數十年的發展，大規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，用于緩解大規模數值模擬輸出瓶頸。智慧水務大數據平臺建設整體解決方案。大數據信息可視化

    那么Excel加減乘除的習慣可以直接使用在上面。大家看到這里，是不是覺得DAX公式非常長？新手可以多增加輔助列來進行計算。Excel中有比較方便的分列功能，那么PowerBI中是否擁有呢？答案是肯定的，右鍵點擊列，選擇編輯查詢選項。這里依舊吐槽翻譯。分割資料行就是我們熟悉的分列功能。選擇自定義，用“-”即可完成分列（原始數據會被拆分，所以建議先復制一列）。實戰篇提到過，我們的北京數據是有重復值的，那么我們通過positionId這職位標示，來刪除重復項。右鍵點擊移除重復項目即可。我們再看一下查詢編輯的其他功能。分組依據可以認為是數據表。可以選擇多個字段進行分組。對結果進行求和、計數等操作如果是訂單、用戶行為、用戶資料等大量數據，一般會以分組形式進行計算。不同分組字段，會生成不同的維度，像范例中的城市、工作年限，教育背景都是維度，也是圖表的基礎。如果生成的維度足夠多，我們能利用維度組成數據模型，這是OLAP的概念。除此以外，也能利用過濾直接篩選數據。我們選擇出含有數據分析、分析的數據。排除掉大數據工程師等干擾職位。這里支持多條件復雜邏輯篩選。到這里，我們已經完成實戰篇中的清洗過程中，我這次簡單化了。前端大屏可視化方案數據可視化開發流程與步驟，數據可視化開發流程圖。

    各個類目維度，類目維度下又有多個二級類目。如果用柱形圖表達，簡直是災難。用矩形樹圖則輕輕松松。電子商務、產品銷售等涉及大量品類的分析，都可以用到矩形樹圖。桑基圖SankeyDiagram比較冷門的圖表，它常表示信息的變化和流動狀態。在我曾經寫過的教你讀懂活躍數據中，用桑基圖繪制了用戶活躍狀態的變化，這是用戶分層的可視化應用。其實數據分析師經常接觸到桑基圖，只是不知道它的正式名字，它就是Google網站分析中的用戶行為和流量分析。用戶從哪里來，去了哪個頁面，在哪個頁面離開，停留在哪個頁面等。下圖就是桑基圖非常直觀的解釋。這一塊內容，會在第六周結合用戶行為講解。漏斗圖大名鼎鼎的轉化率可視化，它適用在固定流程的轉化分析，你也可以認為它是桑基圖的簡化版。說實話，隨著個性化推薦和精細運營越來越多，漏斗轉化有它的局限性。轉化率也可以用幾組數字表示，不一定做成漏斗圖。除了上述可視化圖表，還有其他很多經典，例如詞云圖、氣泡圖、K線圖等。我們使用圖表，不只是為了好看，雖然好看的報告面向老板和合作方很有優勢。更多的是圍繞業務進行分析，得到我們想要的結果。沒有好的可視化圖表，只有更好的分析方法。

    “哪里有道路，哪里就有LED交通顯示標志”正逐步成為一種新氣象。不僅是規劃者管理者需要可視化，數據可視化所解決的交流不是單向的，公交系統仍然需要預期發出的車能有乘客搭乘以獲得持續盈利。公交公司需要琢磨乘客的出行行為，逐漸相應地調整服務計劃。而根據不斷調整的公共交通服務，乘客也同樣在不斷調整自己的出行策略。為什么大屏當道?因為它有效地提供了數據可視化，讓人們以平等的方式獲知，從而通往共識與信任，實現人與信息數據的交互。擁有先進技術，高清顯示、穩定的數據傳輸以及可靠的環境適應能的激光無縫大屏幕顯示系統成為交通行業的優先。屏企提供差異化的配套服務和解決方案體系，并與目前高速發展的智能技術、AI科技，信息技術服務體系高度融合，這種變化實際是要求當前LED顯示屏企業須更為重視“從技術、產品到系統服務與解決方案”的創新能力。智慧交通建設進程中，可視化大屏作為智能交通系統重要的顯示載體，已經成為交通領域不可或缺的。因此也為一些針對交通行業的屏企的發展提供了巨大的市場機遇，智能化的產品以及過硬的解決方案等實力是搶攻智慧交通顯示市場必要的基礎。大屏數據可視化設計，大屏可視化解決方案公司。

    數據交互大數據可視化使用者需要通過可視化與圖表背后的數據和處理邏輯進行交互，由此反應使用者的個性化需求，幫助用戶用一種交互迭代的方式理解數據。在傳統的交互手段基礎上，更加自然的交互方式，將有助于使用者與數據更好的交互，也有助于拓展大數據可視化產品的使用范圍與應用場景。大數據可視化技術與產品所面臨主要挑戰的同時也對其發展帶來了新機遇，例如Yu等提出的面向數據流式可視化的自然語言交互接口，通過自然語言與可視化常見操作的映射實現。微軟Excel軟件集成自然語言交互，其中的AnnaParser算法將數據表進行抽象并結合表格知識理解實現語義理解。AutoVis如前所述，大數據可視化面臨一系列挑戰。為此，課題組自主研發了數據感知的交互式可視化設計平臺AutoVis，目標是讓大數據的可視化過程更加簡單，輔助使用者快速完成從數據到圖表的設計過程，包括數據定義、圖表設計、映射過程、圖表交互與看板服務。數據定義AutoVis支持IoTDB、PostgreSQL、MySQL、SQLServer、SQLLite等常用數據庫類型，以及提供RESTfulAPI接口的數據服務。設計實現了抽象數據集構建與計算技術，支持不同數據的自由組合，通過抽象數據集歸一化，實現數據集的快速生成。大數據可視化系統開發哪家好？油田數字孿生

大數據可視化技術有哪些？大數據信息可視化

    二、大屏可視化設計流程大屏可視化需要大屏配套硬件和軟件緊密匹配設計，才能呈現出完美的效果。常規的設計流程如下圖所示。1.梳理業務指標業務指標是對一組或者一系列數據的提煉。基于不同的業務、不同的主題會有不同的數據展示需求，需要了解實際的業務，結合現有的數據，平時用戶是怎么用這些數據的、關心哪些數據、數據對接的條件是否滿足等。以稅收主題為例，這里的關鍵指標有：各稅種實時稅收、海關稅收占總稅收百分比、企業納稅人稅額占比、各行業稅收額占比等等。2.可視化映射可視化映射是整個數據可視化，是指將定義好的指標信息映射成可視化元素的過程。同一個指標的數據，從不同維度分析就有不同結果。可視化映射，在創建之前我們需要定義空間基質，然后考慮在基質中布置的圖形元素，我們將使用圖形屬性來向用戶傳達業務的意義。大數據信息可視化

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