数据可视化的发展阶段

有关数据可视化的适用范围，一个常见的被关注的焦点就是对数据信息的呈现，有人将数据可视化分成了两个组成部分，即统计图形和主题图，但数据可视化中的图形表达信息所要表达的东西还是有很多数据信息要素的。

数据可视化关键技术 数据可视化的思路和手段数据可视化关键技术 数据可视化的思路和手段


数据可视化关键技术 数据可视化的思路和手段


数据可视化关键技术 数据可视化的思路和手段


一个数据可视化过程的实现，它所要表达的主题似乎是少不了数据可视化中的思维导图或者是数据的显示以及数据的显示，还有计算机连接的显示或是计算机中网站的显示以及有关数据方面的文章与资源，更有实现数据可视化的工具或是服务，所有这些主题都跟数据可视化中的图形设计与数据信息的表达有紧密关系。

数据可视化可被分为多个子领域

早就被人们形成了共识的计算机技术是实现数据可视化的为关键的技术，而计算机技术在处理数据可视化的过程中，会有较多个技术方面的子领域，这些子领域技术一般都不包括数据可视化的算法与技术方法或者是立体可视化的技术以及信息可视化技术，还有计算机中的多分辨率方法或者是数据建模的技术方法以及计算机中那种交互技术跟体系架构的技术等等。数据可视化的成功，往往是鉴于数据可视化背后那些基本思想的完备性

数据可视化是计算机技术的延伸利用

实现数据可视化，计算机技术可谓是功不可没，是计算机技术根据数据及其内在模式跟关系，充分利用了计算机所生成的图像，用来获得对数据的深入认识或者是知识。人类自身就有相对广阔的感觉生物系统，以计算机技术用来纵或者是解释像数据这样错综复杂的事物，其过程自然要涉及不同学科中的有关数据集的技术，并以计算机技术为主导，将这些数据集构建成大型的数据的模拟。

在现代科学领域，数据能实现了可视化，这对包括计算机技术在内的许多科学领域，如工程方法学或者是管理活动等，都有了精深而又广泛的影响，其实，数据可视化的实现，是各种科学应用领域跟计算机技术共同结合的产物。

可以提供一下大屏幕实时数据可视化解决方案嘛?

数据可视化的基本手段：

1、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式提取出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

2、数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。

3、数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

Hightopo 是基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

而 HT 拥有一套完整丰富的 2D 组态可供用户快速上手搭建，展示上拥有独特的主题风格设计，在各种比例下不失真，加上布局机制，解决了不同屏幕比例下的展示问题。通过数据对接的载入，可以搭建出一套完整的数据可视化系统的解决方案，应多各种行业上数据展示的需求。

重点讲一下布局功能，它一直是数据可视化大屏的重要功能点之一，舒适的布局界面，可以使人拥有焕然一新的感觉，拥有响应式（自适应）布局的话，可以兼顾各种比例大小下的屏幕，不会因为比例的变化而使得整体的排版错乱。布局功能不仅适用于大屏的整体排版上，在三维场景数据可视化系统搭配的左右系统数据面板上，依然可以使用 2/3D 融合嵌套的形式完成，而在面板的排列上也可以使用 响应式（自适应）布局，可以将搭载的数据充分地显示出来。

但自动布局不是银弹，复杂的情况还是需要手工布局，或业务上做必要的妥协，甚至根据业务编写特殊的排布算法才能达到效果，HT 自身拥有一套适应各种场合的布局机制，可供用户在一些特殊的布局效果上完成特定的布局。

大数据时代的我们，有着许多的数据集等着我们去发掘，通过一系列的数据分析，可以明白很多发展的趋势走向，不仅可以带来更好的生活体验，也能通过数据预测发生的方向。在信息时代发展迅速的前提下，数据是当今重要的信息载体，可以通过数据的捕获，通过监管和维护去了解一个行业下关于工业管控下的数据可视化系统。

多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验，使 HT 形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系，可快速实现现代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR图形展示效果及交互体验。

参考资料来源：

数据大屏的产品已经非常成熟了，大多数企业都已经设计了企业整体的可视化大屏，可以实现多种场景的应用：

一.预警

实时多指标的发展趋势

实时度的排序和趋势

当指标值超出阀值，实时预警

二. 实时指挥

同时多现场视频

同时多指标实时数据

实时任务下发

三.信息公示

滚动实时播报需息

实时现场视频

四.公开汇报

同时展示多角度，多层次的应用，汇报业绩或情况

从水质监测领域，盛元广通可以在应用中心大屏投屏显示，维护人员能够通过系统控制中心对每台电视上显示的所有仪表板进行可视化配置和管理，数据可视化大屏以及移动管理驾驶舱，系统联动设备状态显示，统计分析报表，以及绘制各种数据图，如水质分区图、等水位线图和柱状统计图、折线统计图等丰富的图表大屏展示，可以直接投屏幻灯片并自动刷新。

你想要的是什么层面的解决方案？其实只要找到能够支持实时数据展示的数据大屏服务商就可以了。观远数据智能大屏支持0代码、强交互、准实时等功能，可以了解下：

1、开发方式：基于BI数据分析平台，拖拽式开发，方便、灵活，所见即所得，学习门槛超低；

2、布局方式：相对布局，层级嵌套；支持宽度自适应；

3、所需能力：具有基本数据分析思维及审美能力即可；

4、异化优势：支持联动、下钻等动态分析和实时数据展示。

了解下DataHunter的数据可视化大屏解决方案Data MAX。

可以帮助企业快速搭建可视化大屏，支持多数据源接入、实时展示数据、自由定制界面、拖拽式作、灵活权限设置等功能。Data MAX大屏方案已经应用到三一重工的智能工厂、万达非凡商业博览会、日报等企业中。

巴可视讯（Bakevision）以视频流媒体平台为中心，通过云端+边缘端的核心技术加持，以AIoT+视频中间件为核心的智能视觉数据传输技术服务商，专注于视频及AI、IoT核心技术的研究

数据可视化

数据可视化是图形表示的数据。它涉及产生将表示的数据之间的关系传达给图像查看者的图像。这种通信是通过在可视化过程中使用图形标记和数据值之间的系统映射来实现的。该映射建立了如何在视觉上表示数据值，确定图形标记的属性（例如大小或颜色）如何以及在多大程度上改变以反映基准值的变化。

数据可视化的基本手段

数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着，数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。

为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。

如何实现大数据可视化?

步入大数据时代，各行各业对数据价值的重视程度与日俱增，近年来，大屏被广泛运用在各个领域，把关键数据集中展示在一块屏幕上，用一种绚丽酷炫的方式呈现。

那么怎么设计一个数据可视化大屏，会经历哪几个步骤？接下来我将通过我们与煤矿安监局的合作案例，来详细的阐述这个问题。

一、可视化数据需要基于用户业务场景

本次项目的目的是煤矿风险统计界面的交互及视觉，系统展示载体为大屏。大屏展示系统的核心，是对数据信息的处理及描述，终以可视化的方式呈现给用户，又称为数据可视化。

然而脱离真实用户需求及使用场景，没有依据的盲目设计，数据终呈现也无法满足真实业务需求。

设计全流程

01、目标用户分析

用户角色不同，对同一产品的需求也会有异，通过沟通和访谈，终确定产品核心用户是各级、作业人员两类，并对这两类用户的需求进行了异化的分析。

02、功能需求点分析

原版界面数据冗余相互干扰，我们对页面信息进行了重新归类于分类。

二、重新定义数据呈现方式

结合大屏的使用环境，我们对页面配色进行了重新定义，保留了用户对风险等级的颜色认知习惯，对原始的等级配色进行了微调。

要知道数据的展示更多的是要服务于内容、服务于需求，我们在设计的过程中弱化了形式感的设计，以内容优先。

原版数据大而全，但在无形之中加大了观者的阅读成本，因此我们进行了重新的数据图选型，将原来图表用型错误、数据混乱的信息重新整合，选定饼状图、条形图终展现。

三、总结一下

大屏在信息展示、数据分析以及预警三个方面都有丰富的运用，但切忌以为追求视觉上炫酷的效果而脱离业务场景、信息展示逻辑。

在大屏的设计思维上，也必然需要更有前瞻性的扩展，设计者需要从不同场景出发，满足用户多元的需求。

1.考虑用户

管理咨询公司Aspirent视觉分析实践主管Dan Gastineau表示，企业应使用颜色、形状、大小和布局来显示可视化的设计和使用。

Aspirent使用颜色来突出希望用户关注的分析方面。而大小可有效说明数量，但过多使用不同大小来传递信息可能会导致混乱。这里应该有选择地使用大小，即在咨询团队成员想要强调的地方。

2.讲述连贯的故事

与你的受众沟通，保持设计的简单和专注性。颜色到图表数量等细节可帮助确保仪表板讲述连贯的故事。MicroStrategy产品管理高级副总裁Saurabh

Abhyankar说：“仪表板就像一本书，它需要考虑读者的设计元素，而不仅仅是强制列出所有可访问的数据。”仪表板的设计将成为推动部署的因素。

3.迭代设计

应不断从视觉分析用户获得反馈意见。随着时间的推移，数据探索会引发新的想法和问题，而随时间和部署推移提高数据相关性会使用户更智能。

从你的受众征求并获取反馈意见可改善体验。谷歌云端数据工作室首席产品Nick

Mihailovski表示，快速构建概念、快速获取反馈意见并进行迭代可更快获得更好的结果。另外，还可将调查和表格整合到精美的报告中，也可以帮助确保大数据的可视化结果确实有助于目标受众。

4.个性化一切

应确保仪表板向终用户显示个性化信息，并确保其相关性。并且，还应确保可视化在设计上反映其所在的设备，并为终用户提供离线访问，这将让可视化走得更长远。Mihailovski说，通过精心设计的交互式可视化来吸引观众以及传播数据文化，这会使分析具有吸引力和富有乐趣。

5.从分析目标开始

应确保数据类型和分析目标可反映所选的可视化类型。Mihailovski称：“人们通常会采用相反的方法，他们先看到整洁或模糊的可视化类型，然后试图使其数据相匹配。”对于大数据项目的可视化，简单的表格或条形图有时可能是有效的。

什么是数据可视化?

简单的说，数据可视化就是将数据以符合人们视觉享受的图形化形式来呈现。进一步解读数据可视化，其实就是将大量繁琐的数据以清晰、直观、有效的方式展示出来，实现以某种概要形式抽提出来的信息与对应各属性和变量之间的关系及详情的多层次展示。