POI是“PointofInformation”的縮寫，可以翻譯成信息點，每個POI包含四方面信息，名稱、類別、經度緯度、附近的酒店飯店商鋪等信息。借助POI，才能按地理維度展現數據。餅圖餅圖經常表示一組數據的占比?？梢杂蒙让妗A環、或者多圓環嵌套。商務類的匯報中應用較多。為了表示占比，拼圖需要數值維度。餅圖是有缺陷的，它擅長表達某一占比較大的類別。但是不擅長對比。30%和35%在餅圖上憑肉眼是難以分辨出區別的。當類別過多，也不適宜在餅圖上表達。對數據分析師來說，除了做報告，餅圖沒啥用。雷達圖也叫蛛網圖?？赡苣型麄冊谟螒蛑锌吹剿容^多。它在商務、財務領域應用較大，適合用在固定的框架內表達某種已知的結果。常見于經營狀況，財務健康程度。比如我對企業財務進行分析，劃分出六大類：銷售、市場、研發、客服、技術、管理。通過雷達圖繪制出預算和實際開銷的維度對比，會很清晰。箱線圖箱線圖一般人了解的不多，它能準確地反映數據維度的離散情況。凡是離散的數據都適用箱線圖。下圖就是箱線圖的典型應用。箱的上下兩端表示這組數據中排在前25%位置和75%位置的數值。園區數據可視化，園區可視化大屏方案。深圳園區數據可視化公司

    數據可視化，是關于數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變量。[1]它是一個處于不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比，數據可視化所涵蓋的技術方法要多。但是這并不就意味著數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭并進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特征，從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。然而，設計人員往往并不能很好地把握設計與功能之間的平衡，從而創造出華而不實的數據可視化形式，無法達到其主要目的，也就是傳達與溝通信息。數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。當前，在研究、教學和開發領域，數據可視化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面。蘇州實力數據可視化服務商數據可視化大屏怎么開發？大屏可視化解決方案！

    步入大數據時代，各行業對數據價值的重視程度與日俱增。要想把數據價值發揮出來，需要對數據進行采集、融合、分析、數據可視化，而數據可視化是數據價值的直觀體現，已成為日常辦公、應急處理、指揮調度、戰略決策等場景下必不可少的一部分。近年來，大屏應用在交易大廳、展覽中心、管控中心、數字展廳等，把一些關鍵數據集中展示在一塊巨形屏幕上，使數據絢麗、震撼的呈現，給業務人員更好的視覺體驗。一、基本概念1.什么是數據可視化把相對復雜、抽象的數據通過可視的方式以人們更易理解的圖形展示出來的一系列手段叫做數據可視化，數據可視化是為了更形象地表達數據內在的價值，企業和使用數據智能更好的開展業務。2.什么是大屏數據可視化大屏數據可視化是以大屏為主要展示載體進行數據的可視化呈現。“大面積、炫酷動效、豐富色彩”，大屏易在觀感上給人留下震撼印象，便于營造某些獨特氛圍、打造儀式感。利用面積大、超高分辨率、可展示信息多的特點，比如各行業的業務展示監控、風險預警、信息指揮調度、企業展廳、展覽展示、電力電網、能源礦產、健康醫療、工廠制造、法院、銀行金融、智慧城市、汽車行業等，在不同的行業都得到了的應用。

    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？

    比如數據挖掘中的聚類。折線圖折線圖是觀察數據的趨勢，它和時間是好基友，當我們想要了解某一維度在時間上的規律或者趨勢時，就用折線圖吧。折線圖一般使用時間維度作為X軸，數值維度作為Y軸。柱形圖是分析師常用到的圖表之一，常用于多個維度的比較和變化。時間維度通常作為X軸。數值型維度作為Y軸。柱形圖至少需要一個數值型維度。下圖就是柱形圖的對比分析。當需要對比的維度過多，柱形圖是力不從心的。柱形圖和折線圖在時間維度的分析中是可以互換的。但推薦使用折線圖，因為它對趨勢的變化表達更清晰。柱形圖還有許多豐富的應用。例如堆積柱形圖，瀑布圖，橫向條形圖，橫軸正負圖等。直方圖是柱形圖的特殊形式。它的數值坐標軸是連續的，統計表達的是數據分布情況。在統計學的內容會專門講解。地理圖一切和空間屬性有關的分析都可以用到地理圖。比如各地區銷量，或者某商業區域店鋪密集度等。地理圖一定需要用到坐標維度?？梢允墙浘暥?、也可以是地域名稱（上海市、北京市）。坐標粒度即能細到具體某條街道，也能寬到世界各國范圍。除了經緯度，地理圖的繪制離不開地圖數據，POI是很重要的要素。做大數據可視化的公司哪家好？深圳園區數據可視化公司

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    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，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，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。深圳園區數據可視化公司

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