大数据可视化展示可以应用在哪些地方?，可视分析的基本用途

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一、大数据可视化展示可以应用在哪些地方?

1.使用你最熟悉的软件

学习用编程建立数据可视化不代表要摒弃你已经熟悉的工具。我一般使用任何能够最快速解决问题的工具，这个工具可以是Excel，GoogleSheets，或者是Python。

你不需要只用R或者只用JavaScript做完所有工作，在一项工作中囊括不同的工具是有好处的。你的最终目的是制作可视化图表，每一步的结果会引导你进行到下一步，所以不要太纠结于用“正确”的方法做事。

2.从基础做起

不要期待你第一次尝试就会做出非常高级非常惊艳的视觉效果。尤其在学习的初期，你是有很多路要走的，所以要从基础做起，再慢慢去使用更加高级的技巧。这样你才不会一开始就感到备受打击，从而放弃学习的希望。

在R语言中，有很多工具包可以帮助你做事情，甚至有时候你只要使用一个函数就行了。但是如果你不熟悉R的编程句法，我还是建议你从最基本的R语言学起，即便可能会有些难。

就好比我之前提到的d3.js这个JacaScript函式库，如果你不熟悉JavaScript，或者刚刚开始学习编程，很多类似的东西都会看起来很难。我建议你从MikeBostock写的基础教程学起，慢慢开始了解你做的东西。

3.找一个项目去完成

不要认为要把所有的东西学完再开始做项目，这样你会被耽搁。先学习一些基础知识就可以开始了，这至少可以保证，日后当你遇到问题在网上搜索的时候，能够看懂那些解决方法。

选择一些数据，然后开始着手尝试可视化吧。一开始的进展肯定非常缓慢，你也会觉得很困惑，这都是很正常的。我直到现在还经常因为一些问题感到困惑，但你一定要坚持做完。

做项目的受益之处，在于它逼着你去学习你需要知道的。你每做完一个项目，下一个就会变得容易一些了。

通常一个数据可视化的项目会分成以下的步骤。

处理和格式化数据

Python

当我有一个非矩形分隔的文件，或数据比较凌乱时，我会写一些特别的Python脚本。幸运的话，我会找到并重新利用过去已有的脚本。有时会用BeautifulSoup来修饰，有时会用csvkit。

R

我只有在需要加载csv格式表格时才会用到R，通常只是做数据聚合，合并，或处理从原来的数据中派生的部分。

Tabula

多用于公开的政府数据，包括在PDF文件中涉及的数据。没有Tabula的话这个过程将非常痛苦。

MicrosoftExcel

只有在有需求的时候才会用到它。数据读入Excel中，然后再导入像Numbers或是OpenOffice这样的工具中。

GoogleSheets

有时使用电子表格比写脚本更快，我很喜欢这样简洁的过程。

分析数据

在你去做最后的图形之前，你需要先了解这个数据集。

R

这里我想到的是R。因为R作为一个开源的统计计算语言，它有一个很丰富的社区，数不尽的扩展包，以及在StackOverflow上大量的已解答的问题。

制作静态图形

这对我来说通常包含两个阶段：（i）在R中进行可视化;（ii）在Illustrator中润色。

R

在R中有可视化工具包，如ggplot2，但我几乎全部使用R自带的那些功能，即baseR。

AdobeIllustrator

如果图形要发布给别人看，我会以PDF格式保存R生成的图形，并在Illustrator中编辑。虽然有些矫枉过正，但效果还不错。我也在考虑试着用Sketch。

制作交互式图形

Flash已经过时了，而JavaScript是新的宠儿。R在这里应用不广。

d3.js

我用数据驱动的文档来做交互式的数据可视化（我还在学习中）。有许多例子可以用来试手。但如果我想快速完成一个图表，我有时也会尝试用Vega-Lite。

4.认真阅读编程指南和范例

编程指南是很有用的。一开始可能会有些难，但你必须要适应。如果你的程序出了问题，很大可能是因为你写的不对，而不是代码的实现有问题。所以这个时候你就需要仔细阅读指南，确认你的函数运用是正确的。

在R语言中，所有函数的指南都是用相同的格式写的，它会告诉你这个函数有哪些参数，返回值是什么，并且之后会给出使用的范例，这些范例都非常经典。

d3.js函式库的创建者MikeBostock就写了非常好的指南，在网上也有很多其他教程。Bostock在指南中收录的大量范例是非常有用的，每当我遇到问题，在网上搜索解决方法的时候，我一般都会把出现的问题和“mbostock”放在一起搜索。

5.着手去做

二、数据可视化适合哪些行业和应用场景?

对于需要大屏展示数据并且追求数据展示精准生动的群体来说，Hightopo都有其用武之地。目前大屏在通信、医疗、化工、司法、餐饮、环保、农业、电商、制造等各个行业都有真实应用场景。

品牌推广类：适合展会、媒体访问等公众场合，展示效果显著凸显特色，清晰展现数据，是企业和品牌彰显形象的优先手段。

商业沟通类：适用于凸显公司或机关的业务的能力以及主要特色业务，接待领导或者来访客户时，使其对公司有一个较清晰的定位和对公司业务有一个初步了解，提高公司核心竞争力，是传播公司业务的窗口。

数据分析类：根据行业现行模式，重点分析展现数据，展现效果直观、快速、易于接收。分析类的大屏对数据进行对比、串联，在展示美观的同时不影响数据的精准性。领导通过分析大屏能够掌握公司整体趋势和核心竞争力。

数据监控类：针对企业运营的性质，重点展现关键指标，关注数据实时性，强调数据的精准性。监控大屏可以辅助决策，在对实时情况有整体的了解之后，可以快速的做出决策，保证工作效率的快速性和可控性。

数据可视化在当下信息时代已经成为炙手可热的话题，而 B/S 化趋势，也使得许多大屏应用上在网页端出现。而Hightopo独特的自适应机制，解决了大屏需要针对分辨率设计的困扰，达到了可以一页用多屏的效果。

随着工业4.0变革的推进，逐步开始走向了利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。伴随着时代的走向，工业互联网和5G网络逐渐揭开了帷幕，数据不再是单纯的数据信息源，数据可以结合一些可视化界面作为载体，实时地展示反馈出这个世界的变化。

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。

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。

扩展资料

Hightopo是基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，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。

多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验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：

              官网——Web组态

              百度百科——图扑软件

三、可视分析的基本用途

现在是大数据时代，大数据的可视化分析可以帮助企业管理者非常迅速的了解企业内部各分支数据，进行不同方向调整，提高其工作效率。还能帮助企业分析了解市场的走向，为企业的决策者的决策做依据。

  目前数据可视化行业，根据产品应用场景，通常分为纯技术框架、报表产品、数据大屏产品等等。数据可视化分析讲数据转换成可视的图表形式，能激发人的形象思维与想象创造能力，可以理解对于企业和个人来说，都有着不可忽略的作用。

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