







数据可视 交互体验
纺友云上展具备优异的可视化能力,可视化车间, 提供大数据采集、融合、分析、可 视化等全套产品服务,将数据以丰 富的形式显示出来,并进行交互, 帮助用户实现数据可视以及数据分析。
武汉纺友是---国机集团旗下的数字化、虚拟现实服务提供商。2014年9月成立于武汉·光谷。2015年取得---技术---、双软---,连续四年获得光谷瞪羚企业及3551人才计划,获得---业务经营---。
数据可视化的显示空间通常是二维的,比如电脑屏幕、大屏显示器等,3d图形绘制技术解决了在二维平面显示三维物体的问题。
但是在大数据时代,我们所采集到的数据通常具有4v特性:volume(大量)、variety(多样)、velocity(高速)、value(价值)。如何从高维、---、多样化的数据中,挖掘有价值的信息来支持决策,除了需要对数据进行清洗、去除噪声之外,还需要依据业务目的对数据进行二次处理。常用的数据处理方法包括:降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。
为您的数据选择正确的数据可视化在数据可视化技巧中,这一技巧---。有---的可视化图。但是选择正确的选择很重要,这样才能有效地---显示数据中的关键趋势。每个图都有特定的用途,应该知道在哪里使用哪个图。条形图他们提供了快速浏览的大量信息。例如,比较多年来两种不同产品的销售额。折线图对于可视化连续时间间隔内的数值趋势很有用。它们有效地捕获了数据中的趋势和模式,可用于比较多个值。这种数据可视化的一个示例是显示过去几个月公司月收入的趋势。散点图对于显示两个变量之间的关系很有用。使用散点图可以轻松发现数据中变量或离群值之间的任何相关性。例如,它可以用来比较房屋价格随客厅大小的变化。饼图适合于显示同一类别中项目的比例分布。但是,应谨慎使用它们,否则弊大于利。

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