







一般来说数据可视化大屏当中获取的数据来自多种来源:结构化数据(以诸如excel之类的关系数据库的形式)或非结构化数据(来自文本,视频,音频,照片,互联网和智能设备)。将该数据收集到本地服务器中,或者越来越多地收集到云数据库中。它们被转换为数据可视化并通过大屏和分析应用程序共享,以便用户可以做出更明智的,由数据驱动的决策。

可视化:过去,现在和未来概括地说,有三种类型的可视化分析:描述性,规范性和预测性。简单的类型是描述性分析,它描述已经发生的事情并提出其---原因。规范分析能够使事情---:除了帮助企业了解原因之外,数据采集方案,它还帮助企业从发生的事情中学习并制定可---其当前绩效和盈利能力的策略和策略。预测分析是很有益的,但也可以说是复杂的类型。它可以帮助用户识别建议未来情况和行为的模式。使用可视化做出更明智的决策。
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。
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