数据采集方案-纺友

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    2024-6-4

王总
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大多数人对数据可视化的印象,可能就是各种图形,比如excel图表模块中的柱状图、条形图、折线图、饼图、散点图等等。数据可视化不是简单的视觉映射,而是一个以数据流向为主线的一个完整流程,主要包括数据采集、数据处理和变换、可视化映射、用户交互和用户感知。一个完整的可视化过程,可以看成数据流经过一系列处理模块并得到转化的过程,用户通过可视化交互从可视化映射后的结果中获取知识和灵感。




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。





数据可视化大屏的设计流程:1.梳理业务需求:大屏设计要避免为了展示而展示,排版布局、图表选用等应服务于业务,所以大屏设计是在充分了解业务需求的基础上进行的。2.根据业务场景抽取关键指标:关键指标是一些概括性词语,数据采集方案,是对一组或者一系列数据的统称。3.确立指标分析维度:同一个指标的数据,---同维度分析就有不同结果。4.选定可视化图表类型:当确定好分析维度后,事实上我们所能选用的图表类型也就基本确定了。5.了解物理大屏,确定设计稿尺寸多数情况下设计稿分辨率即被投大屏的信号源电脑屏幕的分辨率。6.页面布局、划分:尺寸确立后,接下来要对设计稿进行布局和页面的划分。7.可视化设计:根据定义好的设计风格与选定的图表类型进行合理的可视化设计。8.页面定稿、开发。9.整体细节调优与测试。





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