大数据可视化是什么

什么是数据可视化

数据可视化利用图形、图像处理、计算机视觉、以及用户界面，通过表达、建模以及对表面、立体、属性和动画的显示，对数据加以可视化解释。

作用

而基于WebGL及H5技术实现的电力能源管理可视化系统，具备显示电力数据高维、多态、多场景、动态性的特点。基于 hightopo 轻量可视化方案，支持跨 Windows、Linux、Android、IOS 等平台，实现海量数据的呈现及数据分析。通过将能源数据可视化，帮助其高效理解大量数据，为企业或者机构挖掘潜在数据价值，给应急决策提供准确的数据支持。

意义

利用物联网和传感器收集的数据，对电力设备和网线进行实时监控并分析产生数据。采用3D可视化系统，提供更接近现实设备的画面，易于用户接受，提升对设备的辨识度。可以让用户洞悉整个系统同时，还可以观测到部分细节。兼顾了整体与局部，提供了丰富的交互体验。并且在成熟的 5G 技术支持下，因其大于 4G 数倍的带宽，快 4G 百倍的传输速率能更好的让 hightopo 轻量可视化在浏览器或移动端上实现远程可视化监控。

扩展资料

图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，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。

生产作业可视化系统的架构

“可视化”是指利用计算机的处理技术，把各种经处理的基础数据信息转换成合适的图形图像在屏幕上展示出来。而生产作业可视化就是把底层生产作业的信息经过计算机采集处理成图表图像，清晰的展现出来。那么如何实现生产作业可视化系统的架构， 我们一起来看看!

1 系统架构

为了能够解决灵活的可扩展性的要求，系统将基础容器部分与业务应用部分分离，形成了集成门户和业务系统两部分。

集成门户部分提供一个用于整合外部B/S应用程序的框架，以使得用户可实现信息集成、内容分类、单点登录、权限管理、个性化主页等功能。包括门户自身的组件管理、布局展示逻辑以及相关配置参数的持久化管理。而业务系统部分包括项目中的具体业务相关内容，包括业务、数据以及用户 *** 作界面逻辑等内容。具体如图1所示：

项目解决方案主要由以下几部分组成：

11 mesExtInfrastructure 系统基础设施

系统基础设施层将系统各层次中的公共内容抽象出来，形成通用的业务无关的可复用组件包。例如包括：ASPNET自定义控件、AOP/IOC包装、层超类型、公共类型、扩展方法定义、>

问题一：大数据可视化分析工具有哪些？ 大数据可视化分析工具，既然是大数据，那必须得有处理海量数据的能力和图形展现和交互的能力。能快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。

这方面的工具一般是企业级的应用，像国外的Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、IBM都有支持数据分析和分析结果展示的产品，个中优劣你可以分别去了解下。国内阵营的话，有侧重于可视化展示的也有侧重于数据分析的，两者兼有的以商业智能产品比如FineBI为代表。

问题二：大数据可视化和大数据开发哪个好 大数据开发的学习内容中包含可视化，掌握了大数据的开发技术，也可以从事可视化的相关工作。

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实 *** 企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

大数据技术人员的就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

工作岗位：ETL研发、Hadoop开发、可视化（前端展现）工具开发、信息架构开发、数据仓库研究、OLAP开发、数据预测（数据挖掘）分析、企业数据管理、数据安全研究、数据科学研究等。

问题三：大数据分析和大数据可视化哪个好 不太理解你的问题，什么叫数据分析还是数据可视化好？这两个是可以相互结合的，很多时候数据分析和数据可视化是相互，数据分析完不能再是单纯的表格呈现，而应该是可视化的形式呈现，比如数据图表。可视化不是单纯的可视化，而是建立在数据分析的基础上，不然可视化也没有意义啦。所以，类似BDP个人版这类的数据工具都是很好地结合了这两个功能，让数据能够真正为业务、工作服务，提高分析工作效率~~~

问题四：大数据可视化需要哪些类型的呈现形式 1可视化是连接用户和数据的桥梁，是我们向用户展示我们的成果的一种手段，因此可视化并不是非常特化的研究领域，它可以有非常广泛的应用和创建途径。作为非计算机专业的人员，你可以借助现有的程序和软件，根据自己数据的特点，绘制清楚直观的图表。Excel，SPSS，Google Public Data 等。一些博客也会介绍常用的可视化工具，比如 22个免费的数据可视化和分析工具推荐。

2 如果你拥有一定的编程基础，可以尝试使用一些编程或者数学工具来进行自定义图表绘制，比如 Mathematica，R，ProtoType等。

3 更进一步，你就可以用编程语言来写自己的可视化系统了。这样你就会有很自由的发挥空间和 *** 控能力，数据处理，表现形式，交互方式等都可以有很自主的设计。

4 入门书的话，你可以去看看 Edward Tufte 的一些书籍。

问题五：什么样的大数据可视化效果图算是比较酷炫的？ 就是各种各样的图表类型，比如用BDP个人版的词云吧，直接附图。

问题六：大数据可视化工具 起个什么名字 是要起名字，还是了解可视化工具啊，有BDP商业数据平台等。

问题七：什么是数据可视化及信息可视化 广义的信息可视化范围很广，包含了数据可视化、科学可视化，狭义的（技术研究领域）信息可视化一般指大规模非数字型信息资源的可视化表达（我们经常看到很多所谓的信息图里面经常塞满了文字）。

科学可视化和科学本身一样历史悠久，它是指利用计算机图形学来创建视觉图像，帮助人们理解科学技术的概念，比如流体运动图像、医学造影，其可视化案例一般都比较复杂。

数据可视化强调美观和数据洞察之间的平衡，为了传达与沟通信息，数据可视化实现了科学可视化的成熟领域与信息可视化的较年轻领域的统一。

问题八：大数据可视化工具哪个做出来最漂亮 zhuanlanzhihu/ferral你参考下

问题九：什么是数据可视化？ 简单来说，就是通过图形化手段将抽象数据进行具象展示，在企业管理中已多有应用，比如天津建设项目综合运监平台、辽宁电力运监中心等等。

问题十：好用的大数据可视化分析工具？ 果断大数据魔镜啊，国内首款免费的数据可视化分析工具，现在已经有10000多家用户了，渲染速度贼快！

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