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    数据可视化监控大屏

    时间:2020-05-06 14:55:05

    人气:562

    来源:

    栏目:数据可视化定制

    导读:数据可视化的本质是视觉对话,数据可视化将数据分析技术与图形技术结合,清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。 为什么要使用数据可视化监控大屏幕? 当前很多企业都有面临“信息孤岛”问题,各部门各平台数据信息无法实现融合、信...

    数据可视化的本质是视觉对话,数据可视化将数据分析技术与图形技术结合,清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。 为什么要使用数据可视化监控大屏幕? 当前很多企业都有面临“信息孤岛”问题,各部门各平台数据信息无法实现融合、信息共享。
    1578363766.jpg不能进行相关系统的系统联动,使之在日常工作效率难以提高。相比于传统图表与数据仪表盘,数据可视化监控大屏幕,可以打破数据隔离,通过数据采集、清洗、分析到直观实时的数据可视化,即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察。通过交互式实时数据可视化大屏来实时监测企业数据,洞悉运营增长,助力智能高效决策。

    可视化的目标和作用 传统的可视化可以大致分为探索性可视化和解释性可视化,按照应用来分,可视化有多个目标: 有效呈现重要特征 揭示客观规律 辅助理解事物概念和过程 对模拟和测量进行质量监控 提高科研开发效率 促进沟通交流和合作 按照宏观的角度看,可视化的三个功能: 信息记录 信息推理和分析 信息传播与协同 数据可视化分类 数据可视化包含三个分支,科学可视化(Sci Vis, Scientific Visualization )和信息可视化(Info Vis, Information Visualization),以及后来演化出第三个分支:可视分析(VAST, Visual Analytics Science and Technology)这个从IEEE VIS 会议的分类中可以看出来。

    科学可视化面向的是科学和工程领域数据,比如空间坐标和几何信息的三维空间测量数据、计算机仿真数据、医学影像数据,重点探索如何以几何、拓扑和形状特征来呈现数据中蕴含的规律。 信息可视化的处理对象是非结构化、非几何的抽象数据,如金融交易、社交网络和文本数据,其核心挑战是针对大尺度高维复杂数据如何减少视觉混淆对信息的干扰。

    近几年来,随着人工智能的兴起,人们逐渐发现其实一些机器能比人做得更好的事情,同时也发现了一些事情需要借助人类 3 亿年的进化本领。所以将可视化与分析进行结合,产生了一个新的学科:可视分析学。 可视分析学被定义为由可视交互界面为基础的分析推理科学,将图形学、数据挖掘、人机交互等技术融合在一起,形成人脑智能和机器智能优势互补和相互提升。

    北京四度科技拥有多个行业的数据可视化解决方案+数据可视化大屏实践。合作热线:18612192938.

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