本文从大数据本身的特点及其应用需求出发,结合数据可视化的研究现状,介绍了适用于大数据的数据可视化技术;分析在大数据条件下数据可视化所要解决的8个关键问题;讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用。大数据可视化是一个面向应用的研究领域,本文重点从应用实践的角度,讨论在大数据背景下大数据可视化内涵、研究进展、相关技术与产品以及所面临的一系列挑战。大数据可视化内涵数据可视化就是将抽象的“数据”以可见的形式表现出来,帮助人理解数据。大数据可视化相对传统的数据可视化,处理的数据对象有了本质不同,在已有的小规模或适度规模的结构化数据基础上。大数据可视化需要有效处理大规模、多类型、快速更新类型的数据。这给数据可视化研究与应用带来一系列新的挑战。数据可视化这一概念自1987年正式提出,经过30余年的发展,逐渐形成3个分支:科学计算可视化(scientificvisualization)、信息可视化(informationvisualization)和可视分析(visualanalytics)。近些年来,这3个子领域出现了逐渐融合的趋势,北京数据可视化哪家比较好,北京数据可视化哪家比较好。大数据可视化是指有效处理大规模,北京数据可视化哪家比较好、多类型和快速变化数据的图形化交互式探索与显示技术。其中。智慧城市可视化大屏,智慧城市数据可视化平台,智慧城市三维可视化服务商。北京数据可视化哪家比较好
向海外国家提供多域融合协同智慧系统解决方案、网络安全解决方案、音视频治安防控解决方案、社会舆论管理解决方案、国家大数据中心解决方案等,帮助海外国家实现国家治理现代化和智慧化。大屏展示端可建立数据源专题、目标管控、重点人员、网络舆情、情报服务等模块并且提供7乘24小时的数据更新,同时该系统能够自动从海量数据中快速识别出有用线索,通过一系列专业软件对情报线索进行分析、整编、研判,输出战略、战役、战术级情报产品。为公共安全相关部门提供强大的事前预警、事中辅助以及事后追溯能力。三、大屏数据可视化设计的原则很多人对数据大屏的印象就是炫酷,但其实一张合格的数据大屏不只是效果酷炫而已。数据大屏主旨在于借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。那么,“清晰有效”才是数据大屏的重点。在大屏展示中有多种资源类型及数据展示。需要通过构图突出重点,在主要信息和次要信息的布局和所占面积上进行调整,明确层级关系和流向,使观者获取信息时也能获得视觉平衡感。如果企业要开发出一款大屏,需要经历:需求沟通——大屏UI设计——大屏数据开发——大屏前端开发,这一系列步骤流程。总的来说需要遵循以下原则:总览优先,细节辅助。北京工厂数据可视化报价国内大数据公司,大数据可视化公司排名。
还要有灯光、幕布、音响、电子沙盘等各种设备的配合才能完美体现震撼效果。百分点集成所有智能设备,通过Pad控制端,实现对其控制,形成物联网模式,方便用户根据不同场景进行智能控制。当来访观看大屏时,可以通过控制端关闭展厅所有灯光,让观看者聚焦大屏;当观看结束后,可通过控制端快速打开展厅所有灯光,实现了对展厅不同场景下的组合灯光智能控制。我们将所有智能硬件的控制协议,统一封装成控制层,提供接口服务,供上层应用调用。2.电子沙盘与大屏互动电子沙盘是一套基于地图的大数据探索交互式设备,具有便携移动、触摸操作、可折叠屏幕、智能语音等特点。沙盘可叠加多种维度的业务要素,通过多业务要素的多层叠加实现帮助用户做出科学准确的决策。此系统可用于会议、业务部署、汇报工作、业务指挥等多种场景下。百分点自主研发的电子沙盘投屏功能,通过手势操作,实现沙盘与大盘的联动,增强与场景的交互体验。根据用户在电子沙盘上手指滑动的方向,可计算出该内容在大屏上投屏的位置。以下视频完整展示了沙盘和大屏的甩屏功能。3.自定义大屏使用场景为了满足大屏在不同场景下的需求,我们实现了大屏内容的灵活布局,可自定义场景。
2.数据与倾斜摄影模型融合展示将倾斜摄影采集到的影像转换为地理信息数据后,可以与业务数据,视频&图片类非结构化数据,地形、白模等空间数据高精度融合,并提供业务层应用展示。在智慧城市领域,将传感器、音/视频采集设备感知到的数据与倾斜摄影形成的数据模型相融合,可以广泛应用于智慧城市、智慧园区、智慧校园、智慧小区。倾斜摄影模型四、智慧城市尽在眼前——全景摄影1.全景摄影简介与应用全景摄影,是指利用摄影的记录功能将现场环境360°、真实地记录下来,再通过计算机进行后期处理,以实现三维的空间展示,用VR设备观赏体验效果**佳。全景摄影广泛应用于房屋销售、旅游风景区、宾馆/酒店展示。由于VR设备的局限性。当前市面上相关产品大多数以全景图片的形式在手机或PC上展示,VR样板间——全景图片2.全景摄影采集智慧城市数据随着5G通信技术与物联网的发展,想象一下VR全景运用在智慧城市中会有何种表现。VR360°全景视频片段五、智慧城市模型与数据可视化设计智慧城市涵盖的领域非常多,核心数据有:人口、单位、建筑、车辆、轨迹、污染物、生态等。可视化设计师需要选择合适的数据,并与城市模型融合设计可视化效果。数据可视化公司哪家好?数据可视化公司排名!
包括数据规模、数据融合、图表绘制效率、图表表达能力、系统可扩展性、快速构建能力、数据分析与数据交互等。数据规模大数据规模大、价值密度降低,受限于屏幕空间,所能显示的数据量有限。因此为了有效显示使用者所关注的数据和特征,需要采用有效的数据压缩方法。目前已有的方法针对数据本身进行采样或聚合,未考虑数据可视化的显示特性。近期一些学者提出了针对特定可视化场景的数据压缩方法。但是目前依然缺少通用的面向可视化的数据压缩方法,也缺少实际应用的产品。数据融合大数据的另一个表现是数据类型多样,常常分布于不同的数据库。如何融合不同来源、不同类型的数据,为使用者提供统一的可视化视角,支持可视化的关联探索与关系挖掘,是一个重要的问题。其中涉及数据关联的自动发现、多类型数据可视化、知识图谱构建等多个技术问题。图表绘制效率随着数据规模的增加,图表可视化的效率问题越来越凸显。目前,有些可视化产品开始采用WebGL借助GPU实现平行绘制。越来越多的数据可视化产品采用B/S架构,其性能一定程度上优先于浏览器;另外,由于跨终端需求越来越普遍,也对图表绘制提出了更多挑战。图表表达能力随着产生数据的来源增加,数据类型不断增加。上市的大数据公司有哪些?北京数据可视化哪家比较好
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数据交互大数据可视化使用者需要通过可视化与图表背后的数据和处理逻辑进行交互,由此反应使用者的个性化需求,帮助用户用一种交互迭代的方式理解数据。在传统的交互手段基础上,更加自然的交互方式,将有助于使用者与数据更好的交互,也有助于拓展大数据可视化产品的使用范围与应用场景。大数据可视化技术与产品所面临主要挑战的同时也对其发展带来了新机遇,例如Yu等提出的面向数据流式可视化的自然语言交互接口,通过自然语言与可视化常见操作的映射实现。微软Excel软件集成自然语言交互,其中的AnnaParser算法将数据表进行抽象并结合表格知识理解实现语义理解。AutoVis如前所述,大数据可视化面临一系列挑战。为此,课题组自主研发了数据感知的交互式可视化设计平台AutoVis,目标是让大数据的可视化过程更加简单,辅助使用者快速完成从数据到图表的设计过程,包括数据定义、图表设计、映射过程、图表交互与看板服务。数据定义AutoVis支持IoTDB、PostgreSQL、MySQL、SQLServer、SQLLite等常用数据库类型,以及提供RESTfulAPI接口的数据服务。设计实现了抽象数据集构建与计算技术,支持不同数据的自由组合,通过抽象数据集归一化,实现数据集的快速生成。北京数据可视化哪家比较好
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