大數據可視化設計到底是啥,該怎么用
1、總之,借助大數據網絡安全的可視化設計,人們能夠更加智能地洞悉信息與網絡安全的態勢,更加主動、彈性地去應對新型復雜的威脅和未知多變的風險。
可視化設計的5個步驟
建立可視化場景 建立可視化場景是對數據倉庫/集市中的數據進行分析處理的成果,用戶能夠借此從多個角度查看企業/單位的運營狀況,按照不同的主題和方式探查企業/單位業務內容的核心數據,從而作出更精準的預測和判斷。
個人以為數據可視化服務商業分析的經典過程可濃縮為:從業務與數據出發,經過數據分析與可視化形成報告,再跟蹤業務調整回到業務,是個經典閉環。
在數據可視化設計前,分析人員要先完成業務需求的分析,將分析需求拆分成不同層級、不同主題的任務,捕捉其中業務的數據指標、標簽,劃分出不同優先級,為下一步取數做準備。
大屏數據可視化是以大屏為主要展示載體的數據可視化設計,大屏易于在觀感上給人留下震撼印象,便于營造某些獨特氛圍,打造儀式感。原本看不見的數據可視化后,便能調動人的情緒,引發人的共鳴,傳遞企業文件和價值。
就拿每年雙11來說吧,天貓實時直播的雙11戰績,那就是大屏幕實時數據的展現啊!每分每秒交易數據的變化全都清晰實時地進行變幻,DataV從2012年就開始服務于天貓雙11媒體數據大屏。
目前流行數據可視化大屏設計,為了方便大家,我把各個行業的數據大屏進行了整合設計。
數據可視化-派可數據商業智能BI 在商業智能BI中,數據可視化能分別為PC、移動端、大屏制作可視化報表,只需拖拉拽就能完成數據可視化分析,制作可視化報表,還擁有詳細的用戶權限設置功能保護數據安全。
工業數據可視化決策系統可以通過虛擬現實、數據儀表板等多種顯示手段,實現與工業企業原有自動控制系統的結合。為大數據時代的工業生產監控、設備監控和虛擬制造應用提供比較佳的可視化解決方案。
另一種就是開源的可視化工具,一般可以免費使用全部功能,也能制作復雜的數據可視化報表,但是通常需要編寫代碼來制作可視化圖表,對使用者的IT技術要求比較高。
從分析目標開始 應確保數據類型和分析目標可反映所選的可視化類型。Mihailovski稱:人們通常會采用相反的方法,他們先看到整潔或模糊的可視化類型,然后試圖使其數據相匹配。
需求分析 需求分析是大數據可視化項目開展的前提,要描述項目背景與目的、業務目標、業務范圍、業務需求和功能需求等內容,明確實施單位對可視化的期望和需求。
數據可視化的應用可以使數據之間的各種聯系方式緊密關聯。以數據圖表的形式描繪各組數據之間的聯系。