大数据可视化的步骤
一、明确需求：开始创建一个可视化项目时，第1步是明确要回答的问题，又或者试着回答下面的问题“这个可视化项目会怎样帮助企业？”明确实施企业对可视化的期望和需求。微信公众号数据分析之Excel数据可视化第四步：添加使用控件功能。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发现企业各方面的规律、用户的需求等内容。
二、建设数据仓库的模型：数据仓库的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。
三、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)：数据抽取是指将数据仓库需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。
四、建立可视化场景：建立可视化场景是对数据仓库中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。
重庆木棉树软件开发有限公司始创于2009年底，致力于为用户提供网络沉浸式体验的技术解决方案！是一家在顶端软件领域***从事网页3D引擎算法的研发，以及3D网站设计制作的创新型高技术企业。
交通大数据可视化盘活城市交通搏
从多个角度进行日常路网运行监测与协调管理、交通警情分析研判、***人车管理，以满足常态下交通监测监管、应急状态下协同处置指挥调度的需要，满足了交通行业各个场景的应用需求。
1、交通态势可视化：通过对多项核心交通数据进行分析，实现交通态势评估，辅助交通管理部门依据交通评估结果动态跟踪、监测拥堵状态和预测变化趋势，为交通规划、交通优化的提供量化指标依据。
2、设施运维管理：可视化运维基于系统中各种设备的运行状况，能及时直观的反映故障点位信息，包括设备在线情况、完好率以及设备故障类型，帮助运维人员解决问题、提***率，让运维由繁化简，更加有效的保障智能交通系统的顺畅运行。
3、***车辆管控：通过构建***车辆管控场景，可以帮助用户直观的了解到区域内所有***车辆的类型和数量以及发放的通行证数量，实现对嫌疑车辆、布控车辆、涉案车辆、***车辆等黑名单车辆实时监控告警强化交通管控力度。
大数据可视化解决方案，不仅打通了各警业务子系统间的数据壁垒，将交通大数据真正的价值发掘出来；值得一提的是，雷达图如果用来横向比较，需先把各个数值变量作归1化处理。更以丰富的视图展示满足了实战应用数据可视化场景需求。交通管理部门通过清晰可视的交通动态图进行车流管控和警力调度，为城市交通的管理和健康发展带来极大的改善。
提升数据可视化的技巧
一、使用表格数字字体：表格间距赋予所有的数字相同的宽度，使它们排列时能彼此对齐，使比较更容易。大多数流行字体都内置了表格。不确定字体是否正确?就看小数点(或任何数字)是否对齐就行。
二、使用相同细节和精度的数字：添加的细节(和数字)越多，大脑处理的时间就越长。想想你想要用你的数据传达什么，以及更有效的方式是什么。
三、使用基础图形：一个很好的经验法则是，如果你不能***理解，你的读者或听众可能也难理解。因此，坚持使用基础图形:直方图、条形图、维恩图、散点图和线形图。
