




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。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,工业监控可视化制作,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,工业监控可视化哪家好,从而作出更精准的预测和判断。

数据可视化典型应用场景
那么,***工业监控可视化,这些运用新技术的数据可视化目前主要是在哪些场景和形式下使用呢?

数据可视化典型应用场景
一、网页:目前应用于数据可视化方面的网页技术可以说是琳琅满目,如D3.js、Processing.js、Three.js、ECharts(来自百度EFE数据可视化团队)等等,这些工具都能很好的实现各类图表样式,而Three.js作为WebGL的一个第三方库则相对更侧重于3D方向的展示。

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