西安承信网络信息技术有限公司是一家在软件开发具有发展潜力的有限责任公司，公司立安思危，创优求存，以大型企业设备装配技术为依托，主要从事各式大数据采集可视化展示系统的生产、销售业务，销售范围遍布陕西;甘肃;宁夏;青海;新疆各地，备受所需企业及单位瞩目。严格质量过程控制，合同交货周期，是我司不变的执行标准。

数据可视化动图-免费数据可视化软件。

所谓大数据可视化，也被称为大数据看板，是由运行系统的数据+统计、分析、预测=同一表达在软件界面的结果

从概念上来看——

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（scientific visualization）

信息可视化（information visualization）

可视分析（visual analytics）

近些年来，这3 个子领域出现了逐渐融合的趋势。通常统称为“大数据可视化”。

大数据可视化有哪些技术分类？

数据可视化技术在应用过程中，多数非技术驱动，而是目标驱动。按照目前业界广泛使用的根据目标分类的数据可视化方法，数据可视化目标抽象为：

对比：比较不同元素之间或不同时刻之间的值

分布：查看数据分布特征，是数据可视化常用的场景之一

组成：查看数据静态或动态组成

关系：查看变量之间的相关性，常用于判断多个因素之间的影响关系

趋势：查看数据如何随着时间变化而变化

能为广大客户服务是我司的荣幸，我司提供的大数据采集可视化展示系统在生产制造中，有专人监管，对每批产品进行严格把关，产品质量可靠。大数据采集可视化展示系统以所需企业及单位为主要销售对象，有很好的口碑。承信网络同样将以更优的品质、更满意的服务、更合理的价格回馈广大客户。

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数据可视化产品（系统）的结构框架主要分为三层：数据存储层、数据计算层、数据展示层。

1.数据存储层

在数据可视化产品（系统）中，既支持常规数据（MySQL、CSV等）可视化，也支持大数据（hive、HBASE等）的可视化，满足日常分析人员定性、定量的分析。

在考虑到数据因素，数据存储还会与权限管理相结合，实现不同角色的人员只能访问指定的数据（未来有机会再分享）。

2.数据计算层

这里的计算不是平时所说的聚合、排序、分组等计算，解释之前我们先了解一下数据分析的工作流程吧：

产品/运营人员提出数据需求，如“APP一周留存”；

分析师确认需求后需要明确本次分析需要的字段及分析方式；

数仓人员提供整理后的表格（数据模型，多张表join后合成的中间表）；

分析师基于数据模型进行可视化分析。

3.数据展示层

数据展示层分为两部分：一部分是对看图人的可视化，看图人包括：产品、运营、高层主管等。根据需求方的要求，将数据用适合的图表呈现，比如，趋势相关用折线图、数据明细用表格、留存用漏斗图。另一部分是对作图人的可视化，作图人主要是分析师。让分析师用可视化的操作，来代替尽可能多的SQL语句输入。常见的可视化工具中，可以快捷得将数据模型中的字段拖拽到维度/度量（可理解为X、Y轴）中。

通过可视化产品（系统）结构学习，我们不难看出，实现数据可视化的操作过程包括：数据连接（存储）、制作数据模型（计算）、制作图表（展示）。

如何实现大数据可视化系统.中琛魔方大数据分析平台表示正确适当的可视化使得讲故事变得很简单。它也从复杂、枯燥的数据集连接了语言、文化间的代沟。所以不要仅仅是展示数据，而是要用数据讲故事。

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。

数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

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