数据展示 三维数据可视化项目解决方案1

数据可视化和分析工具有哪些

数据可视化和分析工具有哪些 当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作和需要你的数据的图形化的表达。因此你需要标准化这些工作，使看到统一的样式。下面千锋教育大数据培训技术分享的22个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。 1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组(SUVG)设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。点击一个行或列，DataWrangler 会弹出建议变化。比如如果你点击了一个空行，一些建议弹出，删除或删除空行的提示。它的文本编辑很cooool。 2、Google Refine Google Refine。用户在电脑上运行这个应用程序后就可以通过浏览器访问之。这个东西的主要功能是帮用户整理数据，接下来的演示视频效果非常好：用户下载了一个CSV 文件，但是同一个栏中的同一个属性有多种写法：全称，缩写，后面加了空格的，单数复数格式不一的。。。但是这些其实都代表了同一个属性，Google Refine 的作用就是帮你把这些不规范的写法迅速统一起来。

3、R 项目 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。 可视化应用与服务(Visualization applications and services)这些工具提供了不同的可视化选项，针对不同的应用场景。 4、Google Fusion Tables Google Fusion Tables 被认为是云计算数据库的雏形。还能够方便合作者在同一个服务器上分享备份，email和上传数据，快速同步不同版本数据，Fusion Tables可以上传100MB的表格文件，同时支持CSV和XLS格式，当然也可以把Google Docs里的表格导入进来使用。对于大规模的数据，可以用Google Fusion Tables创造过滤器来显示你关心的数据，处理完毕后可以导出为csv文件。 Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力，以及能够自由添加不同的空间视图的功能，也许会让Oracle，IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心，Google未来会强力介入数据库市场。

智慧工厂可视化综合前端感知系统解决方案

智慧工厂可视化综合前端感知系统解决方案 1.1 分厂系统概述 图1 分厂系统拓扑图 分厂系统主要由视频监控系统、周界防范系统、入侵报警系统、出入口管理系统、一卡通系统、热成像系统、火炬放散监测等多个系统组成，实现对炼化厂区现场音视频、环境量的信息采集、处理，对出入口人员及车辆的管控、移动巡检以及突发事故的应急指挥调度。 1.2 视频监控子系统 1.2.1 原有视频监控系统的整合 对于新建支持标准协议网络监控设备，可采用设备直接

接入平台的方式，由中心平台/联网平台直接接入前端编码设备、卡口设备、矩阵设备、车载单兵设备等各类监控设备，实现各类视频资源的整合联网。 1.2.1.1 原有编码设备的接入 已建的各类视频编码设备，包括原有DVR、DVS、IPC等，由于数量多，建设时标准不统一，设备版本及型号各异，如果直接对此类设备进行国标化升级，一方面升级工作量巨大，另一方面设备升级会对原有定制功能产生影响，基于上述原因，我们设计采用视频接入网关方式进行接入。 视频接入网关可满足不同厂商设备、不同接入协议设备的整合需要，同时可满足后期国标28181设备通过SIP协议主动注册的接入方案。

交换机模拟半球模拟球机前端IPC 监控终端存储管理服务单元磁盘阵列 流媒体转发单元交换机 DVR DVS 系统管理中心 视频运维服务主机解码矩阵电视墙HDMI 视频接入网关 视频信息共享/联网平台 视频编码设备 视频编码设备光纤 以太网 视频线 媒体流 信令流 图 例 前端IPC 模拟半球模拟球机DVR DVS 图1. 视频编码设备兼容接入 1.2.1.2 原有模拟设备整合 对于分厂已建的模拟监控系统，由于需要通过模拟传输网络进行图像信号的交换，造成视频资源共享的规模受到限制，不能适应目前业务的需要。为了充分利旧，可以通过DVS 将模拟信号转换成网络信号上传至全厂监控平台。模拟摄像机的输出端接入视频分配器，视频分配器将视频信号分成两路，一路传至本地DVR ，一路传至DVS 编码器。实现模拟摄像机的全厂平台监控管理。对于故障模拟摄像机点位可以考虑将原有同轴电缆可以利旧，可以将前端像素比较低

可视化工具

第一部分：入门级工具 1.Excel Excel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，上图是Excel 生成的热力地图 作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。 2.CSV/JSON CSV(逗号分隔值)和JSON（JavaScript对象注释）虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。 第二部分：在线数据可视化工具 3.Google Chart API

Google Chart API工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用，但是Google Chart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题，不可否认的是Google Chart API的功能异常丰富，如果没有特别的定制化需要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大可以从Google Chart开始。 4.Flot Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。

智慧工厂可视化门禁管理系统解决方案

智慧工厂可视化门禁管理系统解决方案 1.1 系统组成 系统主要由前端设备、中间传输网络与管理中心设备组成。 前端设备由门禁读卡器、电控锁、开门按钮及门禁控制器等组成。主要负责采集与判断人员身份信息与通道进出权限，结合电锁控制对授权人员放行。传输网络主要负责数据传输，包括门边设备与门禁控制器之间，以及控制器与管理中心之间的数据通讯。管理中心负责系统配置与信息管理，实时显示系统状态等，主要由管理服务器与管理平台组成。

1.2 系统功能 设置门禁系统的主要目的是要对人员通行权限的管制，通过读卡器或生物识别仪辩识，只有经过授权的人才能进入受控的区域门组，读卡器能读出卡上的数据或生物识别仪读取信息并传送到门禁控制器，如果允许出入，门禁控制器中的继电器将操作电子锁开门。 门禁管理系统可以采用多种门禁方式（单向门禁、双向门禁、刷卡+门锁双重、生物识别+门锁双重）。对使用者进行多级控制，并具有联网实时监控功能。 本系统的实施将有效保障企业内的人、财、物的安全以及内部工作人员免受不必要的打扰，为该项目建立一个安全、高效、舒适、方便的环境。 1)发卡授权管理 系统采用集中统一发卡、分散授权模式。由发卡中心统一制发个人门禁卡和管理卡，再由门禁系统独立授予门禁卡在本系统的权限。系统可对每张卡片进行分级别、分区域、分时段管理，持卡人可进出授权的活动区域。 2)设备管理 该子系统能实时监控门禁系统各级设备的通信状态、运行状态及故障情况，当设备发生状态变化时自动接收、保存状态数据；开启多个监视界面对不同设备进行分类监管；实现各类设备的数据下载、信息存储查询及设备升级等操作。

3)实时监控 系统管理人员可以通过客户端实时查看每个门人员的进出情况（客户端可以显出当前开启的门号、通过人员的卡号及姓名、读卡和通行是否成功等信息）、每个门区的状态（包括门的开关，各种非正常状态报警等），也可以在紧急状态远程打开或关闭所有的门区。 4)权限管理 系统可针对不同的受控人员，设置不同的区域活动权限，将人员的活动范围限制在与权限相对应的区域内；对人员出入情况进行实时记录管理。实现对指定区域分级、分时段的通行权限管理，限制外来人员随意进入受控区域，并根据管理人员的职位或工作性质确定其通行级别和允许通行的时段，有效防止内盗外盗。 系统充分考虑安全性，可设置一定数量的操作员并设置不同的密码，根据各受控区域的不同分配操作员的权限。5)动态电子地图 门禁子系统以图形的形式显示门禁的状态，比如当前门是开门还是关门状态，或者是门长时间打开而产生的报警状态。此时管理人员可以透过这种直观的图示来监视当前各门的状态，或者对长时间没有关闭而产生的报警门进行现场察看。同时拥有权限的管理人员，在电子地图上可对各门点进行直接地开/闭控制。

智慧工厂可视化综合解决方案背景及需求

智慧工厂可视化综合解决方案背景及需求 1.1 应用背景 随着国家经济持续发展，作为国民经济的支柱产品，能源行业工厂制造企业发展逐步加快，产品广泛应用于国民经济、人民生活、国防科技等各个领域，拉动国家经济的大幅度增长。而“中国制造2025”的贯彻落实以及“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针，也为制造企业的发展指明方向。 由于制造企业的高速发展，能源行业炼化厂区规模越来越大，随之而来的企业在管理方面的手段逐渐落后，很多处于传统人工监控方式的做法效率逐渐降低。在这种背景下，企业急需要一套新型的智慧工厂监控系统，提高厂区的现代化管理水平，将厂区内现有的安防监控、门禁管理、人员管理、智能巡检等功能进行统一管理，并能够与业务结合，建设一套整体的智慧炼炼化厂综合解决方案。 2009年，政府首次提出了“感知中国”计划，大力扶持物联网产业发展，发展至今，物联网已经经历了多年时间，也逐渐发展成为继计算机、互联网之后的世界信息产业的第三次浪潮。作为物联网中非常重要的射频识别（RFID）技术，近年来也频频在能源各个行业中得到应用，带来了巨大的市场机遇。

基于物联网技术的发展，石油石化行业炼化厂区的智慧工厂系统建设，将先进的通信、计算机和现代管理技术结合，将厂区生产系统运行与企业管理结合，实现企业的优化运行、控制和管理。同时利用物联网对物体全面感知的能力，对工厂内的人、设备、环境进行全面感知，运用云计算技术将自主感知和人工采集的数据进行处理，从而为企业的安全生产提供保证，为企业的科学决策提供支持。 1.2 业务现状 石油石化行业大型炼化厂区大多以生产石油炼化产品为主，现场工作环境复杂，厂区危险性比较高，如何对危险区域进行整体监控及定期巡检，发生突发事故时能及时作出应急处理，并将视频监控与生产管理系统结合起来，是本方案主要需要解决的问题。 另外，随着企业信息技术运用的不断深入，ERP、MES等系统被运用在包括生产、供应链等企业的管理工作中，可是这些系统并未带给管理者直观的体验和方便的管理方式，是看不见、难于管的系统；同时企业应用的安全防范系统涵盖的子系统也越来越多，企业对不同系统间的数据融合利用要求越来越高，尤其是不同业务部门间的信息共享与利用。传统安防系统建设包括视频监控系统、门禁系统、考勤管理系统、访客系统、消费系统、车辆管理系统、保安巡查系统、

三维可视化技术都有哪些运用

三维可视化技术都有哪些运用 伴随着数据在当前互联网技术迅速发展壮大下变的层面更广，总数更大、构造愈来愈繁杂，大家如果想要更加清楚，迅速的认识和了解一份数据，传统化的二维平面图数据图表现已不能够满足需求，三维可视化技术越融合多媒体技术、互联网技术及其三维镜像技术完成了数据处理的虚拟化，根据对物体展开多方位的监管，搭建根据现实的3D虚拟现实技术实际效果，让数据呈现更加直观和易于了解，现已短时间变成信息内容智能化管理的关键构成部分，被广泛运用到各制造行业中。 一、什么叫数据可视化 简便的来讲数据可视化便是依据数据的特点、特性等属性，根据图像处理等适合的方法，将数据形象化的有概念性的展现出，作用大伙儿更强的、更清楚的了解数据，把握数据中的有效信息内容。 1.数据可视化的发展壮大与运用 数据可视化并不是什么新型技术，其发展历程发源能够上溯二十世纪50年代电子计算机图形学的初期。那时候，大家就可以利用软件建立出了第一批图形图表。伴随着互联网技术、电子计算机技术和优秀人才层面的短时间发展壮大，各种各样的数据可视化呈现在大家

的眼下。伴随着近几年来大数据备受关注，互联网端数据剖析产品盛行。企业历经前些年IT 系统基本建设后累积了很多数据，包含业务流程数据、客户数据、以及他第三方数据。这种数据对公司很有使用价值，探寻和剖析的意向明显，其才被更广泛运用到每个制造行业中。 （1）数据可视化运用可分成三类： ①宏观环境形势可视化：宏观环境形势可视化就是指在特殊环境中对随时间流逝而持续转变的总体目标实体展开觉察，能够直观、灵活、真实地展现宏观环境形势，能够迅速把握某一行业的总体形势、特点。 ②机器设备模拟仿真运作可视化：根据图像、三维动漫及其电子计算机程序控制技术与三维建模相结合，完成对机器设备的可视化表述，使管理者对其所管理的机器设备有品牌形象实际的定义，对机器设备所在的部位、外观设计及全部主要参数一目了然，会大大减少管理者的劳动效率，提升管理高效率和管理水准。 ③数据分析可视化：是现阶段谈及较多的运用，广泛运用于商务智能、政府部门管理决策、公众服务、网络营销这些行业。凭借可视化的数据数据图表，能够很清楚合理的传递与沟通交流信息内容。 2.数据可视化的发展趋向

22个免费的数据可视化和分析工具推荐

2012-03-31 10:01 2012-03-31 10:01 , URL https://www.360docs.net/doc/065424449.html,/news/17548/22_free_tools_for_data_visualization_and_a… 54 , | 22 22 2011 04 28 ( ) 22 Data cleaning “New York City" "New York, NY" DataWrangler SUVG web DataWrangler cooool Google Refine Google Refine CSV Google Refine

Statistical analysis R R R GNU Octave MATLAB Visualization applications and services Google Fusion Tables Google Fusion Tables email Fusion Tables 100MB CSV XLS Google Docs Google Fusion Tables csv Google Fusion Tables Oracle IBM, Microsoft Google

Impure Impure Bestiario Tableau Public

Many Eyes

VIDI Zoho Reports 10 Choosel

11 Exhibit 12 Google Chart Tools 13 JavaScript InfoVis Toolkit

50个大数据可视化分析工具

50个大数据可视化分析工具 在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言 是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。

Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。 可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。

大数据可视化设计

大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程： 我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程

数据可视化解决方案介绍

数据可视化解决方案介绍

?信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以 及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。?2015年9月5日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。 ?在越来越物联化、互联智能化的环境中，政府、企业的基础设施设备正在迅速数字化，使得各系统、各设备产生瞬息万变的海量数据，促使产生新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 背景概述

?大数据成为推动经济转型发展的新动力；?大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇；?大数据成为提升政府治理能力的新途径； ?大数据将成为商业企业宝贵的信息资产，对商业企业经营全过程、各环节产生深度影响，推动传统企业转型，适应新的市场环境、新的商业模式。 发展趋势 价值表现 ?对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 ?做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型 ?面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值 大数据环境下需要大显示，纵览全局，把握数据万千变化。

什么是数据可视化？ ?数据可视化指的是利用图形、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。 ?数据可视化的核心在于“可视”，数据是信息的表现形式，数据是分散的、无逻辑的，将分散的数据进行集合、整理、分析、展示即为数据可视化的全部过程。 ?数据可视化的表现在于将数据信息图形化，通过IT技术将信息整合，综合、直观的展现出来，使无序的数据信息具有可读性，且直观易懂。 数据可视化的现状及发展： ?数据可视化目前是一个较为宽泛的概念，没有统一的技术标准，市场化程度有限，在国家大力推进互联网+政策背景下，伴随着大数据市场的蓬勃发展，以及公众对数据可视化意识的觉醒，未来会有广阔的成长空间。

智慧工厂可视化监控中心及机房配套设计解决方案

智慧工厂可视化监控中心及机房配套设计解决方案监控中心及机房的配套设施也是方案的重要组成部分， 涉及到机柜、供配电、消防、防雷接地、综合配线、动环监 控等配套设施。 1)机柜配套设施 要根据实际情况计算总共所需的机柜空间，并合理进行 规划，全面考虑机柜尺寸、样式、供电方式、走线情况等， 进行科学合理的配置，规划好设备在机柜内的部署；同时也 要考虑监控中心及机房通道与机柜间的距离，并进行合理规划。 2)供配电配套设施 设备供配电配套设施是设备正常运行的前提和保证， 《电子计算机机房设计规范》GB50174-2008和《计算站场地技术要求》GB2887-89中对计算机供电方式可分为三类：一类供电：需建立不间断供电系统。 二类供电：需建立带备用的供电系统。 三类供电：按一般用户供电考虑。 监控中心及机房要能根据不同功能区域供配电等级要求 的不同，采用不同的供电方式。 3)消防配套设施 根据监控中心及机房的使用性质，划分消防保护等级如

下： 监控中心与机房为一级保护对象，采用控制中心报警系 统，报警系统与大楼消防控制室的消防联动控制主机间相 连。 下辖分支机构监控室为二级保护对象，采用区域报警系 统。 根据不同的等级要求选择合适的灭火设备和报警控制设 备等，通常由装修公司或专业消防公司负责设计。 4)防雷接地配套设施 监控中心及机房防雷接地设施及设计要符合国家规范要 求，建立各项防雷安全工作，建立各项防雷设施的定期检测， 雷雨后的检查和日常维护等。在防雷接地设施的设计和建设 时，应根据地质、土壤、气象、环境、被保护物的特点，雷 电活动规律等因素综合考虑，采用安全可靠、技术先进、经 济合理的设计施工。应采用技术和质量均符合国家标准的防 雷设备、器件、器材、避免使用非标准防雷产品和器件。 5)动环监控配套设施 动力与环境配套设施科学的实现了监控中心及机房7×24小时全面集中的监控和系统管理，要能方便地对各个智能 设备运行状态和运行参数进行显示、处理和存储，并实现各 子系统之间的数据流动，具备强大的跨系统联动功能。此外，系统的故障自动检测与专家诊断功能以及报警功能，将保障

三维可视化数据管理系统解决方案

三维可视化数据中心内管理系统解决方案

伴随着数据中心的经营规模日益突出，大家急待提升其管理效益，而三维可视化，就是能为数据中心带来全新管理方式的一个关键工具。三维可视化将三维仿真建模与数据可视化技术充分融合，在3D情景中展现各类方式的可视化数据，协助客户一目了然地掌握业务趋势，获取数据使用价值，完成高效率管理方法与经营。 TWaver数据中心三维可视化管理系统软件做为数据中心行业的完善可视化产品，技术上而言，根据WebGL和html5开发设计的技术特性授予了其较低的应用门坎和高度的兼容模式，自主研发的3D引擎也得以支撑精致的3D实体模型，而预定义的模型库和数据端口则适用深层订制开发设计。而从作用上说，软件可完成数据中心内全部机器设备目标的三维仿真，以完全3D方式搭建全部数据中心环境，并将数据中心内的监管子系统列入到可视化机房管理服务平台中，实时剖析查询监管信息内容。 现阶段，软件早已完成了数据中心资产、容积、动环、智能安防、管道及其布线等阶段的可视化作用，成为很多数据中心管理必不可少的关键工具。 1.数据中心产业园区环境可视化 以三维虚拟仿真技术搭建数据中心所属产业园区的自然环境，包含产业园区中的工程建

筑房屋、园林景观及设备，以形象化的方法管理、展现数据中心产业园区，完成数据中心的虚拟仿真。 可以详细展现数据中心产业园区的外貌，包含土石、园林景观、河道、路面，构建与真正产业园区一致的虚拟环境。 此外，适用对产业园区内的各类IOT机器设备，如智能灯杆、智能垃圾桶、道闸机等完成实时的监管，实现高效、方便快捷的集中型管理，减少经营成本。 针对工程建筑房屋，可视化系统软件能够以三维仿真的全新升级展现方式，详细展现数据中心工程建筑的外形，依据房屋建筑的真正外形进行三维模型，展现工程建筑的基础规格型号信息内容。完成主机房所属楼房的三维仿真，三维模型的结果与真正自然环境一致，包含构造、规格，及其內部的室内装修风格等。

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理,法人与地理，实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和EＴL等功能。 ２、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备

高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能， 促进民生的发展。

数据可视化

新生研讨课 机电于信息工程学院 2014级软件工程1班 201400800514 王清钦 （1）可视化与其他领域的不同之处以及它的核心是什么？ 答：1、不同之处： 交互性：用户可以方便的以交互的方式管理和开发数据。 多维性：可以看到表示对象或数据的多个属性或变量，而数据可以按其每一维的值分类，排序，组合和显示等。 可视性：数据可以用图形，曲线，二维图形，三维体和动画来显示，并可对其模式和相互关系进行可视化分析。 2、可视化的核心：可视化就是将数据转化为更容易理解的图形，给予人们深刻与意想 不到的洞察力，来解释由信息源产生的大量数据，使数据更容易被理解，所以可视 化的核心就是讲数据转化为图形。 （2）信息可视化的背景，意义和目的，国内外的现状。目前前端的信息可视化方法都有哪些？ 答：1、背景：首先，20世纪初，用表格和统计图等表达科研成果，生成的图形比文字更易理解。其次，计算机图形技术生成图形，使原始信息更便与理解，最初是用于科 学数据客观呈现。1986年，美国国家可惜基金会举办了“图形，图像处理工作站” 讨论会，正式提出了标志着“可视化技术”的“科学计算可视化”概念。 2、意义：历史证明，人类的视觉在科学发展过程中具有重要意义，如望远镜和显微镜 在天文学和生物学中的贡献就是铁证。人类的可视化功能可对大量抽象的数据进行 分析，人的创造性维不仅取决于逻辑思维，而且取决于形象思维，海量数据只有通 过可视化转化为图形，才可以激发人类的形象思维。找出表面上看去杂乱无章的数 据内在的规律，可为各项研究决策层提供可靠的依据。信息是一种表面上显式的知 识，只有将数据和信息用图形和图像表示出来，人类才可获取其中的隐知识。总之， 信息可视化能大大加快信息的处理速度，有效利用海量数据，可在人与人，人与信 息之间实现图像通信，使人们能深入观察信息，为发现和理解科学规律提供有力工 具，可以实现对计算和编程过程的引导和控制，通过交互手段改变过程所依据的条 件等。 3、目的：洞察数据，发现信息，做出决策或解释数据。 4、国内外的现状：我国信息可视化技术的研究开始于20世纪90年代中期，由于数据 量庞大，生成图形的算法复杂，常常需要巨型计算机和高档图形工作站等，因此该 研究在国家级研究所，高水平大学等开展，已扩展到科学研究，工程，军事，医学 等各个领域，随着internet的兴起都取得了一定成果。但从总体上来讲，与国外先 进水平相比还有一定差距，尤其是在商业软件方面实力较弱。目前，信息可视化技 术处于发展时期，其方法技术和用途正在日益扩大和提升，在信息资源数字化，网 络化，知识化的背景下，信息化与智能化是信息服务的必要手段，随着两者的不断 深入研究，信息服务与信息消费将提高到一个新水平。

电厂设备可视化巡检解决方案剖析

电厂设备可视化巡检 解决方案 一、前言 石家庄智创软件科技有限公司是一家从事智能化、信息化巡检系统研发、生产、销售为一体的科技公司。公司技术力量雄厚，拥有一支高度敬业精神和敢于开拓创新意识的高科技研发团队。公司具有完整的系统软件开发及硬件设备配套能力，公司经过多年技术开发研究出新型高端巡检系统，成功开发了智能手机GPS实时型巡更巡检管理系统、手机GPS人员定位监护系统、外勤、外派人员管理系统。具有极高的性价比和可靠性，已经广泛地应用于安防、燃气管道、热力管网、电力、林业、铁路、石油石化、电信、煤矿等各个安全巡检管理领域。 随着生产自动化技术的日益提高和现代工业的发展要求，电厂设备巡检管理在电力系统中占有越来越重要的地位。现在电力系统已经发展成为范围广、客量大、具有多个电压等级的大系统。电厂是电力系统的核心，而电厂设备的安全运行是电力系统安全运行的前提，所以电厂设备巡检系统的自动、高效及可靠性是十分重要的。而在目前的实际工作中，巡检普遍采用人工填写巡检记录表，工作效率低，而且劳动强度大。最关健的是人员实际巡检工作的情况和效果很难确定，发现隐患不能及时上报请求处理，巡检结果也未经数字化、信息化处理，数据的统计、分析、保存比较困难，现在已经无法满足企业安全生产和信息化的管理要求，而智能化设备巡检可实现无纸化信息纪录并与设备性能进行动态分析，可以有效的提高规范程度和真实性，有效保障电厂设备的安全运行。 二、系统特点 巡检器采用安卓智能手机，使其成为一部专业巡检器，支持全天候适用于各种复杂环境。满足实时应用及可靠性要求高，使用方便，同时采用开放式、分布式体系和面向对象的技术开发系统。

技数据中心可视化管理解决方案

数据中心可视化管理解决方案 现状 各行业数据中心随着IT基础设施应用的不断深入、范围不断拓宽，其建设与扩展在不断加速，行业呈现出“数据集中化、系统异构化、应用多样化”的大规模发展趋势。 以IT基础设施为主体的数据中心是保证用户业务正常开展、持续发展的关键，却面临着： ?复杂的管理子系统，传统枯燥的管理界面，缺乏互动性 ?资产和配线内容复杂,不易管理 ?许多信息孤立或抽象展现，不易理解 ?业务与设备缺少清晰对应关系，维护困难 因此，对于数据中心运营管理来说，如想管理得心应手，最终还需关注用户体验与交互。 解决方案 为了应对数据中心面临的管理复杂、抽象、不直观、难管理等问题，德讯科技提供一套可视化数据理解决方案，基于3D可视化进行全方位管理与运营，所见即所得，从而提升数据中心用户的管理体率。 可视化数据中心（3D）

?虚拟现实，全景（机房、机柜及IT设施）仿真再现 ?360°旋转，多角度切换，高空视角、第一人称视角 ?自动漫游与巡检，全方位总览数据中心全貌及状态 可视化管理 提供数据中心资产管理、容量管理、微环境监测及IT运维的可视化。 ?资产管理可视化 信息配置；资产变更；部署、维护与规划，如IT设施移进/移出 ?配线可视化 设备端口和连接线缆可视化管理，端口状态、设备前后面板、物理连接关系?容量可视化 机柜U空间、用电及载重等 ?微环境监测可视化 提供机房环境、机柜微环境可视化监测 ?机房评估可视化

可视化评估机房PUE、能耗、热点、容量等 ?IT运维可视化 访问与运维可视化，涉及服务器、网络、数据库、应用 可视化数据分析 基于数据分析模型为数据中心决策者提供全面、综合的数据分析报告。 基于过三维立体化虚拟展现数据中心机房、机柜及IT设施等各类场景，实现数据中心资产、容量运维的可视化，从而大大提升数据中心“用户体验能力、管理应变能力、人机交互能力”，让数据理变得更直观、更简单、更快捷。 方案特色 现实场景虚拟再现化 所有运维对象、运维活动都以场景式立体化展现，就如同亲临现场、身临其境的感觉，消除复杂与达到简化与直观，从而可消除枯燥无味运维与管理生活。 运维管理瞬间即可达 只需轻点鼠标即可任意穿梭于不同城市、不同楼宇里的各个机房，运行状态、安全环境等一切情况握，花费几秒钟即可搞定。 让一切可见，无所遁形

二维和三维数据的可视化(很好)

句柄图形控制 系统是Matlab 数据可视化的核心部分。它既包括对二维和三维数据的可视化，图形处理，动画制作等高层次的绘图命令，也包含可以修改图形局部及编制完整图形界面的低层次绘图命令。这些功能可使用户创建富有表现力的彩色图形。可视化工具包括：曲面渲染，线框图，伪彩图，光源，三维等位线图，图象显示，动画，体积可视化等。 一．二维绘图 1.单窗口单曲线绘图 调用命令：plot 调用格式：plot(x) %向量绘图；plot(x,y) %基本函数绘图； plot(x,y,'cs') %自定义样式基本函数绘图 c代表颜色， s 线形 例1：绘制向量x=[0 0.68 5 0.96 0.8 2] x=[0 0.68 5 0.96 0.8 2] plot(x,'b*','markersize',12) %同理，颜色和线形可以自我调整，大小可以自定x = 0 0.6800 5.0000 0.9600 0.8000 2.0000 例2.在[2，2*pi]之间绘制sin(x)图形 clear x=0:pi/100:2*pi; y=sin(x); plot(x,y,'b*') 2.单窗口多曲线绘制 例1: 在[2，2*pi]之间绘制sin(x)图形和cos(x)图形 x=0:pi/30:2*pi; y1=sin(x);y2=cos(x); plot(x,y1,'+r',x,y2,'pb') Matlab

3.多窗口多曲线绘制 命令：subplot 调用格式：subplot(m,n,p)%m代表行，n代表列，p代表绘图序列 例：在[2，2*pi]之间绘制sin(x)图形，cos(x)图形和exp(x)图形 x=0:pi/30:2*pi; y1=sin(x);y2=cos(x);y3=exp(x); subplot(1,3,1);plot(x,y1,'r+');sub plot(1,3,2);plot(x,y2,'y<'); subplot(1,3,3);plot(x,y3,'md'); 4.多窗口绘制 命令：figure 调用格式：figure(n)%创建窗口函数，为窗口序列号 例：在不同的窗口分别绘制sin(x)图形，cos(x)图形和exp(x)图形 x=0:pi/100:2*pi; y1=sin(x);y2=cos(x);y3=exp(x); figure(1) plot(x,y1,'r+'); figure(2) plot(x,y2,'y<'); figure(3) plot(x,y3,'md');

云计算大数据的55个可视化分析工具介绍

云计算大数据的55个最实用 可视化分析工具 近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。

为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧! 1.Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2.Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 3.D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 4.R

大数据时代下数据可视化应用

大数据时代下数据可视化应用 发表时间：2017-09-22T11:49:13.987Z 来源：《基层建设》2017年第15期作者：胡博 [导读] 大数据的处理能够将足够大的样本快速、科学的以图像、音频等形式展现在人们面前，使人们在多感官全面了解事物的同时，能够更好的分析事物的现状以及事物未来的发展形态，从而更好的支持事物全寿命过程的把握。 重庆汇锦电子工程有限公司重庆 400005 摘要：随着全球信息技术的发展，人们对生活中事物认知度要求也随着技术的发展而不断提高，而大数据分析处理的性能正好较好的满足了人们这一需求，大数据的处理能够将足够大的样本快速、科学的以图像、音频等形式展现在人们面前，使人们在多感官全面了解事物的同时，能够更好的分析事物的现状以及事物未来的发展形态，从而更好的支持事物全寿命过程的把握。 关键词：大数据时代；数据可视化；应用 引言 大数据时代背景下，数据收集的质量和数量，数据分析的速度和精度是保证整个产品在全寿命过程中质量的重要保障。在实际生活中，人们对产品可视化的要求非常高，对直观感觉的依赖非常大，因此，质量较好、结果科学的数据可视化处理工作是未来产品研发和营销的趋势。 一、数据可视化的概念与意义 大数据时代背景下的数据可视化的一般定义可被概述为，充分利用计算机的能力，设计符合计算机性能和操作经济性的通用软件，采用计算机辅助设计的形式，配合一定的图像和音频，尽量直观的了解事物，利用多感官的体验对事物进行全面的认识的过程，在该过程中，大数据处理不但会帮助设计人员更好的展现设计理念，帮助人们更为现实的了解事物的实际形态，还可以以更好的图像和音频形态展现事物，同时还可以通过云计算等形式，较为快速的对事物进行更为全面立体的分析。不仅在感官上给予人美好的感受，还给予人们以科学的数据，帮助人们更好的了解事物的原理、作用和使用过程中会发生的问题，不断优化事物全寿命过程的质量，在一定程度上使产业更加标准化，发展趋势更加清晰化，运行目的更加实用化，设计理念更加超前化。 二、大数据时代的机遇与挑战 大数据处理背景下的事物展现过程不但能够将事物较好的展现在人们眼前，还可以对用户的需求、用户对事物功能的偏好倾向、用户选择时的侧重点、产品继续改进的方面进行尽量多样本数据的收集，对分析结果的精确度起到积极的作用。设计人员可以根据实际数据反映的情况，对产品意见和建议较多的方面进行设计和工艺上的改进，不断完善设计中人和物的协调功能。在工艺方面，可以根据数据反应的情况更换更加符合客户需求的材料，并且在实际的工艺加工过程中能够进行有针对性的改进，保证物品的质量和触感能够更好的迎合受众需求。使整个产品从研发到设计再到生产最后再到销售整个流程都能得到科学的指导，最大限度的满足市场需求，能够保证产品改进、生产和维护的科学性，对产品的性能能够进行较为精确的全寿命过程工作指导。 三、数据环境下的数据可视化技术发展趋势 1、即时的数据关联趋势可视化服务 数据可视化除单纯呈现数据状态之外，还有一个非常实用的功能，就是通过对若干存在关联性的可视化数据进行比较中，能够挖掘出数据之间的重要关联或者是呈现一个有理有据的数据发展趋势。在大数据环境下，这种数据可视化服务已经能够轻松做到即时生成。也就是说，数据采集完成后可以立刻生成可视化方案。某电子钱包的一项电子对账单服务就是这样，通过用户使用该电子钱包交易所产生的数据信息，月末自动生成出一套属于用户个性化的数据图表，用户借由这组数据图可以轻松地分析出自身的消费状况，即时地做出调整与规划。 2、多维叠加式数据可视化应用 这类数据可视化应用常见为社交网络或者生活消费类应用与数字地图的叠加，这种叠加模式针对年轻化的人群很有吸引力，基于地理位置的网络数据信息分享传播具有某种互动娱乐性。比如在微信这款应用中，用户可以依靠对方和自己的距离信息来筛选好友：在世纪佳缘网上，有一种地图搜索的模式，用户可以通过其他人所标注的地理信息来对一张交友地图进行搜索；在大众点评这款智能手机应用中，可以基于地理信息轻松找到附近的酒店、餐厅，用户可以在地图上对店铺进行留言评价，还可以在地图的对应位置留下图片供其他用户参考。在此类数据可视化应用中，用户所获取的视觉信息不再是单一维度而是多维的。 四、大数据时代背景下的web数据可视化 1、基于web的数据可视化的参考模型 基于web的数据可视化主要有以下四种参考模型： 1.1在服务器端生成描述数据的图形，然后在客户端实现图形的显示，客户端用浏览器来显示； 1.2服务器端以HTMLFoms或JavaApplet方式提供可视化控制页面，浏览器客户下载控制页面，实现对可视化过程的控制； 1.3服务器端经过可视化映射后，输出ⅥlML成Java3D格式的3D模型，返回给客户，客户端利用支持VRML或Java3D的浏览器来绘制和操纵3D模型，这种方式的交互局限于绘制阶段； 1.4客户下载数据，在客户端执行可视化流水线，利用JavaApplet实现可视化计算，客户还可以下载可视化软件。虽然客户端可以完全控制可视化过程，但对客户端的硬件、软件资源要求高，并且对大规模过程的控制；模型1使用Tee ChanPro Aetivex控件，可以直接安装在服务器端，在服务器端动态生成图形文件(JPEG格式)，然后将图形传回客户端，在浏览器中显示出来，方法可以适用于任何流行的客户端浏览器；模型2和模型3需要针对具体的应用编制Java绘图程序，模型4采用了复杂的可视化计算在服务器端处理，避免了客户端较高的资源要求，同时客户端又能完成可视化结果的交互绘制，具有较好的交互性以及计算负荷分摊的优点，但同样编制程序复杂。 2、大数据的web数据可视化方法流程 2.1发现问题 数据可视化都是为了解决某个问题的。所以，面对海量的数据，首先要思考如何针对领域问题合理抽取对应的数据。为创建信息可视化而提出问题时，我们应该尽可能地关注以数据为中心的问题。而对于以“为什么”开头的问题则要格外小心，它意味着你对数据的较为正式