6阿里云数据可视化方案
大数据平台下的可视化分析系统设计与实现
大数据平台下的可视化分析系统设计与实现随着大数据时代的到来，企业和组织面临着海量数据的挑战和机遇。
为了从海量数据中获取有价值的信息，大数据平台下的可视化分析系统成为必不可少的工具。
本文将介绍大数据平台下的可视化分析系统的设计与实现。
一、设计目标大数据平台下的可视化分析系统的设计目标是通过可视化的方式帮助用户快速、直观地理解和分析海量数据，从而支持决策制定和业务优化。
具体地，设计目标包括：1. 提供直观的数据可视化界面，以便用户能够轻松地浏览和理解数据。
2. 支持多样化的数据展示方式，如表格、图表、地图等，以满足不同用户的需求。
3. 提供灵活的数据筛选和过滤功能，以帮助用户在海量数据中找到感兴趣的信息。
4. 支持交互式数据分析和探索，以便用户能够深入挖掘数据中的隐藏模式和规律。
5. 支持数据的实时更新和动态展示，以及数据的历史记录和比较分析。
二、系统架构大数据平台下的可视化分析系统的架构应该具备高性能、可扩展和易用性等特点。
一种常见的系统架构包括以下几个关键组件：1. 数据采集与存储：负责从各种数据源中采集、清洗和存储数据。
这一部分可以利用大数据平台的技术，如Hadoop、Spark等。
2. 数据处理与分析：负责对采集到的数据进行预处理、分析和建模。
这一部分需要结合统计分析、机器学习和人工智能等技术，提取数据中的有用信息。
3. 可视化界面：负责将数据处理和分析的结果以可视化的方式呈现给用户。
这一部分可以利用Web技术和数据可视化工具，如D3.js、Tableau等。
4. 用户交互与操作：负责接收用户的请求和操作，并与后台系统进行交互。
这一部分需要提供直观友好的用户界面和交互方式，如拖拽、下拉框、点击等。
5. 安全与权限管理：负责保障系统的安全性和数据的隐私性，同时管理用户的权限和角色。
这一部分需要结合身份认证和访问控制等技术，确保系统的可靠性。
三、实现过程大数据平台下的可视化分析系统的实现过程包括以下几个步骤：1. 数据采集与存储：首先，确定需要采集和存储的数据源，并设计相应的数据模型和表结构。
阿里云新型互联网架构介绍
DevOps 管理
容器服务
• Docker企业版(国内独家) • 支持Kubernates
云效：持续开发持续集成（ DevOps ） 的管理软件
Aliware （分布式企业中间件）： 大规模验证的 Java 中间件
新型应用 第三方应用 存量IT系统
CSB云服务总线
能力开放运营
用户中心 资源中心
API管理运营 共享服务层
客户和场景：互联网金融生产环境（含大数据） 关键产品：IAAS+大数据+
中间件（含docker）+高级版云盾
平台特性：等保三级，两地三中心 客户和场景：央企，互联网中台+大数据
V2.0 （2016.05）
关键产品：IAAS+大数据+中间件 平台特性：统一运维管理，管控节点压缩
满足生产级可靠性和 安全合规的要求
统一的管理运维系统， 和企业现有IT管理系统 无缝对接
向混合云 平滑演进
飞天平台整体架构
淘宝、天猫、支付宝、高德、菜鸟网络、阿里音乐等事业部 PaaS服务 微服务开发 框架服务 分布式数据 库服务 分布式消息 中间件服务 云服务总线 服务 数据交换服 务 DaaS服务 数据治理服 务 数据开放服 务 数据可视化 服务
解决数据 长效保存 及采集问题
解决数据 规范问题
解决数据 交换及安全问题
解决技术 转化输出问题
飞天平台：由实践锤炼而来
天猫 支付宝
17.5万笔/秒订单
12万笔/秒支付
2017天猫 11.11 购物狂欢节 1682亿元总成交额
阿里云专有云：让每个企业都拥有自己的飞天
专有云 公共云
北京，杭州，上海，青岛 深圳，香港，新加坡
阿里云数据可视化方案
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付呗数据产品 付呗与阿里云平台合作，强大的计算能力，确保数据的处理的稳定安全智能。
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
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付呗数据可视化- DataV
相比于传统图表与数据仪表盘，如今的数据可视化致力于用更生动、友好的形式，即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂 数据背后的业务洞察。无论在零售、物流、电力、水利、环保、还是交通领域，通过交互式实时数据可视化视屏墙 来帮助业务人员发现、诊断业务问题，越来越成为大数据解决方案中不可或缺的一环。DataV旨让更多的人看到数 据可视化的魅力，帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用。提供丰富的可视化模板， 满足您会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求
可视化展现
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付呗数据可视化-数据需求
会员数据 标签
会员分类
会员总数
商家交易 GMV排名
消费者来源
交易爆品
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小交区云易服来务源平台整体解决方案各站点交易
交易笔数
对比
新增会员
交易GMV
交易高峰
交易高峰时段
营销数据提升
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新上铁数据展现维度
通过消费者的购物偏好等标签输 出不同的内容触达消费者，特别 是线上商城上线后，可参考消费 者口味偏好进行精准推荐；
34
付呗数据可视化-成功案例
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案 35
2019
数据可视化技术的原理和应用
数据可视化技术的原理和应用随着数据量的不断增长，数据可视化技术的应用越来越广泛。
数据可视化技术是指通过图表、地图等视觉化手段将数据呈现出来，以便于人们更加直观地理解数据中蕴含的信息。
本文将从数据可视化技术的原理、常用图表类型、应用场景和最新发展等方面进行介绍。
一、数据可视化技术的原理数据可视化技术的本质是将数据转化为图形，并通过视觉和感知来传达信息。
数据可视化技术的基本原理包括数据获取、数据准备、数据呈现三个步骤。
首先，数据获取是数据可视化技术的基础，数据源可以是数据库、Excel文件、网络数据等。
在数据获取的过程中，需要考虑数据结构和数据格式的问题，以确保获取的数据具有高质量的可视化效果。
其次，数据准备是将原始数据转化为可视化所需的数据格式，包括数据清洗、数据加工、数据汇总等。
数据清洗是指删除不需要的数据或纠正数据中的错误，数据加工是指通过统计、计算、分类等方式对数据进行加工，数据汇总是指将数据进行聚合或分类，以便进行可视化。
最后，数据呈现是指将处理好的数据进行可视化呈现，包括选择合适的视觉表现形式、选择视觉元素和调整视觉元素等。
通过数据呈现，人们可以更加直观地理解数据所代表的信息，从而进行决策和分析。
二、常用图表类型为了更好地呈现数据，在数据可视化技术中采用了多种图表类型，包括柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图、地图等。
不同的图表类型适用于不同的数据形式和数据类型，下面分别进行介绍。
（一）柱状图柱状图是一种以竖条的长度为比较标准的一种图表，常用于表示不同类别的数据之间的比较关系。
比如，销售部门常用柱状图来比较不同产品的销售额，以便于分析产品的市场表现。
（二）折线图折线图是一种以线条连接各个数据点来表示变化趋势的一种图表，常用于表示时间序列数据的趋势。
比如，金融行业常用折线图来表示股票价格的变化趋势，以便于分析市场趋势。
（三）饼图饼图是一种以扇形的面积为比较标准的一种图表，常用于表示数据分布的比例。
数据可视化的7种方法
数据可视化的7种方法随着时代的变迁和科技的发展，数据在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
尤其是在企业、科研等领域，数据分析和可视化已经成为了一个不可或缺的过程。
在这里，笔者将会为大家介绍7种数据可视化的方法，希望能够对数据处理有所帮助。
一、折线图(Line Chart)折线图是一种用于展示数据趋势、变化的图表，是一种经典的可视化方法。
它将数据分布在坐标系中，通过连续的线条展示数据的变化趋势，便于观察数据变化的趋势。
折线图适合表达多个数据点之间的连续关系，常用于可视化股票、气温、气象等数据。
二、柱状图(Bar Chart)柱状图是一种用于比较不同组数据之间的差异的图表，可用于展示分类数据。
它通过以柱子的高度或者长度为基础，来反映数值的大小，非常适合在横向或纵向上比较数据之间的多样性，如销售额、用户数量等。
三、散点图(Scatter Plot)散点图是通过将两个变量之间的相关性表示在图表形式中，来向我们展示数据点之间的联系。
通常，该类型的图形通常用于表示两个不同的变量之间的相关性，如散点图可以帮助我们直接观察到两个变量之间的关系，比如销售额和广告费之间的关系。
四、面积图(Area Chart)面积图是一种展示数据分布在时间或其他连续轴上随时间而变化的图表类型。
它与折线图类似，不同之处在于面积图是通过填充数据线下部的区域来展示数据集中的趋势，更能够直观地将变化趋势展现出来。
面积图通常被用于展示累积数据量或总和的占比，比如市场份额占比、不同员工销售量等。
五、饼状图(Pie Chart)饼状图是一种常用的可视化图表，用于表示数据的分布。
它通常是通过将数据分成几个部分，以不同颜色呈现出来，通过扇形的大小、投影的大小等方式来可视化数据。
饼图适用于比例数据的展示，如不同部门的销售额贡献比、网站的流量来源占比等。
六、热力图(Heat Map)热力图是一种通过不同颜色来展示数据热度的图表类型。
通常热力图被用于显示在二维坐标系中的离散数据点的热度值，这些点的颜色和明暗程度代表了相关的数值信息。
50个可视化实例
50个可视化实例1. 柱状图：用于比较不同类别的数值。
2. 折线图：用于显示数据随时间的变化趋势。
3. 饼图：用于显示不同类别的数据占总体的比例。
4. 散点图：用于显示两个变量之间的关系。
5. 热力图：用于显示数据在空间上的分布情况。
6. 地图：用于显示地理位置和相关数据。
7. 树状图：用于显示层次结构和关系。
8. 气泡图：用于显示三个变量之间的关系。
9. 雷达图：用于显示多个变量之间的比较。
10. 甘特图：用于显示项目进度和时间安排。
11. 桑基图：用于显示流程和资源的流动情况。
12. 漏斗图：用于显示数据在不同阶段的流失情况。
13. 箱线图：用于显示数据的分布和离散程度。
14. 帕累托图：用于显示问题的主要原因。
15. 散步图：用于显示两个变量之间的相关性。
16. 三维图：用于显示数据在三个维度上的关系。
17. 树状地图：用于显示地理位置和层次结构。
18. 网络图：用于显示节点和连接之间的关系。
19. 词云图：用于显示文本中频繁出现的词语。
20. 演化图：用于显示数据在时间上的演变过程。
21. 弦图：用于显示多个变量之间的关联。
22. 关系图：用于显示多个节点之间的关系。
23. 比较图：用于比较不同类别的数据。
24. 金字塔图：用于显示数据在不同层次之间的比例。
25. 旭日图：用于显示层次结构和比例。
26. 矩阵图：用于显示多个变量之间的关系。
27. 漏斗瀑布图：用于显示数据的流动和变化。
28. 仪表盘：用于显示指标的实际值和目标值。
29. 桑塔图：用于显示多个变量之间的关系。
30. 网格图：用于显示数据的分布和关系。
31. 旋转图：用于显示三维数据的关系。
32. 烛台图：用于显示股票价格的变化趋势。
33. 水平柱状图：用于比较不同类别的数值。
34. 阶梯图：用于显示数据的变化过程。
35. 布局图：用于显示页面或报告的结构和组织。
36. 词频图：用于显示文本中词语的频率。
37. 面积图：用于显示数据的累积和比较。
基于阿里云物联网平台的数据可视化
基于阿里云物联网平台的数据可视化作者：程德昊何元清蔡春昊来源：《电脑知识与技术》2020年第22期摘要：2019年可以说是当之无愧的5G元年，随着5G的初露峥嵘，物联网和云计算正走进我们生活中的各个领域，影响着我们工作的各个方面。
物联网的兴起，离不开云计算的发展。
通常搭建一个云平台需要具备一定的财力物力，但是借着这个“万物互联”时代的东风，可以使用阿里云平台来进行各种各样的开发。
本文通过使用阿里云物联网平台和传感器组成物联网，记录该传感器的各项参数，并在该平台实现了数据可视化。
关键词：阿里云;物联网;数据可视化;MQTT协议中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）22-0050-02开放科学（资源服务）标识码（OSID）：随着5G的快速发展，物联网与云计算也在慢慢影响着我们的生活，互联网通过信息改变了我们的生活，人和消息进行实时的碰撞。
而物联网将会真正将网络连接到现实。
物联网，实现了把物用网连接了起来，硬件设备收集数据进而在网络上流转处理，最终显示在我们面前。
本文通过使用阿里云物联网平台，将XDK上收集的数据进行处理并使其可视化，并在其平台上进行显示。
1 物联网1.1阿里云物联网平台在物联网架构中，物联网平台属于中间部分，起着承上启下的作用。
硬件传感器感知数据并将其传送数据到物联网平台上，同时可以在平台上进行编程开发，调用相应的API进行编程。
所以说物联网平台在物联网体系中属于类似战略要塞的作用。
本文选择国内常用的阿里云物联网平台进行开发编程。
阿里云物联网平台有三点主要功能，分别是：硬件设备接人以及管理和维护;具备不同网络如2/3/4G的接人;具有多种不同协议的设备端SDK，如MQTT、CoAP、HTTP/S。
在本次开发中，本文使用MQTT协议进行安全与权限管理和设备数据计算与存储。
阿里云物联网平台提供的能力可以分为两大部分，即边缘端和云端。
此外，使用阿里云物联网平台有以下几个优势：1）在其设备接入方面上，可接受多种设备连接，所以范围广，可以支持全球设备、异构网络设备和多协议设备的接人;2）阿里云物联网平台具有性能强的特点，可以保持亿级设备的长连接，并发量可以达到百万级;3）该平台安全性高，可提供多重防防护;4）平台具有极高的稳定性，其服务可用性99.9%，具有单点故障，自动迁移的特點;5）平台使用方便，具备人性化界面，一站式服务。
大数据可视化设计说明
大数据可视化设计说明大数据可视化设计是指通过图表、图形等视觉化方式来呈现大数据信息，以便用户更好地理解和分析数据。
在设计大数据可视化时，需要考虑到数据的复杂性和庞大性，使其直观、易懂、有吸引力。
以下是关于大数据可视化设计的一些说明。
一、数据选择和整理：在进行大数据可视化设计之前，首先需要进行数据的选择和整理。
选择具有代表性的数据，根据需求进行筛选和整理，以满足可视化需求。
数据整理的目的是为了使数据之间的关系更加清晰，并能够更好地为可视化设计提供支持。
二、设计目标和需求分析：在进行大数据可视化设计时，需要明确设计的目标和需求。
明确设计的目的是为了能够更好地满足用户的需求，并能够提供有价值的信息。
需求分析是为了更好地理解用户的需求，从而设计出更加符合用户期望的可视化效果。
三、选择合适的图表类型：选择合适的图表类型是大数据可视化设计的一个重要环节。
根据数据的特点和设计的目标，选择最合适的图表类型，并进行相应的图表设计。
常用的图表类型包括条形图、折线图、饼图、散点图、热力图等，每种图表类型都有其独特的特点和适用场景，需要根据需求进行选择。
四、色彩和配色方案：色彩的选择对于大数据可视化设计至关重要。
需要选择合适的色彩搭配方案，以提高可视化效果。
在选择配色方案时，需要考虑色彩的明暗度、饱和度以及颜色的对比度等因素，以保证数据的可读性和视觉效果。
五、布局和交互设计：布局和交互设计是大数据可视化设计的关键。
合理的布局设计和交互设计能够提高用户的使用体验和数据的可理解性。
在布局设计上，需要考虑到图表的位置和大小、文字的排版等因素，以使布局更加清晰和整洁。
在交互设计上，可以通过添加交互功能、缩放功能、过滤功能等，以提高用户的交互体验和数据的灵活性。
六、数据的详细展示和趋势分析：七、响应式设计：随着移动设备的普及，大数据可视化设计需要具备响应式设计的能力，以适应不同设备的屏幕大小和分辨率。
通过响应式设计，可以保证图表的可视化效果在不同设备上的表现一致性，并提供更好的用户体验。
实现可视化的方法
实现可视化的方法要实现可视化的方法，我们首先需要明确可视化的目的和数据的特点以及可视化工具的选择。
接下来，我将依次介绍可视化的步骤、常用的可视化方法和工具，并结合实际案例进行说明。
一、可视化的步骤可视化的步骤可以概括为数据准备、可视化设计、可视化实现和结果解读四个阶段。
1. 数据准备：首先需要对要可视化的数据进行整理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
如果数据量较大，可以考虑使用数据处理工具（如Python的Pandas库）进行数据清洗和转换。
2. 可视化设计：在设计可视化图表时，需要注意选择合适的图表类型和形式，以准确传达数据的含义。
同时，还需要考虑图表的标题、坐标轴标签、颜色和图例等元素，以改善可读性和吸引力。
3. 可视化实现：选择合适的可视化工具进行实现，常见的有Excel、Tableau、Power BI等。
这些工具不仅提供了丰富的可视化图表类型，还支持交互式操作和数据联动，使得数据探索变得更加方便。
4. 结果解读：最后，根据可视化结果进行数据分析和解读。
通过对图表的观察和对比，可以得出关于数据趋势、异常值和相关关系等方面的结论，为决策提供支持。
二、常用的可视化方法在可视化的过程中，根据不同的数据类型和目的，可以选择不同的可视化方法。
常见的可视化方法包括：1. 柱状图：适用于展示不同类别的数据之间的比较。
例如，可以使用柱状图展示销售额按月份的分布情况。
2. 折线图：适用于展示数据随时间变化的趋势。
例如，可以使用折线图展示股票价格的变化情况。
3. 散点图：适用于展示两个变量之间的关系。
例如，可以使用散点图展示年龄和收入之间的相关关系。
4. 饼图：适用于展示数据的相对比例。
例如，可以使用饼图展示不同国家的人口构成比例。
5. 热力图：适用于展示数据的密度和相关性。
例如，可以使用热力图展示不同地区的人口密度情况。
6. 地图：适用于展示地理相关的数据。
例如，可以使用地图展示不同城市的人口分布情况。
AI智能+大数据可视化平台建设综合解决方案
平台功能模块
数据处理
利用AI算法对大数 据进行清洗、整合 、分析和挖掘。
报表生成
根据用户需求生成 各类报表，支持导 出和打印功能。
数据采集
支持多种数据源接 入，如数据库、API 、文件等。
数据可视化
提供丰富的图表类 型和可视化效果， 支持自定义配置。
用户管理
02
AI智能技术概述
AI技术原理
机器学习
通过训练数据，让机器 自动学习并识别模式， 从而进行预测和决策。
深度学习
利用神经网络模型处理 大规模数据，实现更精
确的预测和分类。
自然语言处理
让机器理解和生成人类 语言，实现人机交互。
计算机视觉
利用图像处理和识别技 术，实现目标检测、识
别和跟踪。
AI技术的应用场景
支持多用户角色和 权限管理，保证数 据安全。
平台实施步骤和计划
需求调研
了解用户需求和业务场景，制定 实施计划。
系统设计
根据需求进行系统架构设计和功 能模块规划。
系统开发
按照设计进行系统开发和实现。
后期维护
提供系统运行维护和技术支持服 务。
上线部署
将系统部署到实际运行环境中， 进行上线运行。
系统测试
对开发完成的系统进行测试，确 保功能正常。
06
案例分析
案例一：AI智能在金融风控领域的应用
要点一
总结词
要点二
详细描述
金融风控是AI智能应用的重要领域之一，通过AI技术可以 实现对金融风险的实时监测、预警和防范，提高金融行业 的风险控制能力。
AI智能在金融风控领域的应用主要体现在以下几个方面：1 ）反欺诈识别：利用机器学习算法对大量历史数据进行分 析，识别出异常交易和欺诈行为，及时进行预警和拦截；2 ）信贷风险评估：通过对借款人的个人信息、信用记录等 数据进行分析，评估其信用风险，为信贷决策提供依据；3 ）市场风险预测：利用大数据和机器学习技术对市场数据 进行实时监测和分析，预测市场风险走势，为投资决策提 供支持。
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付呗数据产品
付呗数据产品
付呗数据产品 轻便敏捷的BI报表分析
付呗数据产品 数据门户，从数据中洞察业务
付呗数据产品 付呗与阿里云平台合作，强大的计算能力，确保数据的处理的稳定安全智能。
付呗数据产品 付呗与阿里云平台合作，强大的计算能力，确保数据的处理的稳定安全智能。
付呗数据可视化- DataV
通过消费者地域来源或获取铁总 12306购票信息，将会员按区域运 营，按其出发到达地进行不同区域 的商业优惠券发放，精准营销；
通过对高铁站内各品牌的整体消费 数据分析，对品牌之间的用户喜爱 度进行分析，优化招商入驻的品牌 潜力；
通过消费者的购物偏好等标签输出 不同的内容触达消费者，特别是线 上商城上线后，可参考消费者口味 偏好进行精准推荐；
连接数据的三个维度
商家都希望知道自己在消费者心目中的地位，但是仅仅看到消费者在自己的平台使用服务的数据，对 消费者的理解还是有缺陷的。如果还能了解消费者在购买竞争品牌时的行为，了解其兴趣所在，这样 的数据就相对全面客观，也能让商家更好地理解消费者。 此外，媒体越来越多，消费者在不同的媒体上有不同的行为轨迹，可以帮助公司了解消费者在产品价 格、性能和体验方面的区别。由于每个媒体吸引的消费者特性不同，营销者能够借助于这些媒体有针 对性地向消费者进行品牌和产品的宣传。因此，竞争品牌之间应该打破数据壁垒，相互连接才能建立 对消费者的全面认知。
相比于传统图表与数据仪表盘，如今的数据可视化致力于用更生动、友好的形式，即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂 数据背后的业务洞察。无论在零售、物流、电力、水利、环保、还是交通领域，通过交互式实时数据可视化视屏墙 来帮助业务人员发现、诊断业务问题，越来越成为大数据解决方案中不可或缺的一环。DataV旨让更多的人看到数 据可视化的魅力，帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用。提供丰富的可视化模板， 满足您会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求
新上铁数据展现demo-会员总数 会员区域分布
新上铁数据展现demo -门店交易情况对比分析
新上铁数据展现demo-交易时段笔数占比分布、交易金额占比
新上铁数据demo
如何有效利用大数据？
“大数据”从不为人知，再到被神化，过度的炒作已经 偏离了对大数据本质的认识。从本质上说，数据本身并不 具有意义，有时尽管数据量庞大，但是使用价值却不大。 数据只有连接才能产生价值。任何在此跨出第一步的企业 得到的商业上的回报必将是巨大的。
付呗数据可视化- DataV
产品优势
实时全网数据监控
跨屏交互随时掌控数据
大屏投放、全局监控。实现PC端、TV端、移动端完美同步
TV端
手机端
PC端
付呗数据可视化- 产品逻辑图
收银台
付呗平台
商家交易数据
APP 传统 POS
平台PIA接 口
会员CRM 会员数据 营销工具
数据可视 化效果展 现
收银插 件
付呗数据可视化-成功案例
支付更简单 商业更聪明
连接数据的三个维度
消费者彼此之间谈论的对商品的体验已经远远超出他们所在的团体或者范围的限制，但是公司与公司之 间的数据连接却没有实现。社交媒体使得每一个个体的声音被放大，已经超出了以往个体的概念。但是 在许多企业的数据库中，包括分析手段和所采用的模型还往往停留在一个假设中，即假设消费者是独立 的个体，不同人的购买行为要分别对待，用不同的数据来表达。所以如果不能把一个个体与另一个个体 的关系以及消费行为进行有效的联系，就会形成盲人摸象。
新上铁如何有效利用大数据
掌握高铁站消费者用户数据，锁定服 务对象，将企业形象、相关活动、新 的商业服务等通过微信公众号、支付 宝服务窗进行有效宣传；
通过消费者交易频次信息，将会员 分成若干等级、重点会员深度运营；
掌握消费者消费数据标签、根据 其消费能力和消费偏好等标签推 送具有相对共性的产品服务；
会员分类 商家ห้องสมุดไป่ตู้易 GMV排名 会员总数 交易笔数
消费者来源 交易爆品
交易来源
各站点交易 对比
新增会员
交易高峰 交易高峰时段 营销数据提升
交易GMV
新上铁数据展现维度
新上铁数据展现维度
新上铁数据展现维度
新上铁数据展现维度
新上铁数据展现维度
新上铁数据展现demo-铁路实时交易笔数、交易金额
其他
会员数据 数据分类 整理加工 计算
付呗数据可视化- 产品逻辑图
大数据BD存储
分布式计算
展现
商业数据 XX数据
实时数据同步 历史数据
罗列数据维度 计算数据结果
付呗数据可视化-落地步骤
确认数据展现需求
输出数据展现维度 方案
新上铁数据展现后 台开发
硬件支持
可视化展现
付呗数据可视化-数据需求
会员数据 标签
怎样连接才有效呢?我们可以使用分解再整合的手段，即把一些复杂的现象分解成为单独的要素以后， 你能看到数据所代表的最基本特征，真正理解了以后再把数据重新组合。比如一个客户要买车，他是购 买SUV、面包车还是敞篷车?每一个产品又有哪些购买渠道，用怎样的频率购买，习惯在哪里购买，对这 些行为进行分解后再重组，会使得数据使用之后价值成倍提高。
连接数据的三个维度
消费者是如何做决策的?为什么买这个产品?为什么愿意花这么多钱?在美国令研究者感到新奇的是，为 什么有很多人要在苹果手机出来的第一天排队8个小时，花400美元买一部在半年以后只值100美元，且 不需要排队的手机。如果企业想要掌握市场的脉搏，始终走在消费者前面，给他们提供最有效的信息以 及产品的话，就需要连接。连接需要人文、行为、态度以及场景数据，客户的生活方式和兴趣也在其中。