基于移动数据的可视化分析
数据可视化论文
对数据可视化的需求正急剧增长。
一部分原因是更多的公司正在寻求通过对大数据分析来获得可视化的业务洞察力。
大数据的可视化个人认为还是以仪表盘为展现的最终载体，当然仪表盘会包含移动端、云端和企业端。
那么，仪表盘中的内容应该包含哪些？1、单纯的数字展示大数据的最终分析结果，其中有一种是对关键指标的计算结果，如：市场模糊占有率，总体情感指数，用户粘度系数等等，其展现内容最简单来说就是一个数字或者百分比，展现形式可以是较为显眼的图片，突出数字的基础上，增加小部分的文字描述；2、表单画像大数据应用的典型应用是通过对某用户的日常行为数据分析进行多维画像，最直接的目的是精准定位，配合精准营销。
方式是通过采集上网行为信息、日常注册信息、浏览器cookie信息，进行模糊匹配、关键词匹配等进行用户画像。
画像的结果无非是一堆关键词的描述信息：3、信息检索大数据+搜索引擎是大数据常见的前端应用模式，基于海量数据的存储和索引，通过底层的数据分布式计算，快速的获取搜索内容。
通过对分析维度的整理实现可OLAP的分析方式，最终大数据变成“结构化”的数据分析形势，直到最终“钻取”的原始的文本或图形信息。
4、关键词频率在日常文案记录型工作较多的行业，比如公安的备案记录、法院的审理记录，会议记录等等应用场景中，对非结构的文本自动匹配，通过文字增强功能，如智能分词、情感分析扥，对海量数据中的关键词频度进行分析，比如找出某种犯罪类型其作案人员的主要来源地、其基本家庭情况特征、甚至作案地点、时间、天气特征等（在大数据时代一书中美国纽约作为典型案例进行了阐述）5、其他OLAP典型展示关于这一点不再过多叙述，商业智能常见的展现和分析模式同样适用于处理加工后的大数据。
2024年数据可视化工具市场发展现状
2024年数据可视化工具市场发展现状1. 引言数据可视化工具是一种将数据转换为可视化图形的软件工具，通过图表、图像和地图等方式帮助用户更好地理解和分析数据。
随着大数据时代的到来，数据可视化工具市场得到了快速发展。
本文将探讨数据可视化工具市场的发展现状，包括市场规模、发展趋势和主要参与者等。
2. 市场规模数据可视化工具市场在过去几年中呈现出快速增长的趋势。
据市场研究公司的数据显示，2019年全球数据可视化工具市场规模达到了200亿美元，并且预计在未来几年内将保持每年超过10%的复合年均增长率。
这一快速发展主要得益于以下几个因素：•数据规模的快速增长：随着互联网的普及和技术的进步，各种类型的数据不断产生，并以指数级增长。
数据可视化工具通过将庞大的数据转化为可视化图形，帮助用户挖掘有价值的信息，因此受到了广泛关注和需求。
•跨行业应用的增加：数据可视化工具不仅仅应用于传统的行业，如金融和零售，而且在医疗、能源、交通等更多行业中也得到了广泛应用。
不同行业对于数据可视化的需求不同，因此市场规模得到了进一步扩大。
3. 发展趋势数据可视化工具市场在不断发展中呈现出以下几个趋势：•移动端可视化工具的兴起：随着智能手机的普及，人们对于移动端的需求也越来越高。
数据可视化工具市场中，移动端应用的比例不断增加，各种移动端可视化工具得到了迅速发展。
通过移动端可视化工具，用户可以随时随地对数据进行分析和处理。
•人工智能技术的应用：随着人工智能技术的不断发展，数据可视化工具市场中也出现了越来越多的与人工智能相关的产品。
人工智能技术可以帮助用户更快速地分析和理解数据，提供更加智能化的数据可视化分析工具。
•社交化的数据可视化工具：数据可视化工具不再仅限于个人使用，越来越多的可视化工具开始与社交化媒体相结合。
用户可以通过社交媒体平台分享自己的数据可视化结果，与其他用户进行交流和讨论，形成一个数据可视化社区。
4. 主要参与者在数据可视化工具市场中，存在着众多的参与者，包括软件开发商、数据分析服务提供商和互联网巨头等。
基于数据可视化血库管理系统的设计与实现
2021年3月第5期总第471期内蒙古科技与经济Inner Mongolia Science Technology & Economy March2021No. 5 Total No. 471基于数据可视化血库管理系统的设计与实现吴雅琴，王晓东（内蒙古医科大学计算机信息学院，内蒙古呼和浩特010110）摘 要：血液是一种特殊的 医疗资源，随着医院业务需求的不断增加与 医疗健康信息化进程不断深入，安全、规范、精确的血库管理在医院信息化管理中占有重要的地位%文章介绍了使用 ASP. NET 技术设计开发的基于B/S 架构的血库管理系统，旨在保障临床用血安全和提高血液管理效率，解决医院血库管理信息化“孤岛''问题％关键词：医疗健康信息化；数据可视化；血库管理；临床用血；B/S 中图分类号：TP399 ；R457.1+2 文献标识码:A 文章编号：1007—6921 （2021） 05—0070—02随着我国采供血事业的快速发展，从血液安全战略考虑，建立区域性乃至全国性的血液系统中心 数据库的重要性和紧迫性逐渐显现[1]…血库管理系 统始于20世纪80年代，主要以单机版应用程序存 储手工录入数据，可以实现数据查询、报表打印等功 能% 90年代中后期血库管理系统的建设按照国际 输血协会制定的编码规范，使医疗机构对血液的管 理更加规范安全%为了推动临床合理用血，2012年原卫生部令第 58号公布《医疗机构临床用血管理办法》，明确提出 医疗机构应当对血液预订、接收、入库、储存、出库及 库存预警等进行管理，保证血液储存、运送符合国家 有关标准和要求％按照管理办法的要求，很多医院 加强了血库管理系统的建设工作％但是，传统血库 管理信息系统往往是单一发血量统计，且为输血科 独立“孤岛”信息系统，即与临床脱离管理软件2 % 设计开发能够与医院信息系统（HIS ）、实验室信息 系统（LIS ）实现数据共享和业务协作的血库管理系 统，对于现代医院信息化管理具有非常重要的意义% 1 系统设计1. 1 系统体系结构设计为了实现业务逻辑间的“高内聚，低耦合”，医院 血库管理系统采用将整个业务应用划分为表示层、 业务逻辑层、数据访问层的三层体系架构％数据访 问层实现对数据库的操作，业务逻辑层实现对数据 业务逻辑进行处理，表示层实现用户界面的呈现% 三层体系架构如图1所示%图1三层体系架构1. 2 系统总体设计血库管理系统不仅可以提高工作人员的工作效 率，提高数据的准确性，而且可以促进医院现代信息 化建设，提高医院管理质量和效益％血库管理是医 院信息系统的重要组成部分之一，基于数据可视化 血库管理系统中的“数据可视化”，是指本系统可以 将数据统计结果以图形图表结果呈现而非枯燥无味 的数字％血库管理系统包含系统用户管理、血液入 库、血液出库、血液库存管理、数据统计、系统数据维 护等业务流程％系统功能总体框架图如图2所示％血库管理系统图2系统功能总体框架1.2.1系统用户管理％血库管理系统内包含普通用户、管理员和系统管理员3种用户角色％普通用 户即医师，可以提交输血申请、交叉配血登记、查看 血液库存数据信息等％管理员即血库科室负责人， 可以实现血液入库管理、血液出库管理、数据统计信 息管理等功能% 系统管理员可以实现系统用户管理 与系统数据备份维护等功能％1.2.2 血液入库管理％指定的血站向医院提供符 合国家有关标准和要求的血液后，由管理员在系统 内进行入库管理登记％血液入库管理登记主要包含收稿日期：2020-10-22基金项目2018年内蒙古自治区高等学校在线开放课程项目（项目名称：大数据背景下的智慧医院，项目编号:RC1900003751）,2019年度内蒙古医科大学本科教学质量工程项目（项目名称：《医学信息系统》精品资源共享 课，项目编号:NYJPZYGXK201905）.作者简介：吴雅琴（1978-"女，内蒙古医科大学计算机信息学院，副教授，硕士研究生%通讯作者：王晓东（1978 —"男，内蒙古医科大学计算机信息学院，副教授，硕士研究生%吴雅琴，等・基于数据可视化血库管理系统的设计与实现2021 年第5 期血袋号、血型、RH 、血液成分、血液来源、采血日期、 失效日期、入库日期、入库价格等主要信息％12.3 血液出库管理％根据《医疗机构临床用血管 理办法》要求，临床用血应建立申请管理制度％在血 液出库管理功能中设有输血申请管理⑶％除急救用 血情况外，患者用血需由普通用户（医师）提交输血 申请，管理员（血库科室负责人）审核通过后方可备 血％血液出库管理除了登记血袋号、血型、RH 、血 液成分、血液来源、采血日期、失效日期、入库日期、 入库价格信息之外，还需记录患者的姓名、血型、病 案号、住院号、申请血液用量等信息％12 4 血液库存管 理%血液 库存管理主要 以 数据可视化的结果形式呈现医院血库血液库存数量，同 时系统提供储量预警和有效期预警功能％①储量预 警 储量预警是指当不同品种血液库存量小于最低 储量或当前储量减去最低储量小于某一个设定的阈 值范围内 ②有效期预警 有效期预警是指血液有 效期已经过期或者即将到期，亦即有效期时间减去 当前日期小于设定的阈值出现以上任何一种情况时，当用户登录系统后# 会弹出警告信息％此项功能也可进行拓展，即系统 将警告信息按某一频度以短信的形式发送至管理员 （血库科室负责人）手机上％上述血液库存最低储量 与阈值均可以由管理员在系统内设置具体数值％另 外，对于超出有效期限以及有其他异常情况不能正 常使用的库存血液需要做报废处理12.5 数据统计％数据统计主要可以通过血型、入 （出）库日期、采集日期、血液储量、RH 等多条件复 合查询实现血库数据的统计功能，查询结果以图表 形式直观显示％另外，系统可以自动生成年度临床 用血数据报告1.2.6 系统数据维护％由于血液数据信息的特殊性 要求，系统数据维护模块主要提供对血库管理系统内 数据进行自动定期与手工备份操作，避免由于停电、 应用程序错误、服务器宕机等意外导致数据丢失％1.3数据库设计本系统数据库内相关字段值通过应用程序接口 均实时同步于医院HIS 和LIS 系统数据，避免数据 不匹配而导致严重事故％按照基于数据可视化血库 管理系统的业务需求，系统包含普通用户、管理员、 系统管理员、入库、输血申请、发血、血液报废、储量 预警等实体％限于篇幅，此处仅列出输血申请实体 和发血实体E —R 图，如图3、图4所示％、预输申渭人韻日期输血申输血 性质血型 Rh 输血史jkS床号性别 E姓名 病案那住院号检验者发血信息实收金额发血日期取血者发血者失效日期 配血结果供血者姓名供血者血型 供血者辭号严分患者姓名血莖驚图4 发血实体E —R 图2系统实现基于数据可视化血库管理系统采用MVC （Model ― View ―Controller ）开发模式，可以使程序开发更加高效 MVC 开发模式 是一 种 程 序 设计概 念，它将外观设计和实际业务逻辑设计相区分，使程 序更加便于扩展与维护用户将请求发送给 Controller , Controller 将请求类型和指令发送给 Model Model 连接数据库完成数据访问操作，最后 根据需求，通过View 显示结果％2.1 系统登录为了使系统方便实现多用户管理，登录页面的 “用户类型”使用DropDownList 控件绑定用户角色 表 ％ DropDownList 的 DataTextField 属性设置为 角色名称（RoleName ） ,DataValueFied 属性设置为 角色ID （RoleID ）o 为有效防止恶意程序暴力破解 系统登录密码，在登录页面设置验证码机制，单击验 证码即可刷新％系统登录页面如图5所示％图5系统登录页面图6库存复合查询页面2. 2 库存复合查询基于数据可视化血库管理系统提供的库存复合 查询功能，可以在设置多条件情况下，进行查询并将 结果以可视化图表形式呈现（见图6）%图3输血申请实体E —R 图（下转第73页）孙永凤，等・5G NSA架构下小区变更成功率提升研究2021年第5期量门限，触发A3事件测量报告，gNB1接收到UE 的测量报告后，依据信号强度选择测量上报的邻小区列表中信号最好的小区，即gNB2小区，发起SN 变更流程％UE在NR服务区内部移动时，由于覆盖的原因，检测到信号质量更好的邻区，将发生PSCell切换，如果切换的目标PSCell在本gNB内称为PS-Cell变更，如果目标PSCell在另一个gNB则称为SN变更%后台NR配了同频邻区才能触发上报A3测量报告，接下来才会触发SN或者PSCell变更流程％如果未配同频邻区，则会下发A2测量来释放SN% 3辅站站点变更成功率较低原因分析NSA组网架构下，辅站站点变更成功率低，应该首先排查锚点站与目标NR站，占用NR站与目标NR站之间的邻区、X2等基础参数关系在排除邻区关系和链路关系正常后，需要关注切换对象是否存在不明确的情况，依据现场解决经验总结，对于站点变更成功率低主要有3个方面的原因：①4G 锚点站和NR站点X2链路不通；②共享和非共享站点边界：当前设备版本优先携带内部算法计算的PLMN（联通PLMN$#导致电信用户从共享5G向非共享5G变更时4G锚点仍向电信5G非共享站发起添加请求，从而导致5G辅站变更失败（源站$和5G辅站添加失败（目标站）；③NR切换与LTE 异频切换流程冲突%针对联通某地市辅站站点变更成功率低TOP 小区进行重点分析#亥小区站内变更成功率只有27.36%%NR侧分析结果为，NR站内切换因为流程冲突导致切换失败（CU_UEM_RCV_SGNB_ MOD_REFUSE$%NR接入后，LTE马上就在配置GAP,接着出现MOD REFUSE（变更拒绝的问题）的情况，存在4G异频切换和5G站内切换流程冲突%在NSA网络架构下，移动设备在测量不同频率（频间邻区）和其他系统（频率为5G NR其他无线网络）时必须暂停与服务小区的通信，需要调整RF 模块以配置频率（配置为对象）；在一段时间后恢复（上接第71页$当无任何条件值输入时，系统默认以当前日期进行统计，图表中加粗横线表示系统设定的血液最低储量值%本系统中使用的可视化MSChart控件是由微软开发，面向图表绘制、图形统计和报表图形显示所提供的可视化解决方案，它同时支持Web和WinForm两种方式%3结束语输血治疗是临床救治患者的一个重要的手段,是医疗救治体系不可或缺的基本组成部分⑸％基于数据可视化血库管理系统实现了医院临床用血流程化管理，系统用户管理实行逐级审核，统计数据结果以可视化形式直观呈现，系统使临床用血更加规范准确，从而最大限度避免医疗事故与医疗差错的发生，进一步提高了医院信息化管理效率，向建设智慧与服务小区的连接；终端暂停与服务小区通信以测量频间邻区或其他无线邻区的时间间隔称为测量间隙（Meas Gap）%4G基站下发A4测量并配置GAP,同时通过SgNB MOD REQ通知5G Gap信息，刚好和5G站内切换的MOD REQUIRED流程冲突，给5G回复了MOD REFUSE消息%5G协议描述,当锚点触发了切换流程，收到gNB发送的MOD REQUIRED，需要回复Refuse消息给gNB%因异频A2配置过大，导致异频Gap过早下发, MOD REQ和MOD REQUIRED流程冲突%4辅站站点变更成功率提升措施基于NSA用户和LTE用户切换门限配置一样#2参照LTE网络配置，会过早触发异频切换,过早发起MOD REQ%需要给NSA用户新增一个异频切换参数组，A2配置建议为一109,小于LTE 网络配置，且只对NSA用户生效，不影响LTE用户%NSA用户异频切换减少，MODREQ减少，可以减少和5G站内切换流程冲突的概率%由于异频切换门限减少，NSA用户的切换成功率和掉话率可能有轻微恶化%对4G锚点站点进行NSA用户独立设置门限,站内变更成功率由86.10%提升到99.25%、站间变更成功率由93.11%提升到98.85%，质差小区减少%5结束语5G建网初期，对于NR站间和站内变更失败需要针对性核查X2链路，同时对具体TOP站点进行日志分析，对于LTE切换和NR变更冲突的场景,需要对NSA用户切换解耦配置不同的切换策略,降低流程冲突的概率，提升站内和站间变更成功率%［参考文献#「1"刘湘梅，熊力，等.4G/5G多网协同与互操作研究移动通信，2019,43（12）：42〜47. !"郑志刚，曹箭峰，等.5G_NSA组网架构下的A3事件分析「C"//刘宗祥”5G网络创新研讨会（2019）论文集.北京：《移动通信》编辑部#2019医院方向发展具有重要的推动作用%［参考文献#「1"孟庆丽，张磊，叶萍，等.我国输血领域信息化管理和网络化建设的现状与展望!".中国输血杂志#2013,26（1）:18〜19.!"陈航，马婷，石紫云，等.输血闭环管理系统与统计模块的构建与应用!".中国数字医学#2018,13（10）：80〜83.!"蔡秀芳，王勇显.临床输血信息系统的设计与实现医疗卫生装备，2016,37（1）：59〜61. !"秦佳.基于MVC模型的网上书店系统设计与实现电子技术与软件工程，2019,（5）:44. !"傅梅，唐龙泉.信息化管理在临床输血中的建立及应用当代医学，2018,24（20）：113〜115。
大数据可视化基本原理2018及以后的中文参考文献
一、概述大数据可视化是指通过图表、地图、仪表盘等方式将大规模数据以直观、易懂的形式呈现出来。
随着大数据时代的到来，大数据可视化成为数据分析和决策支持的重要工具。
本文将介绍大数据可视化的基本原理，并列举2018年以后的中文参考文献，帮助读者深入了解这一领域的最新研究进展。
二、大数据可视化的基本原理1.数据采集与清洗：大数据可视化的第一步是收集大规模的数据，并对数据进行清洗和预处理。
只有充分清洗的数据才能准确地用于可视化分析。
2.数据分析与挖掘：在数据清洗的基础上，需要对数据进行分析和挖掘，发现数据背后的规律和趋势。
这些分析结果将成为可视化的基础。
3.可视化设计与呈现：在数据分析的基础上，需要设计合适的可视化图表和工具来呈现数据分析的结果。
这些可视化手段包括折线图、饼状图、柱状图、地图、仪表盘等。
4.交互式可视化：随着科技的发展，交互式可视化成为大数据可视化的新趋势。
用户可以通过交互式界面对数据进行操作和探索，获得更深入的洞察和理解。
5.可视化结果解读与应用：最后一步是对可视化结果进行解读和应用。
有效的大数据可视化结果可以帮助决策者迅速理解数据，做出正确的决策。
三、2018年以后的中文参考文献1.李明等人在2018年发表的《大数据可视化关键技术研究与应用》一文中，阐述了大数据可视化的关键技术和应用案例，为大数据可视化研究提供了新的思路和方法。
2.张红等人在2019年的《基于大数据可视化的航空客流分析与预测》中提出了一种基于大数据可视化的航空客流分析与预测方法，为航空运营提供了新的决策支持。
3.王阳等人在2020年的《大数据可视化在金融风控中的应用研究》中研究了大数据可视化在金融风控中的应用，为金融行业提供了新的数据分析和风险管理方法。
四、结语大数据可视化作为大数据时代的重要工具，正在发挥越来越重要的作用。
通过本文的介绍和列举的中文参考文献，相信读者已经对大数据可视化有了更深入的了解，并可以继续深入研究这一领域的最新进展。
营销数据可视化报告
营销数据可视化报告在当今竞争激烈的市场环境中，营销数据成为企业决策的重要依据。
通过对营销数据进行可视化展示，能够帮助企业更直观、清晰地理解数据背后的信息，从而制定更有效的营销策略。
本报告将对营销数据的可视化进行深入探讨，并结合实际案例分析其应用价值。
一、营销数据可视化的重要性营销数据通常包含大量复杂的信息，如销售额、市场份额、客户满意度、广告投放效果等。
如果这些数据仅以表格或文字的形式呈现，往往难以让人快速理解和洞察其中的关键趋势和规律。
而可视化技术将数据转化为图形、图表等直观的形式，使数据更易于理解和分析。
1、快速洞察趋势通过折线图、柱状图等可视化工具，可以清晰地展示数据的变化趋势，帮助营销人员迅速发现销售的增长或下降、市场份额的波动等情况，及时调整策略。
2、发现数据间的关系例如，利用散点图可以展示两个变量之间的关系，如广告投入与销售额之间的关联，从而确定最优的广告预算。
3、提高沟通效率直观的可视化图表能够在团队内部和与外部合作伙伴之间更有效地传递信息，减少误解和沟通成本。
二、常见的营销数据可视化工具和技术1、图表类型（1）柱状图：用于比较不同类别之间的数据差异，如不同产品的销售额对比。
（2）折线图：适合展示数据随时间的变化趋势，如月度销售业绩。
（3）饼图：用于显示各部分在总体中所占的比例，如不同地区市场份额的分布。
2、数据挖掘与分析工具（1）Excel：具备基本的图表绘制功能，操作简单，适用于小规模数据的处理和可视化。
（2）Power BI：强大的数据整合和可视化分析工具，能够连接多种数据源，并创建丰富多样的可视化报表。
（3）Tableau：提供灵活的数据分析和可视化功能，支持交互式探索数据。
三、营销数据可视化的案例分析1、电商平台的销售分析某电商平台通过对用户购买行为数据的可视化分析，发现周末的销售额明显高于工作日，且晚上 8 点至 10 点是购买高峰期。
基于这些发现，平台调整了营销活动的时间安排，在周末和晚上加大促销力度，有效提高了销售额。
基于TM1的企业绩效数据分析与可视化展示
基于TM1的企业绩效数据分析与可视化展示摘要金融环境的不确定性和激烈的竞争使企业的生存压力变得越来越大，及时分析经营绩效，找出企业当前经营状况与战略目标的差距，对管理层的决策具有重要的指导作用。
联机分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP）是一种基于多维数据模型的技术，其特点是多层次、多角度分析数据。
将OLAP引入绩效分析，借助成熟的联机分析处理软件，开发企业绩效数据的多维分析系统，使得管理者和业务人员能够在同一平台上按自己的权限多层次、多角度分析绩效数据，有利于问题的准确定位和解决。
亚新科工业技术有限公司选择IBMCognosTM1（简称：TM1）作为绩效分析系统的OLAP平台，并把分析模型和业务逻辑实施在该平台上。
系统中的分析模型采用的是从概念模型到逻辑模型，再到物理模型的设计思路，逐步将模糊需求转换成计算机中的分析模型。
数据处理逻辑结合数据源的特点和具体的业务需求，在详细分析数据源的基础上，利用TM1自身所集成的ETL（Extract-Transform-Load）工具TurboIntegrator（简称：TI）将相关数据维护到系统中，并利用历史数据和业务逻辑检验系统的准确性和合理性。
管理者和业务人员通过切片、切块、钻取和旋转等OLAP 操作分析绩效指标，特别是可以按照事先定义的穿透钻取规则，从绩效指标分析到财务报表及销售信息，实现跨主题查询和分析。
系统上线后，运行稳定良好，为亚新科及时掌握企业运行情况提供了巨大的帮助。
关键词：多维数据集；绩效；联机分析处理；TM1；报表1.绩效分析指标与多维分析技术绩效分析的分析对象为KPI，通过对KPI的分析，管理者可以了解企业的财务状况和运行情况。
从业务的明细数据到KPI，要经过多个环节，作为一种概化信息，只从单一角度分析KPI，无法满足分析的需求，将多维分析技术引入绩效分析，不但可以更加全面地评价KPI，还可以深层次挖掘有用的信息。
浅谈中国移动大数据在市场营销中的应用
浅谈中国移动大数据在市场营销中的应用摘要：移动用户中集团客户作为具有强烈社会影响力，能够为运营商带来丰厚利润的大客户，更是这场战斗中的焦点。
同时移动的运营商的运营系统保留了大量的用户信息资料。
这些资料含有丰富的客户信息，通过数据的手段能够有效地分析出用户的需求和对于服务的满意程度。
运营商可以运用这些信息制定出有效的营销策略，从而在战斗中取得胜利。
数据技术是当前非常流行的一种分类预测算法。
关键词：中国移动大数据；市场营销；应用；前言：中国移动的数据分析已经从设备优化向网络优化转变，由营销数据分析、创新应用，达到降低成本增加收入的目的。
未来公司将通过大数据分析实现企业产品和服务创新，实现公司产业链的全面升级。
一、中国移动大数据分析和应用中国移动是最早一批实施大数据分析和应用的企业，优势主要体现在以下三个方面：一是网络配置更科学。
80%的利润来源于那少部分忠实的老用户（存量用户），老用户是企业运营发展的基础，也是最有价值的用户。
通过对老用户的数据分析可以优化网络配置，比如在数据分析后台可以清晰地看到，用户通话和上网高峰期发生的时间以及地点，甚至是运动轨迹。
这些数据的可视化和整合，能给资源投放包括基站优化等工作带来实际的指导意义。
二是客户感知更良好。
基于大量的事实数据，可以按照年龄、职业、学历、收入等维度分析用户的喜好和习惯，给用户设定“标签”，做到比用户更了解自己。
再通过对用户行为和特征数据分析之后，我们对用户群体进行细分，中国移动通过五大厅（手厅、掌厅、微厅、短厅、网厅）提供给客户所需要的消费信息和特定的产品推荐，做到体验更流畅、办理更便捷、消费更透明。
三是营销活动更精准。
哪些用户是准确的目标受众？如何在合适的时间、合适的地点、以合适的方式传达给用户正确的信息？随着数据搜集、存储、管理、分析、的、应用等技术体系的发展，这些问题的答案已经可以显现。
通过数据的与分析，可以将隐藏于数据汪洋之中的瑰宝打捞而出；各渠道数据融合提高了精准营销的准确度；可视化技术把复杂的数据打磨为直观的图形，使之成为浅显易懂、人皆可用的工具和手段；完备的数据服务器集群，可提供强大稳定的数据计算能力，实时洞察消费者行为，及时响应；移动终端的普及，让数据分析随地可行。
基于ECharts的数据可视化应用
第24卷第1期沙洲职业工学院学报Vol.24,No.1 2021年3月Journal of Shazhou Professional Institute of Technology March,2021基于ECharts的数据可视化应用周洪斌陈立平刘连浩（沙洲职业工学院，江苏张家港215600）摘要：数据可视化已成为大数据分析的主要环节之一。
ECharts因其具备丰富的可视化类型以及高度的个性化定制功能，被众多机构和企业使用。
pyecharts是一款将Python与ECharts结合的强大的数据可视化工具，使数据呈现更加快捷、灵活、高效。
借助pyecharts实现了城市各监测点的PM2.5数据的自动爬取以及可视化展示，对开展其他的大数据可视化应用具有借鉴作用。
关键词：ECharts；pyecharts；数据可视化中图分类号：TP311.13文献标识码：A文章编号：1009－8429(2021)01－0003－07引言数据是枯燥、抽象的，而图形、图像却富有表现力和生动性。
数据可视化将各种数据用图形化的方式展示，为数据分析提供了更加直观的显示方式[1]，是人们理解数据、诠释数据的重要手段和途径。
ECharts是国内百度公司推出的一款开源大数据可视化工具[2]，具备千亿级数据可视化渲染能力，支持折线图、饼图、热力图、漏斗图、词云图等丰富的可视化类型，支持二维表、键值对等多种数据格式，并且具有数据的动画展示、三维展示功能，已在国家统计局、国家电网、阿里巴巴、华为等众多机构和企业使用。
2018年，全球顶级开源社区Apache基金会宣布“百度开源的ECharts项目全票通过进入Apache孵化器”，ECharts发展进入快车道。
1ECharts使用基础1.1引用echarts.jsECharts由JavaScript实现，使用非常方便，从官网https:///zh/download.html 下载安装包，解压得到echarts.js文件，与HTML文件放到同一目录下，在HTML文件中通过下面的代码引用echarts.js文件，即可使用ECharts。