如何做好基于地图的数据可视化？

一、如何做好基于地图的数据可视化？

；全国风景区，以及区域销售分析展示图。；还有类似这种的数据展示，可以用地图者做出来。

二、如何实现报表的数据可视化？

很多读者看到漂亮的图表都会问“这个怎么做”，“用什么工具实现”。制作漂亮的可视化一般有这样几个方式：

利用Excel内置的图表做一些常规的统计图。高级复杂的譬如动态图表，图表的筛选展示可以通过写VBA来实现。

通过R、Python一类的数据分析语言，调用图表功能包，呈现可视化的数据，数据分析常用。

借助Echarts、HighCharts、D3.js等开源的可视化插件，嵌入代码，开发成插件包，可视化工程师和前端开发常用。

可视化最实用的场景就是做报表。既然这次的主题是可视化，那小编今天就细细地讲一下酷炫的可视化报表是怎么做的？有哪些基础和高级的可视化图表？代码开发是怎么一回事？大屏又是如何操作？

代表工具FineReport（www.finereport.com），此前介绍过其使用场景和功能。本质是一个通用的报表制作和数据可视化工具，是一个开放的商业报表工具。好比Excel，小到可以存储统计数据、制作各式各样的图表、dashboard，大到制作财务报表、开发进销存系统。大家若不熟悉，可自行和Excel绑定对比。

基础图表+表格

柱形图、折线图、饼图、气泡图、散点图等能满足常规的数据统计。拿到数据后，先分析要展示几个维度，选用什么样的图表，需要几个图表展示等。

如何选择图表的类型？

基础图表的制作流程

在FineReport中，图表的操作流程类似Excel，数据准备——插入图表——选择图表类型—选择分类轴、系列名称和系列值——选择图表样式。

各式各样的表格

表格主要在于文字、数字、格间的美感，以及整体的色彩搭配和谐，这些在FineReport中都可通过自定义来是实现。

聚合报表复杂折叠树报表卡片分栏报表高级图表

高级图表都是在基本图表的基础上展开来一些新特性。

饼图类：等弧度玫瑰图、不等弧度玫瑰图…

柱形图类：堆积柱形图、百分比堆积柱形图…

条形图类：堆积条形图、百分比堆积条形图…

折线图类：堆积折线图、面积图…

仪表盘类：多指针的仪表盘360度、多指针的仪表盘180度、百分比圆环仪表盘、百分比刻度槽型仪表盘、试管型仪表盘…

雷达图类：普通雷达图、堆积柱形雷达图…

气泡图类：普通气泡图、力学气泡图、十字象限气泡图…

地图类：区域地图、点地图、大数据流向地图…

还有各种组合图，比如“柱形图—折线图、柱形图—面积图、堆积柱形图—折线图、自定义地图”…

其他，还有漏斗图、甘特图、词云、框架图等等。

这些图在FineReport都是现成使用的。在其他工具或其他使用场景中，可由交由可视化工程师开发。

FineReport部分图表甘特图（展示机器使用状态和排期）

为了高度结合数据分析的过程，更好的理解数据背后的业务意义。可视化图表除了形态还有动态展示部分，就是所谓的动态可视化。

例1：地图的钻取和联动

地图的钻取和联动动效

例2：图表联动

图表联动动效

例3：点击词云跳转链接

超链跳转动效

例4：图表切换

图表切换动效

过去这些动态特效和交互属性都要写代码开发，这个在FineReport都已经封装成一个个功能，还有图表缩放、自动刷新、数据提示。再复杂点，就是设动态参数加超链。

利用开源插件开发

就是用市面上开源的数据可视化工具， 譬如Highcharts、D3.js、百度Echarts、蚂蚁金服AntV、GoogleCharts、Raphael.js、Sigma.js、three.js等。

像在7月，我们举办了一场可视化插件开发大赛上，很多开发者开发了令人心动的图表插件。

譬如下方的3D城市全景地图。作者Little使用Echart-GL开源库和MapBox，与地图结合，基于真实地图和基本建筑数据构造都市圈级别的宏大场景，适用于政府部门、连锁企业、LBS提供商等对真实经纬度和展现区域范围敏感的用户。插件的底层是WebGL（Web Graphic Library），它是一个 JavaScript API，用于在任何兼容的 Web 浏览器中渲染 3D 图形。WebGL 程序由用 JavaScript 编写的控制代码和用 OpenGL 着色语言（GLSL）编写的着色器代码构成，这种语言类似于 C 或 C++，可在 GPU 上执行。

3D城市大屏

比如滚动报表图。传统的决策报表块是静态的，列表不会滚动，数据必须一次性展现，在大屏中效果不够酷炫，无法自动获取最新的数据，除非编写大量的js代码，对一般人来说就只能望洋兴叹。

而插件安装后，可以用图表的形式展现报表，通过设置数据集，显示成类似报表块列表，零代码获取数据库信息并配置自动更新时间，支持通过字段名称配置表头，支持自定义颜色配置等多种丰富的配置项，这样制作的决策报表效果也更酷炫。

实时自动更新大屏

动态水球图。插件作者Little集成了国内知名图表库的水球图组件，通过简洁明确的数据接口与功能丰富的样式配置项，可以快速生成炫酷的水球图以代替传统的仪表盘等展示百分比数据的图表，还可以用它来显示各种多层级的进度情况。

水球图在大屏中的应用数据大屏

大屏展现作为数据可视化的一个典型使用场景，涵盖的知识太多。一个完整的大屏项目从开始调研到实施交付可能需要开发工程师、项目经理、视觉工程师、UI工程师、硬件工程师等等众多专业人员的参与。

FineReport个人免费版下载链接：https://www.finereport.com/?utm_source=media&utm_medium=toutiao&utm_campaign=finewd

三、数据可视化的方法？

一. 尺寸可视化。这是对于图形类的数据可视化结果来说，对于同一类的图形以不一样的尺寸大小进行区别，让观看者可以一目了然的看到数据之间或者各项指标之间不一样的对比，一般采用数据尺寸可视化的效果，会让观看者更加可以一目了然的看到数据结果，但是做类似的数据可视化结果的时候，还是要注意数据的精确度和图形的准确度。例如一些网站的用户评价的分析以及企业的信用等级分析等经常使用到这一类的图形效果。

二. 颜色可视化。及时利用不同的颜色来表达不一样的指标或者是颜色的深浅来表示强弱的效果，颜色的可视化的使用过程中，对颜色的配色方案的使用也是很重要的，颜色的可视化是比较常用的方法，凸显的效果也比较明显，可视化效果比较明显的话，数据结果的说服力也强。

三. 图形可视化。这里的图形可以包括很多的不同的图案，你可以直接使用模板当中的图形方案，也可以使用一些主题性比较强的图形方案，一般在图形可视化的过程中，图形都是含有实际意义比较强的，数据图表的展示结果会更加的生动，数据想要表达的主题和效果也会更强。

四. 空间可视化。主要是结合地理位置的数据

四、爬虫爬取的数据怎么实现可视化？

将爬取的数据进行处理，整理成适合可视化的数据类型，比如JSON或CSV格式，并使用Python等编程语言进行数据分析和可视化的操作。

使用可视化工具，如Matplotlib、plotly、D3.js等，进行图表的绘制和展示。对爬取的数据进行可视化处理，可以更加直观地展示数据的趋势和变化，帮助数据分析和业务决策。同时，利用可视化技术还可以发现数据中的潜在规律和趋势，为业务运营带来更多的机会和优化方案。

五、如何基于udp实现可靠的数据通讯？

UDP本身就是面向无连接的协议是不可靠的，但是有一种基于UDP的数据传输协议：UDT，建于UDP之上，UDT的主要目的是支持高速广域网上的海量数据传输。并引入新的拥塞控制和数据可靠性控制机制。UDT是面向连接的双向的应用层协议。它同时支持可靠的数据流传输和部分可靠的数据报传输。

六、基于 Html5 的旅游攻略网站的设计与实现应该包含哪些模块？

这个问题首先要从你的网站定位去做了。

做网站的目的是什么？受众是哪些？哪些是受众关心的？自己的特点是什么？怎么样引起关注？

……

想清楚了这些问题，就可以一步步优化自己的模块了。

建议：避免大面积雷同，需要找到 一些亮点。

七、采用什么来进行数据可视化的实现？

数据可视化方法：

一、尺寸可视化

这是对于图形类的数据可视化结果来说，对于同一类的图形以不一样的尺寸大小进行区别，让观看者可以一目了然的看到数据之间或者各项指标之间不一样的对比，一般采用数据尺寸可视化的效果，会让观看者更加可以一目了然的看到数据结果，但是做类似的数据可视化结果的时候，还是要注意数据的精确度和图形的准确度。例如一些网站的用户评价的分析以及企业的信用等级分析等经常使用到这一类的图形效果。

二、颜色可视化

及时利用不同的颜色来表达不一样的指标或者是颜色的深浅来表示强弱的效果，颜色的可视化的使用过程中，对颜色的配色方案的使用也是很重要的，颜色的可视化是比较常用的方法，凸显的效果也比较明显，可视化效果比较明显的话，数据结果的说服力也强。

三、图形可视化

这里的图形可以包括很多的不同的图案，你可以直接使用模板当中的图形方案，也可以使用一些主题性比较强的图形方案，一般在图形可视化的过程中，图形都是含有实际意义比较强的，数据图表的展示结果会更加的生动，数据想要表达的主题和效果也会更强。

四、空间可视化

主要是结合地理位置的数据，一般会搭配地图使用，空间可视化一般可以和颜色可视化等结合使用，让用户对应于整体的一些情况有直观的了解，同时用户也可以直接点击某一个具体的位置来查看详细的数据。

五、概念可视化

主要是针对一些比较抽象的数据结果概念本身是一个抽象的实物，怎么让用户可以更加容易的了解数据的结果，数据可视化咋这个使用过程就很重要了，通过抽闲概念的转化，使得数据结果更容易理解。

八、数据可视化，容易做吗，需要什么样的数据可视化工具来实现？

经常听到这样的言论：我们用不起可视化数据分析软件。或许在很多企业心里可视化数据分析软件这类产品成本太高，不是他们能够轻易去使用的。但实际上越来越成熟的可视化数据分析软件没有门槛，已经成为人人都能用的智能数据分析软件。预算少，我们就精简些，只购买最需要的分析模块和功能；预算多，我们就多用些实际需要的分析模块与功能。

按需购买功能模板，预算少也能做可视化数据分析

以奥威BI可视化数据分析软件系列的OurwayBI来说，在众多的企业用户中，大部分用户都选择根据自己的实际需求去挑选可视化数据分析方案和功能模块，并不是一出手就说要使用OurwayBI可视化数据分析软件上的所有功能模块。最显而易见的是奥威BI独有的BI解决方案。

注：奥威BI独有的BI解决方案，是以奥威软件丰富BI项目经验为辅，结合企业实际需求而成的标准化、系统化BI解决方案。如根据不同行业，形成不同的BI解决方案，零售行业解决方案、电商行业解决方案、酒店行业解决方案；又如以无缝对接主流ERP而形成的奥威BI标准解决方案，用友U9标准解决方案、金蝶K3标准解决方案、易飞标准解决方案等。在奥威BI可视化数据分析软件购买上，用户可根据自己的需求从中选择更符合自己的BI解决方案，真正地将预算花在该花的地方，一来让企业可视化数据分析真正地有效落地，二来也大大给企业减负。 用根据需求去选择功能模块的方式落地奥威BI系列的可视化数据分析软件已经成为一种常态，在这种兼顾可视化数据分析效果与节约预算的购买方式下，落地可视化数据分析已经不是什么遥不可及的事情，即使预算少、规模小，企业一样能够借助可视化数据分析这股东风成功转型，提升企业数据分析能力，提升决策水平，进而提升高企业业绩与实力。

拖拉式操作，没BI经验也能快速上手

一个简单的拖拉拽动作大家都会，奥威BI可视化数据分析软件就是采用了这种人人都会的方式来进行可视化报表制作。我们在很多的介绍、操作视频里面都说过，也演示过奥威BI可视化分析软件的操作方法，制作一个可视化分析图往往只需要三步： 1点“+”添加可视化分析报表，添加汇总行维度（有时需要进行排序、筛选等设置，基本上只需要点击）； 2调整可视化分析图表大小位置等属性（以拖拉拽、点击式操作为主）； 3使用其他功能模块，如行计算自定义等（以点击式操作为主） 奥威BI可视化数据分析报表就是由多个可视化分析图表组合而成，因此在操作上基本上只需要拖拉式、点击。对没有BI经验的企业而言，奥威BI可视化数据分析软件——OurwayBI是一款不用耗费大量时间、人力成本就能快速落地的分析软件，并且由于操作简单、维护简单（甚至还有不需要后期维护的），受企业内部人员变动影响极小，是一款实用、好用的智能数据可视化分析软件。

九、什么是基于海量数据的分析方法？

大数据分析方法。

大数据分析方法是基于海量数据的分析方法。

十、大数据时代下的数据可视化研究

大数据时代下的数据可视化研究

随着信息技术的迅猛发展，我们逐渐步入了大数据时代。大数据给我们带来了海量的数据资源，然而如何从这些数据中获取有用的信息成为了摆在我们面前的重要问题之一。在这样的背景下，数据可视化技术应运而生。

数据可视化是指通过图表、地图、仪表盘等视觉元素将数据信息转化为直观、易于理解的图形化形式的技术。它可以帮助人们更直观地理解数据背后的意义，挖掘数据间的关联性，发现数据的规律性，从而为决策提供支持和帮助。

数据可视化的重要性

在大数据时代，数据可视化扮演着至关重要的角色。首先，数据可视化可以帮助用户更轻松地理解复杂的数据。通过直观的图形展示，用户可以迅速抓住数据的重点，避免深陷在大量冗杂数据中无法自拔。

其次，数据可视化可以帮助用户发现数据背后的潜在规律。通过数据可视化分析，用户可以发现数据中存在的模式和趋势，从而为未来的决策和规划提供有力支持。

此外，数据可视化也促进了信息的共享与传播。通过生动形象的图表，数据可以更直观地展现给他人，有效促进沟通和交流。

数据可视化的应用

数据可视化技术在各个领域都得到了广泛的应用。在商业分析中，数据可视化可以帮助企业更好地了解市场需求，优化产品定位和营销策略。在医疗领域，数据可视化可以帮助医生更直观地分析患者的健康数据，提高诊断准确率。在科学研究中，数据可视化可以帮助科研人员更好地理解实验数据，推动科学发展进步。

此外，数据可视化技术还被广泛运用于政府决策、金融分析、交通规划等各个领域，为各行各业的发展提供了强大的支持。

数据可视化的未来发展随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，数据可视化技术也在不断创新与完善。未来，数据可视化将更加智能化，能够根据用户需求自动调整展示形式，提供个性化的数据展示方案。

同时，数据可视化技术还将融合虚拟现实、增强现实等新兴技术，为用户带来更加沉浸式的数据体验。用户可以通过虚拟现实眼镜直观地浏览数据空间，发现隐藏在数据背后的更深层次意义。

此外，在大数据时代下，数据安全和隐私保护问题日益受到关注。未来的数据可视化技术将更加注重数据安全与隐私保护，采用加密算法和权限管理等技术手段，确保数据在展示过程中的安全性和可控性。

结语

总而言之，在大数据时代下，数据可视化技术的重要性日益凸显。它不仅为我们提供了直观、高效的数据分析工具，还为各行各业的发展提供了强大的支持。未来，数据可视化技术将在不断创新与完善中，为我们带来更加美好的数据世界。