大纲 DataV中的那些事 (一)、前言 (二)、可视化大屏的整体思路 (三)、图表的选择 (四)、 提升可视化大屏的一些技巧 DataV中的那些事 近期，本人一直在做可视化大屏，用的平台是阿里的 刚开始在选择用哪个软件进行做可视化大屏时，在网上考到了很多,刚开始选择了帆软软件,结果发现帆软软件做报表还好,做可视化大屏,对于一个对可视化大屏没有任何了解的我来说是很难上手的,经过一系列的尝试之后,最终选择了 (二)、可视化大屏的整体思路 首先从可视化大屏说起，其面积特别的大，用户站在远处也能看到内容，并且最好是深色，让观者的视觉更好的聚焦。 要想做出一张满意的大屏，首先就应该了解可视化的过程。我们在做可视化大屏时，首先要有一个主题，整个大屏的所有数据的呈现都应该是围绕这个主题展开的。 因此，接下来的小伙伴在开发可视化大屏的时候一定要注重这一点，这直接会决定可视化大屏的效果。
这次客户使用的是.Net项目，直接做BI大屏过于复杂，所以想直接集成使用BI数据可视化分析大屏。 所以，这次我们就从——Wyn出发，为大家介绍如何在 .Net环境中集成BI仪表板数据可视化大屏。 说到这里有些同学对BI仪表板数据可视化大屏并没有概念，我们这里先为大家介绍一下。 BI仪表板数据可视化大屏 无论你现在正在进行什么项目，多少都会遇到甲方提出，需要一个炫酷好看的数据看板，进行数据可视化展示及自助式数据分析。 这个看板，就是BI仪表板数据可视化大屏。 企业对内信息共享、对外行业交流、会议现场展示你能想到的这些场合都适用，同时看板类需求已经常态化，对于甲方客户而言，项目需求的必备功能就是要必须支持"可视化大屏"。 在这里我们简单根据大屏实现效果和功能进行分层： 第一层：简单可视化手段的堆叠，如使用Echarts.js 或其他图表库，将静态的数据以可视化的样式展示出来，形成一个静态的自适应的数据可视化"报表"； 第二层
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您还可以放大您可能想要调查的任何时间序列可视化，并且所有 widget 都反映了您放大的时间段。 定制 如果您想编辑默认 dashboard 或构建多个 dashboard，每个 dashboard 都有自己的一组独特的 widget，您可能需要考虑我们的自定义 Dashboard 功能，它使您能够创建更强大的数据大屏 Visualization Display: 选定的可视化类型。 可视化类型 Line(折线), Bar(柱状), 和 Area(面积) 图 折线图、条形图和面积图可视化允许您将一个或多个聚合函数绘制为时间序列(time series)。 您可以使用鼠标滚轮缩放地图，或通过单击并拖动地图来平移地图。 Big Number（大数） 大数字可视化显示单个函数的当前值。这种可视化非常适合高级聚合。
经常有小伙伴问，如何制作数据可视化大屏？ 今天将手把手带你爬取奥运会相关信息，并利用可视化大屏为你展示奥运详情。让一个没关注过奥运会的朋友，也能够秒懂奥运会。 ['英文缩写', 'ID', '获奖时间', '项目名', '运动员', '金牌类型'] df2 结果如下： 3、数据预处理 对于爬取到的数据，往往是有问题的，我们需要提前预处理一下，方便后续做可视化展示 我们需要对其进行合适的拼接，方便最后可视化。 df4 = pd.merge(df2,df3,on="名称",how="left") df4 结果如下： 4、可视化展示 关于可视化部分，使用的是pyecharts库。 东京奥运会奖牌榜总数前十名 ④ 2020东京奥运会金牌榜总数前十名 ⑤ 2020东京奥运会中国各项目获奖详情 ⑥ 中国选手每日获得奖牌数 ⑦ 中国选手每日获得金牌数 ⑧ 中国选手夺金详细数据 ⑨ 组合为可视化大屏
你将收获 可视化大屏产品设计思路 主流可视化图表库技术选型 大屏编辑器设计思路 大屏可视化编辑器Schema设计 用户数据自治探索 在介绍之前, 我们先看看实现的效果展示. 效果预览 ? ? ? 方案实现 可视化大屏产品设计思路 目前很多企业或多或少的面临“信息孤岛”问题，各个系统平台之间的数据无法实现互通共享，难以实现一体化的数据分析和实时呈现。 相比于传统手工定制的图表与数据仪表盘，可视化大屏制作平台的出现，可以打破抵消的定制开发, 数据分散的问题，通过数据采集、清洗、分析到直观实时的数据可视化展现，能够多方位、多角度、全景展现各项指标，实时监控 针对以上需求, 我们设计了一套可视化大屏解决方案, 具体包含如下几点: ? 上图是笔者4个月前设计的基本草图, 后期会持续更新. 通过以上的设计分解, 我们基本可以搭建一个可自己定制的数据大屏. 建立在D3之上的可视化库, 针对可视化和布置时间序列数据进行了优化 C3.js 通过包装构造整个图表所需的代码，使生成基于D3的图表变得容易 我们使用以上任何一个库都可以实现我们的可视化大屏搭建的需求,
相关文章: 从零开发一款可视化大屏制作平台 演示地址: V6可视化大屏编辑器 作者: 徐小夕 几个月前我写了一篇关于从零开发一款可视化大屏制作平台 的文章， 简单概述了一下可视化大屏搭建平台的一些设计思路和效果演示 所以我们今天谈的“可视化大屏搭建引擎”， 本质上也是提供一套搭建机制， 支撑我们设计各种复杂的可视化页面。 为了方便大家理解可视化搭建， 我这里展示2张可视化大屏的页面， 来和大家一起分析一下可视化大屏的组成要素: 当然实际应用中大屏展现的内容和形式远比这复杂， 我们从上图可以提炼出大屏页面的2个直观特征 : 可视化组件集 空间坐标关系 因为我们可视化大屏载体是页面， 是html， 所以还有另外一个特征: 事件/交互。 综上我们总结出了可视化大屏的必备要素: 我们只要充分的理解了可视化大屏的组成和特征， 我们才能更好的设计可视化大屏搭建引擎， 基于以上分析， 我设计了一张基础引擎的架构图: 接下来我就带大家一起来拆解并实现上面的搭建引擎
在3月初，小F写了一篇可视化教程的推文，其中提到了几个疫情的可视化大屏，视觉效果十分酷炫。 这期就来实战一波，并且将项目部署上线。 技术栈js+css+html+echarts+flask+mysql，效果大致如下～ ? 这里要说明一下，项目的来源是「B站」。 如果你也想自己部署上线这么一个疫情可视化大屏，那么可以访问下面的小程序，就可以看到具体的教程。 这里又不得不吹一下小破站，干货真的好多。 ? name=disease_h5 项目最新代码已经上传「GitHub」，阅读原文即可访问。 还有热搜的数据也是有所变化，标签发生了改变，数据来源于百度疫情热搜。 只需将uwsgi.ini文件放在项目目录下，并在虚拟环境中运行即可。 这个在小F之前的几篇推文有提到过，可以翻翻看。
数维图推出的两款可视化产品SovitChart和Sovit2D针对互联网用户均提供基础版免费使用，用户只要微信扫码登录数维图后台即可立即使用。 通过拖拽式编辑快速开发出可视化大屏或者动态的Canvas组态页面，定义数据源并发布，可以很方便的集成到自己的生产系统中。 目前可视化大屏、图表组件产品SovitChart推出的大屏模板库，用户可以一键使用大屏模板加入到自己的项目中，然后可以定义好数据源绑定动态数据直接发布使用，或者经过修改后进行使用，模板库会不断的更新。 进入到图表可视化模块中找到刚加入模板的项目，点击进入项目： 5. 在可视化编辑器中修改大屏模板，给模板组件添加数据源和事件等。 发布成功后，你可以在自己的项目中引用大屏页面，可以在线引用，或者直接把js解析器和大屏数据文件下载部署到自己的项目中，这样可以在内网发布使用。具体的集成方法请参考官网提供的在线文档。
在我们生活和工作中，经常会看到可视化大屏，主要用于展示一些汇总信息，那如何制作一个酷炫的可视化大屏呢？ 今天带大家看个github上的案例。 可以看到，这是一个名为“上市公司全景概览”的可视化大屏，展示内容包含了上市公司地域分布、行业分布、股票情况及预测、市值排行、上市公司数等。 首先，通过下图可以看出该项目由5部分组成。 ? 分别是css、data、img、js和html，其中css是设置一些样式、data是数据来源，打开后可以看到是json格式数据，如下图所示。 ? Img中是一些图，我们可以看到，其中有背景图，也有一些展示的符号图，如下图所示。 ? 大屏的header部分： ? 大屏的背景： ? 还有一些图标符号等： ? 可视化的部分通过ECharts实现，例如： 先初始化： echarts.init(document.getElementById("mapChart"), "shine"); 然后写个option：
大家好，我是凹凸数据的热心读者 最近我在设计公司的【可视化大屏】踩了好多坑，今天正好有机会把这些内容分享给大家。 序言 本文的可视化大屏是利用帆软report大屏模板实现，知识点大致分为【Python可视化模块plotly实现航线轨迹地图】，【帆软网页框插件】，【利用js代码定时刷新】 三部分内容构成，希望能为读者在企业实践中提供一些思路 而我们也来对比之前文章中的一些地图： 比如文章 Python制作可视化大屏全流程! 中的地图，是不是比这个地图更有质感一些？ 结语 以上大屏就制作完成了，这些内容也是我在设计公司可视化大屏过程中遇到问题，解决问题的思路。 当然，文章一定还有欠缺的部分，但是这种企业中做可视化大屏的思路，还是有一些借鉴意义的，期待跟各位大佬交流。
——华罗庚 我们都尝试去观察生活，但是有时却缺少了总结生活；有时我们太着眼细节，忽略了大局。数据和可视化似乎是两个好兄弟，就像仰望星空与脚踏实地的两种状态。 可视化开发的知识框架 ? 可视化目的 数据来源 客户系统长期积累的数据； 客户系统设备实时产生数据； 从外界导入数据； 为项目演示准备的相关数据 数据是可视化的第一步，这里和大家提一提数据处理。 我们能够感知到，可视化是数据处理的应用上层。 目的 可视化使数据更直观，让用户更易感知 通过大屏内容，辅助用户进行商业决策 对于不同用户的价值 使用人员：操作性更强、交互性更好 视察领导：更实用、更可靠 参观人员：更美观、更具趣味性 设计哲学 字体 次要信息可环绕放置 基于以上考虑，我们可以设计一种基于网格形式大屏开发方案。
可视化大屏就是一种非常有效的数据可视化工具，它可以将业务的关键指标以可视化的方式展示到一个或多个LED屏幕上，不仅使业务人员能够从复杂的业务数据中快速、直接地找到重要数据，而且能对决策者起到辅助作用。 可视化大屏是什么？ 数据可视化是通过图形手段清晰有效地传达和交流信息。简而言之，就是通过图形设计来表示枯燥的数据，从而实现更准确、更高效的数据分析和表达。 可视化大屏是以数据可视化的方式在一个或多个LED大屏幕上显示业务的一些关键指标，以大屏幕为主要显示载体的数据可视化设计。也就是说，关键数据内容是通过整个超大屏幕显示的。 可视化大屏的主要应用场景 随着大数据的发展，可视化大屏在各个行业的应用越来越广泛，尤其是在政府、商业、金融、制造等行业的业务场景中。 下面我们来看看几个可视化大屏的应用实例。
要想数据达到生动有趣、让人一目了然、豁然开朗的效果，就需要借助数据可视化。 以前给大家介绍过使用Streamlit库制作大屏，今天给大家带来一个新方法。 通过Python的Dash库，来制作一个酷炫的可视化大屏！ 先来看一下整体效果，好像还不错哦。 主要使用Python的Dash库、Plotly库、Requests库。 其中Requests爬取数据，Plotly制作可视化图表，Dash搭建可视化页面。 原始数据是小F的博客数据，数据存储在MySqL数据库中。 如此看来，和Streamlit库的搭建流程，所差不多。 下面就给大家讲解下如何通过Dash搭建可视化大屏～ 01. 数据 使用的数据是博客数据，主要是下方两处红框的信息。 通过爬虫代码爬取下来，存储在MySQL数据库中。 True, threaded=True, port=7777) # 正常模式, 网页右下角的调试按钮将不会出现 # app.run_server(port=7777) 这样就能在本地看到可视化大屏页面
大家好，我是小五 前两天发了一篇《用Python制作可视化大屏，特简单！》，留言区非常火爆，发现大家都对可视化部分非常感兴趣。 而恰好大屏可视化这一部分又没太细讲，今天就详细讲一下Pyecharts制作可视化大屏。 注意，本文由于篇幅问题不会放置全部代码，会在文末提供全部代码的下载。 承接上文《用Python制作可视化大屏，特简单！》，不再赘述数据爬取和数据预处理。 使用Pyecharts制作可视化大屏，可以分为两步： 1、使用分别Pyecharts分别制作各类图形； 2、使用Pyecharts中的组合图表功能，将所有图片拼接在一张html文件中进行展示。 Pyecharts组合图表 Pyecharts进行可视化大屏第二步就是组合图表，大致可分为四类： Grid：并行多图 Page：顺序多图 Tab：选项卡多图 Timeline：时间线轮播多图 官方文档：
从大屏可视化出现以来，一直深受各界企业的追捧，最典型的就是每年淘宝的双十一销售额大屏，最近我也刚接触了一个大屏项目，借此总结了一些可视化大屏制作经验与大家分享。 这种大屏看着高端大气上档次，然而其开发步骤却并不像想象中那么简单，基本步骤就有五步： 大屏开发工具 开发可视化大屏，一般有两种方式，一是用代码开发，还有一种是用现成的可视化工具制作。 ，重点是不需要写一大堆代码，自带的图表插件可视化效果很炫酷。 下面就以FineReport为例子，演示一下如何制作下面这样一张可视化大屏。 最后保存，点击预览，一张完美的可视化大屏就制作完成了。 模板展示 来源：https://www.toutiao.com/i6820633397023474180/
今天就详细讲一下Pyecharts制作可视化大屏的过程。 注意，本文由于篇幅问题不会放置全部代码，会在文末提供全部代码的下载。 承接上文《用Python制作可视化大屏，特简单！》 使用Pyecharts制作可视化大屏，可以分为两步： 1、使用分别Pyecharts分别制作各类图形； 2、使用Pyecharts中的组合图表功能，将所有图片拼接在一张html文件中进行展示。 所以我们在前文中引入了国家名称中英文对照表，左连接形成了df4： df4 单独提取英文名称和奖牌总数两列数据，用来可视化。 Pyecharts组合图表 Pyecharts进行可视化大屏第二步就是组合图表，大致可分为四类： Grid：并行多图 Page：顺序多图 Tab：选项卡多图 Timeline：时间线轮播多图 官方文档： 代码下载 如果有小伙伴对本文代码感兴趣，后台回复“大屏” ，即可获取全部代码！
还记得双十一某宝的数据大屏吗？还记得你剁手了多少吗？他每年都在突破，而企业这历史性的时刻用可视化数据大屏是否更有意义？答案是肯定的！ 那么数据可视化大屏于企业来说有什么重要意义及用处呢？ 用户可以基于Tarsier强大的可视化组件手动触发或后台自动触发执行动作，满足个性化需求，更精细化的提升运维效率。 坦率讲数据可视化大屏并非适用于所有企业，因行业而言，有的企业对数据可视化大屏有很迫切的需求。 当然things作为物联网可视化pass平台，欢迎大家自己来制作，如果企业有技术人员，最少前端开发经验，懂js，了解webgl、 Javascript，那就没问题的，thingjs平台支持数据对接，项目部署等
前段时间，给大家分享过 20 个炫酷的数据可视化大屏，源代码都是基于 echarts 的，于是我产生了用 Python 来实现数据可视化大屏的想法。 ? 参考上面这个模板，我计划用 pyecharts 实现一个类似的数据可视化大屏。 今天先绘制中间的数据地图，为了方便演示，我们采用一个超市数据集，数据来源于 Tableau 官方示例。 /data/超市数据.xlsx') # 用数据透视表的方法汇总各省销售额 province_sale = df.pivot_table(values='销售额', index='省/自治区', aggfunc subtitle_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#CCCCCC", font_size=15)), # 可视化组件参数 对于颜色的深浅和气泡的大小，我们的感知能力其实是比较弱的，通常很难精准地判断差异。 从有效传递信息的角度来看，我认为上面这种分段式的数据地图，比普通的热力地图和气泡地图更加有效。 ?
腾讯云图 （TCV）是一站式数据可视化展示平台，旨在帮助用户快速通过可视化图表展示海量数据，10 分钟零门槛打造出专业大屏数据展示。精心预设多种行业模板，极致展示数据魅力。采用拖拽式自由布局，无需编码，全图形化编辑，快速可视化制作……
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