在观向报表系统的基础上，整合京东、天猫、拼多多等多平台全类型电商数据，对行业品牌进行的全方面的分析，洞察全域增长先机。
Tech 导读 本文基于JDV平台在大促中的各种业务场景，讲解过程中使用情况和技术挑战，通过采取相应的技术创新、技术保障确保系统稳定性，推动数据可视化编排能力在大屏业务场景中发挥更大的价值
前言 今天，大数据已无所不在，并且正被越来越广泛的被应用到历史，政治，科学，经济，商业甚至渗透到我们生活的方方面面中，获取的渠道也越来越便利。通过本系列的前面几篇文章，我们已经了解了数据可视化的必要性，而目前市面上也已经具备了非常多成熟的BI绘制工具，如画面，QlikView的的和魔镜等等。虽然这些工具正在变得越来越自动化，然而，随着大数据时代的来临，信息每天都在以爆炸式的速度增长，其复杂性也越来越高;其次，随着越来越多科学可视化的需求产生，地图，3D物理结构等技术将会被更加广泛的使用。所以，当人类的认知能
在消费升级的助推下，电子零售渠道变得成熟稳定，而且还在不断增强，多渠道竞争不断变化，和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便，电商会经常采用价格策略以吸引消费者，这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战，实时监测电商的价格变动对于供货商的渠道管理和品牌建设成为重要的环节。同时电商促销活动设计和日常运营，价格是贯穿整个运营环节的关键，对于品牌方或者渠道运营方，怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为，设计有效的价格体系也是日常重要工作。
企业和组织需要确保其网络和系统持续稳定运行，以防止潜在的威胁和故障。数据可视化在监控工具中发挥着关键作用，它使运维人员能够快速识别问题并采取必要的行动。本文将介绍如何编写内网监控工具的数据可视化代码，以帮助您更好地监控您的内部网络。
99大促已经升级为继618年终大促、双十一之后的第三大购物节，号称为“99划算节”，你都买了啥？每次大促，物流信息迟迟不更新、商品运送慢已经成为经常被买家吐槽的话题。
数据可视化，是数据分析师日常工作中绕不开的内容之一。在工作中，如果只是以完成业务方的需求为目的，其价值会被大大缩水。本节，想和大家聊聊小火龙对于可视化的一些思考，希望你能够有所收获。
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
2022 年虎年新春的钟声即将敲响，拼搏奋斗了一年，我们都期盼着归家的团聚与喜悦，洗去身上的疲倦，调整好状态，抖擞地继续新一年的征程。但如今国内已被奥密克戎攻破防线，新变种的病毒来势汹汹，全国包括一线城市在内的多个地区均已破防，这让春节的出行政策变得更加难以预测。希望大家都能如愿回家，过个好年。
看着酷炫的可视化，有人会疑惑，是否有实实在在的用处。其实在商业、生产和运营场景中有大量类似的使用，如集团展览中心——用作政府和客户参观使用；城市交通管控中心——交通警务运营监控；证券交易大厅——实时股票交易情况；老板的办公室——BOSS驾驶舱。其中使用尤为较多的是动态数据地图，以及实时的数据大屏。
在大数据时代，我们经常听到“用数据说话”这句话。但是数据本身只是一个个冰冷的数字，很难直接告诉我们哪些数据是有价值的信息。只有通过适当的可视化工具来展示和表达数据，才能更直观地向用户传达数据的价值。
参考:小白必读！大屏数据可视化设计的原则和流程 数据可视化大屏设计步骤，有3步流程 大屏可视化设计尺寸高级指南
大数据时代，日俱增的庞大数据总量离不开数据分析，数据可视化也逐渐成为数据分析的必备工具。
数据可视化：把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。
现在做数据分析基本上离不开数据可视化，在大量的数据中，有很大一部分数据都与地理信息相关，因此，在数据可视化中，可视化地图是非常重要的一部分。无论是新闻报道，还是商业分析报告，都能看到运用地图来分析展示相关数据。数据可视化地图可以最直观的表达出数据之间的空间关系，因此在很多数据分析场景中被广泛应用。
这也从侧面说明了工具的易用性、成熟度、用户体验、性能都是ok的，实话实说，一般的工具达不到用让人惊艳的标准。
Navisworks是一款由Autodesk开发的三维协同和可视化软件，它可以帮助用户在建筑、工程和制造等领域中进行项目协调和监控。作为产品经理，我认为Navisworks具有以下四个优点：
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数据可视化是将信息转换为可视化上下文（例如地图或图形）的实践，以使人脑更容易理解数据并从中获取见解。数据可视化的主要目标是更容易识别大型数据集中的模式、趋势和异常值。该术语通常与其他术语互换使用，包括信息图形、信息可视化和统计图形。
6月2日，今日，国家网络安全宣传周已经进入第二天，诸多企业或组织都在向公众展示自身网络安全的技术和解决方案，潜移默化的提升公众的网络安全意识。而在这眼花缭乱的展示和解决方案中，各家所展示出的数据可视化技术吸引了笔者的重点关注。 近两年来，随着网络安全威胁的不断变化和升级，网络安全防护手段也在进行着大的提升，基于大数据分析的安全防护手段成为目前整个行业变革的主要方向，而这其中数据可视化则是大数据安全不可或缺的关键，隐有成为行业标配的趋势。 大数据安全的广受追捧，使得数据可视化成为今年当之无愧的热点之一，从两个
本文主要聚焦于京东零售在数据资产管理方面的升级与实践。在数字经济时代，数据资产已成为企业核心竞争力之一，京东零售作为国内领先的电商平台，积极探索并优化数据资产管理，旨在提升运营效率、优化用户体验。文章详细阐述了京东零售在数据资产能力升级过程中的关键举措，包括数据治理、数据挖掘、数据应用等方面的创新实践，为零售行业的数据资产管理提供了有益的借鉴和启示。通过阅读本文，读者可以深入了解京东零售在数据资产领域的探索成果，以及如何将这些成果应用于实际业务中，推动企业持续增长。
“ 数据可视化是非常重要的一个技术,数据人员除了关注于数据本身与数据业务之外同样应该注重于关注数据的可视化场景与分析场景。Grafana能够连接多种数据源、ElasticSearch、MySQL、PoastgreSQL、InfluxDB、OpenTSDB、CloudWath、Zabbix等。基于插件的方式实现数据的可视化图表，饼图、折线图、柱状图等。”
在信息时代，我们面临着海量的数据。然而，这些数据本身并没有意义。为了从数据中获得洞察力和价值，我们需要将其转化为可理解和有意义的形式。这就是数据可视化的重要性所在。本文将详细介绍数据可视化的概念、原则、工具以及它如何帮助我们理解和解释数据。
当你负责一个产品，不管是从0-1的无中生有，还是站在前人的肩膀上对现有产品进行迭代，都需要有一个好坏的判断标准，这样才能让这个产品走的更远。同样，对于一个数据决策分析类的产品或者利用Tableau等BI工具搭建了一个Dashboard页面，你知道该怎么判断它到底做的是好还是坏呢？只有了解这些，才能够更好地规划和设计一个数据决策分析产品。
原文地址：https://www.cnblogs.com/ztfjs/p/bigdata.html
首先要明确，php-monitor 包含两部分，数据收集和数据可视化。数据收集需要将 php-monitor 整合进项目中，数据可视化部分则单独部署。这两块的数据部分互通即可。
Elastic Stack 数据平台由 Logstash、Beats、ElasticSearch 和 Kibana 四大核心产品组成，在数据摄取、存储计算分析及数据可视化方面有着无可比拟的优势。
数据可视化的价值是什么？很多会说，让数据以更加直观的方式呈现，通过简单的交互动作，快速获取目标数据，提高数据获取和分析的效率。数据可视化首先要解决数据的问题，没有数据的可视化是无源之水。如果数据已经可以通过SQL或者邮件、excel报表等不同方式获取到了，可视化的优先级就没那么高了。在开发资源稀缺时，往往可视化页面的需求优先级会降低，连数据都没有的那部分需求才是高优解决的。数据是基本需求，可视化是温饱需求。
数据可视化到底是什么？需要具备什么样的能力？工作内容应该有哪些？其实数据本身没有意义，只有对实体行为产生影响时才成为信息。
数据可视化：把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。 数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。 数据可视化交互的基本原则：总览为先，缩放过滤按需查看细节。
什么是DataV数据可视化 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。
Origin是一款专业的科学数据分析和绘图软件，由美国OriginLab Corporation公司开发。该软件凭借其强大的数据处理和可视化能力，在科学、工程和商业等不同领域获得了广泛应用。
数据驱动决策，是数据发挥其价值的基本形式。所谓的数据化管理、数字化转型第一步就是一切用数据说话。在这一过程中，数据可视化类的产品的核心目标就是以产品化的形式，降低数据使用者数据获取的成本，提升数据分析、助力决策的效率，让人人都可接触数据，人人都是数据分析师成为可能。对于数据产品经理从业者来说，数据可视化是一项必备的基础技能，也是相对更容易入行的一个方向。当你拿到一个数据可视化产品的需求时，该如何着手去做呢，这里有一套通用的逻辑，可以帮助你更快速的上手构建一个可视化产品。
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数据可视化就是借助于图形化手段，清晰有效地进行信息传达与沟通。许多人会着眼于“可视化”，认为数据可视化就是将一系列看上去很炫、很复杂的图表展示在页面上。其实不然，虽然可视化脱离不了各种图表类型，但并不意味着要以增加用户理解难度为代价去实现复杂的功能；或者为了看上去绚丽多彩而失去其最根本的意义：传达与沟通。 ---- 数据可视化产生生产力 数据可视化之所以会大受欢迎，其原因不仅在于能带给用户良好的的视觉效果，更因为它能够产生生产力，形成数据驱动闭环，主要包含以下几个阶段： 技术人员运用技术手段将需求分析、基
可能大家都听说过这样一句话"字不如表、表不如图"，其实背后所表达出来的意思是对于复杂难懂且体量庞大的数据而言，图表的信息量要大得多，这也是数据可视化的核心价值所在。
可视化震撼视觉的背后，是设计师与程序员思想的结晶，也是数据和信息多样化的视觉传达。那么，这一张张炫酷图表是如何实现价值创造呢？本期数据侠实验室，由各路大神为你开车，一起探索数据可视化设计之美背后的商业价值与未来。
熟悉 Elastic Stack 的小伙伴对上面的图会感觉并不新鲜，对其中的技术栈也如数家珍，如下图一把梭走起：
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点击关注公众号，Java干货及时送达 来源：https://blog.csdn.net/hwhsong/article/details/80805511 数据可视化： 把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。 数据可视化交互的基本原则：总览为先，缩放过滤按需查看细节。 大屏数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用，通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。 大屏数据可视化应用的难点并
“数据可视化，不是单纯的数据呈现，更是对行业的理解，对使用感受的掌控，对专业数据的整理分析，我们精益求精，只为让决策更加高质高效。”——数字冰雹副总经理丁冬 来源：数据猿 记者：张艳飞 春夏 “数据
如何搭建数据可视化系统，用丰富的设计语言清晰表达复杂和庞大数据，并形成鲜明的设计风格？我们把数据可视化的元素进行拆分并建立相应的规范体系。 图表设计 1. 图表基本类型 六种基本图表涵盖了大部分图表使用场景，也是做数据可视化最常用的图表类型： 柱状图 分类照片照片什么照片什么什么项目之间的比较; 饼图 构成即部分占总体的比例; 折线图 随时间变化的趋势; 条形图 分类照片照片什么照片什么什么项目之间的比较; 散点图 相关性或分布关系; 地图 区域之间的分类照片照片什么照片什么什么比较
随着工业4.0变革的推进，逐步开始走向了利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。伴随着时代的走向，工业互联网 和 5G网络 逐渐揭开了帷幕，数据不再是单纯的数据信息源，数据可以结合一些可视化界面作为载体，实时地展示反馈出这个世界的变化。在诸多行业上，我们可以通过对数据的管控达到场景设备的维护效果，例如智慧园区、智慧工业、智慧矿山的建设，水务系统的监控以及一些公共设施风力发电，数据中心可视化系统等等的搭建上，都可以通过可视化的搭载，进行数据的展示和维控。
上周运维圈里有一张“杭州灵隐寺智慧寺院”数据大屏的图火了，下午借此写一篇关于ECC中的可视化大屏。
今天要推荐的就是这款超级好用的数据可视化插件「pyecharts」，使用 pip install 即可安装。无论你是练习用，还是结合框架用，甚至前后端分离用，它都完美支持。Django、Flask 洒洒水啦 ~ 重要一点：它生成的不是一张静态图片，而是交互式的动态反馈页面
简单说数据可视化的本质是将数据通过各种视觉通道映射成图形，可以使得用户更快、更准确的理解数据。
数据可视化报表是数据产品经理的一个工作方向，当你入职一个新公司，接手一个数据决策分析平台时，需要规划产品的迭代方向。或者，当有人拿着一个可视化报表，寻求你的专业建议。亦或者，你为了卖项目，需要针对客户现有的报表提出一针见血、契合客户痛点的中肯改善要点，那么该从哪些方面入手呢，结合前期文章讲到的数据可视化的宏观原则，这里列举一些数据可视化报表产品常见的问题，可以作为一个检验依据，来给一个报表产品做一次全面的“体检”。
个人非常喜欢这种说法，最后一公里不是说目标全部达成，而是把整个路程从头到尾走了一遍。
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