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大数据可视化的步骤
一、明确需求:开始创建一个可视化项目时,物联网可视化平台,第1步是明确要回答的问题,又或者试着回答下面的问题“这个可视化项目会怎样帮助企业?”明确实施企业对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发现企业各方面的规律、用户的需求等内容。
二、建设数据仓库的模型:数据仓库的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库建模除了数据库的ER建模和关系建模,还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。
三、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL):数据抽取是指将数据仓库需要的数据从各个业务系统中抽离出来,因为每个业务系统的数据质量不同,物联网可视化管理平台,所以要对每个数据源建立不同的抽取程序,每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。
四、建立可视化场景:建立可视化场景是对数据仓库中的数据进行分析处理的成果,用户能够借此从多个角度查看企业的运营状况,按照不同的主题和方式探查企业业务内容的核心数据,从而作出更精准的预测和判断。
实现HTML5的数据可视化方法有哪些?
现在在大数据的带领下,数据可视化越来越突出,能够清楚的分析出自己想要的数据,这也是我们现在最求的数据可视化方法,那么实现HTML5的数据可视化方法有哪些?这都是我们值得研究的东西,数据可以给我们带来敏感的市场未来发展,同时也能够实时分别不同数据效果。
HTML5为数据可视化提供了新的实现方法。本文对HTML5在健康数据可视化在PC及部分移动终端上的应用进行研究。使用HTML5中的Canvas和SVG实现的数据可视化方法基于浏览器的支持,具有很好的平台兼容性。
可视化(Visualization)是采用计算机图形学和图形处理技术将数据转换成图形或者图像显示出来的技术。可视化汇集了数据表示、数据处理和决策分析等一系列问题。
数据可视化典型应用场景
那么,这些运用新技术的数据可视化目前主要是在哪些场景和形式下使用呢?