西安承信网络信息技术有限公司自2004-05-27成立以来，专注于为所需企业及单位提供好的大数据采集可视化展示系统。公司及时跟进潮流动态，立足新起点，开创新局面。拥有成熟的生产加工设备以及可靠的包装生产流水线，新产品开发周期短、能力强，精度高，制造工艺成熟。欢迎广大所需企业及单位前来合作。

免费的数据可视化工具-可视化数据展示系统-可视化数据挖掘。

合理的可视化图表
1、比较类柱状图
比较类图表显示值与值之间的不同和相似之处。 使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小， 通常用于展示不同分类间的数值对比，不同时间点的数据对比。
柱形图有别于直方图，柱状图无法显示数据在一个区间内的连续变化趋势。柱状图描述的是分类数据，回答的是每一个分类中"有多少？"这个问题。 需要注意的是，当柱状图显示的分类很多时会导致分类名重叠等显示问题。

2、分布类散点图
分布类图表显示频率，数据分散在一个区间或分组。 使用图形的位置、大小、颜色的渐变程度来表现数据的分布， 通常用于展示连续数据上数值的分布情况。
散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定
3、占比类饼图
占比类图表显示同一维度上的占比关系。饼图广泛应用在各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各个分类。
饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量，每个区块（圆弧）表示该分类占总体的比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于 100%。
4、趋势类折线图
趋势类图表显示数据的变化趋势。 使用图形的位置表现数据在连续区域上的分布，通常展示数据在连续区域上的大小变化的规律。
折线图用于显示数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化，它的特点是反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。
当然，大数据可视化的图表远远不止以上几种，关键的是如何利用好这些工具及图表，归纳起来，一名数据可视化工程师需要具备三个方面的能力，数据分析能力、交互视觉能力、研发能力。
不管你用什么工具，不管你用什么图表，别忘了你的目的是理解数据，这才是大数据可视化真正的魅力所在。

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企业应该做什么呢?用大数据和数据可视化提高生产力

如果一个组织能够将更多的事务有效地进行可视化显示，那么他们可以提高认知能力。Abate先生打比方说，许多人都在工作，他们只使用一台电脑显示器，但一台电脑显示器只能做那么多：它有局限性。这使得个人不能够提高他的潜力。如果一个人有两台电脑显示器甚至三台，他们解决各种问题以及得出结论的能力将会提高。如果他们有更多的资源，他们也会地利用自己的时间。当涉及到大数据时，“一张图片胜过千言万语”还不足以说明图片的重要性。人们很容易地以可视的或物理的角度观察数据，它比看表格容易的多。

他给了一个简单的解释：“简单地说，如果西南部的销售额下降，人们可以使用另一台电脑或电话查到西南地区的天气。这样，人们会意识到西南部有一场暴风雪，这就解释了为什么这个星期的销售额骤然下跌了。因为很明显，如果人们不能到达商店，他们就不会买东西。”

数据可视化起源于图形学、计算机图形学、人工智能、科学可视化以及用户界面等领域的相互促进和发展，是当前计算机科学的一个重要研究方向，它利用计算机对抽象信息进行直观的表示，以利于快速检索信息和增强认知能力。

数据可视化要根据数据的特性，如：时间信息和空间信息等，找到合适的可视化方式，例如图表（Chart）、图（Diagram）和地图（Map）等，将数据直观地展现出来，以帮助人们理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息。

数据可视化系统并不是为了展示用户的已知的数据之间的规律，而是为了帮助用户通过认知数据，发现这些数据所反映的实质。大数据时代，大规模、高纬度、非结构化数据层出不穷，要将这样的数据以可视化形式的展示出来, 传统的显示技术已很难满足这样的需求。而“高分高清大屏幕拼接可视化技术”正是为解决这一问题而发展起来的, 它具有超大画面、纯真彩色、高亮度、高分辨率等显示优势, 结合数据实时渲染技术、GIS空间数据可视化技术，实现数据实时图形可视化、场景化以及实时交互，让用户更加方便地进行数据的理解和空间知识的呈现，可应用于指挥监控、视景仿真及三维交互等众多领域。

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