







数据可视化的显示空间通常是二维的,比如电脑屏幕、大屏显示器等,3D图形绘制技术解决了在二维平面显示三维物体的问题。
但是在大数据时代,我们所采集到的数据通常具有4V特性:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值)。如何从高维、海量、多样化的数据中,挖掘有价值的信息来支持决策,除了需要对数据进行清洗、去除噪声之外,还需要依据业务目的对数据进行二次处理。常用的数据处理方法包括:降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。
很多企业的营销活动以前一直在使用静态数据报告的形式来提出相对应的问题解决方案,但是这样对于时间上来说非常的低效率,但当你将静态图表替换成需要预先配置好的数据可视化大屏或者是bi报动态表,提高工作效率的时候,数字政务,也能够同时实时根据数据分析结果,调整营销策略,使销售收入翻倍。包括在与新冠疫情战斗时,新闻报道和统计当中都用到了不少可视化来进行分析。

静态可视化为用户提供了面前的单一视图。交互式数据可视化大屏使用户能够深入研究数据并提取和检查同一数据集的各种视图,从而选择希望以可视化格式查看的特定数据点。数据可视化大屏可以使数据驱动的见解更加清晰,并且可以增强整个组织的理解。数据分析是数据可视化展示的来源,并通过链接视觉模型和图表形式并展现数据分析结果。
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