作为大数据项目中不可获取的一环，数据的展现与交互在大数据技术中具有十分重要的意义，只有选择恰当的、生动直观的展示方式，才能帮助我们更好地理解数据及其内涵和关联关系，才能够更有效地解释和运用数据，为生产、运营、规划提供决策支持。

肯定有很多同学都接触到了大数据相关的项目，在上往往都需要创建和设计大屏来展示，那么想要低成本快速的完成可视化大屏的搭建，选择一款合适的工具是必不可少的，现在为同学们推荐一款优秀的可视化平台产品。

亿信华辰做为一家在商务智能和大数据领域深耕了15年的企业，为用户带来了一款专业的针对大屏可视化展现的产品——。这款产品不仅是数据可视化SaaS平台，同时也能支持本地化部署，对于信创国产化环境也有着很好的支持，可以极大的满足数据项目的同学们不同的业务需求。

酷屏目前提供0元免费试用及1元购的推广活动，相当于给用户提供了37天的超长体验期，能够让用户充分的熟悉体验产品功能，并制作出自己期望的可视化展示效果。

该产品为了能让可视化的同学们更快速的搭建可视化界面，系统内置了多款精心制作的大屏展示模板，涵盖了多种行业场景、多种元素呈现，并提供了丰富的各类图表组件及高级组件，除此之位，平台还通过酷屏市场对外发布了海量的模板、组件资源，供用户根据业务场景选择适合的样式，能让同学们很好的去实现可视化效果，做到真正意义上的所见即所得。

可视化数据对接方面，完全不用担心，支持市面上主流的数据库，支持excel、txt、db、csv多种格式的文件数据，并支持第三方接口作为数据源，酷屏SaaS平台中还支持对数据进行简单的处理工作。

在酷屏的设计界面中，用户可以通过拖拽的方式就能完成图形的添加创建，并可以对图形组件进行大小、颜色等属性的修改，对于有研发能力的同学，可以对酷屏内容的html、css、js进行编码修改，自定义组件等操作，在可视化设计上更灵活，给了用户更大的发挥空间，而对于更炫酷的可视化展示方式，酷屏可以支持GIS地图、3D可视化等方式，以更好的效果呈现，并可以根据实际需要，通过钻取、联动等交互方式，实现不同层级、不同版块间的数据互通，更好的实现数据可视化的业务应用价值。

在产品性能上，酷屏有着强大的计算引擎作为支撑，在保证高质量的展示效果的同时，及时对接展示海量数据也能保证秒级响应，保持稳定不卡顿。

对于酷屏SaaS平台的试用体验，平台还为用户提供了线上微信方式的1v1咨询帮助服务，保障用户更好的了解产品、体验产品。赶快来亿信华辰官网来体验~

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数据对应的英文单词是 Data ，从信息获取的角度看，数据是对目标观察和记录的结果，是现实世界中的时间、地点、事件、其他对象或概念的描述。不同学者对数据的作用也给出不同的定义，大致分为以下3类：

• 数据即事实：数据是未经组织和处理的离散的观察。

• 数据即信号：从获取的角度理解，数据是基于感知的信号刺激或信号输入，包括视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉。

• 数据即符号：无论数据是否有意义，数据都可定义为表达感官刺激或感知的符号集合，即某个对象、事件或所处环境的属性、代表性符号，如单词、数字、图标或图形视频等，都是人类社会中用于沟通的基本手段、因此，数据就是记录或保存的时间或情境的符号。

是名词，表达“使某物，某事可见的动作或事实”；在我们工程师所处的计算机学科当中，利用人眼的感知能力对数据进行交互的可视表达以增强技术，成为可视化。它将不可见或难以直接显示的数据转化为可感知的图形，符号，颜色，纹理等，增强数据识别效率，传递有效信息。

2. 数据可视化研究的内容

将数据转化成为交互的图形或图像等，以视觉可以感受的方式表达，增强人的认知能力，达到以下目的：发现

广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。

狭义上的数据可视化指的是数据用统计图表方式呈现，而信息可视化则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。

如果一名工程师希望长期从事数据产品的研发，只关注数据和数据可视化是完全不够的，实际上数据可视化是跨多学科的一个领域，例如信息技术，计算机，统计学，图形学等等。

随着大数据技术的发展，企业对于计算机数据的真实性与视觉上的要求越来越高，已经不仅仅只满足于平面的视觉要求，正在逐步像三维，多维的显现效果发展。数据可视化平台就是对数据可视化处理的工具，什么是，数据可视化的价值如何体现。

数据可视化平台是是通过三维表现技术来表示复杂的信息，实现对海量数据的立体体现。可视化技术借鉴人脑的视觉展现能力，通过重要数据之间的关联关系将若干关联性的可视化数据进行汇总处理。揭示数据中隐含的关联和发展趋势，从而提高数据的使用效率。可视化平台使得人们不再局限于用传统关系数据表来分析数据信息，而是以更直观的方式从视觉上观测数据信息。是数据分析展现形式的主要载体。

技术的发展已导致数据的大爆炸。这反过来又促使数据展示方式的激增。一般来说，大数据可视化分为不同的类型：探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看。最常见的数据可视化方法包括：

时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图，显示诸如某些区域的温度信息。 

可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。

 分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图，可以显示语言组。 

在网络中展示数据间的关系,它是一种常见的展示大数据量的方法。结构较为复杂。

大数据可视化平台带来的价值

利用丰富强大的功能，快速搭建前端分析界面和分析流程，缩短使用运营周期，降低企业成本。

 通过大数据的动态呈现，智能分析，运用互联网对数据实时监控，使得展现的效果动态演绎在面前。

 3、灵活搭配提升费效比

轻量级解决方案实现灵活的大数据可视化，数据展示，数据融合，灵活高效的满足所需。

4 、支持移动端数据

数据展示平台的适应性强大，满足与后台的无缝对接，移动端丰富展现，更加便捷的掌握数据变化趋势。

在国内的大数据平台中，帆软的Finebi在数据可视化的应用尤为突出，便捷灵敏的商业智能分析系统，可视化大屏的精准投放，多平台移动端的适应性。满足了企业对于数据可视化的效果展现，在国内BI领域独树一帜。

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