esensoft123的博客

亿信ABI内置300+可视化组件，让用户在短时间内，快速搭建一个酷炫的可视化看板或大屏，支持包括指挥中心、会议展厅、汇报演示等业务场景应用，实时监控核心数据、智能预警，让企业的运营者、管理者实时了解生产运营情况，快速做出战略决策。亿信ABI也是一款智能BI，可通过文字输入或语音方式提问 ，利用自然语言分析引擎解析翻译，深度识别用户意图，帮助用户更容易地获得数据洞见，实现分析结果随思而行，即问即答，极大降低数据分析门槛。说到这里，如果您有BI数据分析的难题，就直接联系我们吧，相信我们定能助您一臂之力。

​本篇文章为亿信华辰《数据可视化大屏的应用与落地实践》视频直播稿件。大家晚上好，欢迎来到小亿直播间！本次直播我们分享的主题是：数据可视化大屏的应用与落地实践。我们将会从4个方面来进行分享：首先，我们说说数据可视化的一些基本概念和难点；其次，我们说说数据可视化的5个基本原则和如何选择图表来做可视化设计；然后，我们分享下大屏项目落地的9个步骤；最后，我们分享一些做过的可视化大屏案例。一、数据可视化的基本概念1.宏观的可视化如图所示，我们先从宏观上来看看可视化，我们从可以两个基本维度：①信息性

​本篇文章为亿信华辰《4大行业实战案例，深度解析数字化转型升级路径》视频直播稿件。大家晚上好，欢迎来到小亿直播间！今天主讲的内容是以4个行业的典型应用为背景，给大家讲讲数字化转型的项目是如何落地的。我们将会从3个方面来进行分享：首先我们回顾下数字化转型，然后我们以制造、能源、金融、政务四个典型行业为背景，来给大家讲讲数字化转型的项目应用，最后给大家分享亿信华辰在数字化转型能力。一、数字化转型的背景1.数据化转型的认知不知道大家对数字化转型是怎么认知的，这里我们列举了一些，比如以上

众所周知，人的左脑负责处理文字和逻辑相关的事务，人的右脑负责处理图像和艺术相关的事务。其特点是，左脑处理速度慢，右脑处理速度极快；并且人脑在处理信息时，是通过视觉和文本两个通道。这也就是为什么人们爱追求可视化，因为人脑处理图像的速度远超过处理文字，即常说的一图胜千言。但大多数人面临这样一个挑战，即我们认识到了数据可视化的必要性，但缺乏数据可视化方面的专业技能，部分原因可以归结于，数据可视化只是数据分析过程中的一个环节，数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型，但在最终的

随着信息化的发展，越来越多的企业将商业智能BI的部署列入了企业信息化建设的下期目标，BI市场需求的日益旺盛，也催生了BI厂商激烈的市场竞争，带动了国内BI工具技术的发展及成熟。那么作为一个正在或者即将要进行BI工具选型的企业，面对纷繁多样的BI工具市场，IT部门如何去选择一款BI工具呢？进行BI工具选型时又有哪些标准和衡量指标呢？对于企业来说，BI工具并不是价格越高越好，选择一个BI工具需要考虑的选型指标大体分为四个方面：市场、产品、性价比和服务。一、市场市场是最好的试金石。激烈的市场竞争会

“数据可视化在本质上是直接给到用户探索分析的结果而不是让用户感受分析过程”在现今数据驱动的时代，可视化已逐渐成为数据分析的主要途径，可视化大屏的广泛使用便应运而生。很多公司及政务机构，常利用大屏的手段展现其实力或演示业务，可视化的效果能让观者更快速的理解结果并直观的看到数据展现。因此，可视化大屏的优势显而易见。那么一个完整的数据的可视化，是如何完成的呢？包括以下4个步骤：1. 确定数据可视化的主题2. 提炼可视化主题的数据3. 根据数据关系确定图表4. 进行可视化布局及设计前

如今在对于设计配色方面的文章和方案数不胜数，甚至都有专门的配色网站可供使用。但是，在数据可视化领域还没有形成有针对性的配色解决方式，因为在数据的展示上设计师所面对的问题是需要面对猪多不同的数据所传递的信息，它们各自的视觉表现形式又是各不相同的。今天就分享一下在亿信华辰的我们是怎么做的。首先我们作为数据可视化设计师必须明白的是配色会极大的影响人对数据的理解力，而好的色彩运用可以降低我们想要表达内容的理解难度，帮助观看者更加直观的接收我们的信息。在我们自己的“酷屏”可视化平台研发初期，设计师团队曾针对网

数据可视化中使用频率最高的展现方式肯定是地图可视化，基本上现有的大屏都是以地图作为主视图来呈现的。怎么将地理数据处理的更好，怎么把地图设计出更好的视觉效果也一直是我们研究的方向。由于地图能够最直观地表达数据间的空间关系，所以它被广泛应用于各种数据分析场景。地理型数据，是指数据的维度属性中包含地理信息，如国家、省份、城市、区、街道等。对于地理型数据的可视化，我们首先想到的可视化方案是使用地图。从可视化的空间维度上划分，地图分为二维地图和三维地图。二维地图，包括渲染地图、标点地图、流向地图、道路地图、.

大屏数据可视化数据在智慧城市、人口空间规划、公共服务等领域发挥了积极的作用，更宏观、直观、智能地展示业务场景，让数据智能推动社会进步。现在市场上越来越多SAAS数据可视化工具产品，那么SAAS数据可视化工具和普通数据可视化工具有什么不一样？一、SAAS数据可视化工具和普通数据可视化工具的区别SAAS数据可视化工具，在具备普通数据可视化工具的数据分析及数据可视化展示功能的基础上，也可以让企业获得更全面的软件服务，例如：1、平台维护部署，客户不需要购买数据可视化工具软硬件设备，由平台方来维护；2、体验方式

数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。而数据维度就是在数据之间形成特定关系，表达多种数据含义的一个很重要的基础概念。换句话说，维度是一组数据的组织形式。那当数据分析维度太多，该怎么办？比如像要做比较分析，就要用柱图、雷达图等；想要看数据分析的占比情况，就要用漏斗、饼图；想要看数据的趋势有线形图；想要看数据与数据之间的关系，有树状图…….而每个分类里各个可视化图表的应用场景和优缺点也都是不尽相同的。今天小亿整理了17种表现形式，来帮你解决这些困扰。

目录一、什么是数据可视化？二、数据可视化大屏分析软件有哪些？三、数据可视化需要写代码才能实现吗？四、数据可视化需要注意的问题科技公司并不是唯一需要关注数据分析的公司——任何类型的企业都应是如此。分析业务信息以促进数据驱动决策的制定，需要我们所说的商业智能软件或BI工具。简单来说，BI 是一套工具和方法，用于从源头提取原始数据，对其进行转换，将其加载到统一的存储系统中，并呈现给用户。在实际数据以可视形式呈现之前发生的一切都可以被视为底层基础设施，即所谓的数据管道。管道的主要部分是提取、

​近年来，数据可视化是一个热度比较高的词，数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。而数据可视化大屏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。数据可视化大屏，有两个要点：展现效果的酷炫、数据之间的层次关系。好的数据可视化大屏是布局、色彩、图表、动效的综合运用。今天小亿就来为大家说说怎样做出一份优秀的数据可视化大屏，以及为大家展示一些数据可视化案例集。一、什么是数据可视化？数据可视化是指借助图形化手段...

众所周知，我国一直都是制造大国，但在逆全球化思潮、国内经济转型，以及疫情等多重因素影响下，工业企业被推上了探索工业数字化、智能化之路。近年来全球各国纷纷提出工业革新相关战略规划，如德国工业4.0、中国制造2025等。在此情势下，集成“云、大、物、智、移”等技术的工业互联网则成为主要发展方向。据测算，2020年中国工业互联网产业经济规模达3.1万亿人民币，占GDP比重提升至2.9%，对数字经济增长的贡献超过16%，带动就业人数131.29万人。可以看出，无论是工业互联网还是工业制造业的发...

2020年11月，成立四年多的完美日记母公司逸仙电商登陆纽交所，成为第一家登陆美股的中国美妆公司，首日市值超122亿美元。与此同时，类似的如元气森林、喜茶、钟薛高、三顿半等......越来越多的细分、垂直、小众新品牌悄然蹿红，正在走进主流消费人群的视野中。例如，2020年天猫双十一，357个新品牌拿下细分类目第一，16个新品牌冲入亿元俱乐部，54个新品牌双十一成交额超过去年全年成交额。在新消费品领域突然涌现了如此多的佼佼者，且许多新品牌的发展速度之快令人惊讶。今天小亿就来为大家分享下这些..

2021年两会进行时，如小亿之预期，“数字”成为高频词。近年来，数字经济呈现出快速的发展态势。特别是疫情防疫过程中，数字化作为企业应对线下隔离、远程办公有效手段，在复工复产、经济复苏过程中发挥了突出作用。但众所周知，企业的数字化转型是一个持续且漫长的过程，有针对基础工作的优化与变革，也有针对基础管理工作的改进与颠覆，大多数工作都是一个潜移默化的过程，而要让这些工作显现出来，就不得不提到企业的管理驾驶舱。企业管理驾驶舱是企业数字化转型推进过程中各里程碑的集合，通过数字化转型的一个个结果输出..

近日又陷入了分析数据的泥潭，一个搞工程的公司，居然有这么多要分析的数据，真的是大数据时代饶过谁。最开始用excel做透视表和各种复杂函数，后来用过一段时间Tableau Online，最近在用亿信华辰公司的豌豆BI，自己总结了一下Tableau和豌豆BI的优缺点。按照我自己的工作顺序来总结吧。首先，导入数据。我手上的数据都是从各分公司上报过来的excel数据，通常首行...