当“数据大屏”成为一种可以标准化输出的可视化解决方案，非专业的小白也能轻易上手？7月15日数据侠实验室第15期活动中，阿里云开发专家、DataV核心开发者郑新林为我们介绍了阿里在大屏方面的产品布局，并通过多场景的大屏应用案例，从技术角度分享了如何通过DataV系统快速搭建一个数据大屏。
什么是DataV数据可视化 相比于传统图表与数据仪表盘，如今的数据可视化致力于用更生动、友好的形式，即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察。无论在零售、物流、电力、水利、环保、还是交通领域，通过交互式实时数据可视化视屏墙来帮助业务人员发现、诊断业务问题，越来越成为大数据解决方案中不可或缺的一环。
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简单说数据可视化的本质是将数据通过各种视觉通道映射成图形，可以使得用户更快、更准确的理解数据。
参考:小白必读！大屏数据可视化设计的原则和流程 数据可视化大屏设计步骤，有3步流程 大屏可视化设计尺寸高级指南
数据可视化：把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。
数据可视化大屏可以帮助人们更加直观地了解数据，让数据更容易被人们所接受，比如双十一实时展示的成交额。
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最经常的工作是将一些项目的数据从数据库导出，然后分门别类的列到excel表格中，领导看起来眼花缭乱。
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小编最经常的工作是将一些项目的数据从数据库导出，然后分门别类的列到excel表格中，领导看起来眼花缭乱。
一直以来，许多产品平台都在尝试通过可视化搭建的手段来降低 GUI 应用的研发门槛，提高生产效率。随着我们业务的发展，数据建设的完善，用户对于数据可视化的诉求也日益增多，而数据大屏是数据可视化的其中一种展示方式，它作为大数据展示媒介的一种，被广泛运用于各种会展、公司展厅、发布会等。
数据可视化：把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。 数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。 数据可视化交互的基本原则：总览为先，缩放过滤按需查看细节。
本文首发于政采云前端团队博客：可视化搭建数据大屏系统的前端实现 https://www.zoo.team/article/data-visualization
点击前端围城，可快速关注 一个基于 vue、datav、Echart 框架的大数据可视化（大屏展示）模板，提供数据动态刷新渲染、屏幕适应、内部图表自由替换、Mixins注入等功能，持续更新.... https://gitee.com/MTrun/big-screen-vue-datav Vue-Layout - 可视化布局 https://jaweii.github.io/Vue-Layout/dist/#/ layout 合集 https://vuejsexamples.com/tag/layout/ 鲁
与地球的实现方法不同，平面地图依赖geojson进行绘制。有什么样的geojson，绘制什么样的地图块。
大屏可视化工具有很多，例如：腾讯云图，帆软Finebi,阿里DataV,百度Sugar,思迈特SmartBi,免费的积木报表等工具。我们这里选择腾讯云图来实现数据可视化，
一个纯javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。
这种大屏看着高端大气上档次，然而其开发步骤却并不像想象中那么简单，基本步骤就有五步：
可视化震撼视觉的背后，是设计师与程序员思想的结晶，也是数据和信息多样化的视觉传达。那么，这一张张炫酷图表是如何实现价值创造呢？本期数据侠实验室，由各路大神为你开车，一起探索数据可视化设计之美背后的商业价值与未来。
DataV是一个基于Vue数据可视化组件库，类阿里DataV，提供SVG的边框及装饰，图表，飞线图等组件，简单易用。
这里打包的格式设置为umd ，打包模式可以设置的类型有 umd（原生js） ，cjs （commonjs）, es (es) 。
把相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的形式展示出来的一系列手段叫做数据可视化，数据可视化是为了更形象地表达数据内在的信息和规律，促进数据信息的传播和应用。
通过2D瓦片图层的3D化，能够在经度维度、量级、时间多个维度上真实还原城市3D空间。例子中为模拟的轨迹数据和旧金山食物供应商分布。
项目名称：基于互联网大数据的事件智能抓取和画像系统 项目成员：禹精华、刘可可、刘贤辉
本文会简单介绍大数据、大数据前端团队以及可落地的演进方向。ps: 针对数据前端团队 10 人及以内的中小厂。
确实，深有感触，作为一个开发过300多张报表的工程师（俗称表哥），这两年发现业务提的需求，关于可视化得越来越多，一些驾驶舱、数据大屏的需求更为尤其。
本次绘图是对《R语言绘制中国地图：着色省份、标注省份名称地图》中基础地图数据缺失（链接失效）的更新，基础地图数据来源《R语言 地图数据更新（来自高德 阿里云）》
随着大数据概念的普及与业务数据的爆炸式增长，越来越多的企业已经不满足于Excel的常规操作。
在某些情况下，要注意台湾，香港，澳门和南海诸岛都应该包括到地图里。形状地图不需要加载一个复杂的在线地图，但目前在 PowerBI 的默认形状地图，不能放置文本，因此我们需要用数据做一些辅助，如下：
导读 随着2016全国两会的到来，“大数据”再次成为媒体报道的高频词汇。利用大数据打造智慧城市、提高扶贫精准度、关注农业发展、促进居家养老服务业发展、建立两会大数据平台……两会委员“提案夹”中关于大数
过去的十数年间，公共卫生事件如 SARS、甲型流感、禽流感等严重威胁人民的生命安全，无不对社会造成深远影响。而 19 年底从武汉开始爆发的新型冠状病毒疫情，在三个月时间内扩散范围已包括在亚洲、欧洲、北美洲和大洋洲的二十多个国家，逾六万患者，数字仍在持续攀升中。
什么是大数据：大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
MQTT（消息队列遥测传输） 是基于 TCP/IP 协议栈而构建的支持在各方之间异步通信的消息协议。MQTT 在空间和时间上将消息发送者与接收者分离，因此可以在不可靠的网络环境中进行扩展。虽然叫做消息队列遥测传输，但它与消息队列毫无关系，而是使用了发布和订阅（Pub/Sub）的模型。
Vue.use和Vue.prototype这两种方式引入包。那这两种方式有什么区别，既然困惑，那就本着刨根问底的心态，去了解下这两种方式的不同。
疫情当前，共克时艰，在新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动社会人心的关键时刻，中国计算机学会CAD&CG专委会、阿里云天池、机器之心、阿里云DataV联合发起的以“万众’疫’心 天池众智”为主题的疫情数据可视化公益行动，希望广大开发者围绕疫情态势展示、疫情大众科普、疫情走势预测、疫情物资情况、各地各业人员返工返程情况等需求场景，挖掘复杂异构多源数据之间的关联关系，开发并创作的各种正能量的作品，以形象生动的方式呈现给公众，为夺取防控疫情的胜利贡献力量！
https://juejin.cn/post/6997978246839042079
前端工程师首先是个程序员，其次也是个软件工程师，他们工作在离用户最近的地方，负责人机交互和用户体验，虽然叫“前端”，但其实他们的工作边界其实已经很宽了。
👾 前言 这两天忙着做公司的超级数据大屏，实在挤不出时间连续更文。 但是更文活动都坚持这么久了也不想停止更新，那我就分享一下在工作中经常用到的echarts地图轮播高亮吧。 技术栈用的是vue2.x 相信效果大家已经清楚了那我们就开干吧。 🛰️ toDoList [ ] 简单的准备一个地图 [ ] 保存实例备用 [ ] 设置定时器 [ ] 设置鼠标移入移出事件 🔬 just do it 🗺️ 准备一个地图 首先准备一个简简单单的地图，因为我在广州所以就用广东省的地图啦~ 怎么在echarts使用
这一篇我会把自己所掌握的所有数据地图素材资源获取途径全部分享给大家。 可能有的小伙伴儿会有疑问，现在商务智能工具发展的这么火，像PowerBI、Tableau以及一些在线的可视化平台都能够免费多场景提供数据地图的制作，是否还有必要自己找素材去亲手做。 这个问题怎么说呢，还是场景化吧，以上的商务智能工具确实降低了制作这些可视化地图的成本，但是缺点也有很多。 这些BI工具其实依赖的内置在线地图（确实不用我们自己定义），但是在线地图的风格往往意味着你没有太大的调整空间，而且地址的解析率与识别率都是有精度限制的（
真依然很拉风，简书《数据可视化》专栏维护者，里面有很多优秀的文章，本文便是其中一篇。
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kepler.gl作为开源地理空间数据可视化神器，也一直处于活跃的迭代开发状态下。而在前不久，kepler.gl正式发布了其2.4.0版本，下面我们就来对其重要的新特性进行介绍：
当前在 datav的geoatlas中，可以下载单个地市或区县的数据，例如福建省下面每个地市都可以单独下载一个geojson文件，现在需要将所有地市的geojson合并为一个福建省区县层级的geojson
作者简介：aoto 蚂蚁金服数据前端 本文首发于掘金，各位可以通过点击文章下方的阅读原来来访问原文地址 以下我说的都是个人观点，比较宏观粗浅，主要针对的是前端工程师本身，没有深入技术和业务细节，请谨
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