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如何在网页上实现千万级别的大数据可视化渲染?

实现千万级别的大数据可视化渲染技巧：

借助Echarts、HighCharts、D3.js等开源的可视化插件，嵌入代码，开发成插件包，可视化工程师和前端开发常用。

代表工具FineReport（），通用的报表制作和数据可视化工具，是一个开放的商业报表工具。好比Excel，小到可以存储统计数据、制作各式各样的图表、dashboard，大到制作财务报表、开发进销存系统。大家若不熟悉，可自行和Excel绑定对比。

Vue的背后

Vue是一套用于构建用户界面的渐进式框架。与其它大型框架不同的是，Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。Vue 的核心库只关注视图层，不仅易于上手，还便于与第三方库或既有项目整合。

另一方面，当与现代化的工具链以及各种支持类库结合使用时，Vue 也完全能够为复杂的单页应用提供驱动。用Vue的时候不需要开发者全部学会，而是学一部分就可以用一部分，就可以简单概括为渐进式的前端框架。

如何实现大数据可视化?

数据可视化指大数据可视化代码源码项目的是大数据可视化代码源码项目，通过商业智能BI以图形化手段为基础大数据可视化代码源码项目，将复杂、抽象和难以理解大数据可视化代码源码项目的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。

数据可视化-派可数据商业智能BI

经过数据可视化处理后，复杂的数据分析报告就转化为大数据可视化代码源码项目了商业智能BI中简洁明了的可视化报表，让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工，都能通过数据可视化获取信息，促使企业更好地发展。

最后，分析人员还可以借助商业智能BI，分别制作PC、移动、大屏等不同终端的可视化报表，形成管理驾驶舱、业务分析、企业状况、核心指标、监控预警等不同风格、功能的数据可视化，让数据分析深入企业内核，以数据为核心驱动企业健康发展。

数据可视化工具

1、可视化工具的优点就是更加轻量化，可以通过模板完成简单图表的制作。可视化工具也可以细分为两种，一种是免费和收费并行，这种可视化工具一般会有水印、功能、导入导出等方面的限制，付费解锁全功能。

另一种就是开源的可视化工具，一般可以免费使用全部功能，也能制作复杂的数据可视化报表，但是通常需要编写代码来制作可视化图表，对使用者的IT技术要求比较高。

2、商业智能BI功能比较完善，有丰富的组件模板，是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI可以直连数据库，将不同来源数据储存到数据仓库，也拥有ETL和数据模型等数据处理能力，对数据 以指标、标签的形式分级分类。

数据可视化-派可数据商业智能BI

在商业智能BI中，数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表，只需拖拉拽就能完成数据可视化分析，制作可视化报表，还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。

派可数据官网

大数据可视化项目的难点有哪些？

大数据可视化的难点有很多，无论是跨平台兼容性，还是触屏手势交互都很棘手。对于这些棘手的问题，图扑组态有了很好的解决方案。图扑组态提供完整的基于 HTML5 图形界面组件库。使用 HT for Web 您可以轻松构建现代化的，跨桌面和移动终端的企业应用，无需担忧跨平台兼容性，及触屏手势交互等棘手问题。可用于快速创建和部署，高度可定制化，并具有强大交互功能的拓扑图形及表盘图表等应用。

HT for Web 非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。

HT for Web 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 HT for Web 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

项目示例

平台官网：图扑组态软件

                HT for Web示例

5个常用的大数据可视化分析工具

1、FineReport

FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

2、Echarts

前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

3、FineBI

FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

4、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

5、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

可视化大数据是怎么实现的

第一步：分析原始数据

数据是可视化背后的主角，逆向可视化与从零构建可视化的第一步一样：从原始数据入手。不同的是在逆向时我们看到的是数据经过图形映射、加工、修饰后的最终结果，而原始数据隐藏在纷繁复杂的视觉效果中。抛开华丽的可视化效果，从中找到数据、分析数据是我们的首要工作。

第二步：分析图形

图形是可视化中的关键元素，也是我们最关注的部分。分析可视化中的图形可以从很多角度来进行，我们可以先从整体入手

第三步：深入挖掘背后技术

通过上面的分析我们其实已经可以通过一些工具制作出类似可视化效果。但是作为可视化硬核玩家的你不能止步于此，应该深入地了解更底层的实现方法。我们可以查看开源工具的源代码，

第四步：实施

进行到这里，难道你不想亲自实现一下可视化效果吗？有了数据、分析了结构、深入理解了背后的原理，具体实施将会变得十分简单，可以根据需求选择适合自己的工具。

第五步：可读性优化

在上面的分析中我们可能漏掉了一些细节：针对可读性进行优化。可读性会直接影响可视化内容的质量，混乱的颜色、重叠的标签都会大大降低可读性。在逆向可视化案例时，我们应该注意发现和积累对可读性优化的方法，以更好地应用到自己的案例中去。