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满足视察汇报需求，既可以对安全监管工作总览全局，又可以聚焦细节，针对性了解事件详情。
满足日常监控需求，可以利用全局监控、预警报警的能力，对突发事件进行监控研判。
满足系统集成需求，深入各部分原有系统，形成相互联系的总览门户，实现软硬件的轻薄化、智能化。
可视化大屏（可视化大屏vue）
发布时间：2023-03-16 21:43:24
稿源：
创意岭 阅读：
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于可视化大屏的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、数据可视化大屏有哪些优点
一、操作灵活
数据可视化大屏可以随时精确的调出最新的数据并且对提出的需求和问题做出及时准确的反馈，在屏幕前只要轻点鼠标，就能从不同的角度和层次查看对比数据，更加的智能和科学。
二、全面的信息展示
数据可视化大屏系统充分发挥大屏的优势，将需要表达的信息有效的进行集中展示，而且易于阅读和理解。重要数据将在大屏上进行实时的展示，可以完全取代传统二维的数据报表，并且智慧化的大屏系统还会对数据进行实时监测，当发现异常错误时及时发出警报。
三、速度优势
时间就是金钱，时间就是生命。不可否认，企业想要在如今这个残酷的信息时代生存下去，效率和速度都是至关重要的决定性因素。在使用传统二维数据报表时，每有一个小小的数据变动就必须要工作人员手动去调整和更新，可以说是非常的影响企业的运营效率。
四、数据筛选
数据可视化大屏系统精心构建了多种用于分析解剖数据的方式，只要善于应用数据筛选与过滤功能就能更加高效的浏览数据、发现问题，从而帮助解决更多的难题。
五、提高生产力
当你认为传统的二维数据报表已经是现代社会提升生产力的有效工具的时候，数据可视化大屏系统告诉你结论还为时尚早，因为在如今的互联网经济中，传统数据报表能做的还远远不够。
二、数据可视化大屏有哪些优点?
大屏数据可视化技术扮演着举足轻重的角色，随着其应用领域的广泛扩展，以往仅仅作为数据呈现端口的功能必将进行改变，相关设计思维也必然需要更有前瞻的扩展，需要设计者从不同场景出发，满足用户多元需求
随着技术的深入发展，系统价值必将获得更广范围延展，简立方将增强数字化战略研究与用户体验设计技术建设，服务传统用户数字化转型，帮助企业实现互联网时代之下的新飞跃。
随着互联网大数据时代到来，数据可视化技术日趋演化，数据可视化大屏的应用，更是大大推进了可视化视觉效果的发展。大屏数据可视化的应用相对于单纯的数据表格而言，将带给受用者更强烈的视觉体验，不仅能够提升工作效率、减少风险，更能成为企业重要的宣传途径，因此数据可视化大屏逐步成为城市建设、工业生产、军事等众多领域炙手可热的信息展示手段。
数据可视化大屏在数据监测分析方面的使用尤为突出，随着屏幕硬件设备质量的提升，数据呈现效果愈加显著。简立方与四川省安全科学技术研究院在数据可视化大屏技术亦有着合作与探索，为了更好的发挥安科院承建的应急管理数据分析研判中心对应急管理指挥决策体系的核心支撑作用，加快“专业化+信息化”的系统建设，简立方团队对安科院现有信息化系统进行汇集并集中展示，并针对性的组织设计开发相关模块，完善形成高度数字化、智能化的配套系统。
通过将用户体验技术应用于数据大屏之中，促进相关行业的提升及进步
三、可视化数据大屏的制作方法？
对于0基础入门的小白而言，从空白画布开始制作一张数据大屏十分困难，希望我接下来的案例流程分享，能带给你一些帮助。
步入大数据时代，各行各业对数据价值的重视程度与日俱增，近年来，大屏广泛被运用在各种领域，把关键数据集中展示在一块屏幕上，用一种绚丽酷炫的方式呈现。
但判断一个数据可视化大屏好坏的依据，绝不仅仅只是华丽酷炫的外表，而是需要兼备内容与形式，还要帮助人们去发现问题解决问题！
那么设计一个数据可视化大屏，要经历哪几个步骤？我将通过之前与煤矿安监局合作的真实案例，来详细阐述这个问题。
一、可视化数据需要基于用户业务场景
本项目的核心工作是煤矿风险统计界面的交互及视觉定义，系统展示载体为大屏。大屏展示系统的核心是对数据信息的处理及描述，最终以可视化的方式呈现给用户，又称为数据可视化。
然而，若脱离真实用户需求及使用场景，没有依据的盲目设计，数据最终的呈现也无法满足真实业务需求。
我们以用户需求为设计核心，帮助客户重新梳理出业务目标用户，围绕用户分析数据需求以及数据之间的展示层级关系，最终将需求落地到页面， 合理地将风险统计数据在大屏上实现可视化，把相对复杂、抽象的数据以目标用户更易懂的方式呈现出来。
01、目标用户分析
用户角色不同，对同一产品的需求也会有差异，通过需求沟通以及访谈，我们最终确定产品核心用户分为各级领导、监控作业人员两类，并对两类用户的需求进行了差异化分析。
02、功能需求点分析
从原版界面信息以及与客户的沟通中我们得出，在大量冗杂数据中查看需求，容易造成互相干扰以及认知的困惑，我们根据用户需求以及场景关联分析对页面信息进行了重新的归类以及分级。
03、原版问题点分析
通过需求调研并配合快速走查，我们归纳出原版界面的问题点，有效指导后续设计，在后续设计过程中针对性地进行优化、规避以及反复验证，有效的指导整个设计流程。
原版大屏界面设计问题点如下：
二、重新定义数据呈现方式
结合大屏使用环境，我们对页面配色进行了重新定义，保留用户对风险等级的颜色认知习惯，对原始等级配色进行微调，以保证色相之间的和谐度。
界面展示空间为室内，日常灯光采光均匀，界面以暗色白字为主色调可以在突出数据的展示的同时增加科技感，各风险数据图表也更醒目。
数据的展示应该服务于内容、服务于需求，我们在设计中弱化了形式化的设计，以内容优先。
同时好的设计也需要考虑技术的可实施性，设计中我们要应该更多地考虑降低实现成本，抓住重点，最终我们采用了扁平化的图表处理，兼顾了实现成本与加载效率。
原版的数据图表把所有信息同时堆叠在界面中，大而全的做法看似能让观者看到更多信息，其实无形中加大了观者的阅读成本，需要用户自行比对不同图表中相关信息的关联。
同时除了一级风险，其他风险等级的城市排行是没有办法查看的，进而丧失了排行数据查看的意义。
根据展示的数据类型和客户数据查看需求，我们进行了重新的数据图选型，将原来图表用型错误、数据混乱的信息也重新整合，最终选定饼图、条形图以分别查看查看“构成型”数据和“比较型”数据（排行）。
三、总结一下
在其他领域，大屏数据可视化技术同样也扮演着举足轻重的角色，在大屏的设计思维上也必然需要更有前瞻性的扩展，设计者需要从不同场景出发，满足用户多元的需求。
以上，望有帮助。
四、大数据可视化大屏图表设计经验，教给你！
自从跟大家分享第一篇 《大数据可视化大屏设计经验，教给你！》 ，很多小伙伴都会问我一些相关的问题，看了小伙伴给我发的视觉稿，整体都还不错，但是发现图表的设计都有一些问题，大家可能对数据可视化的图表设计经验少一些，所以这篇文章就挖掘一下图表的细节表现，分享我曾经遇到过的坑和对图表设计的理解。
图表设计
图表设计概念
图表设计是数据可视化的一个分支领域，是对数据进行二次加工，用统计图表的方式进行呈现，也是数据可视化的核心表现，图表设计既要保证图表本身数据清晰准确、直观易懂，又要在找准用户关注的核心内容进行适当的突显，帮助用户通过数据进行决策。
下面分析三种常用的可视化图表设计：
折线图
折线图常用于表示数据的变化和趋势，坐标轴的不同对折线的变化幅度有很大的影响。
左图坐标轴设定的太低，折线变化过于陡峭，图中数值区间为（10-34）数据可视化的表现过于夸大了折线变化的趋势。
右图坐标轴的数值设定的太高，则折线变化过于平缓，无法清晰的表现折线的变化。
合理的折线图应当占据图表的三分之二的位置，图表的X轴数值范围应根据折线的数值增减变化而变化，这需要跟前端小哥哥小姐姐说明，做成动态计算。
折线图的折线粗细要合理，过细的折线会降低数据表现，过粗的折线会损失折线中的数据波动细节，视觉上较难精准找到折线点的相应数值！我通常用两个像素的线，看起来比较合适！
右图刻度线颜色过重，影响图表数据的表现，零基线跟图表内的刻度线对比不够明显，整体很乱。零基线是强调起始位置的，一般要比图表内的线颜色凸出一些。
条形图/柱状图
理想很丰满，现实很骨感。这个案例是我之前在工作中遇到的问题，数据进来后，被吓到了，问题的原因是没有跟前端小哥姐沟通好，他们把X轴写死，导致出现这种问题，其实应该情况要把这些图表的取值范围写成动态计算的。
例如，以现在数值范围为例，数据的最高值为18，X轴最高数值应该为25，当数据又上升一定的高度后，X轴再上升到相应的数值高度，这样避免了如右图的问题。
坐标轴的标签文字最好能水平排列， 当X轴标签文字过多时，不建议倾斜排列、上下排列、换行排列 文字多了这样的展示大大降低了阅读性！下图给出两个解决方案，大大提高标签文字的阅读性！
解决方案
柱子之间过于分散就会失去数据之间的关联性，过密就会变得数据之间没有独立性更不利于舒适阅读。
当柱子为n时，柱子直接的距离建议与n相差不要太大，柱子靠边的距离，最好是柱子之间的一半的距离，这样视觉上最为舒适。
饼图
左1图，不建议在饼图内与百分比数值一起显示，饼图本身的形状和大小，文字过多时容易溢出，如果出现一个2%一个1%，就很难辨别图形指向，这样也就失去了数据可视化的意义，PPT通常有这样的设计样式，因为是个死图。
左3图，人的阅读习惯是从左到右，从上到下，所以数据从大到小排列，更有助于阅读，图形也更具美感！
当饼图为检出率，或者一些重要信息检测的重点关注数据，就不建议大小数据顺时针排列，左1图这种情况一般很少出现，因为关注的是检出数值，展示未检出数据实为鸡肋，可能是极少情况的需要吧！
右图对于类似检出率的数据最为合适，直观清晰，没有无用数据干扰！
当饼图的标签维度过多时，就不适合把数据围绕饼图一周展示，会很乱，不易阅读，解决方案如右图！
图表分类图
分享一张图表分类大全，保存起来，设计数据可视化产品，会有重要参考价值！
这张图由设计师Abela对图表的各种特征进行了大致的概括总结。
以上就是关于可视化大屏相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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