西安承信网络信息技术有限公司是主要对大数据采集可视化展示系统进行开发、生产、销售的企业，生产技术力量雄厚、制造工艺水平成熟，质量监督体系。自公司2004-05-27以来，已在技术合作领域占据主要地位，用户反馈良好。持续创新是企业生存和发展的源泉和动力，我司会再接再厉，生产更适合用户需求、适应市场发展的产品。

数据在线可视化-学习数据可视化-信息可视化工具。

所谓大数据可视化，也被称为大数据看板，是由运行系统的数据+统计、分析、预测=同一表达在软件界面的结果

从概念上来看——

数据可视化这一概念自1987年正式提出，经过30余年的发展，逐渐形成3个分支：

科学计算可视化（scientific visualization）

信息可视化（information visualization）

可视分析（visual analytics）

近些年来，这3 个子领域出现了逐渐融合的趋势。通常统称为“大数据可视化”。

大数据可视化有哪些技术分类？

数据可视化技术在应用过程中，多数非技术驱动，而是目标驱动。按照目前业界广泛使用的根据目标分类的数据可视化方法，数据可视化目标抽象为：

对比：比较不同元素之间或不同时刻之间的值

分布：查看数据分布特征，是数据可视化常用的场景之一

组成：查看数据静态或动态组成

关系：查看变量之间的相关性，常用于判断多个因素之间的影响关系

趋势：查看数据如何随着时间变化而变化

大数据采集可视化展示系统是承信网络重要推广的产品，也是销售形势较好的产品。承信网络采用批发;零售的方式进行市场开拓。“顾客至上，改革求实，以人为本，团结进取”是我司践行的公司文化。如您参与我司业务合作，可采用银行转账的方式付款，我们还提供免费产品信息咨询的售后服务。

数据在线可视化-学习数据可视化-信息可视化工具。

数据可视化，先要理解数据，再去掌握可视化的方法，这样才能实现的数据可视化。在设计时，你可能会遇到以下几种常见的数据类型：
量性：数据是可以计量的，所有的值都是数字
离散型：数字类数据可能在有限范围内取值。例如：办公室内员工的数目
持续性：数据可以测量，且在有限范围内，例如：年度降水量
范围性：数据可以根据编组和分类而分类，例如：产量、销售量

合理的可视化图表
1、比较类柱状图
比较类图表显示值与值之间的不同和相似之处。 使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小， 通常用于展示不同分类间的数值对比，不同时间点的数据对比。
柱形图有别于直方图，柱状图无法显示数据在一个区间内的连续变化趋势。柱状图描述的是分类数据，回答的是每一个分类中"有多少？"这个问题。 需要注意的是，当柱状图显示的分类很多时会导致分类名重叠等显示问题。

2、分布类散点图
分布类图表显示频率，数据分散在一个区间或分组。 使用图形的位置、大小、颜色的渐变程度来表现数据的分布， 通常用于展示连续数据上数值的分布情况。
散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定
3、占比类饼图
占比类图表显示同一维度上的占比关系。饼图广泛应用在各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各个分类。
饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量，每个区块（圆弧）表示该分类占总体的比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于 100%。
4、趋势类折线图
趋势类图表显示数据的变化趋势。 使用图形的位置表现数据在连续区域上的分布，通常展示数据在连续区域上的大小变化的规律。
折线图用于显示数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化，它的特点是反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。
当然，大数据可视化的图表远远不止以上几种，关键的是如何利用好这些工具及图表，归纳起来，一名数据可视化工程师需要具备三个方面的能力，数据分析能力、交互视觉能力、研发能力。
不管你用什么工具，不管你用什么图表，别忘了你的目的是理解数据，这才是大数据可视化真正的魅力所在。

在大数据可视化这个概念没出现之前，其实人们对于数据可视化的应用便已经很广泛了，大到人口数据，小到学生成绩统计，都可通过可视化展现，探索其中规律。如今信息可以用多种方法来进行可视化，每种可视化方法都有着不同的侧。在大数据时代，当你打算处理数据时，首先要明确并理解的一点是：你打算通过数据向用户讲述怎样的故事，数据可视化之后又在表达什么?通过这些数据，能为你后续的工作提供哪些指导，是否能帮读者正确地抓住，了解行业动态?了解这一点之后，你便能选择合理的数据可视化方法，传达数据，你的数据才是有价值的数据。那究竟该如何做好数据可视化?

　　数据的特性：

　　数据可视化，先要理解数据，再去掌握可视化的方法，这样才能实现的数据可视化。在设计时，你可能会遇到以下几种常见的数据类型：

　　量性：数据是可以计量的，所有的值都是数字

　　离散型：数字类数据可能在有限范围内取值。例如：办公室内员工的数目

　　持续性：数据可以测量，且在有限范围内，例如：年度降水量

　　范围性：数据可以根据编组和分类而分类，例如：产量、销售量

　　大数据可视化的图表远远不止以上几种，关键的是如何利用好这些工具及图表，归纳起来，一名数据可视化工程师需要具备三个方面的能力，数据分析能力、交互视觉能力、研发能力。

大数据对企业那么有用是因为它可以给企业的许多问题提供答案，而这些问题他们先前甚至都不知道。换句话说就是它提供了参考点。有了这样大的信息量，公司可以用各种它们认为合适的方法重新处理数据或进行测试。这样，就能用一种更容易理解的方式查明问题。收集大量数据，并在数据中发现趋势，使企业能够更快、更平稳、更有效地发展。这也可以让它们在利益和名声受损之前排除一些问题。

没有数据的帮助，企业采取的无数行动都可能威胁、损害或毁灭企业。数据就像公司呼吸的空气。正如人们没有氧气不能生存一样，公司没有维持生存的必要数据也不能存活。没有这种空气，公司将会窒息而死。

大数据，尤其是跟信息图表和可视元素用在一起时，能够更快地得到问题的答案。这是一个理想，因为公司从来源中获取信息越快，获得答案就越快。他说，只是拥有更多信息并不能产生速度。没有人处理这些数据让它们更有意义，那么它们仍然是原始数据，没有任何价值。更多的人处理数据不等于有更多的优势，同样，员工越多不会提高生产力，反而会阻碍生产效率的提高。

西安承信网络信息技术有限公司在技术合作行业中能有今天的成绩，更多的原因是落实精益管理，实现挖潜增效。感谢所需企业及单位多年来的支持和信赖，公司以客户为中心，以其需求为动力，供应的大数据采集可视化展示系统质量获得了业界的认可。欢迎各界朋友莅临参观、指导和业务洽谈，在路上让我们一起携手创造新里程。