“数据可视化”实用案例有什么？
国家电网四川省电力公司向科睿展示定制的“四川95598供电服务中心数据可视化系统”，是“数据可视化”在电力服务行业的一次成功应用。系统运行以来取得了良好效果，有效宣传了服务理念，提升了工作效率，成为了四川省“塑文化、强队伍、铸品质”供电服务提升工程中最具有典型性的子工程之一。
国内有没好点的数据可视化工具？
要做到泛用性高、功能齐全、轻量运行、搭建迅速、2D与3D可视化兼顾，下面这款软件会让你眼前一亮。
其拥有自主研发的可视化软件，泛用于工业物联网场景的B/S模式，支持2D、3D图形组态。兼备了国外可视化轻量跨平台操作的优秀特点，可与企业自有系统无缝整合，轻松将边缘数据统一为一个功能全面的数据可视化系统。实现现代化、高性能、跨平台图形展示和良好的交互体验。同时还可以免费申请试用软件。
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展示的可视化有创新力的软件万里挑一。在物联网时代和移动端广泛使用的背景下，谁拥有更快的搭建速度，更简单的操作方式以及更优秀的数据处理能力，才可以在竞争浪潮中夺得桂冠。
数据驾驶舱可视化有哪些内容？
智能时代的到来，各种可视化视频和媒体的运用已经越来越多。数字可视化驾驶舱的使用，主要是提供驾驶舱数据展示的功能，它建立在管理驾驶舱的可视化报表上。对于数字可视化驾驶舱的开发运用来说，它主要有下面这么两个优势。
1、驾驶舱数据展示实时动态
通过驾驶舱数据展示，来及时地传递数据信息，将相关的结果分析通过web窗口展现出来，使得数据能够快速的得到使用。
2、管理驾驶舱的可视化报表，可以快速掌握数据库中的数据信息
有了数字可视化驾驶舱，使得数据库中的各个所需要的资源数据，能够通过及时的分析，传递到相关终端使用者的手里。
数字可视化驾驶舱的使用，其实也可以通过各种数据可视化的模板，形成最终的管理驾驶舱可视化报表，也是为企业信息化打下一定的基础。
但这一切都要基于一个好用的数据可视化平台。现在市面上流行的有FineBI、Power BI、DataV、鼎数，但权威机构IDC指出市场占有率第1的还是FineBI，这些都可以做数据分析。
网络与新媒体专业，有没有哪些和专业技能相关的比赛？
网络与新媒体专业所学的课程包含了新闻传播学一级学科下的大部分基础课程和一些专业课程，所以这个专业参加的和专业技能相关的全国性比赛也是比较多的，主要有一下七个：
一、中国数据新闻大赛中国数据新闻大赛至今已经举办了三届，其中首届中国数据新闻大赛是由中国传媒经济与管理学会和财新数据可视化实验室主办；第二届中国数据新闻大赛是由北京师范大学和西北师范大学主办；第三届数据新闻大赛是由武汉大学新闻与传播学院、武汉大学媒体发展研究中心、财新网和中美教育基金联合主办。从主办阵容来看，就可以发现这个比赛具有非常高的权威性。数据新闻是今天发展最快的新闻教育领域之一，也是网络与新媒体专业要学到的一门课程。数据如何被科学地解读和表达，并被有效传播，成为教育界和传媒界共同关注的话题。数据新闻是一个跨学科领域，需要来自新闻传播、统计科学、艺术设计、计算机科学等不同学科领域的专业人才协作进行，网络与新媒体专业的学生参加此类比赛既可以增强自身专业能力，又能开阔视野。
二、“挑战杯”全国大学生系列科技学术竞赛挑战杯是“挑战杯”全国大学生系列科技学术竞赛的简称，是由共青团中央、中国科协、教育部和全国学联、地方省级人民政府共同主办的全国性的大学生课外学术科技创业类竞赛，承办高校为国内著名大学。“挑战杯”竞赛在中国共有两个并列项目，一个是“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛（大挑）；另一个则是“挑战杯”中国大学生创业计划竞赛（小挑）。这两个项目的全国竞赛交叉轮流开展，每个项目每两年举办一届。“挑战杯”系列竞赛被誉为中国大学生科技创新创业的“奥林匹克”盛会，是目前国内大学生最关注最热门的全国性竞赛，也是全国最具代表性、权威性、示范性、导向性的大学生竞赛。网络与新媒体专业学生参加此类比赛可以提高综合能力。
三、中国营销策划大赛“中国策”大学生营销策划大赛由中国商务广告协会指导，中国传媒大学广告学院主办，旨在为全国对营销策划实践有兴趣的大学生提供一个展示才华的平台，使参赛者通过参赛提高专业水平，取得佳绩向社会及业界展示自己。是目前国内唯一面向全国大学生的营销策划类专项比赛。
四、金犊奖金犊奖（时报金犊奖），是全球华人地区规模最大的学生广告活动，每年都有来自世界各地的学生参与，因作业严谨专业权威，被行业称为青年创意的奥斯卡。华人圈历史最悠久的青年创意奖项。金犊奖的创办，是为了协助广告业界培养广告新兵，让广告教育能够往下扎根，提供学生一个创作平台，鼓励并提升新一代广告新鲜人创作水平。
五、全国大学生广告艺术大赛全国大学生广告艺术大赛（大广赛）——中国最大的高校传播平台，是由教育部高等教育司指导、教育部高等学校新闻传播学类专业教学指导委员会、中国高等教育学会广告教育专业委员会共同主办，中国传媒大学、全国大学生广告艺术大赛组委会承办的全国高校文科大赛。大广赛是迄今为止全国规模最大、覆盖高等院校较广、参与师生人数多、国家级大学生赛事。
六、中国大学生广告艺术节学院奖中国大学生广告艺术节学院奖是目前国内唯一由国家工商总局批准、中国广告协会主办、广告人杂志社承办的国家级大学生广告艺术活动，内容涵盖学术研讨、创意大赛、娱乐评选以及人才交流等方面，充分利用各方社会资源，搭建高端选拔平台，在同类活动中独占鳌头。
数字化油田包括哪些？
1、建立三维数字油田场景，展示全油田的真实地理环境，辅助管理利用油田信息中心已有的信息（与属性信息的高效集成，建立数字三维场景，提供在三维可视化环境中的信息属性查询和分析，集成一个以“数字地球”为原型的地理数据和油田专业数据的几何体，生动地展示全油田的真实面貌，同时能够实现基于对象的快速定位、浏览和飞行以及关联属性的查询。使管理者能够基于此平台及时了解油田群的是空间布局、经济、资源等信息，为油田全面信息化管理应用打下基础。
2、建立网络三维数字油田平台构建一个基于网络的三维数字油田的服务平台，为全油田业务领域提供地面设施的定位和属性查询、以配合相关业务单位开展专业工作。
3、旨在建立三维数字油田的专业应用系统与三维可视化相结合如：
（1） 三维数字油田应急预案可视化系统
（2） 三维数字油田测量系统
（3） 三维数字油田设备管理系统
（4） 三维数字油田安全管理系统
（5） 三维数字油田资料管理系统
（6） 三维数字油田知识管理系统
（7） 三维数字油田生产管理系统
以上系统既可以独立用三维系统来开发，也都可以与二维系统结合，实现二三维的联动，实现信息统一管理。
财新周刊为啥会火？
财新网是财新传媒集团旗下的一个新闻网站，财新传媒集团是一家创立于2009年，提供财经新闻及资讯服务的全媒体集团。
财新传媒的优势主要是拥有专业的团队和强大的原创新闻能力，具备网站、期刊、视频、图书、会议等多层次的业务平台，能够为中国最具影响力的受众群，提供准确、全面、深入的财经新闻和资讯信息服务。财新旗下的刊物包括《新世纪》、《中国改革》、《比较》等，已出版有《舒立观察》《再危机》《中国2013》《变革中国》《大道无形》等财经类图书，以及思享家系列等人文类图书。
财新传媒集团由前《财经》杂志总编辑胡舒立发起创建，现任的董事长为黎瑞刚。
当用户体验遇上数据可视化，能够擦出怎样的火花？
1.数据可视化有利于客户直观感受数据动态和科技感。
2.数据可视化设计重在主要显示关键数据，突出关键数据。
3.考虑使用新的数据可视化设备，vr、投影、多媒体互动、建模，增加数据可视化震撼力。
NFT平台开发公司带你了解国内数字藏品处于什么状态？
6月10日，《人民日报》第10版刊文《善用数字藏品拓展应用场景》，文章提到，善用数字藏品的正向价值，让其远离炒作，就能激发更多新动能，为人民美好生活需要提供更多选择。
可以看到，未来数字收藏领域发展的大方向为：严厉打击投机，避免将数字收藏变为资本炒作的道具。
不可否认，一些投机者的恶意炒作行为，使整个数字收藏市场都不再纯净。
因此，对于藏家来说，选择平台和藏品变得尤为重要。
那么，面对市场上琳琅满目近千家数藏平台，我们该如何选择呢？
一、藏品本身价值
2021年10月29日，湖北博物馆镇馆之宝“越王勾践剑”数字藏品上线发布。
2022年3月，红色数字藏品平台发售曾作为国礼的共和国钧官窑钧瓷数字藏品。
这种自带ip属性，本身价值就很高的文物珍宝，是选择数藏平台的最优解。
二、共情度
具有纪念意义，如抗疫、冬奥、中国红色文化等，能引起共情的藏品。这一类藏品知名度高、影响力广，容易得到用户的认可。
三、文化底蕴
数字藏品也是藏品，带有奢侈品的味道。若是收藏一副来自国宝级别的共和国钧官窑的数字作品，了解它背后曾做为国宝、代表中国传统文化“出使”列国的历史，让你不仅仅拥有了一个独一无二的数字藏品，还带你深层次的感受更多中国文化的历史韵味。不光自己把玩，也可以和朋友分享，提升个人底蕴和品味。
四、投资风险
投资数字藏品，最怕就是成为接盘侠。选择一个稳定，可以控制投资风险的平台，很重要。与古董或者文物、艺术品等有价实物锚定的平台，要稳定靠谱得多。
红色数字藏品平台采用“数字+实物+拍卖”的方法，开创了全新的数字藏品发售模式，全面革新了数字藏品玩法。
红色数藏发行的每一套数字藏品，公司都有相对应的实物藏品。根据实物钧瓷的最低价值，制定每份数字藏品的价格。
平台会择期将实物藏品拍卖，根据所得收益进行分红。这样能控制风险且稳定的平台，才值得推荐。
五、个人喜好
数字收藏，可以看做是实物收藏的数字衍生物，就像很多人收藏奇石、手办、玩具，与投资无关，与价值无关，仅仅是因为喜欢。
不考虑其他任何因素，纯粹根据个人喜好来选择藏品，这种返璞归真的心态，比一切都重要。
数字收藏是一个非常新的领域，无论是发行平台，还是参与收藏的藏家，都存在一些投机和炒作。当每个人都能正确的选择数字收藏平台时，才能使数字收藏得到更健康、稳定的发展。
大数据商业智能是否可以混为一谈，有哪些兼具大数据和商业智能的方案？
我大概来说一下商业智能BI、大数据、数据中台他们彼此之间的逻辑关联关系。
商业智能BI先从商业智能BI来说，完整的商业智能BI解决方案就包括了底层的数据仓库、ETL和前端的可视化报表，底层数据仓库负责建模，ETL用来组织填充这些模型数据，这些模型数据供前端使用于是可视化报表就呈现了。ETL的调度通常是T+1，每天晚上同步一次，并且大部分情况下是处理结构化的数据。商业智能BI 派可数据商业智能BI可视化分析平台大数据后来，因为数据量太大了，每天的数据处理要到几百GB、TB级别的数据，并且越来越多的非结构化的数据。这个时候商业智能BI的ETL就无力解决这些问题了。还有越来越多的实时数据采集要求，商业智能BI的传统数据仓库就扛不住了。于是大数据就来了，多节点并行处理各种结构化、非结构化的数据，各种离线的、实时的数据。数据仓库 派可数据商业智能BI可视化分析平台商业智能BI的传统关系型数据仓库就变成了大数据架构下的数据仓库，商业智能BI的前端可视化还是那个可视化，没有变。并且大数据还是做了同样的一件事情，就是：不管是大数据、还是小数据，都是把非结构化不可分析的、结构化不可分析的，变成结构化可分析的数据支撑到商业智能BI来使用。数据中台商业智能BI和大数据之后，现在又引发了新的几个问题，数据越来越庞大，动辄几十个业务系统、上百个系统，数据标准越发混乱了、越来越不统一了，于是就想着是不是得做下数据盘点，把数据当作资产一样来进行管理。比如数据的分类、打标签，元数据管理、数据血缘、数据追溯，形成标准的分门别类的数据资产。这些数字资产、数据标准不仅仅是为商业智能BI中数据仓库提供服务的，更多的是要对外提供服务，一种数据的服务，这就是数据服务。商业智能BI 派可数据商业智能BI可视化分析平台比如用户画像、精准营销。以往商业智能BI数据仓库做完清洗，数据推到前端可视化分析做展现就结束了。现在在数据中台中就不是这样了，这些用户画像数据是可以封装起来对外推送，提供给第三方的应用，比如数据营销、个性化推荐等等。是把中台的数据赋予了对外服务的属性。同时，业务系统与业务系统之间的数据交换，各个底层的交换协议、传输协议、安全协议可能各不相同，那么在数据中台中就可以通过数据服务进行系统之间数据交换的工作。推给第三方应用、数据交换都是数据服务的一种形式，对外支持商业智能BI分析应用，算不算是数据服务的一种，也算，商业智能BI从数据中台调用需要分析的模型数据进行可视化分析展现。商业智能BI、大数据和数据中台的区别联系所以，传统的商业智能BI在遇到大数据量、非结构化数据处理的场景，底层的数据仓库就升级为大数据的数据仓库架构，这就是大数据下的商业智能BI分析；在大数据的数据仓库架构基础之上，往左边更加拓展了数据的采集能力，在中间除了原有大数据架构的数据仓库建模之外，更加加入了数据资产的概念、数据资产盘点、数据资产管理，靠右扩展了数据服务的能力，将数据中台中按照一定规则处理好的数据打包对外提供服务。因此，大数据架构下的数据采集、数据仓库建模、数据资产管理和数据服务就构成了数据中台的几大核心。数据可视化 派可数据商业智能BI可视化分析平台数据中台的底子是大数据架构，数据仓库是传统商业智能BI数据仓库的大数据升级，而商业智能BI就变成了数据中台之上的应用层，利用中台的数据服务获取数据做分析展现。这就是商业智能BI、大数据、数据中台这三者的关系和在不同数据场景、服务场景下的演变过程，看明白了这个过程，应该就不会再轻易的混淆他们的概念。至于商业智能BI、大数据、数据中台应该选择哪个。其实说到底如何选择合适的技术路线、技术架构，最终还是取决于企业自身到底要解决什么，不能盲目选择。盲目选择的结果就是大投入，小产出没有达到预期的期望。我们还是应该聚焦到需求本身，需求为王。什么是数据可视化？小白怎样快速上手？
什么是数据可视化？
什么是数据可视化？这个词是有问题的，并且很少有定义尝试定义我们正在研究的领域的定义。更重要的是：什么不是数据可视化？人们很容易辩称任何视觉都是某种形式的可视化，但这意味着什么吗？这是可视化的定义，并提供了一些示例来说明不同的条件。
科学定义：以下是任何数据可视化都必须满足的三个最低标准，才能将其视为实用的可视化。好的可视化当然必须做更多的事情，但是这些标准对于在通常被称为可视化的许多事物与我们在该领域中可视化的事物之间划清界限很有用。
基于（非可视）数据。可视化的目的是数据通信。这意味着数据必须来自抽象的东西，或者至少不是立即可见的东西（例如人体内部）。这排除了摄影和图像处理。可视化从不可见转换为可见。产生图像。可视化必须产生图像似乎很明显，但这并不总是那么清晰。同样，视觉必须是主要的交流手段，其他形式只能提供附加信息。如果图像只是过程的一小部分，则不是可视化。结果必须是可读且可识别的。最重要的标准是可视化必须提供一种学习有关数据的方法。非平凡数据到图像的任何转换都会遗漏信息，但是必须至少可以读取数据的某些相关方面。可视化也必须是可识别的，不能假装成其他东西（请参阅信息艺术的讨论）。例子
以下示例显示了这些标准如何将可视化（在科学和信息可视化的意义上）与产生图像的其他类型的数据转换清晰地分开。
小白如何快速上手？简而言之，数据可视化是数据的可视化表示。可视化数据的目的是使用图表和图形从数据中获得清晰的见解。从商业智能的角度来看，数据可视化可帮助业务用户根据其数据更好地运营其业务。
不过许多人在进行大屏数据可视化的时候总是会以错误的顺序来进行可视化图表的排版，不尊从图表的使用功能，以及整体的设计版式，总是以很随意的想法来拼凑，比如“我需要在这里使用条形图，饼图或指标”，或者一下子又认为：“散点图看起来很酷。将散点图放在此处。”
这是一系列令人迷惑的和误导的数据可视化，尽管引人入胜，但对于做出明智的决策和灌输真正的业务绩效几乎没有帮助。
那么这个问题Easy[V]可以帮你解决，内置大量的模板！！！！覆盖百分之八十的使用场景轻轻松松化身可视化大屏设计师！！！
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