智慧城市大数据可视化决策分析系统，能够将城市运行核心系统的各项关键数据进行可视化呈现，从而对包括应急指挥、城市管理、公共安全、环境保护、智能交通、基础设施等领域进行管理决策支持，进而实现城市智慧式管理和运行。
系统支持将不同平台系统数据、不同业务部门数据融合贯通，综合汇集于系统之上，以全方位掌控城市综合态势。包括：市政、警务、交通、电力、商业等多领域数据。
系统支持集成包括地理信息、GPS数据、倾斜摄影数据、BIM建筑模型数据、统计数据、摄像头采集画面等多类型数据。
基于三维地理信息，系统利用三维视图结合虚拟现实技术，将包括城市街区、地标点、建筑物、机动目标、管线设施等在内的城市全景进行完整、鲜活的呈现。
系统支持多样化的二维电子地图，能够加载矢量数据和栅格数据，进行地图的放大、缩小、漫游、距离量算、区域覆盖计算、标绘以及图层控制，支持移动目标的显示控制。
我司独创的二三维地理信息系统联动功能，二维的平面地理视图便于操作交互，三维视图便于直观形象化呈现，适用于大屏、多屏环境下的地理信息可视化。
将数据按照时间和空间两个维度进行同步呈现，全面掌控数据变化态势。支持空间数据的实时监控、历史回放、模拟推演，让规律清晰可见，让决策有数可依、更加高效。
针对城市管理部门众多数据的指标与维度，将数据按主题、成体系地加以呈现，帮助用户从不同角度观察、分析数据，聚焦趋势规律。
支持将实时数据监测以及历史数据分析，以逐时曲线、时域统计柱图等形式，呈现数据随时间的变化趋势，显现规律，支持决策。
系统提供丰富的图表呈现方式，包括散点图、折线图、柱状图、饼图、雷达图、K线图、热力图、箱线图、关系图、桑基图等。除了平面图表，还支持基于三维空间场景的图表叠加。
通过建立预警指数或模型对与其存在关联的数据进行监测、分析，提供基于数据挖掘的预警机制。一旦实时数据达到预定限值或发生异常，系统将自动发出报警。同时系统支持报警阈值、置信度阈值等设定值限定。
系统支持多种数据筛选方式，包括字段查询、地图圈选、点选等，用户可以根据实际需求，有针对性了解相应信息。
系统支持对单体对象进行详细查看，例如三维楼宇、机动车辆信息、单体体征数据、摄像头视频信号等。
系统提供强大友好的标绘功能，除提供基础信息标绘、行业专用标绘外，还支持标绘对象定制。同时支持触控标绘操作，可用于指挥决策会商等场景。
统一的可视化模式控制机制，集成屏幕拼接控制，实现一键同时切换软件系统和屏幕拼接模式。使用户可以简便快速的切换应用场景。
系统支持通过PAD、智能手机等手持设备作为控制终端，来实现对大屏显示布局、系统模式的切换以及软件界面内容的交互控制。为客户提供一种灵活、便捷的操控体验。
系统拥有高效可靠的大数据接入能力，支持接入超大范围地图、三维地表模型、城市建筑模型、海量摄像头数据，可以支撑TB级的业务数据吞吐 量。同时可以实现各类接口数据的无缝可视化接入，并可快速响应分析操作和实时反映数据变化。
平台打通政府各部门、各系统之间的信息壁垒，包括公安、交通、消防、情报、反恐等多部门数据，以及车辆移动GPS数据、倾斜摄影数据、BIM建筑模型数据、统计数据、摄像头采集画面等多类型数据。从市政设施分布、公安&消防车辆运行态势、交通运行情况、巡逻案件分布等多个角度，对城市各领域运行数据进行多维度可视分析，提升城市管理者资源统筹效率和管理决策能力。
平台以数字方式全面描绘城市区域经济发展现状，涵盖城市概况、宏观经济、产业发展、投资贸易等。包括科技、教育、文化、人口、卫生、环境保护；GDP、财政收支数据、贸易、价格指数；按资本、就业、税收等角度的产业分析；固定资产、工业、房地产各项投资数据分析等。为城市规划、城市产业分布和城市基础设施建设和改善居民生活条件等方面提供科学的决策依据。
平台将政府各职能部门和资源进行有效结合，为管理者应对突发事件建立一个信息共享、高效决策、部门联动的可视化指挥调度系统，可以实时监控突发事件发展态势、人员位置分布、警力资源、医疗配备情况等信息，帮助指挥人员实时了解现场情况、掌控事态发展趋势，及时指挥决策。
平台具有开放体系结构，集成监测预警、应急指挥调度、仿真推演、分析研判等于一身，支持从警力警情分布、视频监控、卡口分布、辖区人口、重点场所等多个维度进行日常监测与协调管理；支持突发事件下的可视化接处警、警情监控、警情查询、辖区定位、警情态势分析、应急指挥调度管理，以满足常态下警力警情的监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要，满足公安行业平急结合的应用需求。
平台是一个面向交通管理部门的综合性辅助决策平台，集成运营业务管理、应急指挥调度、监测预警、分析研判于一身，兼具道路视频监控展示，流量监测数据呈现，交通数据统计分析，具有综合监视、运营协调、应急指挥等职能。支持从交通态势监控、视频监控、智能卡口分析、交通态势评估研判等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理。
平台能够实现将园区运行核心系统的各项关键数据进行呈现，为用户提供一个集园区生产、园区运营、园区控制、园区决策多维一体的智能运营管理平台，支持从园区基础设施、园区交通、智能楼宇、园区招商、物业管理、企业孵化、产业分析管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理，以及突发事件下的告警接报、信息处理发布、应急指挥调度管理。
平台支持对电网多个环节的数据进行深度分析挖掘，可以实现电网拓扑分析、用户用电特征分析、用电负荷异动识别、窃电嫌疑监测分析、安全防御、商业选址等智能电网多个环节的日常运行监测与协调管理，切实提高电力生产、营销及电网运维等方面的管理水平。
城区网格化管理，人、地、物、事多维度可视化呈现，全面掌控管辖区域内的综合态势。平台基于地理信息系统，可全面包含智慧城管、智慧社区、智慧交通等几部分可视化。
㈡ 常用的数据分析方法有排列图、因果图、直方图、控制图
为调查底板倾斜与封存形态的关系的资料如下，请制作散布图，并说明相关性。NO底板形态NO底板形态NO底板形态10.0160.15150.0320.29280.0300.02920.0120.19160.060.52290.0440.5230.0270.27170.040.49300.0490.5340.0230.30180.0200.28
㈢ 大数据路线图 大数据如何改变商业
大数据路线图：大数据如何改变商业
如果说2012年是大数据概念为人所知、引人瞩目、小试牛刀的一年，那么2013年大数据将会实现产品部署，早期投资获得回报，一小部分的产业被颠覆。到了2014年，各种大数据项目和系统很可能成为标准配置，到处可见。
今年，大数据和云计算一起作为科技术语出现。大数据意味着非常多的事情，但是被援引的次数太多了，几乎失去了其本来的定义。大数据的定义通常和速率（数据移动得快），体积（数据规模庞大），和种类（非结构化和结构化的信息）三点有关。
大数据真的如人们所描述的那样吗？是的。对我来说，大数据代表了科技和商业的一致——也就是首席信息官们始终追求的圣杯（Holy Grail）——成为了一件顺理成章的事情。大数据项目从本质上来说和营收、风险利润是相关的。换句话说，信息科技和商业世界情不自禁地联合了起来。
显然我们正处在一个追捧大数据的阶段，我认为可以和1990年代末的Linux和2000年代初的开源软件运动相提并论。那时候Linux正要开始改变世界，和微软等厂商一较高下。从许多方面来说，Linux和开源软件（比如安卓）的确改变了一切。但是在行业变革的过程中发生了一个有趣的事情——开放软件成了每一个数据中心的标准配置，如今已经被认为是理所应当了。这场变革发生了，我们仅仅是不再谈论它而已。云计算也是一样。
大数据会遵循同样的发展路线。当然，会创造数百万个工作机会，相关人才也会变得有一点抢手。公司们也会用大数据升级各自的行业。随着Cloudera这样的创业公司成为新的红帽子（Red Hats），各家厂商的市场座次也逐渐明朗。
如下是我对大数据未来几年的展望。
2013年：2012年的试验项目成品化，每一个行业的垂直领域都会有一个成功的大数据案例。
2014年：在2013年成功经验和客户研究案例的基础上，一些行动快速的市场跟随者将进入大数据领域。各个行业都将遵循大数据的游戏规则。初期的回报看上去会很不错。公司的主要关注点在内部数据上，因为有很多东西可以挖掘。外部数据也很有用，但是这段时期不会有什么新进展。
2015年：在制定大数据计划时，公司们开始将目光投向外部数据。在2015年之前，消费者所面对的公司都在花费大部分时间用于研究外部信息。每一个分析师和数据仓库都将会有一个Hadoop计算簇和一个大数据层。像Hadoop这样的技术不再受人关注，因为这些技术始终非常重要，慢慢淡化进入软件栈。围绕大数据题材的整合并购开始加速。
2016年：数据驱动的决策代替了直觉和常识。这个时候公司们要开始仔细思考数据的使用，避免出现无意义的数据。公司会因为错误解读了数据而导致重大事故的发生。
2017年：云和大数据、数据仓库合并起来，成为了一项服务，“分析即服务”和“数据即服务”成为主流。很少有公司真正考虑创建自己的Hadoop计算簇进行整合工作。大数据基础设施即将实现。注意：2017年是这些大数据即服务为大众所普及的一个估算时间。大数据即服务的市场竞争在这个时间段正在进行，将会于不久涉及到关键的大范围用户群。
大数据在IT采购周期上又是怎样的情况呢？大数据项目需要有更多高级别的管理人员。分析如下：
首席信息官：大数据项目终于能让首席信息官解决一直以来的“我们一致吗？”问题。
首席财务官：将大数据分析作为控制成本、最大化利润的方式。潜在风险是公司有可能因为忽略人的因素而失去好的机会。
首席市场官：2012年，首席市场官成了IT采购的红人。不过这有点不太合理，因为首席市场官主要依赖外部数据和信号判断项目。
首席运营官，采购人员：大数据可以让存货、供应和制造过程自始至终都可以进行追踪。效率能够得到改进。
数据科学家：这部分员工越来越被看作是“首席”管理层的接班人。职场方面，数据高手想去哪家公司都行。
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㈣ 抖音上的大数据可视化怎么做的呢
推荐你使用观想报表，可以快速的制作多终端显示的数据可视化，尤其是大屏显示，观向报表系统里面有非常的多图表样式
㈤ 数据分析：大数据处理的基本流程（三）
01
什么是数据分析
随着数字化进程的高速发展，越来越多的企业面对愈加激烈的竞争，差异化的市场，多变的环境，常常会面临各种难题，也变得更依赖于数据。
分析的本质是让业务更加清晰，让决策更加高效。 数据分析 作为大数据价值产生的必要步骤、整个 大数据处理流程的核心 ，其在企业中的地位也越来越重要。
数据分析的目的 说白了就是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，对其加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，从而找出所研究对象的内在规律，发挥数据的作用。
简而言之， 数据分析就是一个有组织、有目的收集数据、为了使其成为信息而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
在企业实际应用中，数据分析的一系列过程也是产品质量管理体系的支持过程。在企业产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务的各个过程都需要适当运用数据分析，以提升数据分析的有效性，能够适时解决企业难题、识别机会、规避风险。
数据分析的作用及价值，可简单归纳总结为下面四个方面：
1.追溯过去，了解真相（识别机会、规避风险）
2.洞察本质，寻本溯源（诊断问题、亡羊补牢）
3.掌握规律，预测未来（评估效果、改进策略）
4.采取措施，驱动行动（提高效率、加强管理）
02
数据分析的三个常用方法
数据分析本身是一个非常大的领域，这里将主要讨论一下在企业产品整个寿命周期期间，3个常用的数据分析方法 （想看数据分析常用算法的小伙伴可以点这里跳转） ：
数据趋势分析
数据对比分析
数据细分分析
趋势 ， 对比 ， 细分 ，基本包含了数据分析最基础的部分。无论是数据核实，还是数据分析，都需要不断地找趋势，做对比，做细分，才能得到最终有效的结论。
数据趋势分析
趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如产品点击率、活跃用户数等。简单的数据趋势图并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念： 环比，同比，定基比 。
环比 指本期统计数据与上期比较，利用环比可以知道最近的变化趋势，但是有些数据可能会受季节、时间、地域等因素影响而产生差异。
为了消除差异，于是有了 同比 的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。
定基比 就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释。
数据对比分析
很多时候单独看数据的趋势变化并不能说明问题，此时就需要给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义，这也是对比分析的意义所在。
一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业情况，全站的情况等。
有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准，也就是A/B test，比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致，只有这样才能得到比较有说服力的数据。可以简单理解为样本数量为2的控制变量法。
数据细分分析
在得到一些初步结论后，就需要进一步对数据进行细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节。
细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。
进行数据细分分析时，一定要进行多维度的细拆，可以包括但不限于：
分时 ：不同时间短数据是否有变化
分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化
分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异
分地区 ：不同地区的数据是否有变化
组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词；店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺
03
大数据时代数据分析面临的挑战
大数据时代，数据分析技术的发展也并非一直顺风顺水，眼下可能会面临一些新的挑战，主要有以下几点：
1
数据量大并不一定意味着数据价值的增加，也有可能是意味着数据噪音的增多。
因此，在数据分析之前必须进行数据清洗等预处理工作，但是预处理如此大量的数据，对于计算资源和处理算法来讲都是非常严峻的考验。
2
大数据时代的算法需要进行调整。
大数据的应用常常具有实时性的特点，算法准确率不再是大数据应用的最主要指标。很多时候，算法需要在处理实时性和准确率之间博得一个平衡点。
其次，分布式并发计算系统是进行大数据处理的有力工具，这就要求很多算法必须做出调整以适应分布式并发的计算框架，算法需要变得具有可扩展性。许多传统的数据挖掘算法都是线性执行的，面对海量的数据很难在合理的时间内获取所需的结果。因此需要重新把这些算法实现成可以并发执行的算法，以便完成对大数据的处理。
最后，在选择处理大数据的算法时必须谨慎，当数据量增长到一定规模以后，可以从少量数据中挖掘出有效信息的算法并非一定适用大数据。
3
数据结果的衡量标准。
对大数据进行分析并非易事，同样的，对大数据分析结果好坏如何衡量也是大数据时代数据分析面临的更大挑战之一。
大数据时代的数据体量大、类型混杂、产生速度快，进行分析时如果没有对整个数据的分布特点了如指掌，无疑会导致在设计衡量的方法、指标时遇到困难。
企通查-企业大数据平台基于 数据采集、特征提取、信息关联、机器学习和深度学习算法模型、NLP文本分析 等先进技术，清晰构建企业全维度动态画像，通过 企业风控指数、企业信用指数、企业活力指数 三大指数模型体系和基于 企业基本能力、创新能力、经营能力、核心能力、财务能力和风险能力 六大方面的大数据风控体系，实现对企业和客户的 全流程主动感知、重点监控、变动提醒和风险预警 。此外，企通查还可以根据客户的不同需求定制所需的一系列企业数据。