可視化數據看板與元宇宙

A. 國內哪家做數據可視化的公司比較好

datav和雲圖是對手，其他的如帆軟、Echarts都有自己的市場盤，形成了國內市場的一二級梯隊。ThingJS是dataV 3D可視化技術合作夥伴，同時也利用Echarts合作開發3D城市，開放性很強，主要用於在線開發3D可視化大屏應用，已經有15萬個企業開發者加入。

目前來看，數據可視化大屏的市場還在熬的階段，付費用戶不怎麼起量，但是產品普及指日可待，為什麼這么說呢？

這要從數據可視化的大屏展示需求講起，一開始都是應用在安全消防、城市交通和智慧工廠的客戶端，項目推廣動力不足，開發門檻較高，容易陷入長時間的成本消耗，如今，這種大型項目的定製化開發逐漸式微，隨著雙十一電商可視化大屏為眾人熟知，非專業人員構建一套基於瀏覽器的可視化開發組件，門檻降低了。

B. 信息可視化和數據可視化的異同和其他比較，到底怎麼

我多次被炫目的數據可視化或信息可視化震驚，在我知道這些圖片背後的數據來源和創造歷程
後，更是為之詫異不止。它涉足制圖學、圖形繪制設計、計算機視覺、數據採集、統計學、圖解技術、數型結合以及動畫、立體渲染、用戶交互等。相關領域有影像
學、視知覺。空間分析、科學建模等。

這是創造性設計美學和嚴謹的工程科學的卓越產物。用極美麗的形式呈現可能非常沉悶繁冗的數據，其表現和創作過程完全可以稱之為藝術。所以我翻譯了來自SM
上的3篇數據可視化和信息圖形的文章，主要是鑒賞並提供一些參考資料。我盡量查找了每張數據圖表背後的背景，添加了標注和說明，希望那個幫助讀者更深入地
理解這些圖表所呈現的含義，而不僅僅是停留於對「好看」的贊嘆上。這些圖片不會說話，但它們比文字和語言都更為有力。

數據可視化 Data Visualization 和信息可視化 Infographics 是兩個相近的專業領域名詞。狹義上的數字可視化指的是講數據用統計圖表方式呈現，而信息圖形（信息可視化）則是將非數字的信息進行可視化。前者用於傳遞信息，後者用於表現抽象或復雜的概念、技術和信息。

而廣義上的數據可視化則是數據可視化、信息可視化以及科學可視化等等多個領域的統稱。

數據可視化起源於1960s計算機圖形學，人們使用計算機創建圖形圖表，可視化提取出來的數據，將數據的各種屬性和變數呈現出來。隨著計算機硬體的發展，
人們創建更復雜規模更大的數字模型，發展了數據採集設備和數據保存設備。同理也需要更高級的計算機圖形學技術及方法來創建這些規模龐大的數據集。隨著數據
可視化平台的拓展，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、用戶交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大。

而我們熟悉的那些餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等，是最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎和常見應用。作為一種統計學工具，用於創建一條快速認識數據集的捷徑，並成為一種令人信服的溝通手段。傳達存在於數據中的基本信息。所以我們可以在大量PPT、報表、方案以及新聞見到統計圖形。

但最原始統計圖表只能呈現基本的信息，發現數據之中的結構，可視化定量的數據結果。

面對復雜或大規模異型數據集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數據等，數據可視化面臨處理的狀況會復雜得多。

可能要經歷包括數據採集、
數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘在內的一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的還是允許交互的。然
後由工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。包括建模方法、處理大規模數據的體系架構、交互技術、放大縮小方法等。動畫工程師考慮表面材質、動畫渲染
方法等，交互設計師也會介入進行用戶交互行為模式的設計。

所以一個數據可視化作品或項目的創建，需要多領域專業人士的協同工作才能取得成功。人類能夠操縱和解釋如此來源多樣、錯綜復雜跨領域的信息，其本身就是一門藝術。

數據可視化在發展過程中，科學和工程領域的應用衍生出了分支：科學可視化——「利用計算機圖形學來創建視覺圖像，幫助人們理解科學技術概念或結果的那些錯綜復雜而又往往規模龐大的數字表現形式」。

在計算機誕生之前，科學的可視化行為就存在。如等高線圖、磁力線圖、天像圖等等。利用計算機的強大運算能力，人類可以使用三維或四維的方式表現液體流型、分子動力學的復雜科學模型。

比如利用經驗數據，科學可視化在天體物理學（模擬宇宙爆炸等）、地理學（模擬溫室效應）、氣象學（龍卷風或大氣平流）模擬人類肉眼無法觀察或記錄的自然現
象；利用醫學數據（核磁共振或CT）研究和診斷人體；或者在建築領域、城市規劃領域或高端工業產品的研發過程中發揮重大重用。比如汽車的研發過程中，需要
輸入大量結構和材料數據，模擬汽車在受到撞擊時如何變形。在城市道路規劃的設計過程中，需要模擬交通流量。

雖然科學可視化的表現形式對於普通人比較陌生，像粒子系統、散點圖、熱力圖等圖表不接受專業訓練很難看懂。但實際上科學可視化的成果已經滲透到我們生活的每個角落。

90年代初期，信息可視化領域進入人們的視野。用於解決對異質性數據中「抽象」的部分的分析。幫助人們理解和觀察抽象概念，放大了人類的認知能力。

科學可視化和信息可視化的差別比較微妙，因為科學可視化的大部分處理對象都是抽象的概念。在手段和技術上也有大量共同之處。所以邊界比較模糊。

在國外，許多大型企業、科研機構都會有相關部門進行數據可視化研究，如數字圖書館。媒體和政府機構也會對自己掌握的數據進行可視化分析，如犯罪地圖。在互
聯網上，那些掌握了大量用戶活動信息、用戶關系網或語料庫的網站，比如digg，friendfeed，flickr或大型電子商務網站等，都有實驗性的
可視化項目。可惜在中國在這方面的商用或實驗項目還是比較空白的。

數據可視化的開發和大部分項目開發一樣，也是根據需求來根據數據維度或屬性進行篩選，根據目的和用戶群選用表現方式。同一份數據可以可視化成多種看起來截然不同的形式。

有的可視化目標是為了觀測、跟蹤數據，所以就要強調實時性、變化、運算能力，可能就會生成一份不停變化、可讀性強的圖表。
有的為了分析數據，所以要強調數據的呈現度、可能會生成一份可以檢索、互動式的圖表
有的為了發現數據之間的潛在關聯，可能會生成分布式的多維的圖表。
有的為了幫助普通用戶或商業用戶快速理解數據的含義或變化，會利用漂亮的顏色、動畫創建生動、明了，具有吸引力的圖表。
還有的圖表可以被用於教育、宣傳或政治，被製作成海報、課件，出現在街頭、廣告手持、雜志和集會上。這類圖表擁有強大的說服力，使用強烈的對比、置換等手
段，可以創造出極具沖擊力自指人心的圖像。在國外許多媒體會根據新聞主題或數據，僱用設計師來創建可視化圖表對新聞主題進行輔助。

說了那麼多，大家都可以感受到數據可視化所應用價值，其多樣性和表現力吸引了許多從業者，而其創作過程中的每一環節都有強大的專業背景支持。無論是動態還
是靜態的可視化圖形，都為我們搭建了新的橋梁，讓我們能洞察世界的究竟、發現形形色色的關系，感受每時每刻圍繞在我們身邊的信息變化，還能讓我們理解其他
形式下不易發掘的事物。

我通過翻譯這系列的文章，為數據可視化的創造力所折服，也為其所能誕生和發展的背景環境所感嘆。希望國內能有更多的跨領域人才的教育背景，能有發展實驗性項目的環境，設計師們能擁有更多的創造力和專業素養，永遠保持好奇心和敏感。
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有時也可以在力的示意圖標出力的大小重力：

C. 一堆數據要做數據分析，想要達到數據可視化的效果，在數據可視化這一塊哪個數據分析軟體比較強

1、Highcharts（適用於移動端與PC端完美交互）
Highstock 是用純 JavaScript 編寫的股票圖表控制項，可以開發股票走勢或大數據量的時間軸圖表。它包含多個高級導航組件：預設置數據時間范圍，日期選擇器、滾動條、平移、縮放功能。
同時包含直線圖、曲線圖、區域圖、柱狀圖、餅狀圖、散狀點圖、儀表圖、氣泡圖、瀑布流圖等多達 20 種圖表，其中很多圖表可以集成在同一個圖形中形成混合圖。

2、LightningChart（適用於專業領域）
快速、先進的2D和3D圖表，支持WPF和WinForms平台。

LightningChart圖形控制項徹底發揮了GPU加速和性能優化的最大效應，能夠實時呈現超過10億數據點的龐大數據。廣泛應用於科研、工程、醫療、航空、貿易、金融、能源和許多其他領域的實時測量和分析應用等等。
專門為需要超高速數據採集與呈現實時數據的專業高速軟體而特別設計。圖形採用創新的CPU負載節省技術與高效利用內存資源，為應用程序提供了無與倫比的性能：
實時監測中無閃爍或延遲現象
高解析度數據集
強交互性
有效利用技術資源
運用較舊的電腦硬體也可以保持強大功能

D. 數據可視化，信息可視化，知識可視化三者的區別和聯系

三個都是屬於可視化的一種方式

信息可視化是一種將數據與設計結合起來的圖片，有利於個人或組織簡短有效地向受眾傳播信息的數據表現形式。信息可視化的代表特徵是具體化的和獨立的。為了滿足這些特徵，這個圖是需要手工定製的。 並沒有任何一個可視化程序能夠基於任一數據生成這樣具體化的圖片並在上面標注所有的解釋性文字。

信息可視化，旨在把數據資料以視覺化的方式表現出。信息可視化包含了數據可視化，信息圖形，知識可視化，科學可視化，以及視覺設計方面的所有發展與進步。下面是信息可視化的案例展示圖。

數據可視化與針對已知特定數據進行信息可視化設計繪制相比，用戶使用起來更像是通過對數據進行可視化的應用學習和數據挖掘

知識可視化其實是用任何畫圖的工具將你內化的知識呈現出來，都叫做知識可視化。比如我們看完一本書之後，想要整理自己腦袋裡的知識架構，用思維導圖一畫，就能夠把其從思維中曾先到自己可以看到，別人可以看到的載體上。

以上是分析數據可視化和信息可視化相關內容，不過信息可視化和數據可視化是兩個容易混淆的概念。二者在現實應用中有異曲同工之妙，並且部分還能夠互相替換使用。

總結，數據可視化是指那些用程序生成的圖形圖像，這個程序可以被應用到很多不同的數據上。信息可視化是指為某一數據定製的圖形圖像，它往往是設計者手工定製的，只能應用在此數據中。知識可視化指可以用來構建、傳達和表示復雜知識的圖形圖像手段，除了傳達事實信息之外，知識可視化的目標還在於傳輸人類的知識，並幫助他人正確地重構、記憶和應用知識。

E. 數據可視化，大屏展示，哪家公司做的不錯

看了其他答主精彩的回答，終於輪到簡立方上場了，對於大屏及數據可視化，我們有不一樣的想法，請不要換台哦

在其他領域，大屏數據可視化技術同樣也扮演著舉足輕重的角色，隨著其應用領域的廣泛擴展，以往僅僅作為數據呈現埠的功能必將進行改變，相關設計思維也必然需要更有前瞻的擴展，需要設計者從不同場景出發，滿足用戶多元需求：

• 滿足視察匯報需求，既可以對安全監管工作總覽全局，又可以聚焦細節，針對性了解事件詳情。

• 滿足日常監控需求，可以利用全局監控、預警報警的能力，對突發事件進行監控研判。

• 滿足系統集成需求，深入各部分原有系統，形成相互聯系的總覽門戶，實現軟硬體的輕薄化、智能化。

隨著技術的深入發展，系統價值必將獲得更廣范圍延展，簡立方將增強數字化戰略研究與用戶體驗設計技術建設，服務傳統用戶數字化轉型，幫助企業實現互聯網時代之下的新飛躍。

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F. 哪家數據可視化公司做的可視化效果好

數據可視化現在能做的公司其實挺多的，但是做的好的卻是屈指可數的。因為數據可視化並不只是把數據堆在一個屏幕上展示就行的，還要有邏輯在裡面，其中並不只是需求方的邏輯還需要有設計師的邏輯在裡面，設計師的邏輯能力甚至能起到決定性作用，所以一定要找有經驗和有案例的數據可視化設計師才好，推薦一個在數據可視化圈內很有名的一個設計師，聶永真，以下是作品集，也可做為參考，網頁鏈接

G. BI數據分析系統做出來的數據可視化效果好不

先上圖，展示實際產品頁面

大屏：

關於我們：

派可數據一站式企業級商業智能 BI 可視化分析平台，國產商業智能 BI 軟體產品，具備端到端（ End-to-End ) 的產品與服務能力，包括：企業級數據倉庫平台、三端可視化分析（ PC 端、移動端、大屏端 ）自助設計能力、中國式報表、填報與數據補錄平台。

1. 企業級數據倉庫平台 - 快速原型可視化設計建模、零代碼的數據倉庫建模設計與開發、維度與指標體系管理、血緣分析、ETL 調度平台等，無需人工開發數據倉庫，極大的提升了 BI 項目中數據倉庫的開發效率，為企業構建一個高度可擴展的、專業的企業級數據倉庫。

2. 三端可視化分析（ PC 端、移動端、大屏端 ）- 用戶可以基於數據倉庫的分析模型，快速的通過自助拖拉拽式的方式即可完成可視化分析頁面的設計與開發，包括幾十種常見可視化圖表、顏色模板、主題模板、水印管理等。快速實現可視化圖表的聯動、鑽取、切換等多維分析效果，無需任何的代碼實現，可視化圖表完全組件化。移動端可以快速與企業微信、釘釘、企業 APP 等實現集成，完美的用戶體驗。

3. 中國式報表 - 支持各種行列擴展二維報表、交叉報表、復雜中國式報表的設計與展現。

4. 填報與數據補錄平台 - 快速實現數據填報的設計與流程審批功能。

H. 信息可視化和數據可視化的異同和其他比較,到底怎麼區分呢

信息可視化和數據可視化的異同和其他區別：數據的使用不同。

信息可視化（Information Visualization）作為廣義的概念使用時，是包括數據可視化（Data Visualization）在內的；狹義的信息可視化是與數據可視化、科學可視化、知識可視化並列的一個領域，特別針對「大規模非空間非數值型的信息對象」而言。

數據可視化起源於1960s計算機圖形學，人們使用計算機創建圖形圖表，可視化提取出來的數據，將數據的各種屬性和變數呈現出來。隨著計算機硬體的發展，人們創建更復雜規模更大的數字模型，發展了數據採集設備和數據保存設備。

製作信息可視化：

第一步：確定表意正確明確信息圖表達內容，確定最主要的表現內容。

第二步：優化展現形式內容正確還不夠，還要易懂。我們需要在這個步驟里尋找信息圖最優表現形式，讓讀者一目瞭然，降低理解難度。

第三步：探索視覺風格在探索視覺風格時要注意抓大放小，先定下來最主要模塊的風格，再做延展。

第四步：完善細節視覺風格確定後，可根據需要添加、完善細節。

I. 數據挖掘分析與數據可視化有什麼區別

數據可視化通俗一點講，就是將冗雜的數據信息進行圖形化展示，從一堆雜亂無序的數據裡面，高效提煉出易於分析或理解的內容，更加簡潔地表述信息，縮短需要花費的時間才能歸納的數據信息，轉化為一眼就能看懂的數據圖表。還適用於大量信息的描繪，即對大量數據的承載。

數據可視化工具允許多人一起協作並更改現有數據集。使用端到端解決方案，企業可以獲得使用集中式數據存儲庫的好處，並能夠以任何方式組合數據。任何用戶在伺服器上運行的任何查詢都將依賴於一個版本的真相並解決矛盾的報告。

可視化工具專注於報告數據而不是分析數據，將已知的數據或數據分析結果通過可視化圖表的方式進行展示，配合現在流行的大屏展示技術，多用於研究、報告、公告平台等場所。通過媒體技術，數據可視化的過程可以隨時隨地展示給用戶。

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而數據分析是通過研究大量數據的過程中，尋找其相關性和其他有用的信息，可以幫助企業更好地適應變化，並做出更明智的決策。

數據分析方面，除了可以進行展示，還可以繼續進行挖掘分析，即基於圖表的「二次分析」，對數據的深層次挖掘。而在大數據魔鏡中，用戶可以基於可視化分析台和儀表盤進行「上卷下鑽」的數據挖掘和關聯分析。

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。

說人話就是通過分析得出結論去做決策！