可视化数据看板与元宇宙

A. 国内哪家做数据可视化的公司比较好

datav和云图是对手，其他的如帆软、Echarts都有自己的市场盘，形成了国内市场的一二级梯队。ThingJS是dataV 3D可视化技术合作伙伴，同时也利用Echarts合作开发3D城市，开放性很强，主要用于在线开发3D可视化大屏应用，已经有15万个企业开发者加入。

目前来看，数据可视化大屏的市场还在熬的阶段，付费用户不怎么起量，但是产品普及指日可待，为什么这么说呢？

这要从数据可视化的大屏展示需求讲起，一开始都是应用在安全消防、城市交通和智慧工厂的客户端，项目推广动力不足，开发门槛较高，容易陷入长时间的成本消耗，如今，这种大型项目的定制化开发逐渐式微，随着双十一电商可视化大屏为众人熟知，非专业人员构建一套基于浏览器的可视化开发组件，门槛降低了。

B. 信息可视化和数据可视化的异同和其他比较，到底怎么

我多次被炫目的数据可视化或信息可视化震惊，在我知道这些图片背后的数据来源和创造历程
后，更是为之诧异不止。它涉足制图学、图形绘制设计、计算机视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像
学、视知觉。空间分析、科学建模等。

这是创造性设计美学和严谨的工程科学的卓越产物。用极美丽的形式呈现可能非常沉闷繁冗的数据，其表现和创作过程完全可以称之为艺术。所以我翻译了来自SM
上的3篇数据可视化和信息图形的文章，主要是鉴赏并提供一些参考资料。我尽量查找了每张数据图表背后的背景，添加了标注和说明，希望那个帮助读者更深入地
理解这些图表所呈现的含义，而不仅仅是停留于对“好看”的赞叹上。这些图片不会说话，但它们比文字和语言都更为有力。

数据可视化 Data Visualization 和信息可视化 Infographics 是两个相近的专业领域名词。狭义上的数字可视化指的是讲数据用统计图表方式呈现，而信息图形（信息可视化）则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。

而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。

数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，
人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。随着数据
可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。

而我们熟悉的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等，是最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础和常见应用。作为一种统计学工具，用于创建一条快速认识数据集的捷径，并成为一种令人信服的沟通手段。传达存在于数据中的基本信息。所以我们可以在大量PPT、报表、方案以及新闻见到统计图形。

但最原始统计图表只能呈现基本的信息，发现数据之中的结构，可视化定量的数据结果。

面对复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，数据可视化面临处理的状况会复杂得多。

可能要经历包括数据采集、
数据分析、数据治理、数据管理、数据挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，是立体的、二维的、动态的、实时的还是允许交互的。然
后由工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。包括建模方法、处理大规模数据的体系架构、交互技术、放大缩小方法等。动画工程师考虑表面材质、动画渲染
方法等，交互设计师也会介入进行用户交互行为模式的设计。

所以一个数据可视化作品或项目的创建，需要多领域专业人士的协同工作才能取得成功。人类能够操纵和解释如此来源多样、错综复杂跨领域的信息，其本身就是一门艺术。

数据可视化在发展过程中，科学和工程领域的应用衍生出了分支：科学可视化——“利用计算机图形学来创建视觉图像，帮助人们理解科学技术概念或结果的那些错综复杂而又往往规模庞大的数字表现形式”。

在计算机诞生之前，科学的可视化行为就存在。如等高线图、磁力线图、天像图等等。利用计算机的强大运算能力，人类可以使用三维或四维的方式表现液体流型、分子动力学的复杂科学模型。

比如利用经验数据，科学可视化在天体物理学（模拟宇宙爆炸等）、地理学（模拟温室效应）、气象学（龙卷风或大气平流）模拟人类肉眼无法观察或记录的自然现
象；利用医学数据（核磁共振或CT）研究和诊断人体；或者在建筑领域、城市规划领域或高端工业产品的研发过程中发挥重大重用。比如汽车的研发过程中，需要
输入大量结构和材料数据，模拟汽车在受到撞击时如何变形。在城市道路规划的设计过程中，需要模拟交通流量。

虽然科学可视化的表现形式对于普通人比较陌生，像粒子系统、散点图、热力图等图表不接受专业训练很难看懂。但实际上科学可视化的成果已经渗透到我们生活的每个角落。

90年代初期，信息可视化领域进入人们的视野。用于解决对异质性数据中“抽象”的部分的分析。帮助人们理解和观察抽象概念，放大了人类的认知能力。

科学可视化和信息可视化的差别比较微妙，因为科学可视化的大部分处理对象都是抽象的概念。在手段和技术上也有大量共同之处。所以边界比较模糊。

在国外，许多大型企业、科研机构都会有相关部门进行数据可视化研究，如数字图书馆。媒体和政府机构也会对自己掌握的数据进行可视化分析，如犯罪地图。在互
联网上，那些掌握了大量用户活动信息、用户关系网或语料库的网站，比如digg，friendfeed，flickr或大型电子商务网站等，都有实验性的
可视化项目。可惜在中国在这方面的商用或实验项目还是比较空白的。

数据可视化的开发和大部分项目开发一样，也是根据需求来根据数据维度或属性进行筛选，根据目的和用户群选用表现方式。同一份数据可以可视化成多种看起来截然不同的形式。

有的可视化目标是为了观测、跟踪数据，所以就要强调实时性、变化、运算能力，可能就会生成一份不停变化、可读性强的图表。
有的为了分析数据，所以要强调数据的呈现度、可能会生成一份可以检索、交互式的图表
有的为了发现数据之间的潜在关联，可能会生成分布式的多维的图表。
有的为了帮助普通用户或商业用户快速理解数据的含义或变化，会利用漂亮的颜色、动画创建生动、明了，具有吸引力的图表。
还有的图表可以被用于教育、宣传或政治，被制作成海报、课件，出现在街头、广告手持、杂志和集会上。这类图表拥有强大的说服力，使用强烈的对比、置换等手
段，可以创造出极具冲击力自指人心的图像。在国外许多媒体会根据新闻主题或数据，雇用设计师来创建可视化图表对新闻主题进行辅助。

说了那么多，大家都可以感受到数据可视化所应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还
是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他
形式下不易发掘的事物。

我通过翻译这系列的文章，为数据可视化的创造力所折服，也为其所能诞生和发展的背景环境所感叹。希望国内能有更多的跨领域人才的教育背景，能有发展实验性项目的环境，设计师们能拥有更多的创造力和专业素养，永远保持好奇心和敏感。
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有时也可以在力的示意图标出力的大小重力：

C. 一堆数据要做数据分析，想要达到数据可视化的效果，在数据可视化这一块哪个数据分析软件比较强

1、Highcharts（适用于移动端与PC端完美交互）
Highstock 是用纯 JavaScript 编写的股票图表控件，可以开发股票走势或大数据量的时间轴图表。它包含多个高级导航组件：预设置数据时间范围，日期选择器、滚动条、平移、缩放功能。
同时包含直线图、曲线图、区域图、柱状图、饼状图、散状点图、仪表图、气泡图、瀑布流图等多达 20 种图表，其中很多图表可以集成在同一个图形中形成混合图。

2、LightningChart（适用于专业领域）
快速、先进的2D和3D图表，支持WPF和WinForms平台。

LightningChart图形控件彻底发挥了GPU加速和性能优化的最大效应，能够实时呈现超过10亿数据点的庞大数据。广泛应用于科研、工程、医疗、航空、贸易、金融、能源和许多其他领域的实时测量和分析应用等等。
专门为需要超高速数据采集与呈现实时数据的专业高速软件而特别设计。图形采用创新的CPU负载节省技术与高效利用内存资源，为应用程序提供了无与伦比的性能：
实时监测中无闪烁或延迟现象
高分辨率数据集
强交互性
有效利用技术资源
运用较旧的电脑硬件也可以保持强大功能

D. 数据可视化，信息可视化，知识可视化三者的区别和联系

三个都是属于可视化的一种方式

信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。信息可视化的代表特征是具体化的和独立的。为了满足这些特征，这个图是需要手工定制的。 并没有任何一个可视化程序能够基于任一数据生成这样具体化的图片并在上面标注所有的解释性文字。

信息可视化，旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化包含了数据可视化，信息图形，知识可视化，科学可视化，以及视觉设计方面的所有发展与进步。下面是信息可视化的案例展示图。

数据可视化与针对已知特定数据进行信息可视化设计绘制相比，用户使用起来更像是通过对数据进行可视化的应用学习和数据挖掘

知识可视化其实是用任何画图的工具将你内化的知识呈现出来，都叫做知识可视化。比如我们看完一本书之后，想要整理自己脑袋里的知识架构，用思维导图一画，就能够把其从思维中曾先到自己可以看到，别人可以看到的载体上。

以上是分析数据可视化和信息可视化相关内容，不过信息可视化和数据可视化是两个容易混淆的概念。二者在现实应用中有异曲同工之妙，并且部分还能够互相替换使用。

总结，数据可视化是指那些用程序生成的图形图像，这个程序可以被应用到很多不同的数据上。信息可视化是指为某一数据定制的图形图像，它往往是设计者手工定制的，只能应用在此数据中。知识可视化指可以用来构建、传达和表示复杂知识的图形图像手段，除了传达事实信息之外，知识可视化的目标还在于传输人类的知识，并帮助他人正确地重构、记忆和应用知识。

E. 数据可视化，大屏展示，哪家公司做的不错

看了其他答主精彩的回答，终于轮到简立方上场了，对于大屏及数据可视化，我们有不一样的想法，请不要换台哦

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，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：

• 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。

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。

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F. 哪家数据可视化公司做的可视化效果好

数据可视化现在能做的公司其实挺多的，但是做的好的却是屈指可数的。因为数据可视化并不只是把数据堆在一个屏幕上展示就行的，还要有逻辑在里面，其中并不只是需求方的逻辑还需要有设计师的逻辑在里面，设计师的逻辑能力甚至能起到决定性作用，所以一定要找有经验和有案例的数据可视化设计师才好，推荐一个在数据可视化圈内很有名的一个设计师，聂永真，以下是作品集，也可做为参考，网页链接

G. BI数据分析系统做出来的数据可视化效果好不

先上图，展示实际产品页面

大屏：

关于我们：

派可数据一站式企业级商业智能 BI 可视化分析平台，国产商业智能 BI 软件产品，具备端到端（ End-to-End ) 的产品与服务能力，包括：企业级数据仓库平台、三端可视化分析（ PC 端、移动端、大屏端 ）自助设计能力、中国式报表、填报与数据补录平台。

1. 企业级数据仓库平台 - 快速原型可视化设计建模、零代码的数据仓库建模设计与开发、维度与指标体系管理、血缘分析、ETL 调度平台等，无需人工开发数据仓库，极大的提升了 BI 项目中数据仓库的开发效率，为企业构建一个高度可扩展的、专业的企业级数据仓库。

2. 三端可视化分析（ PC 端、移动端、大屏端 ）- 用户可以基于数据仓库的分析模型，快速的通过自助拖拉拽式的方式即可完成可视化分析页面的设计与开发，包括几十种常见可视化图表、颜色模板、主题模板、水印管理等。快速实现可视化图表的联动、钻取、切换等多维分析效果，无需任何的代码实现，可视化图表完全组件化。移动端可以快速与企业微信、钉钉、企业 APP 等实现集成，完美的用户体验。

3. 中国式报表 - 支持各种行列扩展二维报表、交叉报表、复杂中国式报表的设计与展现。

4. 填报与数据补录平台 - 快速实现数据填报的设计与流程审批功能。

H. 信息可视化和数据可视化的异同和其他比较,到底怎么区分呢

信息可视化和数据可视化的异同和其他区别：数据的使用不同。

信息可视化（Information Visualization）作为广义的概念使用时，是包括数据可视化（Data Visualization）在内的；狭义的信息可视化是与数据可视化、科学可视化、知识可视化并列的一个领域，特别针对“大规模非空间非数值型的信息对象”而言。

数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。

制作信息可视化：

第一步：确定表意正确明确信息图表达内容，确定最主要的表现内容。

第二步：优化展现形式内容正确还不够，还要易懂。我们需要在这个步骤里寻找信息图最优表现形式，让读者一目了然，降低理解难度。

第三步：探索视觉风格在探索视觉风格时要注意抓大放小，先定下来最主要模块的风格，再做延展。

第四步：完善细节视觉风格确定后，可根据需要添加、完善细节。

I. 数据挖掘分析与数据可视化有什么区别

数据可视化通俗一点讲，就是将冗杂的数据信息进行图形化展示，从一堆杂乱无序的数据里面，高效提炼出易于分析或理解的内容，更加简洁地表述信息，缩短需要花费的时间才能归纳的数据信息，转化为一眼就能看懂的数据图表。还适用于大量信息的描绘，即对大量数据的承载。

数据可视化工具允许多人一起协作并更改现有数据集。使用端到端解决方案，企业可以获得使用集中式数据存储库的好处，并能够以任何方式组合数据。任何用户在服务器上运行的任何查询都将依赖于一个版本的真相并解决矛盾的报告。

可视化工具专注于报告数据而不是分析数据，将已知的数据或数据分析结果通过可视化图表的方式进行展示，配合现在流行的大屏展示技术，多用于研究、报告、公告平台等场所。通过媒体技术，数据可视化的过程可以随时随地展示给用户。

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而数据分析是通过研究大量数据的过程中，寻找其相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

数据分析方面，除了可以进行展示，还可以继续进行挖掘分析，即基于图表的“二次分析”，对数据的深层次挖掘。而在大数据魔镜中，用户可以基于可视化分析台和仪表盘进行“上卷下钻”的数据挖掘和关联分析。

数据分析的目的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，从而找出所研究对象的内在规律。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。

说人话就是通过分析得出结论去做决策！