大数据可视化项目的难点有哪些?

如题所述

大数据可视化的难点有很多,无论是跨平台兼容性,还是触屏手势交互都很棘手。对于这些棘手的问题,图扑组态有了很好的解决方案。图扑组态提供完整的基于 HTML5 图形界面组件库。使用 HT for Web 您可以轻松构建现代化的,跨桌面和移动终端的企业应用,无需担忧跨平台兼容性,及触屏手势交互等棘手问题。可用于快速创建和部署,高度可定制化,并具有强大交互功能的拓扑图形及表盘图表等应用。

HT for Web 非常适用于实时监控系统的界面呈现,广泛应用于电信网络拓扑和设备管理,以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。

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项目示例

平台官网:图扑组态软件

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第1个回答  2020-03-07
最主要是选择正确的视觉通道来映射数据

其实这个就涉及到前、后的问题,前面需要准确的进行数据预处理; 后面可视化也需要熟练的使用画图手段。
而这两个步骤是完全不一样的思路, 要切换好很费力, 这就是难点
第2个回答  2020-11-11

不说大而全的,就说我们做的数据可视化大屏应用项目,就算是极简化的开发流程,也需要建模师+开发师两两搭配,项目开发的过程会分成三个部分:数据前置动作、三维建模环节、3D开发环节,数据前置动作,是一大难点。因为项目需求需要提前调研分析,并结合3D开发流程进行梳理。

ThingJS在线平台提供了3D场景库,可以获取一些模型,避免过高的模型制作成本,而开发可以利用api和3D源码示例,提高开发效率,但是项目需求分析是非标准化的。

以3D建筑可视化为例,模拟的3D场景模型是以场景数据库的方式进行管理和操作的。在建立场景模型之前,项目管理人员要对场内各实体要素的几何空间位置、模型结构关系进行梳理和确认,并以此确定建筑空间环境的层次结构,常见采用分层结构与面向对象相结合的数据结构。

我们将建筑物及其空间环境 (构筑物、环境景观、道路等) 按照功能特点抽象为类,再将大类细分为子类或者实体对象(房间、设备等),搭建合理的三维数据结构,作为场景搭建的前置动作。只要数据切割的逻辑清晰,三维建模和3D开发会顺利进行。

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