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数据可视化服务是什么？
数据可视化服务（DataLake Visualization）通常是指一个一体式的大数据可视化服务平台，适应多个数据源，提供丰富多样的二维、三维可视化组件，采用拖放布局，旨在帮助定制和应用自己的大数据大屏。
数据可视化服务的呈现有许多操作场景，有些人认为这只是把数据变成图表。
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数据可视化服务是什么？
数据可视化服务（DataLake Visualization）通常是指一个一体式的大数据可视化服务平台，适应多个数据源，提供丰富多样的二维、三维可视化组件，采用拖放布局，旨在帮助定制和应用自己的大数据大屏。
数据可视化服务的呈现有许多操作场景，有些人认为这只是把数据变成图表。他们可能没有想到，传统的图表只是静态数据，而大数据可视化服务做出实际的数据表示，结果是动态的。即使在什么表面上也是不同的，在移动端、大屏端显示，背后的技术要求肯定是不同的。
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，发展到后来，应用3D图形来展示，使得数据更加的生动与形象。信息的质量很大程度上依赖于其表达方式，同样的，对数据进行数据分析后，可视化可以帮助用户更好地理解数据信息，挖掘数据价值。数据可视化的本质就是视觉对话，数据可视化将数据分析技术与图形技术结合，清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。数据和数据可视化是相辅相成的，数据赋予可视化以依据，可视化增加数据的灵活性。企业利用数据可视化可以更好地提取有价值的信息。
一般来说数据可视化大屏当中获取的数据来自多种来源：结构化数据（以诸如Excel之类的关系数据库的形式）或非结构化数据（来自文本，视频，音频，照片，互联网和智能设备）。将该数据收集到本地服务器中，或者越来越多地收集到云数据库中。它们被转换为数据可视化并通过大屏和分析应用程序共享，以便用户可以做出更明智的，由数据驱动的决策。
数据可视化大屏的设计流程：1.梳理业务需求：大屏设计要避免为了展示而展示，排版布局、图表选用等应服务于业务，所以大屏设计是在充分了解业务需求的基础上进行的。2.根据业务场景抽取关键指标：关键指标是一些概括性词语，是对一组或者一系列数据的统称。3.确立指标分析维度：同一个指标的数据，从不同维度分析就有不同结果。4.选定可视化图表类型：当确定好分析维度后，事实上我们所能选用的图表类型也就基本确定了。5.了解物理大屏，确定设计稿尺寸多数情况下设计稿分辨率即被投大屏的信号源电脑屏幕的分辨率。6.页面布局、划分：尺寸确立后，接下来要对设计稿进行布局和页面的划分。7.可视化设计：根据定义好的设计风格与选定的图表类型进行合理的可视化设计。8.页面定稿、开发。9.整体细节调优与测试。
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