大数据可视化分析平台介绍演示教学

大数据可视化分析平

台介绍

大数据可视化分析平台

一、背景与目标

基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。

充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。

二、政务大数据平台

1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。

2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经

过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。

4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。

5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。

6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

采用新型MPP数据库+Hadoop的融合架构，使用MPP处理PB级别的、高质量的结构化数据，同时为应用提供丰富的SQL支持能力;使用Hadoop处理海量半结构化、非结构化数据，从而满足用户多种数据的处理需求。

智慧政务：基于分布式计算、存储框架，面向政府不同价值的数据源，通过采集、存储、建模、挖掘等大数据技术，在社会保障、公共安全、人居环境、劳动就业、文化教育、交通运输、综合治税、消费维权、精准扶贫等领域

开展大数据应用，优化公共资源配置，提高公共服务水平。帮助政府促进经济发展、完善社会治理、提升政府服务管理能力、服务改善民生，培育壮大新兴产业。

如下图所示的政府综合决策分析系统，利用大数据分析平台，采集并分析多个部门共享上传的业务数据，为政务部门提供决策支持。

如下图所示的政府效能监察大数据系统，通过对各类政务服务事项，全市各个部门单位的政府网上办事流程进行多维度，高效的及时监察、分析，从而

对办事效率低下的职能部门和审批人员实现高效监督；找出设置不合理的办事流程，促进政府办事流程的优化。实现政府部门网上办事多维度的数据分析挖掘，秒级展现效果，让决策者一目了然发现问题，提升政府的服务水平。

基础信息融合应用展示分析

基于政务大数据平台开发或构建的各类系统如四大基础库系统、业务主题库系统，通过政务大数据平台信息枢纽的作用，各系统不需要再与任何政府部门业务系统对接，而直接从政务大数据平台关联形成数据，为政府业务办理提供支撑。

三、视频云结构化分析系统

视频云结构化分析系统可实现视频中车辆和活动目标的结构化信息提取，提取属性丰富，精确度高；支持智能结构化分析后文本信息和图片信息的存储和检索；支持动态扩容，智能分析性能随着设备数量增加呈线性增强；支持第

三方标准视频流的接入和智能分析应用；支持本地录像的智能分析；系统自带IE界面，提供智能检索、数据统计、布控报警、任务管理、资源管理、集群管理、系统校时、日志查询等功能。

1.车辆大数据分析

车辆图片以图搜图

车辆以图搜图是基于图片的搜索模式，通过图片建模后特征向量的比对分析，并且在被搜索图片中选择特征区域进行二次比对，从图片库中检索出符合条件的图片，并根据相似度返回比对结果。准确率比单纯建模后特性限量比对高50%。

过车数据处理服务

过车数据处理包括过车数据检索、智能研判、OD分析、统计分析等几大类。

过车数据检索

过车数据检索是通过全文检索技术，对海量过车数据进行快速检索，支持精确查询、模糊查询、多条件组合查询。支持千亿过车数据中秒级查询到结果。

过车数据检索具体包括以下功能：

普通过车查询

支持根据模糊条件、组合条件进行过车信息的查询。可选的条件包括卡口、车牌、车型、时间段等。针对只知道部分车牌信息的车辆可以输入“*”代表多位，“？”代表一位号码，进行模糊匹配。

违法车辆查询

支持根据组合条件进行报警车辆的查询，违法车辆包括超速行驶、闯红灯等车辆，可选条件包括卡口、时间段等。

未识别车辆查询

支持根据组合条件对未识别车辆进行查询，未识别车辆包括非机动车辆、没有车辆通过确拍照的、只抓拍下部分车牌的车辆、正确抓拍却未识别出的车辆，可选条件包括卡口、时间段等。

布控报警查询

支持对布控的车辆及布控产生的报警进行查询。

异常牌照查询

支持根据组合条件对异常牌照的车辆进行查询，异常牌照包括假牌、套牌等，可选条件包括卡口、时间段等。

红名单查询

支持对红名单车辆进行情况。

行车轨迹查询

支持根据行车轨迹对过车信息进行查询。

2.智能研判

智能研判是通过对海量过车数据的分布式计算分析，快速挖掘出其中有价值的信息。智能研判具体包括以下功能：

行车轨迹智能研判

车辆轨迹智能研判功能包含对精确目标、模糊目标两类车辆进行轨迹智能研判。

精确目标车辆轨迹智能研判：分析特定车辆在一段时间内经过多个信息采集点形成的行车轨迹，在PGIS上重现该车辆的行车路线。“特定车辆”是指查询者明确该车辆的车牌号码，至少清楚车牌号码中绝大部分字符及准确的排序位置，在查询过程中也可辅以准确的车身颜色或车型等其它特征信息缩小系统筛选范围。

“特定车辆”行车轨迹出现在信息平台的PGIS地图上，单击任一采集点的卡口图标，能重现当时车辆被捕获抓拍的高清照片。

若查询者确认该车辆为嫌疑车，则可启动布控报警与实时跟踪功能，当该车下一次穿过任意卡口（或卡口式电子警察）时，系统将自动报警并提示监控人员，同时该车在未拦截之前，PGIS地图上将实时显示其后续穿过的卡口位置、行车轨迹、趋势方向等信息。

模糊目标车辆轨迹智能研判：当侦查或目击者提供的车辆特征信息不明确时，结合有限的车辆特征信息和车辆逃逸方向，综合目击者发现它的时间段、有限的车辆特征信息、逃逸方向范围内的卡口等客观条件进行检索查询，在PGIS上勾勒出同时满足上述条件的所有车辆的行车轨迹，在查询过程中也可辅以准确的车身颜色或车型等其它特征信息缩小系统筛选范围。为侦查办案工作进一步开展提供参考依据，比如：提供这些相关车辆的高清照片，其中包含清晰的车牌号码、车辆轮廓特征（车型、车品牌）、驾驶员面部特征等。

短时通过车辆智能研判

短时通过车辆智能研判是通过区间测速功能，对通过区间的时间在设定阈值内的车辆进行研判。短时通过车辆智能研判一方面有助于将长期超速行驶的车辆纳入治超名单，通过安装在街面的LED信息发布屏对其进行公示、警告；

另一方面有助于公安交通管理部门统计分析哪些路段发生超速行驶的次数最多，以辅助决策是否需要对这些道路进行加强管理，消除潜在的交通事故隐患。

跟车关联智能研判

跟车关联智能研判是针对刑侦时犯罪团伙车辆经常结队活动的特点，对犯罪嫌疑车辆进行信息查询时，根据车牌省份地域分析其相邻车辆号牌，挖掘出有关联的车辆，为办案提供线索。根据犯罪嫌疑车辆的车牌号码、车牌种类、车辆通过时间、分析时间间隔、路口名称及车道号这几个条件筛选出与犯罪嫌疑车辆有关联的车。

选定车牌号码、时间段、路口等信息，通过设定的跟车间隔时间大小，分析出与此车辆关联的其他车辆过车信息。

套牌嫌疑智能研判

套牌车辆智能研判功能主要包含基于车辆多个特征交叉比对的研判分析和基于行程时间的研判分析两大类。

基于车辆多个特征交叉比对的套牌车辆智能研判：综合分析车辆号牌、车型、车身颜色等车辆特征，自动发现套牌车辆，因为车牌号码识别准确率最高，选择车牌号码为基准参数。比如：在城市内发现车牌号码一致，但车型不同，或者车牌号码一致，但车身颜色不同，那么其中1辆一定是套牌车，在认定过程中将借助来自车管库的登记信息。

基于行程时间的套牌车辆智能研判：在PGIS地图上，以卡口、卡口式电子警察布点较密集的路段为中心划定几个区域，区域之间设定时间差，对多个区域内的通行车辆进行交叉比对，如果发现车牌号码相同的车辆，那么其中1

辆一定是套牌车，在认定过程中将借助来自车管库的登记信息。其原理是在现实环境中同一辆车从一个区域跨度到另一个区域的行程时间不可能小于设定的时间差。

频繁出入车辆智能研判

频繁出入车辆智能研判是分析一段时间内车辆通过某一个或某几个卡口的频度，当频度大于设定值时，认为该车辆活动异常，并可显示车辆的活动轨迹。该信息可用于车辆预警，同时提供统计报表，支持打印、保存及数据导出。

区域碰撞智能研判

区域碰撞智能研判是利用数据碰撞技术来加速车辆特征信息的提取工作，比如在两个卡口或两个区域的所有卡口之间进行数据遍历，找出符合检索条件的车辆。

根据嫌疑人会用类似的手段连续作案的动机原理，当在一定时间范围发生作案手段类似的案件，对于指定的两个或两个以上区域范围内的所有卡口为基点，在指定的时间范围内，通过遍历搜索的方式，碰撞搜索并精确定位具备相同车牌号码的机动车，可以快速发现不同区域涉案嫌疑车辆之间的关联性。

初次入城智能研判

在选定时间段和路口时，查询所有首次通行选定路口的车辆的过车信息，对于任意车牌号码只记录首次通行的一条过车信息。

选定路口名称、车牌号码、时间段，分析得到该时间段内选定的车牌号码首次通过该路口时的过车信息。

违法多发时间段智能研判

通过对特定时间段内违法车辆的统计分析，可分析出哪些时间段内交通违法事件较多，如国庆期间、大型活动期间等。根据分析结果，有助于公安交通管理部门在这些时间段内，做出相应的对策。

违法多发地点智能研判

通过对特定地点的违法车辆统计分析，可分析出哪些地点交通违法事件较多。这些分析结果有助于公安交通管理部门找出违法多发地点，以辅助决策是否需要对这些道路进行加强管理，消除潜在的交通事故隐患。

3.OD分析

支持过车数据的OD分析，包括区间测速、车辆诱导等。

区间测速

支持卡口与卡口间车辆的区间行驶速度测算，通过两个卡口之间距离除以车辆穿过两个卡口的时间差来计算车辆在区间通行的平均速度（平均速度公式：V区间=S区间/T区间）。

车辆诱导

车辆诱导是根据车流量统计、区间测速而计算出哪些路段繁忙，哪些路段空闲，并实时将这些信息显示在道路的LED屏上，根据深浅不同的颜色来标识道路的繁忙程度，帮助司机判断走哪条路更加合理。

4.统计分析

统计分析包括以下功能：

车流量统计

用户能够按卡口单位、卡口名称、车辆类型、卡口车道进行流量统计，车流量统计可以包括以下查询条件：按卡口使用单位查询、按卡口名称查询、按车辆车型查询、按卡口车道查询、按所选时间模式进行查询。

车流量统计可以按照五种时间模式（年、月、周、日、自定义时间段）自动生成3D柱状图形式的报表（年报表、月报表、周报表、日报表、时间段报表），并且报表可以导出和打印。统计结果可以作为日常道路交通诱导和交通优化管理的依据，方便用户定期对交通状况进行处理和总结。

系统能够对车流量情况，进行数据分析，对路段堵塞、车流量异常减少、增多、断流等情况可进行智能判断并报警。

车道平均速度统计

用户能够按卡口单位、卡口名称、车辆类型、卡口车道进行车速统计，统计结果可以作为日常道路交通诱导和交通优化管理的依据，方便用户定期对交通状况的处理和总结。同时，对于超速频繁的路段，公安交通管理可加强管理，消除潜在的交通事故隐患。

车头时距分析

支持根据开始时间、结束时间对一个或多个路口进行车辆的车头时距进行统计分析，生成统计报表，支持根据需要生成柱状图，饼状图，对统计结果支持图形和报表的导出。

车头距离分析

支持根据开始时间、结束时间对一个或多个路口进行车辆的车头距离进行统计分析，生成统计报表，支持根据需要生成柱状图，饼状图，对统计结果支持图形和报表的导出。

车道时间占有率统计

支持根据开始时间、结束时间对一个或多个路口进行车道占有率统计，生成统计报表，支持根据需要生成柱状图，饼状图，对统计结果支持图形和报表的导出。

车辆违法统计

支持根据开始时间、结束时间和路口/卡口对车辆违法情况进行统计，生成统计报表，支持根据需要生成柱状图，饼状图，对统计结果支持图形和报表的导出。

车牌识别率统计

支持根据开始时间、结束时间对一个或多个路口进行车辆牌照识别率的统计，生成统计报表，支持根据需要生成柱状图，饼状图，对统计结果支持图形和报表的导出。

漏传数据统计

支持根据开始时间、结束时间对一个或多个路口、下级卡口平台漏传的卡口过车数据进行统计，生成统计报表，支持根据需要生成柱状图，饼状图，对统计结果支持图形和报表的导出。

大大数据管理系统之大大数据可视化设计

数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理：李雪莉 组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级：大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统

资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值，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。 二、项目简介 目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计的设计v0

数据中心运行可视化平台 技术方案 北京优锘科技有限公司 2015-08-13

目录 第1章项目背景 (3) 第2章建设内容 (4) 2.1地理位置可视化 (4) 2.2数据中心可视化 (4) 2.3IT架构可视化 (5) 第3章建设目标 (5) 第4章解决方案 (6) 4.1 地理位置可视化 (6) 4.1.1 位置分布可视化 (6) 4.1.2 分级浏览可视化 (7) 4.1.3 场景浏览可视化 (7) 4.1.4 网点配置可视化 (7) 4.2 数据中心可视化 (8) 4.2.1 环境可视化 (8) 4.2.2 资产可视化 (9) 4.2.3 配线可视化 (10) 4.2.4 容量可视化 (11) 4.2.5 监控可视化 (11) 4.2.6 演示可视化 (12) 4.3 IT架构可视化 (13) 4.3.1 业务交易可视化 (13) 4.3.2 应用关系可视化 (13) 4.3.3 系统架构可视化 (14) 4.3.4 应用组件可视化 (14) 4.3.5 基础设施可视化 (15) 4.3.6 监控数据可视化 (15) 4.4 第三方系统集成 (16)

第1章项目背景 随着业务的飞速发展，IT规模也越来越庞大而复杂，为保障IT 系统的正常运行，针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设，关注各类管理对象的数据采集、异常报警，并取得了良好的监控效果。在建设过程中，比较缺乏从统一可视化的角度，整合监控数据，构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升，充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题： ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图，各个技术团队只能看到管理 范围内的监控对象和内容，缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力，对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角，各个系统采用独立监控的方式，无法从应用 端到端管理的角度，实现跨系统的监控分析和可视化管理，在出现应用系统运行出现故障时，无法快速定位到发生故障的根源应用系统，同时，在一个应用系统监控报警时，无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低，当应用系统出现故障时，无法快 速定位是应用本身问题，还是所支撑的IT组件问题。同时，在系统层面出现故障时，无法直观评估其所影响的应用系统范围。 ●系统层监控与物理层监控脱节，当系统层出现故障时，无法定位其所依赖 的基础设施和硬件设备。同时，当物理设备出现故障时，无法判断其所影响的系统平台范围。 因此，在统一可视化监控平台的建设过程中，会着力从“平台整合，组织结合，用户友好”的角度出发，借鉴先进数据中心可视化监

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

智慧园区大数据可视化分析平台建设方案

智慧园区建设 解 决 方 案

目录 1.概述 (4) 1.1.建设背景 (4) 1.2.园区信息化现状 (5) 1.3.信息化发展趋势 (5) 1.4.建设目标 (7) 2.智慧园区需求分析 (8) 2.1.园区涉及主体 (8) 2.2.园区主体的信息化诉求 (9) 2.3.园区信息化需求 (10) 3.智慧园区平台建设内容 (11) 3.1.智慧园区平台总体构架 (11) 3.2.智慧园区云平台建设 (11) 3.3.智慧园区基础数据库建设 (12) 3.4.智慧园区管理系统 (14) 3.4.1.GIS可视化应用与服务 (15) 3.4.2.智慧园区综合管理查询 (17) 3.4.2.1.地块信息管理 (17) 3.4.2.2.企业信息管理 (17) 3.4.2.3.道路交通信息管理 (17) 3.4.2.4.管网信息管理 (18) 3.4.3.一卡通管理 (22) 3.4.3.1.出入管理 (23) 3.4.3.2.考勤管理 (23) 3.4.3.3.消费管理 (23) 3.4.3.4.车辆管理 (23) 3.4.3.5.巡更管理 (23) 3.4.3.6.一卡通应用效益 (23) 3.4.4.应急指挥系统 (24) 3.4.4.1.应急值守管理 (25) 3.4.4.2.应急系统管理 (26) 3.5.智慧园区政务系统 (26) 3.5.1.OA办公系统 (26) 3.5.1.1.公文流转 (28) 3.5.1.2.园区公文下发 (30) 3.5.1.3.企业上报 (30) 3.5.1.4.电子邮件 (31) 3.5.1.5.通讯录 (31) 3.5.1.6.待办事宜 (31) 3.5.1.7.系统后台管理 (32) 3.5.2.综合业务服务系统 (32)

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展，汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下，整车厂研发部门关心的是：如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据，社会用户的用车数据，互联网第三方数据等结合起来，将异构数据和同构数据整合到一起，并在此基础上，实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化；怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互，通过大数据与机器学习技术，建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析；最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求，恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台，企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据，可实现对原始数据的高效利用，并将原始数据转化成产品所需的智能，从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理（ETL）与分析挖掘两大产品功能体系，共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统，超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用，建立科学的数据模型，得出预测结果并配以互动的可视化智能，快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构，建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上，可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构，用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

大数据可视化设计.doc

数据可视化设计袁大 莈2015-09-16 15:40 芄大数据可化是个，在信息安全域，也由于很多企希望将大数据化信息可化呈的各种 形式，以便得更深的洞察力、更好的决策力以及更的自化理能力，数据可化已成网安全技 的一个重要。 莁一、什么是网安全可化 节攻从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻最繁??通大数据网安全可 化，我可以在几秒内回答些，就是可化我的效率。大数据网安全的可化不能我更容易地感知网数据信息，快速，能事件 行分，甚至攻做出。可是，怎么做呢？ 肀1.1 故事 +数据 += 可化 莇做可化之前，最好从一个开始，你什么要做可化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个量之的系？异常？空关系？比如政府机构，想了解 全国各个行的分布概况，以及哪个行、哪个地区的数量最多；又如企，想了解内部的情 况，是否存在意行，或者企的情况怎么。之，要弄清楚你行可化的目的是什么，你想 什么的故事，以及你打算跟。 蒁 葿有了故事，需要找到数据，并且具有数据行理的能力， 1 是一个可化参考模型，它反映的是一系列的数据的程： 蒈我有原始数据，通原始数据行准化、构化的理，把它整理成数据表。将些数成构 （包括形状、位置、尺寸、、方向、色彩、理等），通

觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将 视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 肆最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者 通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 薁总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 袀1.2 可视化设计流程 芀 袅一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数

大数据可视化设计

大数据可视化设计 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）

大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程：

我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程 一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等；其次，我们利用可视化工具，根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表；然后优化细节；最后检查测试。 具体我们通过两个案例来进行分析。 二、案例一：大规模漏洞感知可视化设计 图2是全国范围内，各个行业的分布和趋势，橙黄蓝分别代表了数量的高中低。 2.1整体项目分析

大数据智能分析软件

现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位

置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。

大数据可视化设计

大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计=可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。

有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程： 我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程

(完整版)大数据可视化系统需求书

大数据可视化系统

第一章项目背景 1.1. 项目背景 大数据可视化系统，与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合，兼具顶级视觉效果与高性能操控。系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。从襄阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析，再到屠宰车间内生产数据汇总呈现，最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现，为提升企业的运营管理效率和精准决策提供支撑。 1.2. 建设目标 食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。第一层面是襄阳地区产业链，包括食品加工厂、附近养殖场和运输车辆的信息；第二层面是食品加工厂，包括了屠宰厂、熟食厂、无害化厂、污水厂和立体库的各个分厂的运行、运营信息；第三层面是在各个分厂内部不同产品线的运行、运营信息；第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。 本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台，对襄阳地区产业链进行全面监控与可视化管理，最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等综效。 第2章、需求分析 2.1. 现状分析 公司经过多年的信息化建设，累计了很多企业信息系统，但这些系统比较独立，形成信

息孤岛，无法发挥数据的价值，更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑，要提升企业的运营管理效率，发挥数据价值，更好的为企业决策提供辅助支持，需要解决目前存在的以下主要问题： 1.建立的各个信息化子系统是相互独立，数据格式互不兼容。因此，每一个子系统都保 存了大量的相关数据，多个子系统无法互通互联，海量的数据更无法整合，无法实现统一的数据分析和处理，从而大大限制了这些数据的应用范围，造成了严重的数据资源浪费。 2.每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性，人机界面各不相同，无法为用户提供统一 的人机互动体验。 3.传统的信息子系统仅提供了原始数据界面，人们不易快速理解数据的规律和含义。人 们迫切希望能够将数据以可视化方式表达，以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。 4.移动计算的快速发展，使得运营管理人员能够随身携带计算能力强大的小型计算平台 （如智能手机，平板电脑等），大大提高了运营人员的空间自由度。如何把信息系统中的相关数据和分析结果随时随地的传递到移动智能终端，并最佳化的呈现给运营管理人员，从而实现无处不在的实时信息感知，是当前运营管理人员在日常工作和生活中非常需要的技术。 综上所述，食品加工厂的运营管理人员需要一种技术和解决方案，能够有效整合现有各个数据子系统，将所有子系统中的数据统一融合和分析，深入萃取每个数据中蕴含的信息，并将处理结果以最佳可视化方式实时展现在面前，使得运营管理人员能够及时全面感知所管辖区域的运行状态，快速做出最佳应对决策，最终实现智慧化工作和生活方式。 2.2. 系统目标 建立大数据可视化系统，全面整合已有数据子系统，实时抽取各类数据源中的信息、记录和处理相关数据、随时随地监控其管辖区域内设备或系统的运行状态、进行综合管理、建立生产运营监控中心，以满足日常生产运行监控和运维管理；同时将运营管理-职能系统全面纳入，最终将运营管理团队打造成一个安全可靠、事件驱动、物联人事、智慧决策、快速响应的高效率运营管理团队，结合现代技术的应用提升现有运营管理的效率，树立食品加工行业高效管理的标杆。 由于整个系统需要整体规划，分步实施，避免重复投入，所以我们将从顶层规划“大数据可视化系统”以满足未来的扩展和日常的运营，对本项目生产运营平台（系统）的智慧化

国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势

国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势？ 大数据类的公司1、大数据决策平台，帆软。帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能BI，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟，但是很低调。像帆软的FineBI，可以部署自带的FineIndex（类cube,数据仓库），有数据缓存机制，可实现定量更新，定时更新，减少了数据仓库的建设维护。还有FineDirect(直连)可直接连接数据仓库或数据库，主要针对Hadoop一类的大数据平台和实时数据分析的需求。2、数据库，大数据平台类，星环，做Hadoop生态系列的大数据底层平台公司。Hadoop 是开源的，星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。 3、云计算，云端大数据类，阿里巴巴，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。实力不差，符合阿里巴巴的气质，很有野心。 4、大数据存储硬件类，浪潮，很老牌的IT公司，国资委控股，研究大数据方面的存储，在国内比较领先。BI Hadoop的案例Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案，是Apache的一个开源项目名称，核心部分包括HDFS及MapReduce。其中，HDFS 是分布式文件系统，MapReduce是分布式计算引擎。时至今日，Hadoop在技术上已经得到验证、认可甚至到了成熟

期，同时也衍生出了一个庞大的生态圈，比较知名的包括HBase、Hive、Spark等。HBase是基于HDFS的分布式列式数据库，HIVE是一个基于HBase数据仓库系统。Impala 为存储在HDFS和HBase中的数据提供了实时SQL查询功能，基于HIVE服务，并可共享HIVE的元数据。Spark是一个类似MapReduce的并行计算框架，也提供了类似的HIVE的Spark SQL查询接口，Hive是基于hadoop的数据分析工具。很多企业比如银行流水作业很多，数据都是实时更新且数据量很大。会采用hadoop作为底层数据库，借由中间商处理底层数据，然后通过BI系统去连接这些中间数据处理厂商的中间表，接入处理数据，尤其以星环、华为这类hadoop大数据平台商居多，使用也较为广泛。以星环大数据帆软大数据BI工具FineBI的结合为例。由于星环也是处理hadoop下的hive数据库，其本质都是差不多的，可以使用Hive提供的jdbc驱动，这个驱动同样可以让FineBI连接星环的数据库并进行一些类关系型数据库的sql语句查询等操作。将这些驱动拷贝到BI工程下面，然后重启BI服务器。重启后可以建立与星环数据库的数据连接，最后通过连接进行数据查询。关于FineBI的FineIndex和FineDirect功能hadoop是底层，hive是数据库，上述案例采用的是FineIndex （cube连）连接，用的是hiveserver的方式进行数据连接的；数据连接成功之后，将hive数据库中的表添加到业务包

《大数据分析平台技术要求》

大数据分析平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。 ?

2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对XX数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据XX的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作， 支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。

基于工业互联网的大数据分析平台

基于工业互联网的大数据分析平台钢结构制造全过程成本分析与工艺优化 引言：中建钢构广东有限公司是国家高新技术企业，是中国最大的钢结构产业集团——中建钢构有限公司的隶属子公司，年加工钢结构能力20 万吨，是国内制造特级的大型钢结构企业，是国内首批取得国内外双认证（欧标、美标）的钢结构企业。中建钢构具有行业领先的建筑信息化、智能化产品，自主研发了国际领先的钢结构全生命周期管理平台，开发了ERP、设备能像管理系统、库存管理系统等信息系统，搭建了基于工业互联网的大数据分析管理平台。同时，公司正实施建设全球首条钢结构智能制造生产线，实现涵盖切割、分拣、搬运、焊接、仓储、物流、信息化的智能化生产。该产线获批成为2017 年国家工信部智能制造新模式应用项目，并被科技部立项作为国家“十三五”重点课题。中建钢构广东有限公司率先践行“中国制造2025”，成为国内装配式建筑领域首个智能化工厂，并获得2018 年广东省工程技术研发中心、2018 年广东省两化融合试点企业；2018 年广东省级企业技术中心；2017 年广东省智能制造试点示范项目；2017 年广东省制造业与互联网融合试点示范。

目录 案例 1 (1) 一、项目概况 (3) 1.项目背景 (3) 2.项目简介 (3) 3.项目目标 (4) 二、项目实施概况 (5) 1. 项目总体架构和主要内容 (5) 1)总体功能架构 (5) 2)建设内容详细介绍 (5) 三、下一步实施计划 (18) 1.平台覆盖范围扩大与共享应用细化 (18) 2.项目经验总结与成果转化 (19) 四、项目创新点和实施效果 (19) 1.项目先进性及创新点 (19) 2.实施效果 (20)

大数据可视化设计

大数据可视化设计 莈2015-09-16 15:40 芄大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 莁一、什么是网络安全可视化 节攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁??通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 肀1.1 故事+数据+设计= 可视化 莇做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 葿有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1 是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程： 蒈我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数

值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 肆最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 薁总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 袀1.2 可视化设计流程 袅一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等；其次，我们利用可视化工具，根据一些已固

环境保护大数据建设方案详细

环境信息大数据分析平台 （项目建议书）

目录 1建设目标 (3) 2建设容 (4) 3功能模块详细描述 (4) 3.1基础数据采集与整合 (4) 3.2基于认知计算的环境信息大数据分析 (5) 3.3重污染预警与决策支持 (6) 3.4工业园区污染来源解析 (7) 3.5区域异常污染自动监管系统 (8)

1建设目标 本项目将借鉴国际最新大数据、物联网、云计算、移动、社交，以及空气质量建模和预报溯源方面的研究成果，开展环境信息大数据分析及工业园区污染溯源等方面的关键技术研究，并在此基础上建立一套针对鄂尔多斯市的环境信息大数据分析平台，进而实现业务化运行。 本项目的主要建设目标如下： (1)建立空气质量相关信息的360度视图，支撑科学系统的管理决策。对空气质量监测、综合观测、污染源、交通流量、地理信息，以及社会舆情等各类相关信息进行充分整合，形成数据源的统一管理、统一维护和高效查询，并提供契合现有业务逻辑的数据关联分析服务。 (2)实现基于认知计算的环境信息大数据分析。基于平台中积累的各类数据，通过关联分析、时间序列分析、空间分布分析、案例分析和知识规则推理等多种手段，使用认知计算技术对环境信息进行大数据分析，产生更大的价值。 (3)构建应对措施的科学决策支持分析系统。基于高精度分析模型，结合大气污染源排放清单，根据污染控制措施的需求，制作空气污染决策服务产品，向环境管理部门提供决策支持，制定有效、经济、低影响的科学应急处理措施。 (4)构建工业园区污染溯源系统。基于高精度预报模型，结合重点污染源排放清单和综合观测数据，提供工业园区之间污染来源

和去向追踪，给出每个园区的每种污染物随时间演化的空间分布和来源比例。 (5)构建区域异常污染自动监管系统。充分利用大数据分析技术，将跨部门、跨行业、跨地域的数据整合起来,以更加科学的方式实现未批先建、超标排放等区域异常污染事件的发现和分析，应对环境事件、减少环境危害。把环境数据与其他关键数据结合起来，让新的信息化手段为环境管理提供系统性的支撑，用数据说话，为管理者决策提供依据。 2建设容 本项目的建设容包括： (1)基础数据采集与整合 (2)基于认知计算的环境信息大数据分析 (3)重污染预警与决策支持 (4)工业园区污染溯源 (5)区域异常污染自动监管系统 3功能模块详细描述 3.1基础数据采集与整合 覆盖全市的空气质量监测网络，构建环境信息数据库，开发一体化的数据实时采集、数据解析处理、自动质量控制、数据加工、叠置分析、预警识别等功能模块，实现数据一体化的统一加工处理和计算，保障服务于鄂尔多斯市的空气信息原始数据、过程数据、结果数据和

大数据可视化平台的制作流程

图片简介: 本技术介绍了一种大数据可视化平台，涉及大数据技术领域。包括感知层、网络层、数据库层、系统应用层、数据服务层、系统展示层及共享交换平台，感知层通过通信网络端口对接网络层，网络层通过通信网络端口对接数据库层，数据库层通过通信网络端口对接系统应用层，系统应用层通过通信网络端口对接数据服务层，数据服务层通过通信网络端口对接系统展示层，该可视化平台通过通信网络端口对接共享交换平台。该大数据可视化平台，通过对各个指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑，将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。 技术要求 1.一种大数据可视化平台，包括感知层、网络层、数据库层、系统应用层、数据服务层、系统展示层及共享交换平台，其特征在于：所述感知层通过通信网络端口对接网络层，所述网络层通过通信网络端口对接数据库层，所述数据库层通过通信网络端口对接系统应用层，所述系统应用层通过通信网络端口对接数据服务层，所述数据服务层通过通信网络端口对接系统展示层，所述该可视化平台通过通信网络端口对接共享交换平台。 2.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述感知层包括客户端采集、数据库采集、开源SDK、第三方数据及服务器采集，用于多种数据源、多种方法全量采集，贯穿用户使用产品的整个生命周期。 3.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述网络层包括卫星网、传输网及接入网，用于使网络达到最佳运行状态，使网络资源获得最佳效益。

4.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述数据库层包括数据中台、视频储存器、关系数据库、实时数据库及ERP/MES系统，用于提供可视化界面，让市场、产品、运营等业务人员进行深度数据分析。 5.根据权利要求4所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述数据中台包括数据处理引擎、元模型分析、元模型管理、元数源采集及数据字典，用于将结构化数据、半结构化数据或非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。 6.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述系统应用层包括事件分析、漏斗分析、用户路径、留存分析、分布分析、用户分群及点击分析，用于建立数据指标体系，使用事件模型抽象用户行为，提供多维度、多指标的交叉分析能力。 7.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述数据服务层包括数据资源目录、数据资源检索、数据权限控制及数据流程管理，用于对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联以表达更多含义信息集合。 8.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述系统展示层包括三维可视化系统、移动端APP及小程序，用于依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 9.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述共享交换平台包括基础库、专项业务及元数据库，用于通过对各个指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑，将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。 技术说明书 一种大数据可视化平台 技术领域 本技术涉及大数据技术领域，具体为一种大数据可视化平台。 背景技术 大数据技术正在飞速发展，从行业上看，智慧城市等智慧业务在当前市场发展很快，目前大数据产品已经比较成熟，并广泛应用于互联网管理部门、部队、企业和高校，另外还有商业智能、工业监控等领域，对于大多数大数据应用，前期针对数据的采集、传输、存储、分析、运算等工作，都是基础性工作，必须通过可视化的手段，将各类数据当中的规律和联系展现在决策人面前，才能让数据有效支撑最终的决策过程。

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案的设计v01.doc

大数据中心运行可视化平台项目的技术方 案的设计v01 数据中心运行可视化平台 技术方案 北京优锘科技有限公司 2015-08-13 目录 第1章项目背景(3) 第2章建设内容(4) 2.1地理位置可视化(4) 2.2数据中心可视化(4) 2.3IT架构可视化(5) 第3章建设目标(5) 第4章解决方案(6) 4.1 地理位置可视化(6) 4.1.1 位置分布可视化(6) 4.1.2 分级浏览可视化(7)

4.1.3 场景浏览可视化(7) 4.1.4 网点配置可视化(7) 4.2 数据中心可视化(8) 4.2.1 环境可视化(8) 4.2.2 资产可视化(9) 4.2.3 配线可视化(10) 4.2.4 容量可视化(11) 4.2.5 监控可视化(11) 4.2.6 演示可视化(12) 4.3 IT架构可视化(13) 4.3.1 业务交易可视化(13) 4.3.2 应用关系可视化(13) 4.3.3 系统架构可视化(14) 4.3.4 应用组件可视化(14) 4.3.5 基础设施可视化(15) 4.3.6 监控数据可视化(15) 4.4 第三方系统集成(16)

第1章项目背景 随着业务的飞速发展，IT规模也越来越庞大而复杂，为保障IT 系统的正常运行，针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设，关注各类管理对象的数据采集、异常报警，并取得了良好的监控效果。在建设过程中，比较缺乏从统一可视化的角度，整合监控数据，构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升，充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题： ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图，各个技术团队只能看到管理 范围内的监控对象和内容，缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力，对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角，各个系统采用独立监控的方式，无法从应用端 到端管理的角度，实现跨系统的监控分析和可视化管理，在出现应用系统运行出现故障时，无法快速定位到发生故障的根源应用系统，同时，在一个应用系统监控报警时，无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低，当应用系统出现故障时，无法快速 定位是应用本身问题，还是所支撑的IT组件问题。同时，在系统层面出现故障时，无法直观评估其所影响的应用系统范