自动采集系统(南京安正专业研发生产数据采集仪系统对比)

　　自动采集系统(南京安正专业研发生产数据采集仪系统对比)

　　数据可视化是指将相对晦涩的数据以可视化、交互化的方式展示出来，从而形象地、直观地表达数据中收录的信息和规律。大数据时代，各行各业都越来越重视数据。随之而来的是对数据的一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切，数据可视化也展现出越来越多的生命力。

　　图形化的内容传播更有效

　　为什么人们更喜欢图形内容显示？主要原因是视觉是人类输入信息的最强方式，也是人类感知周围世界的最强方式。在《大脑规则》一书中，发育分子生物学家约翰梅迪纳写道：“视觉是迄今为止我们最重要的感觉器官，占据了我们大脑资源的一半。” Infographics提供了Method的语境（Language of Context），通过显示多个维度的值并相互比较，为观众提供语境，让我们更有效地将内容反映到大脑中。

　　我们来看一组简单的数据，对比一下图和数据在人脑感知上的差异：

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　　该图收录四组数据。数据很简单，但是从数据上看，你能看出这四组数据的区别吗？

　　答案是从数据上很难看出差异，因为每组数据看起来都非常相似。下面我们将这四组数据转换成图表进行对比。

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　　通过对比图表，我们可以很容易地发现这四组数据之间的差异。第 I 组数据呈现离散性总体上升趋势。第二组数据呈弧形先增大后减小的趋势。第三组数据呈线性上升趋势，但有一点很突出。IV组数据呈现Y坐标不变，X上升的趋势，但有点突出。

　　数据绘制成图形后，大脑自然会对图形的不同点做出反应，从而更有效地理解数据的含义。

　　让我们看看其他例子：

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　　以可视化的方式向用户展示当前QQ在线人数。把数据放在可视化的控件中，让用户可以直观的了解到现在QQ在中国的人口分布情况，哪里人多，哪里人少。

　　这种以图形方式描述和设计数据的过程通常称为数据可视化。有时，可视化的结果可能只是一个条形图，但大多数时候可视化的过程会非常复杂，因为数据本身可能非常复杂。代码检测智能采集系统是如何完成如此复杂的数据可视化过程的？

　　Detective Intelligence采集系统中数据可视化的实现步骤：

　　实现数据可视化最重要的是采集和数据的分析。Probing Smart采集系统通过数据采集、数据处理分析实现数据可视化，从抽象的原创数据到可视化的图像。

　　一：数据采集

　　明确数据需求：因为客户在不同的行业，他们的需求也不同。因此，首先要明确客户对数据的最终用途，确定客户的需求。根据客户采集的数据与客户沟通后，汇总需要采集的字段。

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　　调研数据来源：根据客户需求确定数据范围采集。然后锁定采集的范围，估计采集的数据量。细化客户需求，研究采集的方向。确定存储方式：根据采集的数量划分数据存储方式。对于比较小的数据，一般使用excel表格存储；千万级大数据，选择数据库存储；对于GB级别的数据，必须使用Hadoop、Spark、Redis等分布式存储和处理技术，才能实现更好的管理和计算。选择正确的数据存储方式，可以让客户更方便地使用和管理数据。二：数据处理与分析

　　数据处理：

　　通过数据清洗、数据合并、任务调度、搜索引擎系统和ETL构建，对数据池中的数据进行处理。数据清洗：实现Web前端展示，展示爬虫程序抓取的数据，方便清洗。

　　数据合并：数据清洗后，数据合并系统会自动匹配大数据集群中的数据，通过熟人评分关联可能的熟人数据。任务调度：通过任务调度系统，可以动态开启和关闭，定时启动爬虫程序。搜索引擎系统：通过ElasticSearch集群实现搜索引擎服务。搜索引擎是PC端的检索系统，可以快速从大数据集群中检索数据。ETL：从源端到目的端提取、转置、加载数据，整合分散、杂乱、不一致的数据，为公司决策提供分析依据。数据分析

　　使用采集的数据，通过一系列的分析选项，发现复杂的联系，探索数据中的各种关系，包括图形可视化、全文多面搜索、动态直方图、算法模型的构建——实现大数据智能分析，精准挖掘出需要的数据。

　　三：视觉设计

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　　代码检测数据可视化的设计目标和制作原则是忠实的、有表现力的、优雅的，即一要准确展示数据的差异、趋势、规律，二要准确传达核心思想，三，必须简洁美观，不携带冗余信息。结合人的视觉特点，总结出戴森数据可视化作品的基本特点：

　　让用户专注于可视化结果中最重要的部分；对于需要比较的数据，最好使用亮度、大小、形状来编码数据；使用尽可能少的视觉通道来编码数据以避免干扰信息。总结

　　天马科技自主研发的智能采集系统是一个强大的大数据采集分析可视化平台。采用天马科技自主研发的TMF框架为主体架构，支持可操作智能数据的开发。操作系统。代码检测智能采集系统，让数据可视化更简单。

　　文章来自：天马科技