智慧城市规划大数据系统软件解决方案
智慧城市数据交融可视化零碎的设计施行教训进行总结，在设计理念、设计办法、技术实现、常见问题等方面，对设计施行教训进行总结，以不便读者更好的理解可视化零碎的设计实现。
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01 明确零碎的利用场景
智慧城市数据可视化零碎，不同于一般运行于 PC 端的零碎，它的利用场景通常是展现、汇报、会议、应急指挥等，受众通常是关怀数据统计后果以及倒退态势的决策者、管理者。
这一点是十分重要的，只有理解了零碎的利用场景、用处、受众，能力从使用者的角度去进行设计和实现。
02 零碎性能构造的布局
智慧城市的可视化利用中，通常波及城市治理的多个畛域，如：教育、游览、医疗、交通等等，能够将每个畛域作为一个“专题”，每个专题依据内容的多少设计一个或多个数据展现页面。
在零碎的最外层，能够设计一个如上图照片中的“具备零碎主菜单性能的封面”，系统启动运行后，首先进入这个界面。
进入具体的专题后，能够通过上方 TAB 格调的菜单来进行各模块的切换。模块的切换也可通过侧边隐藏式标签菜单来实现。
03 零碎之间的对接
数据可视化零碎是城市运行数据的活泼展现形式，在施行过程中，通常须要对接根底业务零碎，从根底业务零碎获取数据，从而进行数据的可视化展现。
形式 1：对于曾经施行了 ESB 总线零碎的智慧城市我的项目，次要通过 ESB 以 WS 形式进行数据对接。
形式 2：对于第三方零碎，次要采纳 REST 的形式进行对接，数据格式为 JSON。
04 数据可视化组件的应用
在规范版本的智慧城市数据可视化零碎中，采纳了 echarts 作为次要的数据可视化组件。
echarts 作为国内一款绝对较为胜利的开源我的项目，总体上来说有这样的一些长处：
容易应用，官网文档比拟具体，而且官网中提供大量的应用示例供大家应用。
反对按需要打包，官网提供了在线构建的工具，能够在线构建我的项目时，抉择我的项目所须要应用到的模块，从而达到减小 JS 文件的体积。
开源
反对中国地图功能
对于一些标量数据，次要采纳自行设计的 label 组件来进行显示。
对于适宜一些列表形式体现的数据汇合，须要自行设计与总体格调匹配的表格进行显示。
05 罕用图表及用法
(1)折线图
实用场景：折线图实用于二维的大数据集，还适宜多个二维数据集的比拟。折线图并不关注具体的数字是多少，也不强调个体的比照，而是从整体宏观的角度，把握倒退的趋势。
(2)面积图
实用场景：强调数量随工夫而变动的水平，也可用于引起人们对总值趋势的留神。
延长图表：沉积面积图、百分比沉积面积图还能够显示局部与整体之间 (或者几个数据变量之间) 的关系。
(3)柱形图
实用场景：柱形图关注各个元素之间的散布状况，强调的是个体之间的比照，突出具体的数据。柱状图也可看趋势，但不宜展现一个宏观的久远的趋势，它更适宜展现近期的发展趋势。
衍生图表：沉积柱形图，柱形图组，条形图，沉积条形图等。
留神：为设计好看，柱形图之间的距离设置为 1 / 2 宽度为宜。
(4)折线柱形组合图
实用场景：要求折线图与柱状图之间存在肯定的关联，放在一起更能体现更多的问题，从而实现多组数据统计在一张图表中的模式。
(5)瀑布图
实用场景：表白数个特定数值之间的数量变动关系，最终展现一个累计值。展现两个数据点之间的演变过程，还能够展现数据是如何累计的。
劣势：实用场景较少
(6)散点图
实用场景：散点图实用于海量的三维数据集。所有数据以散点的状态散布在坐标轴内，以点的地位坐标和色彩作为变量个体的辨别，通过点的数量散布来判断变量之间是否存在某种关联。个别状况下 xy 轴代表的数据是线性数据。
劣势：散点图不适用于中小规模数据集。
衍生图表：气泡图。气泡图散点图减少了气泡面积这个变量。
(7)饼图 / 环形图 / 南丁格尔玫瑰图
实用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。实用简略的占比比例图，在不要求数据精密的状况实用。饼图强调的是个体与整体之间的比拟，实用于突出某元素的占比状况。
衍生图表：环形图组和嵌套饼图。
单个的饼图用于体现单个元素占比状况，要求各元素组成比例之和是 100%。
环形图组各个环形代表元素指标能够没有组成关系，更强调比照关系。
嵌套饼图则是针对同一对象的两种不同组成分类形式，体现各个元素占比状况。
(8)雷达图
实用场景：雷达图实用于多维数据(四维以上)，个别是用来示意某个数据字段的综合状况，
劣势：了解老本较高，数据点太多的话分别起来有艰难。
(9)仪表盘
实用场景：实用于体现重要数据指标。仪表盘须要提供该指标的正常值范畴以及高于和低于正常值的区间，通过指针标识以后指标的具体数值并清晰的看出看出某个指标值所在的区间。起到很好的预警性能。
能够通过多个仪表盘组合或同一仪表盘设置多个指针的形式来体现同类或同一对象的多个指标数据组合。
(10)字符云
实用场景：通过字号和散布显示词频，能够用来做一些用户画像、用户标签的工作。
劣势：很酷炫，好看。
劣势：应用场景繁多。
06 数据人工编辑性能的必要性
这一条通过理论我的项目总结出的教训。很多理论我的项目中，因为用户演示的工夫节点、零碎验收工夫节点的制约，可视化零碎的“就绪”工夫节点有时不会晚于根底业务零碎的上线运行工夫。换句话说，可能根底业务零碎刚刚上线，甚至还没有上线，就须要演示可视化零碎。而这时进行真正意义上的数据对接是来不及的。所以，依据这个教训，咱们在零碎的后盾提供了数据的人工编辑性能。在实在数据还无奈提供时，能够通过人工保护的形式来满足零碎演示的需要。这一性能为理论我的项目的客户演示、验收，提供了很大的便当。
07 将数据进行“可视化”的设计过程
上面以宏观经济数据可视化零碎为例，以图文的形式阐明一下设计过程。
(1)首先能够采纳思维导图的形式，将收集的数据项进行整顿，从而发现这些数据项之间的逻辑关系和内在联系。并总结出几个须要设计的主题。
(2)将专题中的数据项，进行归类整顿，在页面上进行布局，要思考数据项的表现形式、图标类型，并设计出数据项之间的联动关系。输入“线框图”作为数据可视化专题设计原稿。
(3)以线框图为输出，输入专题 UI 设计图。并在电脑屏幕、超高分大屏上进行理论展现，斟酌、批改、定稿。