数字政务-纺友云上展

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我们认识到了数据可视化的必要性，但缺乏数据可视化方面的技能，部分原因可以归结于，数据可视化只是数据分析过程中的一个环节，数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型，但在展示沟通上力不从心。与此同时，对于可视化类型的选择，既不是纯粹美学，也不是完全个人化。一个不合适的方案，受众可能会觉得乏味或者费解，甚至可能造成和受众之间的信任壁垒。

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。

既然是数据可视化，那么可视化的元素肯定是数据，数字政务，这里所指的数据是广义上的数据，包括文本、图片、声音等超媒体数据。ECharts在可视化过程中所涉及的四种基本数据集类型分别是表格数据、网状数据、场数据和几何空间（spatial）数据，像集合、列表等也是常用的数据集类型。这些基本数据集类型又是由不同的数据类组合构成的，这里的数据类是指可视化中所涉及的数据种类，主要包括四种数据类，分别是数据项、数据项的属性、链接（links）、位置。数据项的属性又可分为类别型和有序型两种，其中有序型又进一步细分为序数型和数值型。

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