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现如今大数据已无所不在,并且正被越来越广泛的被应用到历史、政治、科学、经济、商业甚至渗透到我们生活的方方面面中,获取的渠道也越来越便利。

今天我们就来聊一聊“大屏应用”,说到大屏就一定要聊到数据可视化,现如今,数据可视化由于数据分析的火热也变得火热起来,不过数据可视化并不是一个新技术,可视化数据就是用可视化的方式展现的数据。而数据大屏作为大数据展示媒介的一种,广泛运用于各种展示厅、会展、发布会及各种狂欢节中,其中不乏一些通用的处理方案:阿里的DataV、百度的Suger、腾讯RayData等等。

随着物联网、5G等各种跟连接有关的技术的出现与发展,每个人手中掌握的数据量都呈指数级增长,光看这些数是看不过来也看不懂的,“数据可视化”就是一种简化,让艰难的数据理解过程,变成——看颜色,辨长短,分高低。从而大大缩短理解数据所需的时间。

因公司的自研产品涉及到BI模块,因此数据大屏展示的需求孕育而生(数据大屏需求已经完成)。

下面是本人针对这个数据大屏需求前期做的一些探索实践,数据也是mock的

图表选择

六种基本图表涵盖了大部分图表使用场景,也是做数据可视化最常用的图表类型:

  • 柱状图 用来反映分类项目之间的比较;
  • 饼图 用来反映构成,即部分占总体的比例;
  • 折线图 用来反映随时间变化的趋势;
  • 条形图 用来反映分类项目之间的比较;
  • 散点图 用来反映相关性或分布关系;
  • 地图 用来反映区域之间的分类比较。

基本图表类型都有通用的样式,不过多的展开讲解。我们更多的考虑如何选择常用图表来呈现数据,达到数据可视化的目标。基本方法:明确目标 —> 选择图形 —> 梳理维度 —> 突出关键信息

数据请求推送

当信息一旦准备就绪,我们就需要从服务器获取它们。这里我们需要一种基于推送的方法,例如 WebSocket 协议、轮询、服务器推送事件(SSE)以及最近的 HTTP2 服务器推送。这里我们简单比较一下 WebSocket 与轮询。

轮询需要客户端定时向服务器发送ajax请求,服务器接到请求后返回响应信息。这就需要大量的占据服务器资源。同时在HTTP1.x协议中也存在一些比如线头阻塞、头部冗余等问题。所以这种方案直接pass了。

再来说说 WebSocket,建立在 TCP 协议之上,数据格式比较轻量,性能开销小,通信高效,可以发送文本,也可以发送二进制数据。同时它还没有同源限制,客户端可以与任意服务器通信。还有一点 WebSocket 通常不使用 XMLHttpRequest,因此,当我们每次需要从服务器获取更多的信息时,无需发送头部数据。反过来说,这又减少了数据发送到服务器时需要付出的高昂的数据负载代价。对于数据大屏需要实时获取数据,这无疑是最高效的。

多点使用例子,多点看别人的模块 

http://www.dt0577.cn/news/22480.html

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