重磅干货丨数字冰雹大数据可视决策 技术解析

digihail2017

一、什么是数据可视化

俗语有曰：文不如表，表不如图。数据可视化就是借助于图形化手段，把最基本的数据进行处理、运算之后，通过可视化技术，深度挖掘、呈现背后深层次的指标、规律，并结合不同行业业务需求，清晰有效地传达与沟通信息，给用户带来良好的视觉效果，降低用户的理解难度，从而实现帮助各行业用户驾驭数据，洞悉价值，提升决策效率和能力的目的。

二、大数据可视决策的关键技术

本文将从可视渲染技术、可视分析技术和可视决策技术三方面，对大数据可视决策的关键技术进行解析：

（一） 可视渲染技术

可视渲染技术主要包括基础可视渲染技术和数据驾驶舱两部分内容，其中，基础可视渲染技术包括基础可视渲染图、地理空间可视渲染图、组态图等；数据驾驶舱则是将这些分析视图组合起来进行综合呈现。

1. 基础可视渲染技术

基础可视渲染技术是可视化手段里最基础的技术实现能力，其中包括基础可视渲染图（单态图、统计图、分布图、关系图）；地理空间可视渲染图（分布图、统计图、关系图）以及组态图等视图，并可基于时间、空间等多个维度进行呈现。

1.1 基础可视渲染图

1.1.1 单态图

单态图是对数据进行直接观察，对数据简单状态的变化进行呈现的图表，适用于对单一维度数据进行统计分析的应用场景。

1.1.2 统计图

统计图就是常见的统计分析图表，有单柱图/单条图/折线图/堆积图/饼图/环图等，便于直接观察数量的多少、比较数据间的差别等。

1.1.3 分布图

分布图是表现数据分布态势的视图，有散点图、雷达图等，可应用于分析数据分布态势的场景。

1.1.4 关系图

关系图是用于呈现海量数据间关联关系的视图，有：拓扑图、桑基图、标靶图等，可应用于探究简单关系的场景。

1.2 地理空间可视渲染图

地理空间可视渲染图是在二三维态势地图基础上叠加可视化分析图表，以呈现数据变化及规律的视图，包括地理空间分布图、地理空间统计图、地理空间关系图等分析视图。

1.2.1 地理空间分布图

地理空间分布图是在地理空间下表现事物空间分布位置与范围的视图，有地理空间散点图、节点轨迹图、热图、星光图等，可应用于车辆位置分布监测、区域人员密度监测等地理空间分布应用场景。

1.2.2 地理空间统计图

地理空间统计图是将常见的统计分析图表叠加在二三维态势地图显示的视图，有单柱图、簇状柱图、堆积柱图、气泡图等，便于在大范围内更直观把握地理空间数据的多少、比较地理空间各数据间的差别等。

如上图所示，对区域内经济发展指标以地理空间柱图进行统计分析，直观展示区域内各地经济发展水平，可便于用户直观、高效、全面掌握各地经济发展的空间分布特征。

1.2.3 地理空间关系图

地理空间关系图是基于地理信息系统，通过热点图、链路图等视图呈现海量数据间关联关系，可应用于地理空间探究数据关系的应用场景。

1.3 组态图

组态图是指通过可视化手段对模型对象进行仿真，并通过数据驱动模拟、反映、展现对象的运动状态、工艺流程、外观效果等，通常面向工业、航天军工、能源电力等行业领域。

2. 综合数据驾驶舱

数据驾驶舱是指：把基础可视渲染技术中的各类可视分析图表组合起来，通过一个可视化页面来呈现。它可以集成单态图、统计图、分布图、空间图、组态图等多大类、近百种可视分析视图，对数据进行多维联动分析，实现数据的多维度并行展示、分析；适用于需要并列监测多类数据的决策领域，例如企业管理者判定企业的各品类经营情况的场景，通过对各品类经营状况的综合呈现，全面掌握企业经营态势。

（二） 可视分析：可视渲染+分析计算模块

可视分析技术是在渲染技术的基础上，结合一定的分析计算模块，对最基本的数据进行处理、运算，挖掘深层次的价值、规律，再将数据规律、关系等指标以最佳视觉表现形式进行呈现的技术，从而使复杂晦涩的数据态势、规律，清晰易懂、一目了然，为管理者提供充分的决策支持，具体表现形式有数据统计分析、关系挖掘分析、推演仿真分析、活动规律、分布热区、最优中心等众多可视分析方法。

1. 推演仿真分析

推演仿真分析是通过可视化技术手段，对作战过程、设备运行过程等进行仿真、模拟与推演的分析方法。通过接入行业模型算法、仿真引擎数据，对作战过程以及设备运行的态势进行仿真、模拟与推演，辅助决策人员根据业务需求进行推演仿真，对业务数据进行可视分析。广泛使用于军事联合作战、设备运行仿真推演等领域。

例如军事联合作战推演仿真可视分析应用场景。军事联合作战推演仿真可视分析可有效规避传统沙盘作业、图上作业短板。基于作战模型、交战规则和基础数据,通过推演仿真可视分析完成对作战方案中各类行动以及装备的仿真、模拟和推演，为军事联合作战提供完整的推演仿真方案，辅助用户评估作战方案的科学性、有效性和可行性,为作战方案优化提供定量和定性的参考依据。

2. 活动规律

活动规律可视分析是将自然界、社会、以及自然界与社会之间必然、本质、稳定和反复出现的联系展现出来的分析方法，可应用于人员/车辆出行活动规律、早高峰时间规律、气象变化规律等规律分析领域，有助于管理者掌握综合态势规律，为业务决策提供支持。

例如飓风活动规律可视分析。海量的飓风气象数据十分杂乱，从发生时间、影响区域等单一维度观察数据，很难发现飓风的活动规律，通过可视分析，能够将飓风发生过程和社会影响之间的因果联系以三维可视分析图表直观展现出来，有助于管理者洞悉飓风活动变化规律，为灾害预防、应急处置等业务领域提供决策依据。

3. 分布热区

分布热区是利用可视渲染、可视分析技术对数据集中程度进行分析，将分布情况通过可视化手段进行直观呈现的视图。可应用于人员密度、网站访客兴趣偏好等热区分析领域，提高热区数据直观呈现能力，辅助用户快捷掌握数据热区分布区域，为业务决策提供支持。

例如人口分布热区可视分析。政府以往的数据指标多是以纸面报告、二维表等方式呈现，看起来非常枯燥，要读懂这些报告也不是一件容易的事，城市管理者面对庞杂的人口数据，简单的数据分析图表无法直观呈现人口分布情况，运用人口分布热区可视分析可直观、高效观察到各地区人口分布、密度等信息，为政府进行人口流动管理、区域经济调控提供决策支持。

图中以不同颜色标识不同区域人口密集程度，直观呈现人口分布范围、规律等信息。

4. 最优中心

最优中心是对数据按照某一维度进行分析，对峰值点进行可视化呈现的手段；可应用于查找经济发达地区、最优空气质量地区等最优中心分析领域，有助于用户直观掌握峰值数据分布，为业务决策提供辅助支撑。

例如出租车停靠分布可视分析应用场景。出租车轨迹具有分布广、数据量大等特点，利用常规的统计分析图表统计出租车的运行轨迹，并计算出停靠热区，是一件十分困难的事。通过最优中心可视分析，结合时空统计维度，可轻松对出租车运行轨迹进行分析，并智能分析出最优中心点，辅助城市管理者对出租车配套的相关服务，如充电桩、公共厕所、餐饮等进行资源合理分配，为管理者进行选址、布局、规划等业务提供决策支持。

图中绿色轨迹是出租车运行轨迹，黄色聚集点是出租车经常停靠的地点，通过最优中心可视分析，依次推断电动车运行规律，可直观呈现出充电桩规划选址的最优地点。

5. 栅格聚簇

栅格：将空间分割成有规律的网格，每一个网格称为一个单元，并在各单元上赋予相应的属性值来表示实体的一种数据形式。

聚簇：提高某个属性(或属性组)的查询速度，把这个或这些属性上具有相同值的元组集中存放在连续的物理块。广泛适用于城管、电力等大范围态势监测的领域，以提升大规模数据观察分析效率。

例如在商业选址应用场景，通过栅格可将监测区域划分成一个个网格区域，细化监测粒度；同时利用聚簇将大范围电费、耗电量进行直观呈现，为用户选择适合的地址提供决策支持。

（三）可视决策支持：可视分析+行业业务决策需求

可视化的最终价值是要应用到行业中去，为行业决策提供科学依据。可视决策支持是在可视渲染技术、可视分析技术的基础上再结合上行业业务决策的需求，面向特定的行业业务领域，为用户提供决策支持的技术。

以智慧城市、智慧公安、智慧园区为例：

1. 智慧城市——产业经济

集成城市发改委、财政、审计、工商、统计等部门现有资源，将城市主要经济指标、产业结构及分布数据以三维柱图、热图等形式进行可视化分析，实现多指标数据的并行监测分析，全方位体现城市产业经济运行态势，展现城市经济、产业发展状况，为城市经济发展规划、产业结构调整等提供决策依据。

2. 智慧公安——治安态势

基于地理信息系统，将城市街道、地标点、建筑物、机动目标、视频数据等要素信息进行详细展现，对辖区警力资源分布、实时警情信息、接处警情况、重点人员活动规律、舆情信息等治安要素进行可视化分析，实现管辖区域内“人、车、地、事、物”的全面监控，辅助公安部门综合掌控大范围城市治安态势。

3. 智慧园区——智能楼宇

基于地理信息系统，通过三维建模，对园区内外部环境、空间结构进行三维展示，高度融合园区各领域现有数据资源，对园区资产、基础设施、能效、环境空间等管理领域的关键指标进行综合监测分析，辅助管理者全面掌控园区运行态势，实现园区人、事、物统一管理，园区综合运营态势一屏掌握。

三、数据可视决策 助力管理者运筹帷幄

数字冰雹可视化决策平台在充分整合、挖掘、利用信息技术与信息资源的基础上，挖掘数据信息的最大价值，实现对行业各领域的精确化监测、分析与呈现，从而充分提高用户决策的能力和效率，这也是数字冰雹深耕可视化领域的初心和目的。

数字冰雹作为大数据可视化领域的探路先锋，今后，数字冰雹将继续发挥助力作用，不忘初心、砥砺前行，帮助各行业用户提供成熟的可视化解决方案，帮助管理者实现驾驭数据，洞悉价值，让大数据真正为用户创造价值！

本文由大数据可视化分析决策系统供应商-数字冰雹原创。

图中系统截图来自数字冰雹。

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