可视化技术详解：数据建模是可视化大屏的内核

可视化技术详解：数据建模是可视化大屏的内核

引用

CSDN

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https://blog.csdn.net/2401_82881178/article/details/144286352

在当今数字化时代，可视化技术已成为企业运营管理的重要工具。而数据建模作为可视化大屏的核心，其重要性不言而喻。本文将为您详细解析什么是可视化技术中的数据建模，探讨其在智慧园区等场景中的具体应用，以及数据建模的具体操作步骤。

一、什么是可视化技术里面的数据建模？

数据建模可以被理解为对原始数据进行组织、整理和结构化的过程。它是将复杂、分散且可能无序的数据，通过特定的方法和规则，转化为有意义、可理解且便于分析和可视化呈现的数据结构。

具体来说，数据建模包括以下几个方面：

• 首先，是确定数据的类型和关系。明确哪些是数值型数据、哪些是分类数据，以及不同数据之间存在着怎样的关联，比如因果关系、层次关系等。
• 其次，构建数据模型框架。这就像是搭建一个房子的框架，确定数据的主要结构和层次，以便后续的数据填充和操作。

• 然后，对数据进行清洗和预处理。去除噪声、异常值，填补缺失值等，确保数据的质量和准确性，为后续的建模和可视化奠定基础。
• 再者，根据具体的业务需求和可视化目标，选择合适的数据模型类型。例如，关系型模型、层次模型、网络模型等。
• 最后，通过不断调整和优化模型，使其能够更好地适应数据的特点和可视化的要求。

通过有效的数据建模，可视化大屏能够以更清晰、准确、有逻辑的方式呈现数据，帮助公司在经营管理中做出更明智的决策，发现潜在的问题和机会，提升整体运营效率和竞争力。它为可视化大屏提供了坚实的内核支持，使得可视化不仅仅是表面的华丽展示，更是具有深度和内涵的数据洞察工具。

二、数据建模对于可视化大屏的意义？

• 提升数据理解：帮助将复杂的数据关系以清晰、有条理的方式呈现，使人们能更好地理解数据背后的含义和逻辑。
• 提高可视化效果：确保数据以最合适的形式在大屏上展示，增强可视化的准确性和可读性，让信息传达更高效。
• 增强数据分析能力：为深入分析数据提供基础架构，支持各种数据分析操作和挖掘潜在信息。

• 优化决策支持：通过构建准确的数据模型，让可视化大屏上展示的信息更具参考价值，从而更好地辅助决策制定。
• 提高数据整合效率：方便不同来源、类型的数据整合在一起，形成统一的视图，避免数据混乱和冲突。
• 保障数据质量：在建模过程中对数据进行清理和规范，减少错误和不准确数据对可视化结果的影响。

• 促进系统扩展性：一个良好的数据模型便于后续添加新的数据和功能，使可视化大屏能适应不断变化的需求。
• 建立数据一致性：确保在不同的可视化场景和应用中，数据的展示和解读保持一致，增强可信度。
• 降低开发成本：合理的数据建模可以减少在可视化开发过程中的错误和返工，提高效率并节省成本。

三、以智慧园区为例，都有哪些数据需要建模？

以智慧园区为例，以下是一些可能需要建模的数据：

• 园区基础设施数据：包括建筑分布、道路布局、水电管网等的位置和状态数据。
• 设备运行数据：如各种智能设备（监控设备、环境监测设备、能源管理设备等）的运行参数、状态信息。
• 人员数据：员工信息、访客信息、人员流动数据等。
• 车辆数据：车辆进出记录、车辆类型、停车位置等。
• 能源消耗数据：水、电、燃气等能源的使用量和实时数据。
• 环境数据：温度、湿度、空气质量等环境指标数据。

• 安全防范数据：报警信息、消防设施状态等。
• 企业运营数据：入驻企业的基本信息、生产经营数据等。
• 空间使用数据：办公空间、仓储空间等的占用和空闲情况。
• 业务流程数据：如行政审批流程数据等。
• 设施维护数据：各类设施的维修记录、保养计划等。

四、数据建模操作步骤是什么？

以下是一般的数据建模操作步骤：

1. 需求分析：明确可视化大屏对于数据的具体需求，包括要展示的内容、分析的目标等。
2. 数据收集：从各种数据源（如数据库、文件、传感器等）获取相关数据。
3. 数据理解：对收集到的数据进行深入研究，了解数据的特征、分布、关系等。
4. 概念建模：构建高层级的概念模型，确定主要的数据实体、属性和它们之间的关系。
5. 逻辑建模：进一步细化概念模型，形成更详细的逻辑结构，如确定表结构、字段等。
6. 数据清洗和预处理：清理无效数据、处理缺失值、转换数据格式等，以确保数据质量。
7. 物理建模：根据选用的数据库或数据存储方式，将逻辑模型转化为实际的物理存储结构。
8. 模型验证：检查模型的准确性、完整性和合理性，可通过测试数据或实际应用来验证。
9. 优化调整：根据验证结果对模型进行必要的优化和调整，以提高性能和适用性。
10. 文档编写：记录数据建模的过程、方法和结果，方便后续维护和使用。