三大维度看智能制造中的数据可视化
part 1 技术维度：在技术角度，从采集到展示的功能链为：数据采集→数据清洗→数据关联→数据存储→模型建立→数据计算→数据展示。
part 2业务维度：作为业务人员，对具体的IT工具可以不用太了解，重点把握两点：数据层和展示层。
1.数据层是业务工作中需要什么数据，档案可视化公司，要让IT工具采集数据；工厂leader关注的核心点无外乎交期、成本、质量和效率四点，详细分解这四点，收集各类原始子数据；（默认硬件支持采集）
2.展示层的东西并不复杂，在没有IT工具之前，工厂在日常运作中，肯定存在数据流，凭手工和个人经验制作成日常工作中的协调、汇报和经营会议等要用到的报表，IT工具只是将人为分析的经验转换成代码层的数据模型，档案可视化效果图，再结合美学将结果实时直观的展示。
数据可视化常用图形有哪些？
1、饼图：饼图的本质仍是柱状图，只不过饼图一般用来表示各个类别的比例，而不是一定的数值，用角度来映射大小。
值得一提的是，因为一个圆饼只有360度，如果类别太多了，大理档案可视化，这个饼会被切割得非常细，不利于阅读；这种情况下老老实实地用柱状图。
2、圆环图：本质就是饼图，只不过把实心圆换成了空心的圆环；如果清一色的饼图太过单调，可以考虑换个环形图。
3、sunburstchart：sunburstchart看起来跟饼图比较像，但比饼图更复杂得多。它从中心向外辐射，每辐射一层就细分一层，用来表示多个变量多层之间的比例关系。
4、马赛克图：马赛克图比较复杂，与柱状图相比，它的分类变量就多了几个，而且还能实现交叉映射，所以比柱状图更抽象，更细化。
5、直方图：直方图看起来跟柱状图很像，但其实本质并不一样（这一点需要注意）。直方图用来表征一个数值型变量的分布，具体来说就是把这个连续型变量划分成多个区间，然后统计各个区间的频数。直方图横轴是数值型变量本身的值，纵轴是频数。
数据可视化典型应用场景
一、网页：目前应用于数据可视化方面的网页技术可以说是琳琅满目，如D3.js、Processing.js、Three.js、ECharts（来自百度EFE数据可视化团队）等等，这些工具都能很好的实现各类图表样式，而Three.js作为WebGL的一个第三方库则相对更侧重于3D方向的展示。
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