如何做到DataV实时数据大屏搭建实战

本文涉及的产品
可视分析地图(DataV-Atlas),3 个项目,100M 存储空间
数据可视化DataV,5个大屏 1个月
简介: 摘要在2018年大数据上云特惠活动系列直播中,阿里巴巴技术专家陶映旭和央久带来了DataV实时数据大屏搭建实战的精彩演讲,首先介绍了数据大屏应用场景和产品特性,其次分享了近期新功能和项目实操的详细过程,最后介绍了DataV经常使用的小技巧。

摘要:在2018年大数据上云特惠活动系列直播中,阿里巴巴技术专家陶映旭和央久带来了DataV实时数据大屏搭建实战的精彩演讲,首先介绍了数据大屏应用场景和产品特性,其次分享了近期新功能和项目实操的详细过程,最后介绍了DataV经常使用的小技巧。
数十款阿里云产品限时折扣中,赶快点击这里,领券开始云上实践吧!
更多实时数据大屏相关信息请点击
直播视频回顾
ppt下载请点击
以下为精彩视频内容整理:

数据大屏应用场景

数据大屏首先可以用于对外展示,对于一个企业或政府部门就需要一个非常炫酷的大屏可以展示我们是一个什么样的企业或我们正在做哪些业务;其次是驱动业务,这个可以放在董事长或总经理的办公室内,可以实时查看业务概况和监控预警;最后是价值发现,DataV可以将地理位置信息数据接入数据大屏,可以看到人群或设备在地理位置的分布,可以帮助发现一些问题。

7c0100046ee5e7c2e03ba784dae6fcc

上图为电商零售2016双11数据看板,在这张大屏上可以看到十分炫酷的效果,黄色的点代表实时销售的物品,红色代表某小区会有交易发生,蓝色部分是代表某小区没有交易的发生,从这个图中可以实时看到深圳某一个地区电商销售和物流的情况。

DataV产品特性

DataV产品具有以下特性:
·具有多种场景模板。数据可视化的设计难点在于如何能在简单的一夜之内让人读懂数据之间的层次与关联。DataV提供指挥中心、地理分析、实时监控、汇报展示等多种场景模板,简单修改即可快速投入使用。即便没有设计师,您的可视化作品也可以具备高设计水准。
·具有丰富开放的图表库。针对大屏业务的特点,原厂设计的丰富图表组件库,在视觉配色上保持色系统一,保证搭建的大屏在视觉更有一致性和整体感,同时也提供了丰富的配置项,便于用户实现个性化的组件样式,为了丰富用户可使用的组件库,我们同时接入了国内两大最强的第三方可视化图表库:Echarts和AntV-G2,同时还拥有大量的第三方组件包在云市场售卖,满足您的各种需求。
·具有强大的空间地理信息组件库。除针对业务展示优化过的常规图表外,还能够绘制包括海量数据的地理轨迹、地理飞线、热力分布、地域区块、3D地图、3D地球、地理数据的多层叠加。集成丰富而强大的地图组件图层,让您可以一站式的完成空间地理数据相关的可视分析,挖掘LBS数据背后隐藏的价值。
·具有多种数据源的支持。能够介入包括阿里云分析型数据库,关系型数据库,本地CSV上传和在线API的接入,且支持动态请求。满足您各类大数据实时计算和监控的需求,充分发挥大数据计算的能力。
·具有人人可上手的图形化编辑页面。提供多种业务模块级而非图表组件的Widget,所见即所得的配置方式,只是需要通过拖拖拽拽,无需编程能力,既可创造出专业的可视化应用。
·具有可配置数据交互分析。能够图形化地配置图表之间的交互联动,通过图表之间的参数传递实现数据的交互分析,还可以实现如地图数据下钻、局部轮播等功能。
·具有多种适配与发布方式。特别针对拼接大屏端的战士做了分辨率优化,能够适配非常规拼接分辨率作适配优化。创建的可视化应用能够发布分享,没有购买DataV产品的用户也可以访问到应用,作为您对外数据业务展示的窗口。或者通过密码/Token的方式进行访问权限控制,保护您的数据隐私安全。还可以通过历史快照来保存历史版本,并在历史版本之间切换并发布。

DataV新功能与项目实操

闪电特效大屏模板与全新地球组件在2017双11晚会被使用,用一个闪电的效果表现全国一些重要城市向各个地方物流配送的路线;DataV还具备大屏快照功能,这个功能可以帮助您保存最近的大屏快照;此外DataV还有一些贴心的小功能,提供了标尺功能作组件的部局、参考线、回撤功能等。
搭建大屏的基本步骤:明确指标、准备数据、设计素材、搭建大屏、对接数据、细节优化,如何梳理大屏指标设计原型?具体包括以下六步:
首先需要给大屏起个名字,譬如**实时数据监控大屏,然后在大标题下面发一些小指标;第二步,根据涉及到的指标去收集数据,有时原始数据不能达到要求,可能就需要作一些计算;第三步,准备设计素材,最基本的素材有面板装饰框/标题装饰框及大屏背景,有了这三个素材就可以搭建简单的大屏。

068a70a62d12531cfc4812cc93f48d4

第四步,搭建大屏,打开Datav,新建可视化。选择空白模板,新建一张大屏;选择基础平面地图组件,并在如图所示右侧面板的“子组件管理”中删除所有层,并添加飞线层、呼吸气泡层、区域热力层;第五步,对接数据,配置呼吸气泡层,类型过滤改成OK,打开数据配置,粘入“呼吸气泡数据.json”里面的数据。同样地,把飞线层的数据也配置好,然后修改区域热力图的颜色;

f8b33341e9ab4c6103765ff0699d6d9

第六步,细节优化,添加背景框,选择单张图片,上传素材包里的sc1.png,调整好大小后,在如上图所示左侧图层面板中,调整至最下层避免干扰其它组件的操作,最后发布预览大屏。

DataV小技巧

那么,如何通过简单的配置实现大屏的自动轮播?下面为大家分享具体步骤:
第一步,添加iframe组件,放大到全屏。首先需要两个组件分别是iframe组件和时间轴组件,时间轴组件的特点是可以定时的触发一个事件,通过这个事件可以把回答ID里面的数据下发到其他组件中,通过iframe组件接收回答ID里面的数值。
第二步,添加时间轴组件,并放到画布之外用来触发定时回调事件,然后配置好回调ID,这样大屏中其他组件就能收到事件以及这个ID。
第三步,在时间轴组件的数据配置中加入刚配置的回调ID,编号为1,2,3。这样每次定时触发事件时,都能向外部带上这个编号,目的是实现iframe不同页面链接的切换。
第四步,准备数据,将需要轮播的大屏发布链接保存到自己的数据库,ID编号与刚才回调ID中配置一致。
第五步,配置iframe的数据,数据源选择刚连接的数据库,将回调ID填入where语句作为条件。最后配置成功后即可预览查看轮播效果。
大家如果有任何需求与咨询可以点击链接提交:https://market.tianchi.aliyun.com/outsource/offer/publish.htm?type=PROJECT

相关实践学习
DataV Board用户界面概览
本实验带领用户熟悉DataV Board这款可视化产品的用户界面
阿里云实时数仓实战 - 项目介绍及架构设计
课程简介 1)学习搭建一个数据仓库的过程,理解数据在整个数仓架构的从采集、存储、计算、输出、展示的整个业务流程。 2)整个数仓体系完全搭建在阿里云架构上,理解并学会运用各个服务组件,了解各个组件之间如何配合联动。 3 )前置知识要求   课程大纲 第一章 了解数据仓库概念 初步了解数据仓库是干什么的 第二章 按照企业开发的标准去搭建一个数据仓库 数据仓库的需求是什么 架构 怎么选型怎么购买服务器 第三章 数据生成模块 用户形成数据的一个准备 按照企业的标准,准备了十一张用户行为表 方便使用 第四章 采集模块的搭建 购买阿里云服务器 安装 JDK 安装 Flume 第五章 用户行为数据仓库 严格按照企业的标准开发 第六章 搭建业务数仓理论基础和对表的分类同步 第七章 业务数仓的搭建  业务行为数仓效果图  
相关文章
|
3月前
|
人工智能 数据可视化 定位技术
DataV AI助手小技巧-如何制作PPT数据地图
“数据地图”是PPT汇报地区业务数据的最佳形式之一;以往制作数据地图需要用户有一定的编程和数据处理基础,制作门槛较高;随着DataV整合通义千问大模型能力之后,不懂编程和设计的用户也可以借助AI助手“零代码”制作数据地图,真正实现了人人可用的地图数据可视化。 进入大模型AI时代,人人可以变成职场跨界多面手!
11176 2
DataV AI助手小技巧-如何制作PPT数据地图
|
5月前
|
SQL 数据可视化 定位技术
见证数据的视觉奇迹——DataV Atlas
阿里云DataV的DataV-Atlas是一款专注于地理数据可视化的工具,提供时空数据分析和地图发布功能,适合快速创建地图并分享。与ArcGIS Server相比,DataV.GeoAtlas更侧重于数据可视化和云服务集成,适合非专业用户,而ArcGIS Server是全面的GIS服务平台,适合复杂分析和定制化应用。用户可通过阿里云免费试用DataV-Atlas,体验包括数据上传、地图制作和分析在内的功能。
见证数据的视觉奇迹——DataV Atlas
|
4月前
|
数据可视化 前端开发 数据挖掘
身怀绝技的开发者们,快来DataV玩转可视化组件,开启数据新视界!
理论学习之后,实践是检验知识的最好方式。建议你动手创建一个DataV项目,将所学的知识和技能应用到实际开发中。通过实践,你可以更好地理解和掌握DataV的使用技巧,并发现其中的乐趣和挑战。
|
5月前
|
数据可视化 搜索推荐 atlas
DataV Atlas深度解析与实战应用:打造个性化地理信息可视化
阿里云DataV的Atlas功能专注于地理信息可视化,提供范围选择、边界生成和层级展示等工具,助用户轻松创建专业地图应用。通过代码示例展示了如何用Geo组件展示中国省份销售数据,强调了数据安全和性能优化的重要性。DataV Atlas简化了复杂地理信息的展示,提升了数据洞察的直观性和美感。【6月更文挑战第19天】
559 3
|
6月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
用 DataV 展示 Prometheus 数据
本文介绍了如何将 Prometheus 数据接入 DataV 进行可视化展示。如果使用的是阿里云可观测监控中的 Prometheus 实例,或者自建的 Prometheus 开放了公网可访问的 HTTP API,那么可直接通过 API 将数据接入 DataV 展示。
352 0
|
6月前
|
JSON 数据可视化 定位技术
python_将包含汉字的字典数据写入json(将datav的全省数据中的贵州区域数据取出来)
python_将包含汉字的字典数据写入json(将datav的全省数据中的贵州区域数据取出来)
62 0
|
6月前
|
数据可视化 前端开发 JavaScript
react+datav+echarts实现可视化数据大屏
最近有点闲,就学习了下react,没想到就把react学完了,觉得还不错,就打算出一把react+datav的简易版可视化数据大屏供大家做个参考
490 2
react+datav+echarts实现可视化数据大屏
|
6月前
|
数据可视化 JavaScript 前端开发
vue2+datav可视化数据大屏(1)
最近打算出一个前端可视化数据大屏的系列专栏,这次将很全面的教大家设计可视化大屏,从开始到打包结束,其中,包括如何设计框架,如何封装axios,等等,本次使用的数据均为mock数据。与正常使用一致。本文会从开始的创建vu23项目到最后的项目打包,本篇共计3节。
733 1
|
6月前
|
数据可视化 JavaScript 开发工具
vue2+datav可视化数据大屏(3)
接上一节所说,当我们将接口封装完了后,我们需要给大屏进行内容填充啦
446 0
|
6月前
|
数据可视化 JavaScript API
vue2+datav可视化数据大屏(2)
接上一节所说 我们已经讲骨架搭好 这节我们讲述的如何在vue2中使用mock数据和封装axios
264 0