當代是一個信息過剩的時代，海量的原始數據讓人很難找出其中的規律因而無法體現其價值。在激增的信息背后,數據的規律以及數據之間的關系往往隱藏于雜亂無章的數據海洋中。這時候,能夠對大量的數據進行過濾、分析并提供人眼易于接受的直觀的、可交互的可視化環境就變得尤為必要。

在時間的長河中，以計算機技術為基礎的數據可視化技術有了很大的發展。時至今日，現代工作中要記錄的數據越來越多，而且數據中的關系錯綜復雜，用傳統的二維表格已經很難一目了然的看出數據之間的關系。而數據可視化技術的出現，可以把數據庫中的多維數據變成多種圖形，對于揭示數據的內在本質和分布規律有很強的作用。其強大的作用已經深入我們工作中的方方面面。

圖撲

數據可視化技術是借助把數據圖形化的手段，清晰有效地傳達與溝通信息。數據可視化就是一個處于不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大，因而，最好是對其加以寬泛的定義。數據可視化指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比，數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。

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目前國內有獨立成數據可視化這一行業的公司，圍繞可視化來做一些應用產品/系統，比如：

帆軟——通用類應用工具，報表軟件 finereport 、商業智能；

百度——開源圖表控件 Echart ；

阿里——螞蟻金服可視化控件AntV、數據可視化大屏DataV；

網易——數據分析平臺（BI）；

圖撲—— Topv 組態云平臺；

圖撲—— IoTopo 工業物聯組態平臺；

除此之外，還有很多互聯網公司會開發自己的數據可視化產品、BI平臺，引用國內外開源，對內形成解決方案。比如：

圖撲——HT For Web(2D or 3D)編輯器。

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大多可視化方案都存在著以下不足

1.通過位圖圖像進行可視化展示。在以高比率對位圖進行縮放時會呈現出鋸齒而影響視覺效果。在基于B/S模式的可視化方案中,由于客戶端屏幕尺寸、瀏覽器窗口的可變性以及瀏覽器版本的多樣性，基于位圖的可視化圖形無法保持優秀的視覺效果。

2.通過瀏覽器來展示從服務器端生成的靜態圖片。一方面很難從靜態圖形中還原出數據信息；另一方面用戶的交互性差,若展示數據的局部變化或圖形樣式的變化都需要在服務器端重新生成整個可視化圖形再發送到客戶端。

對此圖撲從強交互性、自適應性、跨瀏覽器兼容性以及對搜索引擎友好的需求出發設計了一種基于 B/S 的數據可視化方案,有效地解決以上問題。

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在該方案中

1.使用 SVG 格式的矢量圖形進行可視化展示,保證圖形在進行任意縮放時仍保持高清晰度。因此該方案能夠適應客戶端尺寸的變化。另外本方案將SVG與 VML 結合彌補它們各自不能兼容所有現代瀏覽器的缺陷。并且能從矢量圖形中提取出原始數據信息,做到對搜索引擎友好。

2.利用 AJAX 技術與 DOM 事件模型對可視化圖形中的圖元進行事件監聽，積極地響應用戶的交互行為。異步通信一方面可"按需"更新可視化圖形的局部信息,另一方面提高了用戶的交互體驗。

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隨著越來越多的信息系統中加入了數據可視化的內容，給應用程序帶來了很大的易用性和可理解性。但是對不同領域的數據進行可視化展示，圖表設計往往與領域數據相結合，無法獨立出來,帶來了大量的重復性工作。利用傳統的可視化開發工具進行系統設計時，人們要花大量精力來編寫程序，影響了系統的開發效率。

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針對這一問題，圖撲（Hightopo）在可視化映射中，提出了一種實現可視化映射的方法,在此基礎上開發了一個既能靈活地將數據可視化展示，又能自動生成圖表代碼的通用統計圖表展示系統，并將其應用到商業智能領域中數據的前端展示。

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雖然數據可視化通常會讓人聯想到商業智能與西裝革履的分析師，但它通常比您所想象的更具創意并且豐富多彩。從業務儀表板、公共健康可視化到流行文化趨勢分析，數據可視化涵蓋了廣泛多樣的應用情景。要制作精美優質的數據可視化，除了需要出色的分析能力之外，還需要具備設計圖形和講述故事的技能。

在此舉一些示例：

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