tableau数据可视化方案大数据可视化系统项目( 二 )

AutoVis在应对大数据可视化挑战中的探索动态数据采样与可视化：针对大数据场景中数据更新频繁和数据规模较大的挑战，我们提出了一种动态分桶与层级采样相结合的流式数据采样框架，实现了百万点的毫秒级查询，满足高频数据的可视分析与监控需求。如下图所示，其中数据写入与图表刷新速度均达到了100次/秒。
高频时序数据可视化
多源数据聚合查询技术：针对数据检索与处理耗时长的挑战，我们设计实现了一种数据聚合查询技术，通过将常用数据查询与过滤操作映射成数据的SQL语句，将更多的数据过滤操作在数据库层完成。有助于显著提升数据处理速度，提高数据可视化的效率与交互性。
图表模板编辑与管理技术：针对已有可视化软件中图表模板有限，可扩展性弱，以及通过编码方式定义新的图表模板需要大量的人力资源和时间成本，复用性弱等挑战，我们设计了一种新的可扩展图表模板分类与管理技术以及交互式编辑工具。我们选择使用可视化编程语言Vega和Vega-Lite，并在其示例的基础上进行扩展，目前形成了267种图表模板。另外，提供了选项配置、参数扩展与自由配置三种自由度从低到高的图表目标交互式编辑方式，着力同时满足图表易用性、表达能力与可扩展性的需求。
图表参数自动填充技术：AutoVis提供了一种自动填充图表参数快速生成图表的技术。使用者在打开数据后，拖选图表模板，系统将根据数据信息及模板配置自动填充模板参数，实现可视化图表的一键生成。同时，AutoVis提供了即时响应的图表参数编辑技术，如果自动填充的结果不满足个性化需求，使用者可以很方便地修改图表参数，如下图所示。值得强调的是，AutoVis系统实现了参数推荐与自动补全，努力减少使用者修改参数所需的交互次数。
AutoVis快速生成图表
看板模板描述语言与编辑工具：看板是可视化设计工具生成的主要内容，为了在达到图表模板化、看板配置通用化目标的同时，满足跨平台和跨终端等常用需求，我们设计实现了一种面向可视化看板的描述语言，实现看板的轻量灵活定义。同时，AutoVis提供了一种所见即所得的看板编辑工具，使用者可以采用类Visio画图的交互方式，直观调整看板图表大小与布局。另外，AutoVis还支持面向不同终端的针对性看板设计，方便使用者设置适用于特定终端的可视化看板。
AutoVis设计看板
运行时看板交互技术：大数据时代，使用者对于数据的关注多种多样，不再满足于单向呈现数据的图表，希望通过交互发掘所关注数据特征，满足特定需求，这时需要提供合理的交互方式。AutoVis对于单个图表提供了常用的交互手段，特别地，我们设计实现了一种多图表联动关系自动发现技术，使用者在定义看板时，不需要手工定义图表之间的联动关系，即可实现图表之间的联动与数据钻取。
图数据布局与可视化探索：现实生活中不同的关联关系越来越普遍，例如人与人、人与商品，知识图谱的应用亦越来越普遍。如何有效地与图数据进行交互，AutoVis实现了一种新的图布局算法MGLA以及可视化探索方法。MGLA算法实现了多子图情况下关键节点与边突出的保结构布局，使用者可以通过鼠标标记关注节点，系统亦能够根据不同的搜索条件自动解析所关注节点。
图数据布局与可视化探索
大数据时代数据“无处不在”，这要求我们实现数据“随处可见” 。为此，AutoVis支持跨平台与跨终端，如下图所示，兼容常用操作系统、主流浏览器以及不同屏幕分辨率的终端设备。此外，为了满足企业使用者的需求，AutoVis还实现了钉钉企业软件小程序，帮助企业实现数据驱动的共享、会商与决策。

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