在大数据的背景下,随着信息技术的进步,大量的数据只有通过可视化才能得到所需要的规律。传统的表格展示在大数据量面前显得会很无力, 而数据可视化出现目的就是让用户能从数据中更高效,准确提取关键信息。
数据可视化部分已经成为数据分析的核心部分。
目前笔者涉猎可视化方面,覆盖面比较广,chart图表,realtionGraph关系图,GIS地图,3d等等。秉着循序渐进的过程,本篇文章先介绍关系图。
从数据库来说
图的存储并非是存储图片的数据库
图数据的存储是俩个基本元素节点
和边
从用户交互界面来说
图可以更清晰的表达实体与实体的关系,也能更直接表现多实体是否存在关系
图可以表现更多重维度,更多类型实体间关系,并不像表格那样死板.
请看示意图:
从表格可能需要从多类型表格查看,而从图可以很直观的看到需要的信息
可视化现成的技术库很多,D3
,Echarts
,G6
等等,但是它们仅仅是基础,或者可以比方说是盖房子的砖头,房子需要你去盖,如何盖呢?
从上述几点角度出发,就可以打造一个关系可视化中间件利器!
layout algorithm
) 关系图常用算法包含circularlayout(环形布局),forcedirectedlayout(力导向布局),gridlayout,(网状布局),treelayout(树形布局),sankey(桑基布局),Dagre (流程) 等等,布局算法类也需要完备,当然也需要支持定制化算法接入数据源
:如上面所提到的数据源可以是不同业务的数据,可视化这边只是暂存的一个过程,平台给到可视化什么数据,可视化需要还给平台什么.算法
:基础图算法的支持,路径分析算法如:最短路径,链路,环路。社区分布算法等等.给到平台及时的用户行为反馈.error捕获,图异常的处理(try,catch的机制) 当出现异常行为 异常数据 应该有对应的处理方案。
作为中间件的研发,那么就需要集成的产品/项目中,体现它的价值。
<iframe>接入+window.postmessage消息传递
方案也是不错的.从兼容性,技术难度来说都是完全可以胜任的.目前笔者从事大数据分析领域(侧重于可视化方向),近期也会把一些技术方案和一些技术细节在此分享。(保证更新效率和文章质量)希望对大家有所帮助。
最后有大数据分析需求的企业(老板)可以联系一下笔者.目前这边有较完善的团队,前沿的技术.有信心服务好每一个客户!