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大数据平台下的可视化分析系统设计与实现随着大数据时代的到来，企业和组织面临着海量数据的挑战和机遇。
为了从海量数据中获取有价值的信息，大数据平台下的可视化分析系统成为必不可少的工具。
本文将介绍大数据平台下的可视化分析系统的设计与实现。
一、设计目标大数据平台下的可视化分析系统的设计目标是通过可视化的方式帮助用户快速、直观地理解和分析海量数据，从而支持决策制定和业务优化。
具体地，设计目标包括：1. 提供直观的数据可视化界面，以便用户能够轻松地浏览和理解数据。
2. 支持多样化的数据展示方式，如表格、图表、地图等，以满足不同用户的需求。
3. 提供灵活的数据筛选和过滤功能，以帮助用户在海量数据中找到感兴趣的信息。
4. 支持交互式数据分析和探索，以便用户能够深入挖掘数据中的隐藏模式和规律。
5. 支持数据的实时更新和动态展示，以及数据的历史记录和比较分析。
二、系统架构大数据平台下的可视化分析系统的架构应该具备高性能、可扩展和易用性等特点。
一种常见的系统架构包括以下几个关键组件：1. 数据采集与存储：负责从各种数据源中采集、清洗和存储数据。
这一部分可以利用大数据平台的技术，如Hadoop、Spark等。
2. 数据处理与分析：负责对采集到的数据进行预处理、分析和建模。
这一部分需要结合统计分析、机器学习和人工智能等技术，提取数据中的有用信息。
3. 可视化界面：负责将数据处理和分析的结果以可视化的方式呈现给用户。
这一部分可以利用Web技术和数据可视化工具，如D3.js、Tableau等。
4. 用户交互与操作：负责接收用户的请求和操作，并与后台系统进行交互。
这一部分需要提供直观友好的用户界面和交互方式，如拖拽、下拉框、点击等。
5. 安全与权限管理：负责保障系统的安全性和数据的隐私性，同时管理用户的权限和角色。
这一部分需要结合身份认证和访问控制等技术，确保系统的可靠性。
三、实现过程大数据平台下的可视化分析系统的实现过程包括以下几个步骤：1. 数据采集与存储：首先，确定需要采集和存储的数据源，并设计相应的数据模型和表结构。
数据可视化技术的原理和应用随着数据量的不断增长，数据可视化技术的应用越来越广泛。
数据可视化技术是指通过图表、地图等视觉化手段将数据呈现出来，以便于人们更加直观地理解数据中蕴含的信息。
本文将从数据可视化技术的原理、常用图表类型、应用场景和最新发展等方面进行介绍。
一、数据可视化技术的原理数据可视化技术的本质是将数据转化为图形，并通过视觉和感知来传达信息。
数据可视化技术的基本原理包括数据获取、数据准备、数据呈现三个步骤。
首先，数据获取是数据可视化技术的基础，数据源可以是数据库、Excel文件、网络数据等。
在数据获取的过程中，需要考虑数据结构和数据格式的问题，以确保获取的数据具有高质量的可视化效果。
其次，数据准备是将原始数据转化为可视化所需的数据格式，包括数据清洗、数据加工、数据汇总等。
数据清洗是指删除不需要的数据或纠正数据中的错误，数据加工是指通过统计、计算、分类等方式对数据进行加工，数据汇总是指将数据进行聚合或分类，以便进行可视化。
最后，数据呈现是指将处理好的数据进行可视化呈现，包括选择合适的视觉表现形式、选择视觉元素和调整视觉元素等。
通过数据呈现，人们可以更加直观地理解数据所代表的信息，从而进行决策和分析。
二、常用图表类型为了更好地呈现数据，在数据可视化技术中采用了多种图表类型，包括柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图、地图等。
不同的图表类型适用于不同的数据形式和数据类型，下面分别进行介绍。
（一）柱状图柱状图是一种以竖条的长度为比较标准的一种图表，常用于表示不同类别的数据之间的比较关系。
比如，销售部门常用柱状图来比较不同产品的销售额，以便于分析产品的市场表现。
（二）折线图折线图是一种以线条连接各个数据点来表示变化趋势的一种图表，常用于表示时间序列数据的趋势。
比如，金融行业常用折线图来表示股票价格的变化趋势，以便于分析市场趋势。
（三）饼图饼图是一种以扇形的面积为比较标准的一种图表，常用于表示数据分布的比例。
数据可视化的7种方法随着时代的变迁和科技的发展，数据在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
尤其是在企业、科研等领域，数据分析和可视化已经成为了一个不可或缺的过程。
在这里，笔者将会为大家介绍7种数据可视化的方法，希望能够对数据处理有所帮助。
一、折线图(Line Chart)折线图是一种用于展示数据趋势、变化的图表，是一种经典的可视化方法。
它将数据分布在坐标系中，通过连续的线条展示数据的变化趋势，便于观察数据变化的趋势。
折线图适合表达多个数据点之间的连续关系，常用于可视化股票、气温、气象等数据。
二、柱状图(Bar Chart)柱状图是一种用于比较不同组数据之间的差异的图表，可用于展示分类数据。
它通过以柱子的高度或者长度为基础，来反映数值的大小，非常适合在横向或纵向上比较数据之间的多样性，如销售额、用户数量等。
三、散点图(Scatter Plot)散点图是通过将两个变量之间的相关性表示在图表形式中，来向我们展示数据点之间的联系。
通常，该类型的图形通常用于表示两个不同的变量之间的相关性，如散点图可以帮助我们直接观察到两个变量之间的关系，比如销售额和广告费之间的关系。
四、面积图(Area Chart)面积图是一种展示数据分布在时间或其他连续轴上随时间而变化的图表类型。
它与折线图类似，不同之处在于面积图是通过填充数据线下部的区域来展示数据集中的趋势，更能够直观地将变化趋势展现出来。
面积图通常被用于展示累积数据量或总和的占比，比如市场份额占比、不同员工销售量等。
五、饼状图(Pie Chart)饼状图是一种常用的可视化图表，用于表示数据的分布。
它通常是通过将数据分成几个部分，以不同颜色呈现出来，通过扇形的大小、投影的大小等方式来可视化数据。
饼图适用于比例数据的展示，如不同部门的销售额贡献比、网站的流量来源占比等。
六、热力图(Heat Map)热力图是一种通过不同颜色来展示数据热度的图表类型。
通常热力图被用于显示在二维坐标系中的离散数据点的热度值，这些点的颜色和明暗程度代表了相关的数值信息。
50个可视化实例1. 柱状图：用于比较不同类别的数值。
2. 折线图：用于显示数据随时间的变化趋势。
3. 饼图：用于显示不同类别的数据占总体的比例。
4. 散点图：用于显示两个变量之间的关系。
5. 热力图：用于显示数据在空间上的分布情况。
6. 地图：用于显示地理位置和相关数据。
7. 树状图：用于显示层次结构和关系。
8. 气泡图：用于显示三个变量之间的关系。
9. 雷达图：用于显示多个变量之间的比较。
10. 甘特图：用于显示项目进度和时间安排。
11. 桑基图：用于显示流程和资源的流动情况。
12. 漏斗图：用于显示数据在不同阶段的流失情况。
13. 箱线图：用于显示数据的分布和离散程度。
14. 帕累托图：用于显示问题的主要原因。
15. 散步图：用于显示两个变量之间的相关性。
16. 三维图：用于显示数据在三个维度上的关系。
17. 树状地图：用于显示地理位置和层次结构。
18. 网络图：用于显示节点和连接之间的关系。
19. 词云图：用于显示文本中频繁出现的词语。
20. 演化图：用于显示数据在时间上的演变过程。
21. 弦图：用于显示多个变量之间的关联。
22. 关系图：用于显示多个节点之间的关系。
23. 比较图：用于比较不同类别的数据。
24. 金字塔图：用于显示数据在不同层次之间的比例。
25. 旭日图：用于显示层次结构和比例。
26. 矩阵图：用于显示多个变量之间的关系。
27. 漏斗瀑布图：用于显示数据的流动和变化。
28. 仪表盘：用于显示指标的实际值和目标值。
29. 桑塔图：用于显示多个变量之间的关系。
30. 网格图：用于显示数据的分布和关系。
31. 旋转图：用于显示三维数据的关系。
32. 烛台图：用于显示股票价格的变化趋势。
33. 水平柱状图：用于比较不同类别的数值。
34. 阶梯图：用于显示数据的变化过程。
35. 布局图：用于显示页面或报告的结构和组织。
36. 词频图：用于显示文本中词语的频率。
37. 面积图：用于显示数据的累积和比较。
基于阿里云物联网平台的数据可视化作者：程德昊何元清蔡春昊来源：《电脑知识与技术》2020年第22期摘要：2019年可以说是当之无愧的5G元年，随着5G的初露峥嵘，物联网和云计算正走进我们生活中的各个领域，影响着我们工作的各个方面。
物联网的兴起，离不开云计算的发展。
通常搭建一个云平台需要具备一定的财力物力，但是借着这个“万物互联”时代的东风，可以使用阿里云平台来进行各种各样的开发。
本文通过使用阿里云物联网平台和传感器组成物联网，记录该传感器的各项参数，并在该平台实现了数据可视化。
关键词：阿里云;物联网;数据可视化;MQTT协议中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）22-0050-02开放科学（资源服务）标识码（OSID）：随着5G的快速发展，物联网与云计算也在慢慢影响着我们的生活，互联网通过信息改变了我们的生活，人和消息进行实时的碰撞。
而物联网将会真正将网络连接到现实。
物联网，实现了把物用网连接了起来，硬件设备收集数据进而在网络上流转处理，最终显示在我们面前。
本文通过使用阿里云物联网平台，将XDK上收集的数据进行处理并使其可视化，并在其平台上进行显示。
1 物联网1.1阿里云物联网平台在物联网架构中，物联网平台属于中间部分，起着承上启下的作用。
硬件传感器感知数据并将其传送数据到物联网平台上，同时可以在平台上进行编程开发，调用相应的API进行编程。
所以说物联网平台在物联网体系中属于类似战略要塞的作用。
本文选择国内常用的阿里云物联网平台进行开发编程。
阿里云物联网平台有三点主要功能，分别是：硬件设备接人以及管理和维护;具备不同网络如2/3/4G的接人;具有多种不同协议的设备端SDK，如MQTT、CoAP、HTTP/S。
在本次开发中，本文使用MQTT协议进行安全与权限管理和设备数据计算与存储。
阿里云物联网平台提供的能力可以分为两大部分，即边缘端和云端。
此外，使用阿里云物联网平台有以下几个优势：1）在其设备接入方面上，可接受多种设备连接，所以范围广，可以支持全球设备、异构网络设备和多协议设备的接人;2）阿里云物联网平台具有性能强的特点，可以保持亿级设备的长连接，并发量可以达到百万级;3）该平台安全性高，可提供多重防防护;4）平台具有极高的稳定性，其服务可用性99.9%，具有单点故障，自动迁移的特點;5）平台使用方便，具备人性化界面，一站式服务。
大数据可视化设计说明大数据可视化设计是指通过图表、图形等视觉化方式来呈现大数据信息，以便用户更好地理解和分析数据。
在设计大数据可视化时，需要考虑到数据的复杂性和庞大性，使其直观、易懂、有吸引力。
以下是关于大数据可视化设计的一些说明。
一、数据选择和整理：在进行大数据可视化设计之前，首先需要进行数据的选择和整理。
选择具有代表性的数据，根据需求进行筛选和整理，以满足可视化需求。
数据整理的目的是为了使数据之间的关系更加清晰，并能够更好地为可视化设计提供支持。
二、设计目标和需求分析：在进行大数据可视化设计时，需要明确设计的目标和需求。
明确设计的目的是为了能够更好地满足用户的需求，并能够提供有价值的信息。
需求分析是为了更好地理解用户的需求，从而设计出更加符合用户期望的可视化效果。
三、选择合适的图表类型：选择合适的图表类型是大数据可视化设计的一个重要环节。
根据数据的特点和设计的目标，选择最合适的图表类型，并进行相应的图表设计。
常用的图表类型包括条形图、折线图、饼图、散点图、热力图等，每种图表类型都有其独特的特点和适用场景，需要根据需求进行选择。
四、色彩和配色方案：色彩的选择对于大数据可视化设计至关重要。
需要选择合适的色彩搭配方案，以提高可视化效果。
在选择配色方案时，需要考虑色彩的明暗度、饱和度以及颜色的对比度等因素，以保证数据的可读性和视觉效果。
五、布局和交互设计：布局和交互设计是大数据可视化设计的关键。
合理的布局设计和交互设计能够提高用户的使用体验和数据的可理解性。
在布局设计上，需要考虑到图表的位置和大小、文字的排版等因素，以使布局更加清晰和整洁。
在交互设计上，可以通过添加交互功能、缩放功能、过滤功能等，以提高用户的交互体验和数据的灵活性。
六、数据的详细展示和趋势分析：七、响应式设计：随着移动设备的普及，大数据可视化设计需要具备响应式设计的能力，以适应不同设备的屏幕大小和分辨率。
通过响应式设计，可以保证图表的可视化效果在不同设备上的表现一致性，并提供更好的用户体验。
实现可视化的方法要实现可视化的方法，我们首先需要明确可视化的目的和数据的特点以及可视化工具的选择。
接下来，我将依次介绍可视化的步骤、常用的可视化方法和工具，并结合实际案例进行说明。
一、可视化的步骤可视化的步骤可以概括为数据准备、可视化设计、可视化实现和结果解读四个阶段。
1. 数据准备：首先需要对要可视化的数据进行整理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
如果数据量较大，可以考虑使用数据处理工具（如Python的Pandas库）进行数据清洗和转换。
2. 可视化设计：在设计可视化图表时，需要注意选择合适的图表类型和形式，以准确传达数据的含义。
同时，还需要考虑图表的标题、坐标轴标签、颜色和图例等元素，以改善可读性和吸引力。
3. 可视化实现：选择合适的可视化工具进行实现，常见的有Excel、Tableau、Power BI等。
这些工具不仅提供了丰富的可视化图表类型，还支持交互式操作和数据联动，使得数据探索变得更加方便。
4. 结果解读：最后，根据可视化结果进行数据分析和解读。
通过对图表的观察和对比，可以得出关于数据趋势、异常值和相关关系等方面的结论，为决策提供支持。
二、常用的可视化方法在可视化的过程中，根据不同的数据类型和目的，可以选择不同的可视化方法。
常见的可视化方法包括：1. 柱状图：适用于展示不同类别的数据之间的比较。
例如，可以使用柱状图展示销售额按月份的分布情况。
2. 折线图：适用于展示数据随时间变化的趋势。
例如，可以使用折线图展示股票价格的变化情况。
3. 散点图：适用于展示两个变量之间的关系。
例如，可以使用散点图展示年龄和收入之间的相关关系。
4. 饼图：适用于展示数据的相对比例。
例如，可以使用饼图展示不同国家的人口构成比例。
5. 热力图：适用于展示数据的密度和相关性。
例如，可以使用热力图展示不同地区的人口密度情况。
6. 地图：适用于展示地理相关的数据。
例如，可以使用地图展示不同城市的人口分布情况。
数据可视化分析与应用场景数据可视化分析作为一种数据处理技术，可以帮助人们更直观、更清晰地理解数据。
它将数据以图形、图表、地图等形式展示，帮助人们理解数据的关系和变化趋势。
在信息时代，数据可视化分析被广泛应用于各个领域，成为了提升数据分析效率和信任度的关键技术之一。
本文将从数据可视化的定义、方法、技术、优缺点以及应用场景等方面入手，探讨数据可视化分析在实际中的应用。
一、数据可视化的定义数据可视化是指将数据分析结果以图形或者图表等形式展示，使用户可以更加直观和清晰地理解数据的关系和规律。
数据经过可视化处理后，可以让人们从不同角度、不同维度去观察数据，进而找到数据背后的规律和趋势，变得更加直观、更容易理解和应用。
二、数据可视化的方法数据可视化主要采用图形化表达方式，包括各种形式的图表、地图等。
常见的数据可视化方法有以下几种：1. 折线图：折线图适合展现数据的趋势和波动情况。
2. 柱形图：柱形图常用于比较不同类别之间的数据。
3. 饼图：饼图通常用来表示数据集中的比例或百分比。
4. 散点图：散点图通常用于研究不同变量之间的关系。
5. 热力图：热力图通常用来表示地理位置相关的数据，比如人口密度、气候变化等。
6. 箱线图：箱线图通常用于展示数据的分布情况。
三、数据可视化的技术数据可视化技术采用计算机技术来实现数据的图形化表示，主要包括以下几种：1. 数据处理：数据处理技术包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据筛选等，确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据可视化软件：数据可视化软件是实现数据可视化技术的重要工具，如Tableau、Power BI、QlikView等。
3. 图表设计：图表设计是数据可视化的重要环节，包括图表样式、颜色、注释注解等设计。
四、数据可视化的优缺点数据可视化的优点主要包括:1. 更直观、清晰地理解数据：数据可视化可以将数据以图形、图表等形式展示，更容易理解数据的关系和趋势。
2. 提供更多的维度：数据可视化可以从不同维度来观察数据，从而更全面地了解数据。
使⽤DataV制作实时销售数据可视化⼤屏（实验篇）课时1：背景介绍任务说明ABC是⼀家销售公司，其客户可以通过⽹站下单订购该公司经营范围内的商品，并使⽤信⽤卡、银⾏卡、转账等⽅式付费。
付费成功后，ABC公司会根据客户地址依据就近原则选择⾃⼰的货仓，指派合适的快递⼈员配送商品公司在作战室安置了⼀个16:9的物理⼤屏，想把公司实时销售相关的数据通过⼤屏展现出来，供公司中⾼层了解实时情况做决策⽤。
希望展现效果要好，能突出公司实施销售的关键信息，并且由于管理层并⾮全部懂技术，要求⼤屏能更直观、易懂作品效果课时2：思路与流程分析公司的要求，可以得出该⼤屏以展⽰业务实时销售概况以及分析结果为主，并通过分析结果给出优化⽅案，以达到实时监控及调度的⽬的整个⼤屏设计、实施的步骤主要如下：搜集信息点=>了解物理⼤屏=>整理加⼯信息点=>信息点可视化=>数据预研=>绘制原型稿=>绘制视觉稿看上去整个流程难度还是⽐较⾼的，对设计、实施的⼈员既有业务能⼒、技术能⼒的要求，⼜需要有设计⽅⾯的能⼒。
好的是，阿⾥云可视化⼤屏⼯具DataV可以帮新⼿快速克服以上难题，具备上述基本能⼒。
由于我们分析出该⼤屏主要⽤户实时信息监控，我们可以直接使⽤DataV提供的实施销售的模板（有⼏个模板均可以⽀持，选定⼀个更适合当前场景以及展现效果更贴近⾃⼰预想的即可）：该⼤屏为通⽤类的实施销售监控屏，我们先分析⼀下该屏的组成：具体内容如下：如果没有特殊的需求，可以直接按照这个框架组织内容。
实际上该模板已经规定了需要展⽰⼤概哪些内容，即已经帮助我们进⾏了信息点加⼯、可视化、草稿等⼏步的⼯作，我们需要做的是整理数据，提取类似指标，并将指标摆放到⼤屏中：我们把数据需求提交给数据部门的同事，让他们按照上⾯梳理的指标帮我们完成数据清洗和整理，我们要做的就是使⽤该模板，把相关的指标对应的数据和可视化组件对接起来，调整视觉效果，完成⼤屏设计和开发。
优秀的数据可视化案例1. 引言数据可视化是一个将复杂数据转化为可视化图形的过程，它能够帮助我们更好地理解和分析数据。
优秀的数据可视化案例可以通过清晰、直观的图表展示数据，使观众更容易理解数据的关系和趋势。
本文将介绍几个优秀的数据可视化案例，并分析其设计思路和实现方法。
2. Uber 的全球出行可视化Uber是一家全球知名的打车软件公司，它不仅革新了出行方式，还提供了出行数据，可以用于进行全球出行可视化的案例。
2.1 设计思路Uber的全球出行可视化案例旨在展示不同城市的出行数据，并比较各个城市之间的差异。
设计团队选择使用地图作为可视化的主要元素，通过颜色和大小来展示各个城市的出行情况。
此外，他们还使用了动画和交互效果，使得用户可以动态地浏览和比较各个城市的出行数据。
2.2 实现方法为了实现这一可视化效果，设计团队首先收集了各个城市的出行数据，包括乘客数量和行程距离等。
然后，他们根据这些数据绘制了地图，并将数据映射到地图上的不同区域。
接着，他们使用不同的颜色来表示乘客数量，使用不同的圆点大小来表示行程距离。
最后，他们利用动画和交互效果使用户可以浏览和比较各个城市的出行数据。
3. Airbnb 的房源可视化Airbnb是一家全球性的民宿预订平台，他们提供了大量的房源数据，可以用于进行房源可视化的案例。
3.1 设计思路Airbnb的房源可视化案例旨在展示不同地区的房源分布和价格情况。
设计团队选择使用地图作为可视化的主要元素，通过颜色和标记来展示各个地区的房源情况。
此外，他们还使用了筛选、排序和动画等交互效果，使用户可以根据自己的需求来浏览和比较不同地区的房源数据。
3.2 实现方法为了实现这一可视化效果，设计团队首先收集了各个地区的房源数据，包括位置、价格和评分等。
然后，他们根据这些数据绘制了地图，并将数据映射到地图上的不同区域。
接着，他们使用不同的颜色来表示价格，使用不同的标记来表示房屋类型和评分。
最后，他们利用筛选、排序和动画等交互效果使用户可以根据自己的需求来浏览和比较不同地区的房源数据。
我与阿⾥云的⽇常-DavaV开发教程前段时间因业务需要了解了davav可视化⼤屏，从此开发davav从菜鸟发展到了⼤神（假的），现在简单写⼀下开发过程！原创：1、datav简介 datav是⼀款数据可视化⼤屏产品，能快速的构造出⼀个炫丽的可视化⼤屏，简单粗暴直接上图（没有什么是图⽚解决不了的，如果有那就再来⼀张）2、使⽤场景 导流旅客，给旅客提供简单可⽤信息，帮助旅客快速转机3、开发准备3.1、申请注册阿⾥云帐号填写注册帐号信息，或⽤淘宝扫码快捷登录登录成功后到⾸页如图搜索datav，进⼊主页⾯，datav有七天试⽤，勾选同意开始使⽤统⼀并开始使⽤我们使⽤的是基础版，若需要更多插件可以升级专业版和企业版。
接下来就到datav⾸页了，有⼏个模块做个简单介绍。
【我的可视化】datav制作的地⽅，废话少说上图上图：【我的数据】是配置数据源的地⽅，datav⼤屏的数据来源，当然了也可以调⽤接⼝，和配置静态数据【组件中⼼】哈哈、双⼗⼀刚剁完⼿，这⾥就空荡荡的【教程】官⽅教程，嗯嗯⾮常强⼤，有⽤信息为零。
3.2、如何使⽤datav废话终于说完了，接下来开始进⼊正题。
3.2.1、在datav⾸页新建可视化，（其实这个⾸页已经改版好多次了）可以创建空⽩⽂档也可以创建模版⽂档，本例是创建空⽩⽂档点击创建这⾥⼀空⽩datav⼤屏为例，选好之后点击创建，输⼊datav名字即可完成创建，创建完就可以开始开发datav了。
新建的⼤屏总是那么空荡荡的我们的⼤屏⽐较简单，第⼀步、准备⼤屏需要的背景图，在图中填写对应组件和数据第⼆步、更换⼤屏背景图，注意只能上传2M以下的图⽚，若图⽚⽐较⼤可以直接把公⽹地址直接在此处如图第三步、填写定时器组件，打开组件列表第四步、添加航班号模块（datav组件名称为通⽤标题）我们是动态获取的航班号，⼩伙伴们可以根据实际场景配置，按照图操作可以配置请求api数据获取静态数据等第五步、⾏李提取和中转柜台均为【通⽤标题】组件，这⼀不再做详细介绍第五步、接下来详细介绍【轮播列表】组件配置轮播列表全局配置表头配置⾃定义列配置api接⼝获取响应数据完成，效果图最后、说下如果碰到问题怎么解决解决问题快速⽽有效的⽅式就是提⼯单简单粗暴有⽊有，感谢这位⼩姐姐（我的内⼼想法，哈哈）未完、待续......下次更新阿⾥云quickbi的使⽤教程！欢迎订阅！。
“ BI系统，本质是对数据进行一系列的流转与加工，最终生成符合预期的数据展现形态的系统。
”之前聊过《BI分析系统概述》，今天和大家一起聊聊在常规的BI分析系统中，数据是如何从底层，一步步流转到顶层，最终生成可视化看板的。
一、流程概述BI分析系统其实是一个操作链路比较长的系统，因此也导致了数据在BI 系统中的流转过程，也比较长。
理解了数据在BI系统中是如何流转的，也就基本理解了BI系统的整体设计。
作者把从数据接入BI系统，到最终的可视化看板呈现，分为了三个主要的步骤：数据导入之前的步骤主要是数据的生产过程，不在BI系统的数据流转讨论范围内。
这里以阿里的Quick BI为例，看一下他们的核心流程，如下图：这里给出的流程和我列举的三步流程，从本质上没太多区别：获取数据：就是从外部数据源导入到BI系统的过程创建数据集：对应了数据处理过程。
基于导入的外部数据源，进行数据表的加工，生成可以做报告的数据集仪表板/电子表格：就是基于创建好的数据集，进行数据分析、数据呈现的过程关于具体每个步骤的内容，下面进行详细阐述。
二、数据的导入数据的导入，是BI分析系统中数据的起点。
通常的数据形态，均需支持连接到BI分析系统。
总体上讲，主要包括三大类数据源的导入：本地数据库数据源、文件数据源、特殊数据源。
（1）本地数据库例如以下的数据库类型，Quick BI都是支持进行数据的导入（根据BI系统的产品成熟阶段来，可先支持常见的）：MySQL、SQL Server、PostgreSQL、Oracle、Hive、Vertica、IBM DB2 LUW、SAP IQ（Sybase IQ）、SAP HANA、Presto、Gbase这里以MySQL数据库类型为例，看一下本地数据源的导入过程：选择数据源类型：数据库类型进行数据源的配置：对数据库地址、用户等进行配置数据源连接测试：即验证数据源是否完成连通。
连通性验证成功后，也即完成了数据库的连接。
