可视化数据平台pc

3D图片地图数据处理

一、卫星地图背景获取打开mapbox，选择卫星地图样式，在样式中调整为黑白模式。保留行政边界，并把其颜色调整到浅灰色，隐藏掉其他无关组件。在右侧搜索中检索需要的行政区。为了保证清晰度，这里采用多张图片拼合的方式。放大卫星图，开始一张一张截图，注意每张截图保留一些重合区域。二、卫星地图自动拼合把截好的图片导入PS自动拼合:打开PS，选择文件-自动-Photomerge-使用文件夹-浏览-导入文件夹-

疏勒河数字孪生流域建设：治水用水护水有了“智慧大脑”

&nbsp今年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，提出“构建以数字孪生流域为核心的智慧水利体系”。如今，随着应用场景不断拓展，数字孪生流域建设正在防洪预警、供水调度、污染防治等方面发挥积极作用。智慧测报，防洪预警更及时微风拂面，绿水悠悠。潘期花家住江西省婺源县蚺城街道文博社区，家中小院正对着穿城而过的乐安河主干流。刚下过几场雨，河里的水涨了，看上去碧波白浪，潘期花不时也去沿河步

渠道失灵？新零售迎来数据大屏新“大脑”

前言&nbsp“新零售”是以消费者需求为中心的数据驱动的泛零售形态,其核心是“人”、&nbsp“货”、“场”三者的重新定义与关系重构,而重构背后最根本的驱动因素是数据。新零售时代，数字技术不断进步、消费不断升级，零售业需要借助数据中台，发掘数据背后的价值以此作为决策的依据。易知微新零售数据中台和可视化大屏以顾客为中心，提供个性化定制产品、服务以及场景体验模式。通过场景、互动、链接、体验来提高品牌粘

给产品经理/设计师/开发/管理者的可视化使用手册

使用场景用户体验地图（页面逻辑）：节点交互设计：自定义事件、回调高保真原型：素材广场带来的价值60min完成看板原型100+内置组件可用方案落地效率提升80\%设计师传统流程使用痛点设计规范不统一重复性设计多使用场景图标设计：素材库配图交付设计规范：样式快速配置动画参数场景搭建分辨率调整快速交接给开发：多人协同带来的价值设计效率提升100\%搭建时间减少60\%设计还原度提升80\%开发传统流程使

多个下拉菜单联动实现级联选择器效果

第一步，先在大屏上准备三个下拉菜单。第二步，将最左边的下拉菜单的数据修改为下面这种结构：[ { \s\: \1\, \option\: \安徽省\, \children\: [ { \option\: \阜阳市\, \children\: [] } ] }, { \s\: \1\, \option\: \浙江省\,

大屏中需要计算变化值？全局变量的使用

在项目的实际推进中，一般情况下只对每次获取的最新值做展示，但是有时候也有特殊需求，需要与之前的数据做对比或拼接。而平台本身不做数据存储，想要对过往数据应用，则需要对之前的数据通过全局变量做缓存。part1 计算变化值功能说明接口每次只返回当前值，但是需求上要求显示当前值与上次返回结果相减的值。效果展示实现思路每次捕捉到数据变化后，在全局变量 window中暂存上次获取到的值，同时进行当前值 - 上

2023EasyV产品基础培训回顾，内附1小时完整视频和学习材料

直播回顾因篇幅限制，本文仅简短的回顾本次教程的高光教程，感兴趣的小伙伴可以在公众号对话框中发送”教程“，即可获取教程视频及学习材料。觉得本次教程没看够的朋友们别忘了预约下次的进阶教程！几月几号，我们等你！预约链接p1：前期准备在使用产品之前，我们需要做个简短的热身运动，就像新买一款电器，最好还是先浏览一遍产品说明书，防止之后的踩坑~当然我们也为大家准备了丰富的【产品说明书】，对小白新手友好！详细的

常规组件公共库参考指南——散点图

1.样式在样式中可以设置组件的基本属性、全局、坐标轴、系列和提示框。1.1基本属性1.1.1位置尺寸位置包括组件的横坐标和纵坐标，单位为px；横坐标为组件左上角距离页面左边界的像素距离，纵坐标为组件左上角距离页面上边界的像素距离。尺寸包括组件的宽度和高度，单位为px；可单击比例锁锁定组件宽高比，等比例调整组件的宽高，比例锁默认不锁定。尺寸调整不影响组件内容显示、组件动画。组件位置尺寸说明1.1.2

大屏使用技巧——如何实现数据分发

当多个组件需共用同一数据源，为了减少重复请求时，需要进行数据分发，那如何实现接1次数据就能让多个组件共用同一数据源中的不同数据类型呢？1、实现思路目标组件的静态数据中添加标记字段，数据过滤器内通过 data 参数获取到对应标记，随后根据需求进行逻辑处理。2、操作流程接入数据（本教程在数据容器中模拟数据）。在数据容器中添加过滤器，将接口数据格式化，方便后续不同的组件“读取”数据。数据容器在交互中发出

如何让你的可视化大屏更加精准有力：揭秘数据调研的重要性

本篇将从设计师的视角，为大家继续填补上一篇文章的🕳，分享一些关于数据调研的心得，帮助大家在设计大屏的途中少走一点弯路，雷区退退退！如果想要了解需求调研，可以戳👇查看从理论来看，将可视化中的图表看作是盘子，将图表中包含的数据比作是菜。在设计可视化大屏之前如果不做数据调研，就宛如上菜前不知道菜的分量、形式，就随意找了个不对等的盘子来装，最后的结果可想而知......这不仅会造成：凭空想象、无中生有的设