29-小亿公开课-亿信BI数据大屏开发.pptxVIP

亿信BI数据大屏开发数据大屏是一个重要的工具，它可以将数据以直观、生动的方式呈现出来，从而帮助人们更好地理解数据，并做出更明智的决策。hdbyhd

课程介绍目标本课程旨在帮助学员掌握亿信BI数据大屏开发的核心技能，并能够独立完成数据可视化项目。内容数据大屏设计理念数据可视化工具与技术数据分析与建模方法案例实战与项目经验分享

大屏产品概述实时数据可视化大屏展示实时数据，可视化呈现关键指标，让用户一目了然。互动式体验大屏提供交互功能，用户可通过点击、拖拽等操作，深入挖掘数据，获得更全面和更深入的分析结果。沉浸式展示大屏可以将多个数据源融合在一起，并使用多种图表类型，为用户提供更丰富的视觉体验。

大屏设计基础布局规划合理规划信息区域，确保信息清晰易懂，并能有效传达关键信息。色彩搭配选择合适的颜色，增强视觉效果，并保持整体风格一致性。元素排版规范元素的排列方式，使大屏内容井然有序，增强可读性。

数据可视化原则1清晰易懂图表要简单明了，避免过多的细节，让用户一眼就能理解数据。2准确可靠数据可视化要保证数据的真实性，避免误导用户，确保数据来源可靠。3视觉美观选择合适的颜色、字体、图标，提高视觉体验，增强用户兴趣。4交互性强加入交互功能，例如鼠标悬停、点击、滑动，让用户可以更深入地探索数据。

用户需求分析用户需求分析是数据大屏开发的关键环节，它决定着大屏最终的功能和价值。1目标用户确定大屏的受众群体，了解他们的角色、职责和信息需求。2使用场景明确大屏在哪些场景下使用，例如会议展示、日常监控、决策支持等。3信息需求了解用户希望从大屏中获取哪些信息，以及信息的呈现方式。4交互需求分析用户对大屏的交互需求，例如数据筛选、钻取、联动等。通过深入了解用户需求，可以设计出更具针对性和实用性的数据大屏，满足用户的实际需要。

大屏原型设计大屏原型设计是整个开发流程中的关键环节，它将抽象的业务需求转化为可视化的交互界面。原型设计需要充分考虑用户需求，并通过可视化表达，帮助团队成员理解大屏的功能、布局和交互方式。清晰的原型设计可以减少后期开发的返工，并有效地沟通和协调项目成员，确保最终实现的大屏符合预期。

大屏布局设计模块化设计将数据大屏划分为不同的模块，每个模块展示特定信息，使内容清晰，易于理解。信息层级根据重要性，将信息分层展示，主次分明，引导用户关注重点内容。视觉平衡通过合理安排布局，避免视觉重心偏斜，保持整体平衡，增强视觉美感。留白技巧留白能够提升视觉舒适度，避免信息过载，有效地引导用户注意力。

图表类型选择选择合适图表根据数据类型、指标和目标受众，选择最有效的图表类型，清晰传达信息。图表组合使用不同类型图表组合使用，呈现多维数据，增强信息丰富度，提高用户理解。视觉美观图表设计应美观易懂，避免过度复杂，保持简洁，易于用户理解和解读数据。

色彩搭配技巧颜色和谐选择颜色时，要考虑到颜色的和谐性。例如，暖色调和暖色调搭配，冷色调和冷色调搭配，或者使用互补色搭配。色彩对比使用对比色可以使大屏更加醒目。例如，黑色和白色，红色和绿色，蓝色和橙色。

交互设计要点响应式设计适应不同屏幕尺寸，提供良好的用户体验。例如：调整布局、文字大小等。动画效果提升用户体验，增强视觉吸引力，例如：数据变化的动画、图表平滑过渡等。交互方式清晰易懂的交互操作，例如：鼠标悬停显示信息，点击放大图表等。

数据接入方式1数据库连接亿信BI支持连接多种数据库，包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等，通过SQL语句提取数据。2文件导入支持导入多种格式的文件，如CSV、Excel、JSON等，方便用户将数据直接导入到亿信BI进行分析。3API接口可通过API接口将第三方系统的数据实时接入亿信BI，实现数据同步和实时更新。

数据建模技巧数据模型设计数据模型是数据仓库的基础，有效地组织数据，提高数据的可读性和可维护性。数据模型工具使用专业的建模工具，可以帮助用户快速构建数据模型，并进行数据分析和可视化。数据模型优化根据实际需求不断优化数据模型，提高数据质量和分析效率，确保模型的准确性和完整性。

数据清洗方法11.去重确保数据集中没有重复记录，避免对分析结果造成误导。22.缺失值处理填补缺失值，使用均值、众数等方法进行填充或删除包含缺失值的记录。33.数据类型转换将数据转换为一致的格式，例如将日期类型转换为数值类型，以方便数据分析。44.数据规范化对数据进行统一的格式规范，例如统一数据单位，确保数据的一致性。

指标计算公式指标计算公式是数据可视化的核心，它决定着最终呈现的图表内容和含义。准确的公式能够有效地展现数据背后的趋势和关系，帮助用户更深入地理解数据。

数据自动更新定时任务设置定期更新数据，如每小时、每天或每周。数据源监控监控数据源的变化，并在数据更新时触发更新