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商品介绍

商品亮点

数据可视化必备组件,组件包详细介绍请访问云栖社区文章:https://yq.aliyun.com/articles/328868?msgid=4129632 在线体验所有组件请访问:http://datav.aliyun.com/share/4e6a6717eb909626f15c709e6fc82583 本服务仅限DataV企业版用户使用

商品说明

可变轴线映射组件

组件1(免费):可变轴线映射组件

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普通散点图数据维度太少?没关系,可变轴线映射组件完美解决问题。

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当你的数据中含有多个字段的信息,如多种食品的能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、膳食纤维含量等字段,并且想观察每两种营养成分的对应关系时,不再需要建立多个散点图。只需要把此组件放入项目,它自带的轴线映射下拉框选择器将囊括所有字段。点击鼠标,轻松切换轴线映射的字段内容,多维数据分析能力max!

动态轨迹地图组件

组件2:动态轨迹地图

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折线太生硬,飞线太宏观?对于交通、物流轨迹的可视化,似乎一直没有能完美复现想法的方案。

直到动态轨迹地图的出现,改变了一切。

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动态轨迹地图通过经纬度串联形成的轨迹数据,在地图上展示移动的光点,使物流轨迹、车辆位置等信息一目了然。你可以对接智能硬件实时数据、物流与轨迹的历史数据,或者使用GeoJSON工具进行数据模拟。

热力图组件

组件3:热力图

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热力图用强烈的画面感使读者专注于阅读重要数据。现在,你也有机会制作自己的热力图了!VISLAB交互动画组件包在普通热力图的基础上更添加了值域漫游功能,通过拖动值域滑块,可以让图表忽略值域外的数据,产生呼吸般的展示效果,效果十分优秀。

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组件4:交互联动气泡图

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此组件的最大优势是自身携带多个值域漫游组件,实现各种维度的数据筛选功能。

众所周知,气泡图可以携带至少4个数据维度,分别为:x、y坐标、颜色、半径。

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当数据量较大时,气泡图的可读性将明显下降。如基于gapminder的著名数据可视化案例:各国收入水平与国民预期寿命的关系。

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此案例中,x轴为国民收入水平,y轴为预期寿命,气泡颜色为所在大洲,半径为国家人口数量。由于数据量巨大,读者难以从图表中筛选出自己所需信息。

如果想根据颜色、半径进行筛选,例如只关注于亚洲、人口一亿以上的国家数据时,现阶段的图表都让人无所适从。在这种需求下,交互联动气泡图应运而生。

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本组件在图表区域一侧带有多个值域漫游功能,使用鼠标拖动手柄进行值域限定。

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颜色、大小,甚至明暗度,都可以单独映射到不同手柄上,实现对数据的全方位掌控。

日历图组件

组件5:日历图

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图的作用是表达数据并被读者感知,引发更深层的思考和分析。在这个层面上,热力图非常完美地扮演了一个数据表达者的角色。而VISLAB日历图组件将热力图进行了更垂直的封装,极大地提高了它的应用效率,同时也为它添加了值域漫游功能,成为数据展示不可多得的利器。

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线性回归散点图组件

组件6:线性回归散点图

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本组件的功能非常简单,又非常重要。当平面直角坐标系散点图数据量太大时,单独的散点数据便只具有极低的参考性。如dataV自带的组件“大规模散点图”:

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VISLAB为散点图引入了一元线性回归方程。当图表获取到散点数据后,即时自动生成一元线性回归图像,增强数据可读性。

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未来,VISLAB将带来散点图自动生成多元线性回归方程的功能。

硬盘空间图组件

组件7:硬盘空间图

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硬盘空间图学名treemap。为了防止用户把treemap和广义上的“树形图”、“树状图”混淆,我使用了一个更直观的组件名字。此类图表将分层/树状/嵌套数据显示为一组嵌套的矩形,用颜色区分单独的数据维度,然后用较小的矩形来表示子数据分支。同时,叶节点的矩形面积与数据上的某一维度成比例。

VISLAB把硬盘空间图第一次引入了DataV平台中,并且包含了完整的交互及动画功能,再次丰富了可视化项目的数据表达。

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组件8:三联仪表盘

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仪表盘这种深入人心的数据表达方式无需多言,简单直观,同样可以对接动态数据实现实时变化。

在线体验

在线体验

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产品参数

交付方式SaaS
开票主体杭州惠誉信息科技有限公司
所属类目数据开发与应用
上架日期2017-12-26

产品截图

https://photogallery.oss.aliyuncs.com/photo/1028411755257223/18162/5701b11c-274b-4c1c-a271-f52b8b65785d.png

售后支持范围

组件升级、bug修复
本页面内容由服务商提供

商品价格(此处价格仅供参考,实际价格以选配后的价格为准)

版本名称计费项新购(按月购买)新购(按年购买)续费(按月购买)续费(按年购买)
1.0版本基础价格--380元/年--340元/年

用户评论 (1)

综合评分
5
3****3评分:5.0分2017-12-28 13:58

非常强,希望可以开发一些装饰性组件

[服务商回复]
[追加评论]
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AI与大数据计算
(在线时间:9:00-22:00)
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