“智慧交通大数据可视化与虚拟仿真突发事件应对管理决策服务平台”是一个针对交通管控单位的综合型辅助管理决策服务平台和三维仿真突发事件应对系统，系统以实际的交通设备和运输能力分布为基础，运用虚拟现实技术、3DGIS技术、大数据可视化技术，搭建包含市政道路、城际高速路、铁路线、外环线核心区、航空、隧道施工、公路桥梁、车辆在内的全部大城市交通数据可视化三维仿真管理体系，并在完成三维虚拟城市和大城市数据融合的基础上，使人、航空、车、路和交通设备之间的关联以可视化方法展现，为完成实时、精确、安全、环保节能、高效可靠的大交通出示可视化的三维仿真突发事件应对解决方法。

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本篇文章主要介绍了详解Vue2+Echarts实现多种图表数据可视化Dashboard（附源码），具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下。

前言 一个基于Vue前端框架和第三方图表库echarts的可视化大数据平台，通过vue项目构建，指令的灵活运用，组件封装，组件之间的通信，使内部图表组件库可实现自由替换和组合。 项目中部分前端库采用外部CDN日期，可以减少打包文件的体积，加快页面渲染。 可视化数据大屏展示对前端性能要求高，建议使用谷歌浏览器查看或开发，屏幕尺寸为1920px宽和1080px高是最佳效果。 目前制作数据可视化大屏，前端比较流行的第三方库有：Echarts（百度），AntV（阿里），Highcharts（国外公司），D3.js（国外公司）。 如果感觉还不错的话，老铁们是不是赏个★Star鼓励一哈，后续会持续更新和优化，也期待大家的交流。 效果截图 登录界面 首页酷屏统计图 公司品牌介绍 项目架构 │ vue.config.js // webpack配置

微软的数据统计分析软件，大数据分析，支持excel/word等文件格式导入，全方面多角度的数据统计分析，非常适合做报告总结！

Spotfire中文版帮助文档，大家有需要可以下载。根据帮助文档描述可以解决很多实际应用中的问题。

这是一个基于Arduino的项目，使用NTC热敏电阻收集温度数据，并使用Python 3进行保存和可视化。

避免流式传输 前言：使用scala和java混编完成，其中也涉及到python脚本来自动生成日志，linux crontab调度工具来定时执行脚本生成实时日志。生成的数据主要是模拟某学习网站学习视频课程的访问量（其中*以“ / class”开头的表示实战课程，然后通过流水线Flume + Kafka + SparkStreaming进行实时日志的收集，HBase来存储数据）* 注意事项（使用的软件工具及环境配置） hadoop-2.6.0-cdh5.7.0 hbase-1.2.0-cdh5.7.0 zookeeper-3.4.5-cdh5.7.0 spark-2.2.0-bin-2.6

背景 我司产品提出了一个需求，做一个数据基于Echars的可拖拽缩放的数据可视化，上网百度了一番，结果出现了两种结局，一种花钱买成熟产品（公司不出钱），一种没有成熟代码，只能自己写了，故事即将开始，敬请期待……。  不，还是先上一张效果图吧，请看…… 前期知识点 1. offset（偏移量） 定义：当前元素在屏幕上占用的空间，如下图： 其中： offsetHeight: 该元素在垂直方向上的占用的空间，单位为px，不包括margin。 offsetWidth：该元素在水平方向上的占用空间，单位为px，不包括margin。 offsetLeft: 该元素距离左侧并且是定位过（relati

DeepChart：根据代码自动生成深度网络结构图