最重要的是选择正确的视觉通道来贴图数据其实这就涉及到了正反面的问题，正面需要精确的预处理数据；下面的可视化也要求熟练运用画图方法。比方说我们做过的数据 可视化大屏应用项目，哪怕是非常简化的开发流程，也需要一对建模师和开发人员。项目开发过程将分为三个部分:数据前期动作、3D建模、3D开发。
ThingJS线上平台提供了3D场景库，可以获取部分模型，避免模型制作的高成本，而开发可以使用api和3D源代码样本，提高开发效率，但是项目需求分析是非标准化的。以三维建筑可视化为例，模拟的三维场景模型以scene 数据 library的方式进行管理和操作。在建立场景模型之前，项目经理要整理和确认场地中物理要素的几何空间位置和模型结构关系，确定建筑空间环境的层次结构。通常采用层次结构和面向对象结构相结合的数据结构。
9、大 数据的 数据 可视化是什么样的?DCV作为新一代数据Center可视化管理平台，让管理者清晰直观地掌握IT运营中的有效信息，实现透明化和可视化管理，进一步有效提高资产管理和监控管理的效率。CampusBuilder，新一代可视化中央运营管理网页链接，提供了一个完整的，网络化的，可视化三维虚拟环境设计编辑平台，操作简单，高效易用，用户可以绘制各种结构，用鼠标拖动即可添加。可以立即创建数据中央机房的三维模型，也可以导入机房CAD图纸辅助绘图。用户可以快速高效地设计数据中心机房，实现房间结构生成、装修调整、设备摆放、场景创建等工作，生成数据中心机房的实用三维虚拟仿真场景。
10、 电力大 数据的 电力大 数据技术电力Da数据技术满意度电力 数据快速成长，满足各种职业需求并不断提高电力产业发展。电力 Da 数据技术包括:高性能计算、数据挖掘、统计分析、-2可视化等。数据挖掘技术是通过分析大量数据从大量数据中发现其规则的技术，主要包括三个步骤:数据准备、规则发现和规则表示。数据准备是从相关的数据源中选择所需的数据并整合到数据集中进行挖掘；搜索规则就是通过某种方法找出数据 set中包含的规则；规则表示就是把找到的规则用用户尽可能能理解的方式表达出来(比如可视化)。
统计分析通常是指对收集到的关于数据的数据进行整理、分类和解释的过程。统计分析可分为描述性统计和推断性统计，1.描述性统计描述性统计是对研究中获得的数据进行整理、归类、简化或绘制，从而描述和总结数据的特征及变量间关系的最基本的统计方法。描述性统计主要涉及数据的集中趋势、分散程度和相关强度，最常用的指标有平均值、标准差和相关系数。
