数据可视化平台实践：PC端与大屏应用解析

“数据可视化平台应用实践分享.pptx”是一份关于数据可视化平台在实际操作中的运用和分享的文档，由周全分享。文档主要涵盖了PC端和大屏端的数据可视化平台的应用，以及数据服务和数据库分区的相关内容。 在当前大数据时代，随着公司A的业务量增长，传统的Excel报表方式已无法满足对海量业务数据的分析需求。因此，数据可视化分析平台成为了解决这一问题的关键工具。这种平台能够以生动、直观的图表形式（如柱状图、混合折线图、饼图、瀑布图等）展示公司的运营指标和数据变化，帮助公司领导实时监控并基于数据做出决策。 1. **PC端平台应用**： - PC端平台采用浏览器可视化网站，通过卡片式设计呈现数据报表。 - 卡片分为大卡片和小卡片。大卡片可容纳多个图表组件，通过拖放布局构建完整页面；小卡片则通常仅包含一个图表组件，可通过代码布局组合成页面。 - 开发卡片图表可利用平台内置图表、第三方发布的图表，或者自定义开发。基础框架基于Vue和JQuery，图表API主要依赖百度Echarts。 - 图表的展示形式可以通过属性设置或代码编辑调整，自定义开发的图表需通过编写代码完成。 - 卡片间交互通过事件监听实现，平台提供配置和标准事件监听的方法。卡片可以发布到卡片生态市场，实现资源共享和跨应用消费。 2. **数据服务**： - 数据服务类似微服务中的服务API，但无需发布到API市场，而是直接发布到数据服务平台。 - 数据服务分为原子服务和组合服务。原子服务执行单一SQL脚本，而组合服务可调用多个原子服务，进行数据加工处理，脚本可以是SQL或Java。 - 原子数据服务返回的数据格式通常是简单的JSON。 3. **数据库分区**： - 文档提及了数据库分区的概念，但未详细展开。通常，数据库分区是将大型表分成更小、更易管理的部分，以提高查询性能和管理效率。 总结来说，这份资料详细介绍了如何利用数据可视化平台提升数据分析效率和决策质量，特别是在PC端的应用和数据服务的构建。通过卡片式的可视化界面，企业能够更直观地理解复杂数据，同时利用数据服务实现数据的灵活获取和处理。数据库分区的提及暗示了在大数据环境下数据管理的重要性。这些知识点对于理解和构建高效的数据分析系统具有实际指导意义。