第十二届前端搞可视化
文章目录
- 第十二届前端搞可视化
- 《如何融合数据可视化与物理世界》
- 《深度探索 图分析与图可视化》
- 《如何对BI产品做可视化技术选型》
- 《如何对BI团队赋能数据分析能力》
- 《如何打造企业级可视化大屏交付神器》
- 《如何从零DIY 3D地图可视化引擎》
- 《阿里云datav十年可视化之道》
- 《人与人工智能：照亮可视化构建前路》
- 《antv的可视化交互语法探索》
《如何融合数据可视化与物理世界》
菜鸟-前端专家-其歌-数字空间-react/three.js 16年毕业多伦多大学计算机硕士。
数字孪生：利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程。
产品数字化设计（解决设计与制造间的鸿沟、实现产品全生命周期管控）
产品数字化管理（全使用过程数字化、基于产品状态进行维护）
阿里巴巴菜鸟网络发布的”极简PDA“-智能科技产品lemo更低成本（1/3）、更轻（1/4）、更便用；用于分拣、打卡、发件、二维码支付；
菜鸟智慧数据采集终端：录入数据。（位置、工作轨迹、时效、时空数据）、预测/
数据采集、数据处理、数据应用、数据渲染。
仿真模拟：流转（流转动线、流转控制、流转规范）决定布局（空间布局、空间规划、空间规范）。
物联网/可视化/GIS相关经验：加微信就多交流一下，可以加入他们的团队。
收获：对于可视化的用途有更清晰的定位，就是数据渲染。
《深度探索 图分析与图可视化》
蚂蚁金服-资深前端-十吾 山果-G6/Graphin 核心开发者
图可视化简史：图是一种数据结构，实体与关系的集合；图可视化是把图数据结构直观地展示给终端用户的手段，辅助用户分析复杂关系数据；
重点技术介绍：用户任务驱动、减少视觉混乱（节点、边处理）、布局、交互；
antv/G6技术与愿景：一款开源的图可视化与分析引擎，专注于关系数据。完善的可视化机制，有丰富的内置元素（节点、边、箭头、节点分组）、超自由扩展能力；丰富的分析功能，强大的算法支持、交互、性能、可扩展；
行业现状：图分析在2019年是预期碰撞与理想破灭的形式。互联网发展60年，对现实世界深度刻画、关系数据的洞察是下一个风口；这些是机遇；但是也有挑战，技术上的采集、存储、图计算；现实社会产生数据用于构建、网络社会产生算法用于治理；应用上的合规（共享智能）、分析，领域方案；
应用领域（图技术的业务土壤）：金融分控、网络安全、知识图谱、社交网络、监管合规；理想的图可视化能力
解决方案（antv/Graphin）：高级分析、开箱即用、开发友好；
地理空间分析、时序分析、分组分析、算法分析；
收获：行业发展有了了解；
《如何对BI产品做可视化技术选型》
蚂蚁金服-资深前端-逍为-G2/DeepInsight 大数据部
deepinsight在2017.12开始有图形展示、2018.10能对图形分析、2019.6性能优化
可视化体验的问题：数据标签遮挡、数据条太细、饼图标签超出画布；
问题抽象：不可控、可视化定制能力不足、图表体验问题
数据量不确定性，有些数据太多就会遮挡
AntV是蚂蚁金服为全场景提供的全新一代数据可视化解决方案；
收获：知道antv原来是蚂蚁金服为全场景提供的一种数据可视化解决方案；
《如何对BI团队赋能数据分析能力》
宋小菜-前端专家-智哥-D3 可视化
数据科学：通过对历史数据的分析、解读、建模对未来预测，帮助我们更好地做决定；如注册APP账号的转化率；
商业智能BI、数据分析师DA；明确问题、数据获取、数据处理、建模分析、结果展示；
数据分析师工具“SQL存储、python爬虫、r语言进行统计分析；
大数据时代带来的改变，
数据源、查询、展示
收获：了解到商业智能BI，对可视化用途更明确；
《如何打造企业级可视化大屏交付神器》
奇安信-资深前端-阿呆-雷尔 WIDE（vue/echarts/GIS）
喜欢玩D3 https://d3js.org.cn
2017年加入奇安信做可视化；
背景：从痛点出发。
大屏系统交付流程：产品经理、设计师、研发；
产品方：PPT和sketch的讲故事的能力有限，原型系统需要研发参与；
设计方：原型系统难理解消化、版本管理乱；
研发：项目搭建和部署复杂、业务代码重复量高；
客户：研发接手前只能看PPT；每个改动都需要回流
WIDE可以解决这些痛点；
永驻的iframe、画布通信、自动生成表单、让json跑起来；接口与调试
可以写vue组件。
收获：就是让其他人用他们的产品WIDE；
《如何从零DIY 3D地图可视化引擎》
奇安信-技术专家-无牙-雷尔 Map3D（GIS/webGL）
三维和GIS都会些；2016年加入奇安信开始做可视化；
2015年three.js；2016年高德；2017年openlayers；
痛点：主题受限（没有服务端渲染能力）；部署成本高、渲染能力有限（canvas只能支持5k数据）、没有3D视角（客户需要3d）；
现状：调研maptalks、mapbox、高德；unity端率先领跑矢量地图；
自研：图层与数据源、墨卡托投影、瓦片金字塔；三维处理；
学习资料：《three.js入门指南》入门、《下里巴人》CG、着色器；
地图控制器：事件、交互、边界确定；
图层：设计
矢量瓦片图层：二进制解析渲染、计算加速、建筑渲染、文字渲染；
最终效果：高德地图
数据可视化图层分类：点类型数据（形状、图标、点云）、线类型数据（直线、弧线、飞线动画）、面类型（行政区、多边形）、热力类型数据（点数据源）、其他数据模型数据（点数据源）
举例：3D弧线图层、点序列帧图层、自定义建筑、性能测试；
《阿里云datav十年可视化之道》
《人与人工智能：照亮可视化构建前路》
阿里云-米尔 驿桥-dataV（GIS/WebGL）
前世今生：可视化工程师、智能计算、数字孪生；2012第一个天猫双十一大屏；图表、特效、可视化；
业务看板、指挥决策、展览展示；
可视化构建工具；
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