在大数据时代 ， 更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化 ， 还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队 ， 而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员；我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化 ， 图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息 ， 那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢？
某天下班路上突然接到了一个许久没有联系朋友的电话 ， 说听说我们公司做的大屏被他们领导看到 ， 于是给我们布置结合我们公司做一个这样的大屏 ， 于是就想到了联系我们看看有没有什么好的办法 。
这时我们有没有人说Excel也可以呢？Excel作为一个入门级工具 ， 是快速分析数据的理想工具 ， 也能创建供内部使用的数据图 ， 但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限 ， 这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图 。
传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合 ， 通过不同的展现方式提供给用户 ， 用于发现数据之间的关联信息 。近年来 ， 随着云和大数据时代的来临 ， 数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现 。
新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求 ， 必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息 ， 并根据新增的数据进行实时更新 。
因此 ， 在大数据时代 ， 数据可视化工具必须具有以下特性：
实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求 ， 必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新；
简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性 ， 能满足互联网时代信息多变的特点；
更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式 ， 能充分满足数据展现的多维度要求；
【可视化效果是什么意思，数据可视化大屏开源框架】多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库 ， 数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式 ， 并能够通过互联网进行展现 。
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