시각 대형 화면의 목적은 대량의 핵심 데이터 중에서 최적의 표시 방법을 선택하는 것이다. 비즈니스 핵심 지표를 하나 이상의 LED 스크린에 시각적으로 표시할 수 있으므로 비즈니스 담당자는 복잡한 비즈니스 데이터에서 중요한 데이터를 빠르고 직접 찾을 수 있을 뿐만 아니라 의사 결정자에게 보조 역할을 할 수 있습니다.
오늘 learun Business Intelligence 플러그인을 사용하여 대형 화면을 시각화하는 응용 프로그램 및 디자인 규칙을 소개합니다.
I. 데이터 시각화란 무엇입니까
실제로 데이터 시각화는 그래픽 수단을 통해 데이터를 명확하고 효율적으로 전달하는 것입니다. 이렇게 하면 데이터를 보다 직관적이고 쉽게 표시할 수 있을 뿐만 아니라 데이터에서 숨겨진 가치를 더 빠르게 마이닝할 수 있습니다. 그 본질은 가시성, 커뮤니케이션 및 상호 작용입니다.
시각화에 대형 화면 지원이 필요한 이유는 무엇입니까? 대형 스크린 디스플레이 데이터는 충격적인 느낌을 남기기 쉽고, 기술감이 강하여 독특한 분위기나 의식감을 조성하기 쉽기 때문이다. 동시에 면적이 커서 표시할 정보가 많아 여러 사람이 동시에 볼 수 있고, 데이터는 조회자 앞에 * * * 로 표시할 수 있어 팀 토론과 의사 결정을 용이하게 할 수 있다.
대형 화면의 주요 응용 프로그램 장면을 시각화합니다.
빅데이터가 발전함에 따라 비주얼 스크린은 각 업종에서 점점 더 널리 사용되고 있으며, 특히 정부, 상업, 금융, 제조 등의 업종에서 빅데이터의 가치가 가장 잘 드러난다. 예를 들어, 대형 데이터 화면은 정보를 전달하는 효과적인 수단으로 도시 지능형 운영 센터, 비상 관리 센터, 공안 모니터링 센터, 전력 파견 센터, 금융 거래실 등 부서와 기관에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 일상적인 모니터링, 분석 판단, 응급 지휘, 데모, 보고 등 다양한 기능을 갖추고 있어 과학 관리 개선에 중요한 역할을 하고 있습니다. 다음은 여러분이 참고할 수 있는 몇 가지 업계 템플릿입니다.
셋. 비주얼 스크린 디자인 원칙
많은 사람들이 시각 화면에 대한 첫인상은 현혹이지만, 현혹된 것은 테이블이며, 명확하고 효과적인 데이터 전송이야말로 큰 화면의 중점이다.
일반적으로 대형 화면에 표시할 수 있는 다양한 리소스 유형과 데이터가 있지만, 주요 정보와 보조 정보를 표시하는 페이지 레이아웃이 필요하며, 계층 관계와 흐름 방향을 명확히 하여 시청자가 신속하게 정보를 얻고 시각적 균형감을 얻을 수 있도록 해야 합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언)
일반적으로 기업은 대형 화면을 개발하려면 일련의 단계를 거쳐야 합니다. 수요 커뮤니케이션-대형 화면 UI 디자인-대형 화면 데이터 개발-대형 화면 프런트 엔드 개발. 일반적으로, 우리는 다음과 같은 원칙을 따라야 한다: 개요 1 위, 세부 사항 2 위.
1. 비즈니스 지표와 데이터를 합리적으로 보여주는 비즈니스 서비스입니다.
기업의 전반적인 업무를 나타내는 경우가 많기 때문에 일반적으로 주요 지표와 보조 지표라는 두 가지 수준으로 나뉩니다. 주요 지표는 핵심 업무를 반영하고, 보조 지표는 추가 설명 및 분석에 사용되므로 개발에 중점을 둡니다.
2. 합리적인 레이아웃으로 상업 콘텐츠를 풍부하게 할 수 있고, 합리적인 컬러 매치로 관람객을 더욱 편안하게 할 수 있습니다.
배색의 지식은 주로 배경색으로, 전체 배경과 개별 요소의 배경으로 나뉜다. 어느 쪽이든 두 가지 기본 원칙, 즉 색 농도와 일관성을 따른다. 어두운 톤은 시각적인 자극을 피하기 위한 것이다.
3. 큰 화면 표시에서도 디테일이 전체적인 효과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
요소, 제목, 숫자에 테두리, 그림 등의 포인트 효과를 적절히 추가하여 전체적인 아름다움을 높일 수 있습니다.
4. 동적 효과의 증가는 큰 화면을 생동감 있게 보이게 하고 시각적 경험을 증가시킬 수 있다.
그러나 과도한 동적 효과는 사회자의 역할을 찬탈하기 쉬우며 오히려 비지니스 전시의 가치를 잃는다. 우리는 한 도를 파악해야 하는데, 쿨한 효과의 균형을 맞추면서 내용도 두드러지게 해야 한다.
현재 시중에 나와 있는 시각화 도구는 매우 많은데, 어떤 것은 기능적 효과를 얻기 위해 무미건조하고, 어떤 것은 다채로워 보이기 위해 매우 복잡해 보이고, 기업 의사결정자들은 데이터의 진정한 가치를 이해하기 어렵다.
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바람이 불다.