Thingsboard是行业领先的开源物联网平台，具有相对完整的感知能力；虽然海量数据存储略有不足，但可以改进。基于可视化规则引擎的规则链为数据、事件处理和独立决策判断提供了强有力的支持；闭源人工智能分析工具实现了异常检测和故障预测，数据可视化缺乏三维BIM、除GIS支持外，在强实时数据显示方面具有显著优势。显然，直接应用Thingsboard是不足以开发智能应用的。然而，将其作为智能应用的核心支撑组件，将能够事半功倍。
原因是企业缺乏有效的数据分析和可视化显示工具。因为无论是体验数据、行为数据还是舆论数据，都要经过分析才能发挥作用。特别是对于一些不懂数据的人来说，将大量数据转化为表格、图表等形式，有助于他们理解数据，理解复杂数据背后的含义和价值。
3、在数据渲染方面，水利模拟是一个非常严肃的过程，因为它要求整个可视化必须准确。虽然游戏引擎有一个强大的物理引擎，但它仍然需要能够与模拟数据结果一一对应。这也是许多客户以前担心的问题，即游戏引擎确实很酷，但大多数都不是严肃的动画效果，但制造商是否有能力构建与真实数据一一对应的过程表达是一个问号。
? GIS/BIM的深度集成可以一致地管理地理数据和工程模型数据，提供场景编辑和空间数据交互操作服务，为项目的全过程数据管理和应用提供可视化支持。
虽然我们以前一直在提高数据的辅助决策，但我认为他们中的大多数人仍然在玩“自欺欺人”的游戏，目前大数据的有价值场景仍然与机器学习相结合，以提炼和沉淀经验，如果只是“指标可视化” 三维底板的组合总是觉得有点“场景不够感人”，从我目前的理解和直观的感觉来看，流域的应用场景更具体，更有冲击力。
本书案例采用Python程序或网页代码等通用编程方法编写。本书案例以开源软件平台和工具为基石，不仅适用于高校相关专业的教材，也适用于大多数工程技术人员开发数据可视化产品的参考材料。
脚本编辑提供可视化发射信息的编辑环境，实现脚本的编辑功能，如数据测点、数据分析、元数据映射、语义关联和可视化过程。脚本解释主要分析可视化过程脚本，并将脚本指令发送到场景生成、计算资源调度和统一数据加载，构建可视化基础环境，调用计算资源进行实时计算，按需获取数据资源。根据语义相关脚本集成计算结果、实时数据和数据集，在可视化基础环境下生成可视化场景，供场景显示和调用。
随着Python语言的发展和应用的结合，它已经成为一种非常常见和主流的数据分析工具，尤其是在互联网领域相关的大数据分析中。在这种语言的帮助下，人们可以很容易地利用各种类型的数据资源来实现各种数据分析任务，得出有价值的数据分析结论，并提供丰富的外观可视化呈现效果。对所有专业学生来说，这是一件非常有意义和必要的事情。这对每个人完成自己的专业学习和工作应用都很有帮助。
一个好的财务报表不仅可以堆叠数据，还可以显示每个报表中的关键信息。本财务报表可直接填写数据生成可视化财务报表，节省时间和精力，很少出错。让我们一起看看吧！