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大数据建模的主要关键技术

大数据建模的主要关键技术包括工业大数据预处理技术、工业大数据可视化分析技术、工业大数据标记技术、特征工程技术和人工智能技术。丰富的可视化图表和动画效果,集供水、通风、运输、锚运行、井内三维漫游图片、地下多元化应用场景图像、智能感知设备数据,实现矿山生产环境、工作视角、设备分布、工艺流程、生产趋势、道路划分、设备运行实时状态的真实复制,实现矿山透明管理的目的。

大数据建模的主要关键技术包括工业大数据预处理技术、工业数据可视化分析技术、工业大数据标记技术、特征工程技术和人工智能技术。

mms3D通过API数据接口连接到物联网管理中心,可以实时显示板坯的温度、钢种、长度、宽度、厚度等基本信息。通过可视化数据弹出窗口的显示,全线材料跟踪和一键查询,炉内材料信息数据的实时反馈,实现热轧加工数量、质量等相关信息的全面掌握,起到实时监管、货物安排和部署的多维统一。

根据不同行业对可视化的不同需求,『云上动力』数字双胞胎可视化交互系统利用实景三维技术,通过数据可视化、三维建模技术、三维虚拟技术实现数据处理的分析、处理、实时显示、控制等核心功能;

它不仅节省了时间,而且更准确地收集数据。据报道,通过安装在桥上的1200多个传感器,信息迅速传输到可视化屏幕,使用三维视图实时显示当前工作条件的测试内容和测点布局。3.6万个数据可以在半小时内收集,准确率为100%。同时,实现测试过程的动态显示、测试现场的远程监控、测试数据的实时采集、自动分析和预警,大大提高了分析效率。

在导入数据并单击左数的第二个表格图标后,您将看到数据的表格视图。我觉得很有用。它将帮助您检查所有数据点是否实际上都可用。此外,如果您的一些视觉效果与预期不同,它将帮助您仔细检查数据。就个人而言,我经常使用搜索功能。此外,您还可以使用每列标题上的小箭头对数据进行排序。无法过滤表视图中的数据。相反,您需要关闭表格视图并单击页面底部的数据按钮。请参见本文背后的部分。

通常,知识地图的运行过程是由数据模型完成的,用户只能看到计算结果,其数据的可视化只停留在结果的可读性显示上。

丰富的可视化图表和动画效果,集供水、通风、运输、锚运行、井内三维漫游图片、地下多元化应用场景图像、智能感知设备数据,实现矿山生产环境、工作视角、设备分布、工艺流程、生产趋势、道路划分、设备运行实时状态的真实复制,实现矿山透明管理的目的。

该网站提供了大量的数据可视化模板。我们需要做的是从互联网上找到数据,然后将数据导入模板,并设置相应的速度、颜色、图标和其他信息。

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