6阿里云数据可视化方案

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大数据可视化管控平台建设及系统应用方案

优化建议与改进措施
提升数据分析能力
加强数据分析人才培养和引进，提高企业的数据分析能力，挖掘更多有价值的信息
和知识。
加强数据治理
建立完善的数据治理体系，确保数据的准确性、一Baidu Nhomakorabea性和完整性，为大数据可视化管控平台提供可靠的
数据基础。
A
B
C
D
加强安全保障
建立完善的安全保障体系，确保大数据可视化管控平台的数据安全和系统稳定，防止数据泄露和系统故障。
基于产品需求分析和用户反馈，企业可以快速迭代产品并进行上市推广，提高产品竞争力和市场占有率。
04
大数据可视化管控平台的优势与挑战
平台优势
01
高效数据处理
大数据可视化管控平台能够快速处理大量数据，提供实时数据分析，帮助企业快速做出决策。
03
灵活定制
平台可根据企业需求进行定制，满足不同行业和业务场景的需求
足不同行业的特殊需求。
云端化
云技术的普及使得大数据可视化管控平台向云端化发展，能够实现数据的集中管理和分析，提高数据处理效率。
安全化
随着数据安全和隐私保护意识的提高，大数据可视化管控平台将更加注重数据的安全性和隐私保护。
05
大数据可视化管控平台的实施方案与步骤
需求分析与规划
要点一

AI智能+大数据可视化平台建设综合解决方案

•建设背景与需求分析

•技术架构与平台设计

•关键技术与实现方法

•平台应用场景与效果展示

•平台部署与实施方案目

•平台经济效益与社会效益分析

•总结与展望

录

建设背景

当前各行各业的数据量正在呈现爆炸式增长，对数据的处理和分析提出了更高的要求。传统的数据处理方式已经无法

满足现代企业的需求，需要更

加高效、智能的工具来帮助处

理和分析数据。

随着科技的发展，AI智能和大

数据可视化技术逐渐成熟，为

解决这一问题提供了可能性。

010203

需求分析

技术架构设计

010203

前端框架后端架构数据库设计

数据采集

通过API接口、爬虫等技术手段，实现多源异构数据清洗

对采集到的数据进行清洗、去重、转换等操作，数据存储

数据可视化

数据分析功能扩展接口

平台功能设计

可视化类型

交互式操作

数据源适配

可视化配置

数据可视化设计

AI智能技术

通过训练数据，让机器自动学习并找出规律，实现自动化分析和预测。

机器学习

深度学习

自然语言处理

图像识别

利用神经网络技术，实现更加复杂的数据处理和模式识别。

让机器能够理解和处理自然语言，实现文本分析、语言翻译等功能。

让机器能够识别和理解图像，实现图像分类、人脸识别等功能。

大数据存储与处理技术

HBase

HDFS

Spark

Kafka

分布式消息系统，可实现数据的实

时传输和处理，支持大规模并发数

数据可视化技术

基于JavaScript的可视化库，可实现丰富的图表类型和交互功能。

ECharts

强大的数据可视化库，可实现高度自定义的图表和交互效果。

D3.js

商业智能工具，可实现数据可视化、数据分析和数据挖掘等功能。

Tableau

企业数据可视化的思路和案例分析

企业数据可视化的思路和案例分析随着互联网的发展和智能化技术的进步，企业日常生产和管理

的各个环节都产生了大量的数据。如何利用这些数据来提高企业

的效率和决策力成为了企业管理者们面临的问题。数据可视化就

是一种能够将复杂的数据用可视化的方式呈现出来的技术手段，

它能够帮助企业决策者快速理解大量数据背后的含义，优化业务

流程和制定决策策略。

企业数据可视化的思路

企业数据可视化的思路主要包括三个方面：数据的分析与清洗、数据的可视化展示、数据的解读和应用。

1、数据的分析与清洗：企业面临的数据量很大，其中很多数

据是垃圾数据或者没有用的数据，为了减少不必要的展示，需要

对数据进行清洗和筛选。此外，在清洗数据的过程中，还需要对

数据进行简单的分析和分类，以便将相似的数据归纳到同一个类

别中。

2、数据的可视化展示：将经过清洗和筛选的数据以可视化的

形式进行展示，可以直观地展现数据的趋势和分布。对于企业来说，如何将数据以直观的方式展现出来是关键，这需要数据可视

化工具的支持。

3、数据的解读和应用：同一份数据可被不同角度的人所解读出不同的信息，因此，数据可视化不仅仅只是图表呈现的过程，更要在理解数据的同时，支持决策的制定和应用。

案例分析

以下列举几个数据可视化在企业管理中的应用案例。

1、销售数据可视化展示

企业中，销售数据一直是一项非常重要的数据指标。百度公司是一个典型的数字化企业，他们使用数据可视化技术对自身的销售数据进行了展示和分析。他们的销售数据包括了搜索广告、短视频广告等。通过数据可视化工具的展示，员工可以直观地理解销售的情况以及不同广告产品的销售占比情况。这样就能及时调整产品的推广占比，从而优化产品的销售情况。

数据可视化的7种方法

数据可视化是将数据以图形、图表、图像等形式展示的过程，可以帮助人们更清晰、更直观地理解数据。在当今数据时代，数据可视化已经成为了数据分析和决策过程中必不可少的工具之一、以下是7种常见的数据可视化方法：

1.折线图：折线图是一种以折线连接数据点的图表形式，通常用于显示数据随时间变化的趋势。折线图能够清晰地显示数据的趋势和周期性变化，并且能够方便地比较多组数据的变化。

2.柱状图：柱状图通过矩形的高度来表示数据的数量或大小，通常用于比较多组数据之间的差异。柱状图能够直观地显示数据的大小关系，尤其适用于展示离散的数据。

3.饼图：饼图是以圆形的扇区表示数据的百分比或比例，通常用于展示数据的组成部分。饼图常用于比较各组数据的占比情况，能够直观地显示数据的分布情况。

4.散点图：散点图用于展示两个变量之间的关系，每个数据点表示一个观测值。散点图能够帮助人们发现数据间的相关性或趋势，并且可以用不同颜色或大小的数据点表示其他维度的数据。

5.热力图：热力图用不同颜色的方块或区域表示数据的强度或密度，通常用于显示地理、时间等维度上的数据分布。热力图常用于展示数据的热点区域或集中程度，能够清晰地显示数据的空间分布特征。

6.树状图：树状图用于展示数据的层次结构或组织关系，通常由节点和连线组成。树状图能够清晰地显示数据的上下层次关系，适用于展示组织结构、分类关系等。

7.地图：地图是基于地理信息呈现的可视化方式，用于展示地理位置

上的数据分布和相关信息。地图能够直观地显示地理位置上的数据差异和

相关性，常用于分析地理分布特征、市场研究等领域。

数据可视化基本流程。

数据可视化是一种通过图表、图形和地图等方式将数据呈现给用户的方法，可以帮助用户更好地理解数据的含义和趋势。数据可视化的基本流程包括数据收集、数据处理、可视化设计和结果呈现。

第一步：数据收集

数据收集是数据可视化的第一步，需要收集与目标主题相关的数据。数据可以来自各种来源，比如传感器、数据库、API等。在数据收集时需要注意数据的准确性和完整性，确保数据可以被可视化呈现。

第二步：数据处理

在数据收集后，需要对数据进行清洗和处理。数据处理是数据可视化的关键一步，可以通过数据清洗、数据整合和数据转换等方式将数据变得更加易于可视化。数据处理时需要注意数据的格式和结构，确保数据可以被正确地呈现和分析。

第三步：可视化设计

可视化设计是数据可视化的核心步骤。在可视化设计中，需要选择适当的图表类型和图形元素，以展示数据的特征和趋势。可视化设计需要考虑用户的需求和目标，以及数据的特点和含义。在设计过程中需要注意图表的可读性和易懂性，确保用户可以轻松理解数据的含义和趋势。

第四步：结果呈现

结果呈现是数据可视化的最后一步，可以通过网站、应用程序或报告等方式向用户呈现数据。在结果呈现时需要考虑用户的需求和目标，以及数据的量级和复杂度。结果呈现需要注意界面的设计和交互方式，以便用户可以轻松地与数据进行交互和分析。

总结：

数据可视化的基本流程包括数据收集、数据处理、可视化设计和结果呈现。在进行数据可视化时，需要注意数据的准确性和完整性，以及图表的可读性和易懂性。通过数据可视化，可以更好地理解数据的含义和趋势，为用户提供更好的决策支持。

阿里云数据可视化方案

TV端
手机端
PC端
13
付呗数据可视化- 产品逻辑图
收银台
商家交易数据
付呗平台
APP
传统 POS 收银插件
其他
平台PIA接
会员CRM
智慧小区云服口务平台整体解决方案智慧小会区云员服数务平据台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
会员数据
营销工具
数据分类整理加工
计算
数据可视化效果展
现
14
付呗数据可视化- 产品逻辑图
谢谢你的观看
新上铁数据展现维度
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案 21
新上铁数据展现维度
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案 22
新上铁数据展现demo-铁路实时交易笔数、交易金额
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案 23
28
“大数据”从不为人知，再到被神化，过度的炒作已经偏离了对大数据本质的认识。从本质上说，数据本身并不具有意义，有时尽管数据量庞大，但是使用价值却不大。数据只有连接才能产生价值。任何在此跨出第一步的企业智慧小区云得服到务平的台整商体解业决方上案的智慧回小区报云服必务平将台是整体巨解决大方案的智慧。小区云服务平台整体解决方案

云计算技术在企业大数据管理中的应用案例分享

云计算技术在企业大数据管理中的应用案例

随着科技的迅猛发展和信息化浪潮的逐渐兴起，企业数据分析已经成为了企业发展不可或缺的一部分。然而，当前大数据管理正处于消耗资源多、复杂度高、维护难度大、数据分析质量差等瓶颈时期。在这个问题的背景下，云计算技术成为了一个解决方案。

一、云计算技术的概念

云计算技术是一种基于互联网的计算方式，是将一系列的应用程序、数据、存储、计算、人力以及其他资源通过互联网的方式进行分发和处理，而非通过自有的数据中心和IT基础架构。在企业大数据管理中，云计算技术可以帮助企业在存储、处理和分析大数据方面减少资源投入，提高数据处理能力和数据安全性。

二、云计算技术在企业大数据管理中的应用案例

1. 阿里云的 MaxCompute

阿里云的 MaxCompute 是一款大数据处理平台，基于云计算模式，采用数据仓库设计理念、支持PB级别数据存储和分析处理。其支持SQL、MapReduce、Graph、Machine Learning 等多种计算模式，同时提供了数据存储、计算、数据可视化等一整套数据处理解决方案。

MaxCompute 可以快速处理海量数据，把数据存储在阿里云的号称世界最大的分布式数据库中，大大减少了企业自建数据库、服务器等硬件资源的投入。而且，MaxCompute 支持多用户多权限资源共享，可以避免数据重复建设和存储，最大限度提高了数据处理效率。

2. 腾讯云的在线数据处理平台 TDSQL

腾讯云的 TDSQL 是一个在线数据处理平台，支持通过云端快速的读取海量数据，进行实时计算、可视化等多个环节的数据处理。可以通过多个组件，如事务引擎、数据迁移、备份恢复等提高可用性、性能和安全性。

可视化实施方案

在当今信息爆炸的时代，数据可视化已经成为了企业和组织管理者们的必备技能。通过将数据转化为图表、图形和动画等可视化形式，可以更直观地展现数据的内在关联和趋势，帮助管理者更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。因此，设计并实施一个有效的可视化方案是至关重要的。本文将探讨可视化实施方案的关键要素和步骤，帮助读者更好地理解如何设计和实施一个成功的可视化方案。

1. 确定可视化的目标和受众

在设计可视化实施方案之前，首先需要明确可视化的目标和受众。不同的目标和受众需要不同的可视化形式和内容。例如，如果目标是向高层管理者展示业绩数据，那么可视化形式可能更偏向于图表和趋势分析；而如果目标是向客户展示产品特点，那么可视化形式可能更偏向于动画和互动式展示。因此，明确可视化的目标和受众是设计可视化方案的第一步。

2. 收集和整理数据

设计一个成功的可视化方案离不开数据的收集和整理。在收集

数据时，需要确保数据的准确性和完整性，避免因数据错误导致可

视化结果的失真。在整理数据时，可以利用数据清洗和转换工具，

将原始数据转化为可用于可视化的格式，以便后续的可视化分析和

展示。

3. 选择合适的可视化工具

选择合适的可视化工具是设计可视化方案的关键步骤。市面上

有各种各样的可视化工具，如Tableau、Power BI、Google Data Studio等，它们各自有着不同的特点和适用场景。在选择可视化工

具时，需要考虑数据的规模、可视化的复杂度以及团队的技术水平

等因素，以选择最适合的工具。

4. 设计可视化内容和形式

数据可视化的7种方法

随着时代的变迁和科技的发展，数据在我们的日常生活中扮演

着越来越重要的角色。尤其是在企业、科研等领域，数据分析和

可视化已经成为了一个不可或缺的过程。在这里，笔者将会为大

家介绍7种数据可视化的方法，希望能够对数据处理有所帮助。

一、折线图(Line Chart)

折线图是一种用于展示数据趋势、变化的图表，是一种经典的

可视化方法。它将数据分布在坐标系中，通过连续的线条展示数

据的变化趋势，便于观察数据变化的趋势。折线图适合表达多个

数据点之间的连续关系，常用于可视化股票、气温、气象等数据。

二、柱状图(Bar Chart)

柱状图是一种用于比较不同组数据之间的差异的图表，可用于

展示分类数据。它通过以柱子的高度或者长度为基础，来反映数

值的大小，非常适合在横向或纵向上比较数据之间的多样性，如

销售额、用户数量等。

三、散点图(Scatter Plot)

散点图是通过将两个变量之间的相关性表示在图表形式中，来

向我们展示数据点之间的联系。通常，该类型的图形通常用于表

示两个不同的变量之间的相关性，如散点图可以帮助我们直接观

察到两个变量之间的关系，比如销售额和广告费之间的关系。

四、面积图(Area Chart)

面积图是一种展示数据分布在时间或其他连续轴上随时间而变化的图表类型。它与折线图类似，不同之处在于面积图是通过填充数据线下部的区域来展示数据集中的趋势，更能够直观地将变化趋势展现出来。面积图通常被用于展示累积数据量或总和的占比，比如市场份额占比、不同员工销售量等。

五、饼状图(Pie Chart)

大数据可视化平台建设方案

使用MySQL、PostgreSQL等关系型数据库进行数据存储，保证数据安全可靠。
03
技术架构
02
01
03
数据存储
将数据存储在分布式文件系统中，如HDFS等，提高数据存储的可靠性和扩展性。
数据架构
01
数据模型
采用规范化数据模型，建立数据实体、属性及其关系，方便后续数据分析和处理。
02
数据采集
支持多种数据源采集，如文件、数据库、API等，方便后续接入数据。
制定恢复计划，明确恢复步骤和流程，以便在发生故障时快速恢复数据。
03
备份和恢复策略
02
01
06
平台部署和测试
需要满足平台的硬件环境要求，包括服务器、存储、网络等设备，以确保平台的稳定性和可用性。
硬件环境要求
需要准备适合平台的操作系统、数据库、中间件等软件环境，以确保平台的正常运行。
软件环境要求
按照规范的部署流程，将平台软件和相关配置文件部署到指定的环境中，并进行必要的配置和调整。
其他功能测试
性能测试
对平台进行性能测试，以确保平台在负载高峰时仍能保持良好的性能和可用性。
性能测试概述
并发性能测试
持久性测试
安全性测试
通过模拟多个用户同时访问平台，测试平台的并发性能和响应时间，以确定平台的最大并发能力。
测试平台在长时间运行和高负载情况下的稳定性和可靠性，以评估平台的可用性和稳定性。

数据可视化技术的使用方法与设计原则

数据可视化技术的使用方法与设计原

则

数据可视化是将复杂的数据转化为图形化、可视化的形式，以便更好地理解和分析数据。随着大数据时代的到来，数据可视化技术越来越受到重视，并逐渐应用于各个领域，如商业、科学研究、新闻媒体等。本文将介绍数据可视化技术的使用方法和设计原则，并提供一些实用的案例和技巧。

一、数据可视化技术的使用方法

1.选择合适的图表类型：根据数据的类型和目标，选择合

适的图表类型非常重要。常见的图表类型包括折线图、柱状图、饼图、雷达图等。折线图适用于展示数据的趋势和变化，柱状图适用于比较不同分类的数据，饼图适用于显示不同分类的比例关系，雷达图适用于多个维度的数据对比等。

2.突出关键信息：在设计数据可视化时，应突出显示关键

信息。可以通过调整字体大小、颜色、形状等来引导读者的注意力。使用明亮的颜色来表示正向的数据，使用暗淡的颜色来表示负向的数据。同时，可以使用图例、标题和注释等方式解释数据，以帮助读者更好地理解图表。

3.保持简洁清晰：数据可视化应力求简洁清晰，避免过多的装饰和复杂的图表。不仅要避免过多的网格线和图例，还要避免过多的数据标签和注释，以免分散读者的注意力。另外，应尽量使用直观易懂的图标和图形来代替文字描述。

4.确保可交互性：在实际应用中，数据可视化通常是与用户进行交互的。因此，在设计数据可视化时，应考虑用户的需求和使用场景，提供相应的交互功能。例如，允许用户选择不同的时间范围、数据维度和过滤条件等，以便提供更加个性化和定制化的数据展示。

二、数据可视化设计的原则

1.数据一致性：数据可视化的设计应保证数据的一致性。即同一种数据应在不同的图表中保持一致的定义和表达方式。例如，当一个数据在柱状图中表示为红色时，在其他图表中也应当使用红色来表示。

dataworks使用手册

一、数据工厂简介

数据工厂（DataWorks）是阿里云提供的基于云计算技术的大数据管理解决方案，它提供数据交互，数据分析，数据可视化，ETL （抽取转换加载），以及数据应用的服务。它综合管理数据采集，数据存储，数据处理，数据可视化等过程，帮助企业更好的实现数据价值发掘。

二、数据工厂的功能特性

1、数据存储：DataWorks支持数据存储，为大数据应用提供安全、可靠的数据存储环境，支持多种格式的数据存储，包括常见的关系型数据库、NoSQL数据库，以及HDFS文件系统。

2、数据清洗：DataWorks支持大数据质量管理，可以完成去噪、填充缺失值、离群点处理、数据转换等操作。

3、数据分析：DataWorks支持从数据源中提取需要的数据，并进行数据分析，得出相应的结果，供数据使用者进行决策分析。

4、数据可视化：DataWorks提供多种可视化工具，帮助用户可视化数据，以便更好地提取数据价值。

三、数据工厂的使用方法

1、创建工作流

DataWorks支持通过工作流将数据从不同的数据源抽取，并将需要的数据转换到指定的目标数据源，以完成数据的转换。

2、数据处理

DataWorks支持多种类型的数据处理，比如数据清洗、数据分析和数据可视化等，可以让用户更快捷地完成大数据项目。

3、数据应用

DataWorks支持将数据应用于不同的用途，比如智能推荐、营销分析、客户分析等，通过数据应用，可以在短时间内完成大数据任务。

四、数据工厂的注意事项

1、DataWorks的工作流只能支持定义好的数据格式，并不能支持自定义的数据格式。

数字化可视化项目管理方案模板

数字化可视化项目管理方案模板通常包括以下主要部分：

1. 项目概述：简要介绍项目的背景、目的、目标、范围和关键成功因素。

2. 项目管理组织架构：描述项目团队的组织结构，包括角色、职责和权限。

3. 项目管理流程和方法：详细说明项目管理的各项流程，如需求收集与分析、设计、开发、测试、部署、维护等，以及采用的最佳实践和方法。

4. 数字化工具和平台：介绍使用的数字化工具和平台，如项目管理软件、云服务、自动化工具等，以及它们的优点和适用性。

5. 数据可视化设计：设计数字化可视化的界面和交互方式，以便于项目团队成员、利益相关者和客户能够轻松理解和操作。

6. 数据收集和分析：描述如何收集项目数据，以及如何使用数据分析工具来理解项目进度、成本、质量等关键指标，以便及时发现问题并采取相应措施。

7. 风险管理：识别项目中的潜在风险，并制定相应的应对策略，包括风险预防、减轻和转移措施。

8. 沟通与协作：制定有效的沟通与协作机制，包括定期会议、在线协作平台、电子邮件等，以确保项目团队成员之间的信息流畅和及时反馈。

9. 质量保证与持续改进：制定质量保证计划，确保项目成果符合预期标准，并持续改进项目管理流程和方法，以提高效率和降低

成本。

10. 文档管理：建立完善的文档管理制度，包括项目计划、需求文档、设计文档、测试报告、部署文档等，以便于项目回顾和知识传承。

在制定数字化可视化项目管理方案模板时，请务必考虑项目的具体需求和实际情况，并根据需要进行调整和优化。同时，请务必与项目团队成员充分沟通和协商，以确保方案的有效实施和成功执行。

数据可视化课程设计

媒体和娱乐业
在媒体和娱乐业中，数据可视化被用于制作电影、电视节目
和游戏等作品。
可视化技术包括故事板、角色设计和场景布局等，用于规划和呈现作品的视觉效果
。
数据可视化在媒体和娱乐业中还用于市场营销和广告宣传，帮助推广作品并吸引观众。
04
数据可视化案例分析
案例一：股票市场数据可视化
总结词：通过股票市场数据可视化，学生可以了解如何使用图表和图形展示股票市场的实时数据和历史数据，以及如何分析这些数据来预测市场趋势。 1. 数据收集：收集股票市场的实时数据和历史数据，包括股票价格、成交量、市盈率等。
3. 可视化设计：选择合适的图表和图形，如热力图、饼图、时间序列图等，来展示数据。
详细描述
2. 数据处理：对数据进行清洗和整理，提取有用的信息，如用户画像、话题趋势等。
4. 数据分析：通过可视化结果，分析用户的行为和兴趣，制定针对性的营销策略，提高营销效果。
案例三：气候变化数据可视化
总结词：气候变化数据可视化可以帮助学生了解全球气候变化的趋势和影响，以及如何使用数据可视化来提高人们对气候变化的认知和理解。 1. 数据收集：收集全球气候变化的相关数据，包括气温、降水量、冰川融化等。
详细描述
数据可视化是一种将数据以直观、易于理解的方式呈现出来的技术。通过将数据转换成图形、图像、图表等形式，人们可以更好地理解和分析数据，发现数据背后的规律和趋

2023-数据可视化平台架构方案V1-1

数据可视化平台架构方案V1

数据可视化平台架构方案V1是一种用于构建数据可视化平台的解决方案。它是基于现有技术和工具的开放式结构，同时也适用于不同规模的企业和组织。在开发数据可视化平台时，我们需要遵照以下步骤：

1. 需求分析

在开始开发数据可视化平台之前，我们需要对用户的需求进行分析。这包括了对平台的功能、数据源、定制化需求以及用户画像等方面进行深入的调研和分析。只有通过对用户需求的深入了解，我们才能够开发出符合需求的数据可视化平台。

2. 技术选择

在确定了用户需求后，我们需要选择匹配的技术来实现这些需求。选择技术时需考虑到技术的稳定性、扩展性、效率、开发成本及团队成员技能等方面。基于以上因素，我们可以决定采用哪些技术和工具。

3. 数据采集和集成

在确定了技术和工具之后，我们需要对数据进行采集和集成。数据来源可能会存在于企业内部的不同系统、第三方数据服务或者是用户自己录入的数据等。我们需要将数据集中汇聚起来，并采集数据到一个单一的数据源中。

4. 数据存储和处理

对于采集到的数据，我们需要对其进行存储。数据存储方式的选择需要考虑到数据的容量、读写操作的性能以及数据的安全性等因素。在

数据存储后，我们还需要对数据进行处理，以满足不同的需求。例如，我们可以对原始数据进行清洗、转换和加工，以便数据可视化平台更

好地展示数据。

5. 可视化开发和定制化

在数据的存储和处理后，我们需要将数据可视化展示出来。这涉及到

对数据的设计和展示方式的选择。需要考虑到数据的类型、展示的空

间和对用户交互的响应等因素。在数据可视化展示之后，如果用户对

基于阿里云物联网平台的数据可视化

基于阿里云物联网平台的数据可视化作者：程德昊何元清蔡春昊

来源：《电脑知识与技术》2020年第22期

摘要：2019年可以说是当之无愧的5G元年，随着5G的初露峥嵘，物联网和云计算正走进我们生活中的各个领域，影响着我们工作的各个方面。物联网的兴起，离不开云计算的发展。通常搭建一个云平台需要具备一定的财力物力，但是借着这个“万物互联”时代的东风，可以使用阿里云平台来进行各种各样的开发。本文通过使用阿里云物联网平台和传感器组成物联网，记录该传感器的各项参数，并在该平台实现了数据可视化。

关键词：阿里云;物联网;数据可视化;MQTT协议

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）22-0050-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

随着5G的快速发展，物联网与云计算也在慢慢影响着我们的生活，互联网通过信息改变了我们的生活，人和消息进行实时的碰撞。而物联网将会真正将网络连接到现实。物联网，实现了把物用网连接了起来，硬件设备收集数据进而在网络上流转处理，最终显示在我们面前。本文通过使用阿里云物联网平台，将XDK上收集的数据进行处理并使其可视化，并在其平台上进行显示。

1 物联网

1.1阿里云物联网平台

在物联网架构中，物联网平台属于中间部分，起着承上启下的作用。硬件传感器感知数据并将其传送数据到物联网平台上，同时可以在平台上进行编程开发，调用相应的API进行编程。所以说物联网平台在物联网体系中属于类似战略要塞的作用。本文选择国内常用的阿里云物联网平台进行开发编程。