图解物联网场景,百度智能云天工带你玩转物可视(2)

数以亿计的设备,无处不在的链接

成就了物联网

一切神秘而复杂

通过拖拖拽拽

展现炫酷图表

物可视化的世界

以真实可感的数据形态

揭开神秘面纱

给我们呈现出最直观的感受

这就是物可视化的强大功效

在这背后

数据处理功能到底是怎么实现的呢

本期带你解读

 

上一期《图解物联网场景,百度云天工带你玩转物可视》,物可视图大拿给大家介绍了如何在物可视中拖拽生成物联网可视化,以及如何将可视化页面嵌入到应用中。很多小伙伴尝试并给予反馈,我们从反馈中发现:大家对于物可视的数据处理功能既困惑又好奇。

 

今天我们就在这里给大家揭秘一下物可视的强大数据变换功能。

 

以下案例1、2针对的是数据变换中的预设变换。

 

 

有包括行列排序、重命名、行列转换、数据透视表等预设变换能力。

 

案例3、4针对的是数据变换中的自定义变换。

 

也就是大家最最好奇的通过JS语法窗实现的各种强大功能,只有想不到没有做不到。

 

案例1     行列转换完成饼图制作

 

1、准备数据源

 

  • 进入“数据表”页面

  • 选择设备影子类型的数据表、命名任意(这里叫“饼图制作”),进入下一步

  • 勾选所有物影子状态,确定

 

2、数据表变形

 

  • 进入“数据表”页面

  • 选中上一步创建的数据表(“饼图制作”),点击顶部的图标按钮切换至“暂停”状态

  • 点击新创建的节点右边的“+”号按钮,添加“列排序”,将timestamp列隐藏

  • 点击新创建的节点右边的“+”号按钮,添加“行转列”

 

3、添加可视化

 

  • 返回“仪表盘”页面

  • 从左边栏找到“图表”>“饼图”>“饼图”,拖放至画布上

 

4、绑定数据

 

  • 选中拖上来的“饼图”组件,在右边栏切换至“数据设置”标签,在“数据表”下拉框中选取之前创建的数据表(当前位置)

  • 类目选“device”、度量选“vizuetest”

 

► 展现效果

 

 

案例2     数据透视表与玫瑰图

 

1、准备数据源

 

  • 进入“数据表”页面

  • 选择静态数据类型的CSV、命名任意(这里叫“玫瑰图”),进入下一步

  • 贴入示例数据,点击确定

 

2、数据表变形

 

  • 进入“数据表”页面

  • 选中上一步创建的数据表(“玫瑰图”),点击顶部的图标按钮切换至“暂停”状态

  • 点击新创建的节点右边的“+”号按钮,添加“透视表”

  • 选择“door”作为“Dimension/表头”,选择“Stop”作为“Dimension/首列”, 选择“get_off_cnt”作为“Measure/数据列”

  • 聚合方式选择求和,点击确定

  • 点击新创建的节点右边的“+”号按钮,添加“重命名”,对Door的数据“1”“2”进行重命名,点击确定

 

3、添加可视化

 

  • 返回“仪表盘”页面

  • 在搜索框搜索“南丁格尔”,找到玫瑰图,拖放至画布上

 

4、绑定数据

 

  • 选中拖上来的“南丁格尔”组件,在右边栏切换至“数据设置”标签,在“数据表”下拉框中选取之前创建的数据表(当前位置)

  • 类目选“Stop”、度量选“前门”“后门”

 

► 展现效果

  

 

► 操作示范

 

案例3     行列横向相加相减

 

1、准备数据源

 

  • 进入“数据表”页面

  • 选择静态数据类型的CSV、命名任意(这里叫“数据处理”),进入下一步

  • 贴入示例数据,点击确定

 

2、数据表变形

 

  • 进入“数据表”页面

  • 选中上一步创建的数据表(“数据处理”),点击顶部的图标按钮切换至“暂停”状态

  • 点击新创建的节点右边的“+”号按钮,添加“新建列”

  • 新建列名可自取(“相加”、“相减”、“行聚合”),基础列选择要处理的列,这里选取第一列C1

  • 在“语法窗”内贴入“多列相减”“多列相加”“行聚合求和”中给出的示例代码,点击确定

 

► 示例数据

 

  1. c1,c2

  2. 1,3

  3. 3,0

  4. 0,-1

  5. 5,6

  6. -2,8

  7. 5,7

  8. 0,4

  9. 3,0

  10. 12,2

 

► 多列相减

 

  • return cell - rows[rowIndex][1]

 

► 显示效果

 

 

► 多列相加

 

  • return cell + rows[rowIndex][1]

 

► 显示效果

 

 

► 行聚合求和

 

  1. function transform(cell, rowIndex, col, rows, header) {

  2. var rows_sofar = col.slice(0, rowIndex+1)

  3. var sum = 0

  4. for (var i = 0; i< rows_sofar.length; i++) {

  5. sum = sum + rows_sofar[i]

  6. }

  7. return sum

  8. }

 

► 显示效果

 

 

► 操作示范

 

案例4     时间聚合统计

 

1、数据准备

 

(1)配置TSDB类型的数据表,添加『Sum 1月』聚合函数。

(2)表操作中基于timestamp列增加一个string类型的列(月份),变形脚本如下:

 

  1. var date = new Date(cell)

  2. var month = date.getMonth()

  3. var month_names = "一 二 三 四 五 六 七 八 九 十 十一 十二".split(" ")

  4. return month_names[month] + '月'

 

2、绑定图表

 

在仪表盘中添加一个『统计柱状图』,数据绑定时X轴选『月份』,Y轴选对应的数据列即可。效果如下:

 

 

通过物可视化数据处理功能,够有效的将大数据进行整理、归纳、分析、预测,且具有互联网的自动反馈功能,从而能够帮助企业对市场和消费者的情况进行推测,使之在商业决策上可以做出更好、更聪明的判断,决胜于千里之外,助力企业真正实现智能化转型。

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共5条回复 最后由套路狗拉拉队 回复于2019-10-11 15:03
#2 龙民工 回复于2019-06-26

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0
#3 在线实验室 回复于2019-07-09

我是谁

0
#4 Q1058204131 回复于2019-08-05

棒棒哒

1
#6 代开深圳票 回复于2019-09-01

棒棒哒

0
#7 乐观的徐小小 回复于2019-09-05

0
#8 套路狗拉拉队 回复于2019-10-11

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