圖解物聯網場景，百度智能雲天工帶你玩轉物可視（2）

本文做者：天工智能物聯網

數以億計的設備，無處不在的連接

成就了物聯網

一切神祕而複雜

經過拖拖拽拽

展示炫酷圖表

物可視化的世界

以真實可感的數據形態

揭開神祕面紗

給咱們呈現出最直觀的感覺

這就是物可視化的強大功效

在這背後

數據處理功能究竟是怎麼實現的呢

本期帶你解讀

 

上一期《圖解物聯網場景，百度雲天工帶你玩轉物可視》，物可視圖大拿給你們介紹瞭如何在物可視中拖拽生成物聯網可視化，以及如何將可視化頁面嵌入到應用中。不少小夥伴嘗試並給予反饋，咱們從反饋中發現：你們對於物可視的數據處理功能既困惑又好奇。

 

今天咱們就在這裏給你們揭祕一下物可視的強大數據變換功能。

 

如下案例一、2針對的是數據變換中的預設變換。

 

 

有包括行列排序、重命名、行列轉換、數據透視表等預設變換能力。

 

案例三、4針對的是數據變換中的自定義變換。

 

也就是你們最最好奇的經過JS語法窗實現的各類強大功能，只有想不到沒有作不到。

 

案例1     行列轉換完成餅圖製做

 

一、準備數據源

 

• 進入「數據表」頁面

• 選擇設備影子類型的數據表、命名任意（這裏叫「餅圖製做」），進入下一步

• 勾選全部物影子狀態，肯定

 

二、數據表變形

 

• 進入「數據表」頁面

• 選中上一步建立的數據表（「餅圖製做」），點擊頂部的圖標按鈕切換至「暫停」狀態

• 點擊新建立的節點右邊的「+」號按鈕，添加「列排序」，將timestamp列隱藏

• 點擊新建立的節點右邊的「+」號按鈕，添加「行轉列」

 

三、添加可視化

 

• 返回「儀表盤」頁面

• 從左邊欄找到「圖表」>「餅圖」>「餅圖」，拖放至畫布上

 

四、綁定數據

 

• 選中拖上來的「餅圖」組件，在右邊欄切換至「數據設置」標籤，在「數據表」下拉框中選取以前建立的數據表（當前位置）

• 類目選「device」、度量選「vizuetest」

 

► 展示效果

 

 

案例2     數據透視表與玫瑰圖

 

一、準備數據源

 

• 進入「數據表」頁面

• 選擇靜態數據類型的CSV、命名任意（這裏叫「玫瑰圖」），進入下一步

• 貼入示例數據，點擊肯定

 

二、數據表變形

 

• 進入「數據表」頁面

• 選中上一步建立的數據表（「玫瑰圖」），點擊頂部的圖標按鈕切換至「暫停」狀態

• 點擊新建立的節點右邊的「+」號按鈕，添加「透視表」

• 選擇「door」做爲「Dimension/表頭」，選擇「Stop」做爲「Dimension/首列」， 選擇「get_off_cnt」做爲「Measure/數據列」

• 聚合方式選擇求和，點擊肯定

• 點擊新建立的節點右邊的「+」號按鈕，添加「重命名」，對Door的數據「1」「2」進行重命名，點擊肯定

 

三、添加可視化

 

• 返回「儀表盤」頁面

• 在搜索框搜索「南丁格爾」，找到玫瑰圖，拖放至畫布上

 

四、綁定數據

 

• 選中拖上來的「南丁格爾」組件，在右邊欄切換至「數據設置」標籤，在「數據表」下拉框中選取以前建立的數據表（當前位置）

• 類目選「Stop」、度量選「前門」「後門」

 

► 展示效果

  

 

► 操做示範

 

案例3     行列橫向相加相減

 

一、準備數據源

 

• 進入「數據表」頁面

• 選擇靜態數據類型的CSV、命名任意（這裏叫「數據處理」），進入下一步

• 貼入示例數據，點擊肯定

 

二、數據表變形

 

• 進入「數據表」頁面

• 選中上一步建立的數據表（「數據處理」），點擊頂部的圖標按鈕切換至「暫停」狀態

• 點擊新建立的節點右邊的「+」號按鈕，添加「新建列」

• 新建列名可自取（「相加」、「相減」、「行聚合」），基礎列選擇要處理的列，這裏選取第一列C1

• 在「語法窗」內貼入「多列相減」「多列相加」「行聚合求和」中給出的示例代碼，點擊肯定

 

► 示例數據

 

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

 

► 多列相減

 

• return cell - rows[rowIndex][1]

 

► 顯示效果

 

 

► 多列相加

 

• return cell + rows[rowIndex][1]

 

► 顯示效果

 

 

► 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. }

 

► 顯示效果

 

 

► 操做示範

 

案例4     時間聚合統計

 

一、數據準備

 

（1）配置TSDB類型的數據表，添加『Sum 1月』聚合函數。

（2）表操做中基於timestamp列增長一個string類型的列（月份），變形腳本以下：

 

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'

 

二、綁定圖表

 

在儀表盤中添加一個『統計柱狀圖』，數據綁定時X軸選『月份』，Y軸選對應的數據列便可。效果以下：

 

 

經過物可視化數據處理功能，夠有效的將大數據進行整理、概括、分析、預測，且具備互聯網的自動反饋功能，從而可以幫助企業對市場和消費者的狀況進行推測，使之在商業決策上能夠作出更好、更聰明的判斷，決勝於千里以外，助力企業真正實現智能化轉型。

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