實現空間數據可視化，須要4個步驟

現在手機、汽車等接收機終端都配備GPS，都在採集信息，這些信息直接繪製在三維場景中會更加直觀。

3D可視化展現

物聯網的可視化就是指的是什麼呢？咱們一直都說本身是作可視化開發的，其實在物聯網領域，只能算是最後一千米的距離。

ThingJS在線開發平臺能作的，主要就是將數據分配或描繪在圖上，基於JS能力實現三維交互視角下的可視化圖形，例如一個智慧園區的場景，利用模模搭CampusBuilder製做完畢以後，經過API接口對接傳感器傳輸過來的數據，在大屏上實時展現。

經過把採集到的信息直接繪製在地圖或場景上進行觀察，想必會更直觀捕捉到一些用圖表形式沒法察覺到的因果關係，對於企業來講是很熱門的物聯網培訓資源。

隨着傳感器數據的多樣化，人們將會追求更高級的可視化技術，以便更直觀地捕捉傳感器所採集到的數據，如今ThingJS在線平臺提供的是普通統計分析所須要的二維圖表模板，用來輔助大屏展現，和三維動畫動態結合，提供場景內某物體的對應信息。

執行可視化分析

如今從展現回到執行的裏層，可視化數據分析是如何作到的？這一過程都經歷了什麼？

如今咱們先從「物」這個層次脫離出來，進入到信息流動的環節，通常而言，可視化要經歷四個步驟：原始數據採集、預處理、數據庫採集、製圖，不一樣的傳感器有不一樣的採集方式，採集到的數據都會以文件的形式保存到數據庫，咱們要知道，傳感器是一直在採集和傳輸數據的，而可用的數據是少許的，這就意味着不能全盤接受全部的數據，經過數據預處理來減小數據庫中存儲的無用數據，節約數據使用量。

數據預處理的形式多樣，大體分爲過濾特定數據、鏈接多個數據、從各個要素中提取部分信息和對數值進行任意處理等方式，圖示以下。

最終，可用的數值數據被存儲於數據庫內，利用SQL語言就能夠生成程序進行採集或者利用電子製表軟件中附帶的數據透視表功能。

對於數據分析工程師和市場分析人員來說，這是比較熟悉的一塊，在數據透視表中，能夠經過把屬性數據當作採集對象，來給行標題和列標題制定一個數值數據，來分別按照屬性對統計值（如總數、平均值、方差等）進行分組並計算，統計表格如何應用也是一門技術活，把這幾大圖表種類和特徵記下來，之後用得着。

ThingJS是一個年輕的三維開發平臺，便捷實現數據可視化的3D圖形。