A. 怎樣做三維可視化大屏，報價是多少
一般可以通過BIM建模+可視化軟體平台的方式，報價需要根據具體情況確定，影響因素較多。
首先，可視化模型需要有足夠的數據支撐，數據來源為前端的智能化設備，需要對數據進行採集並對接到軟體平台相應的功能模塊，軟體平台將收集到的數據經過處理分析，生成可視化的圖表等信息，並通過建模在BIM模型上將分析結果展示出來，也可通過可視化平台對前端設備進行監測和管控。
軟體的報價需要根據項目的規模和需要展示的內容確定，系統不同，功能不同，廠家不同，對報價都會有較大的影響。硬體部分主要是顯示的屏幕和控制部分，需要根據平台展示的空間大小確定需要的屏幕尺寸，通常採用小間距LED屏幕，屏幕LED的燈珠間距越小，展示的畫面效果越好，同樣價格會更高，還要根據平台的功能配置相應的屏幕拼控設備。
B. 數據可視化大屏的需求趨勢有哪些
它是數字化工廠的重要組成部分，是將信息、網路、自動化、現代管理與製造技術相結合，在工廠形成數字化製造平台，改善工廠的管理和生產等各環節，實現工廠控制智能化、生產過程透明化、製造裝備數控化和生產信息集成化。
大屏數據可視化真正的核心在與用戶交互的環節，需要了解客戶真正的需求並且能夠恰當的規劃數據頁面，這些都需要數據可視化分析師精心分析策劃，才能讓可視化更好起到支持決策的作用，而不僅是有好的美術設計就能夠達到最好的效果。
它能夠產生生產力，形成數據驅動閉環。
可以參考 Hightopo的數據可視化案例，從圖中感受它的重要性！
案例展示
Hightopo 是基於 HTML5 標准技術的 Web 前端 2D 和 3D 圖形界面開發框架。非常適用於實時監控系統的界面呈現，廣泛應用於電信網路拓撲和設備管理，以及電力、燃氣等工業自動化 (HMI/SCADA) 領域。Hightopo 提供了一套獨特的 WebGL 層抽象，將 Model–View–Presenter (MVP) 的設計模型延伸應用到了 3D 圖形領域。使用 Hightopo 您可更關注於業務邏輯功能，不必將精力投入復雜 3D 渲染和數學等非業務核心的技術細節。
多年來數百個工業互聯網可視化項目實施經驗形成了一整套實踐證明的高效開發流程和生態體系，可快速實現現代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移動Touch/虛擬現實VR圖形展示效果及交互體驗。
C. 有哪些大屏幕實時數據可視化方案
給你推薦一個大數據分析的工具——DataViz（https://cloud.neusoft.com/pages/proct/p_dataviz）。
推薦DataViz的原因有3個：
1.這款工具不需要技術開發人員和專業的數據分析師就可以使用；
2.DataViz對於大數據可進行可視化分析，使結果一目瞭然，更具參考意義；
3.它支持如Oracle、
Mysql、
SQL
Server等、文本數據源如Excel、
Csv等多種數據源，並有60多種圖表可供使用。
接下來我們看看幾個示例圖：
D. 數據可視化4k大屏怎麼開發
可是畫4k大屏怎麼開發？這個需要專門的開發商來開發數據，不是個人所開發的
E. ...可視化的web前端開發採用什麼樣的架構比較合適
web前端分為網頁設計師、網頁美工、web前端開發工程師
首先網頁設計師是對網頁的架構、色彩以及網站的整體頁面代碼負責
網頁美工只針對UI這塊兒的東西，比如網站是否做的漂亮
web前端開發工程師是負責交互設計的，需要和程序猿進行交互設計的配合。
web前端需要掌握的有腳本技術javascript DIV+CSS現下最流行的頁面搭建技術，ajax和jquery以及簡單的後端程序等。 後端的話可供開發的語言有 asp、php、jsp、.NET 這些後端開發語言的話搭建環境都不一樣，具體如果你想學的話看是想從事前端部分還是後端程序部分。後端開發如果有一定的條件的話可以轉為軟體開發。不過要有一定的語言基礎，類似java語言。C#等。關鍵是看你的興趣愛好。。
這個到後期不會區分這么細，做前端到後期也會懂一些後端的技術，反之，後端也是。
在我們實際的開發過程中，我們當前這樣定位前端、後端開發人員。
1）前端開發人員：精通JS，能熟練應用JQuery，懂CSS，能熟練運用這些知識，進行交互效果的開發。
2）後端開發人員：會寫Java代碼，會寫SQL語句，能做簡單的資料庫設計，會Spring和iBatis，懂一些設計模式等。
現在來看，我們對前後端的要求還是蠻低的，尤其是後端，新員工經過培訓之後都是可以參與到後端開發的，沒有太高的技術門檻，唯一需要做的就是先變成熟練工種，這個階段沒有涉及到設計模式、架構、效率等一些列問題。
還是先google一下，看看網上對Web前端開發、Web後端開發分別是什麼？
Web前端: 顧名思義是來做Web的前端的。我們這里所說的前端泛指Web前端，也就是在Web應用中用戶可以看得見碰得著的東西。包括Web頁面的結構、Web的外觀視覺表現以及Web層面的交互實現。
Web後端：後端更多的是與資料庫進行交互以處理相應的業務邏輯。需要考慮的是如何實現功能、數據的存取、平台的穩定性與性能等。
我們再來看看大公司對前後端人員招聘的要求，通過這個角度看看前端、後端的技術要求：
Web前端：
1）精通HTML，能夠書寫語義合理，結構清晰，易維護的HTML結構。
2）精通CSS，能夠還原視覺設計，並兼容業界承認的主流瀏覽器。
3）熟悉JavaScript，了解ECMAScript基礎內容，掌握1~2種js框架，如JQuery
4）對常見的瀏覽器兼容問題有清晰的理解，並有可靠的解決方案。
5）對性能有一定的要求，了解yahoo的性能優化建議，並可以在項目中有效實施。
6）......
Web後端：
1）精通jsp，servlet，java bean，JMS，EJB，Jdbc，Flex開發，或者對相關的工具、類庫以及框架非常熟悉，如Velocity，Spring，Hibernate，iBatis，OSGI等，對Web開發的模式有較深的理解
2）練使用oracle、sqlserver、mysql等常用的資料庫系統，對資料庫有較強的設計能力
3）熟悉maven項目配置管理工具，熟悉tomcat、jboss等應用伺服器，同時對在高並發處理情況下的負載調優有相關經驗者優先考慮
4）精通面向對象分析和設計技術，包括設計模式、UML建模等
5）熟悉網路編程，具有設計和開發對外API介面經驗和能力，同時具備跨平台的API規范設計以及API高效調用設計能力
6）......
從幾個公司的招聘要求可以看到，做Web開發，對前端和後端的要求是各自所不同的。而我們目前的實際情況，也和這個差不多，但是，我們無論在知識的掌握程度上，還是知識掌握的寬度上，都是不夠的。
首先，我們在前端缺乏積累，沒有沉澱，專業的前端技術的積累是從去年才開始的，同時，在前端也缺乏支撐與高手，所以，走起來比較困難。同時，前端人員培養的較少，一個原因是對前端了解太少，另外一個原因就是對前端與後端的工作比例估計不足。所幸，我們在這一年也在前端有了很快的進步，培養了幾個優秀的開發人員，有意識的解決了前端的用戶體驗，這都是可喜的。今年，需要更進一步，專業化。
其次，我們在後端發展的不夠寬，後端的知識體系已經比較完善，但是，很多應用點都沒有涉及到。同時，對現有技術框架的理解都不夠深入，太浮躁。我們目前的設計團隊在解決互聯網高並發、大數據量的存取上經驗與能力都還不足，需要正視這些問題。後端技術的發展需要更加的精進，以解決實際存在的問題為主。
最後，我們在前端、後端都缺乏熟練工，這會影響到開發的速度，同時，也不利於後期技術的研究。
F. web前端可視化開發工具煩請推薦一家好嗎
ThingJS 是物聯網可視化PaaS開發平台，幫助物聯網開發商輕松集成 3D 可視化界面。ThingJS 名稱源於 物聯網Internet of Things (IoT)中的 Thing (物)，ThingJS 使用當今最熱門的 Javascript 語言進行開發。不僅可以針對單棟或多棟建築組成的園區場景進行可視化開發，搭載豐富插件後，也可以針對地圖級別場景進行開發。廣泛應用於數據中心、倉儲、學校、醫院、安防、預案等多種領域。
物聯網分為感知層、網路層、應用層。應用層涉及到 3D 界面的開發，對大部分企業來說都有一定挑戰。ThingJS 可以極大降低 3D 界面開發的成本。下圖清晰的反映了 ThingJS 在物聯網領域中的定位：
ThingJS 基於 HTML5 和 WebGL 技術，可方便地在主流瀏覽器上進行瀏覽和調試，支持 PC 和移動設備。ThingJS 為可視化應用提供了簡單、豐富的功能，只需要具有基本的 Javascript 開發經驗即可上手。
ThingJS 提供了場景載入、分層級瀏覽，對象訪問、搜索、以及對象的多種控制方式和豐富的效果展示，可以通過綁定事件進行各種交互操作，還提供了攝像機視角控制、點線面效果、溫濕度雲圖、界面數據展示、粒子效果等各種可視化功能。
ThingJS提供如下相關組件和工具供用戶使用：
CityBuilder：聚焦城市的 3D 地圖搭建工具，打造你的 3D 城市地圖。
CamBuilder：簡單、好用、免費的 3D 場景搭建工具。
ThingPano：全景圖製作工具，輕松製作並開發全景圖應用，實現 3D 宏觀場景和全景微觀場景的無縫融合。
ThingDepot：上萬種模型，數十個行業，自主挑選，一次製作多次復用。
G. 數據可視化的web前端開發採用什麼樣的架構比較合適
所謂數據可視化的web的前端其實從一個廣義角度講，跟傳統網頁開發沒有什麼區別。都是數據 + 模板，組件化模塊化也都是類似。前後端分離什麼的，也是跟傳統網頁開發沒有兩樣。現在node作為中間層來做分離方案是比較多, 數據處理交給java或者其他更適合的，node用來做密集IO和模板展現。（但是對於體量不大的應用，其實不需要考慮這么多）
要不要做成單頁面應用提高體驗取決於應用還得看場景，還有開發復雜度等因素（其實一開始不建議做成單應用，除非一開始就有完整的規劃）。如果類似Google Analytics的程序，也不是整站都直接單應用，還是取決於場景。因為往往在網頁中單應用的形式，往往復雜度都會高很多，處理的問題也會疊加，圖表的性能問題，內存問題，持久性問題，過場的問題等等，都是需要考慮的。
前端框架上最好還是mvvm的框架，vue, angular, react都很不錯，用過vue，現在更傾向於使用react。圖表展示，是更重數據交互的，所以肯定是開發以數據驅動的方式來。圖表庫來說，echarts是比較強大的了，底層是canvas。highcharts是svg的，老牌強大圖表庫，商業使用需要授權。
H. 飛魚可視化大屏怎麼樣
1.簡易上手，零代碼開發零開發背景的用戶可以通過拖拉拽的方式實現你想要的炫酷大屏！2.豐富的大屏組件和模版基於行業項目實踐，飛魚沉澱了豐富的前端組件庫與數據可視化模板庫；針對不同行業進行模板劃分，能夠更加精確地服務於各行業需求場景。飛魚開放了許多組件，包含柱狀圖、趨勢圖、儀表盤、地圖、象形圖、餅圖、雷達圖、散點圖等豐富組件庫，只需通過拖拽就可實現。同時，通過飛魚的組件列表，你可以實時共享同步其他開發者新提交的組件模板，再也不為組件不夠用所發愁。3.高拓展性，支持數據接入平台內支持開發與發布自定義前端組件與交互邏輯；支持配置全局的自定義函數、全局事件與全局數據集；支持選擇數據可視化比例或自適應；靈活滿足不同的需求場景。支持靜態mock數據、http介面、外部資料庫等多種方式的數據接入；支持靈活修改數據結構。4.低代碼，高效交付無需從0開始擼代碼，no coding no bug；通過拖拉拽形式開發數據可視化應用，一鍵生成代碼包，支持輕量級部署，不依賴任何平台或技術棧；實現高質量、高效率交付。5.免費開源目前飛魚平台已經將源代碼開源到GitHub和Gitee上，支持內網部署。
I. 可以提供一下大屏幕實時數據可視化解決方案嘛
我先講一下大屏的應用場景，再來解答題主的問題。
大屏的應用場景主要有兩方面：
1.企業能力展示---面對外部客戶，展現企業的能力，做參觀用。
2.業務能力展現，領導核心關注的數據。
這其中有些數據展現是實時，比如雙十一大屏，有些是非實時的，看歷史數據的。
對於題主的問題呢，插件可能沒辦法支持到，我們一般都是以插件作為補充，像視頻、Echarts等，客戶可以按自己的需要集成一些外部信息。
後台的頻繁請求對運算速度有很高的要求，我們會用這幾個技術去解決，其中也包括一些我們自主研發的技術，在數據處理效率方面，我們還是很有自信的。
中間結果集緩存技術
全局字典技術
壓縮結果數據
分布式元數據存儲
主營業務收入、主營業務成本、利潤總額
EVA率、凈資產收益率
現金及銀行存款、受限現金及銀行存款、非受限現金及銀行存款
資產負債率
對GQuery執行的最終結果進行永久緩存，能夠節省緩存結果集所佔用的內存空間，同時也能大大提升報告的打開速度，
通過數值型數據來映射字元串，大大減少了對內存佔用的需求，可以提高數據處理效率。
MPP數據集市在數據節點（Map節點）可提前進行局部的Rece計算，即Local Rece，壓縮了傳輸的結果數據大小，使存儲和內存空間的佔用降低大概80%多，這樣就提高了計算速度。
優化MPP集市雲文件Meta信息的存儲方式，在Name節點拆分存儲naming.meta，從而使雲文件可以進行部分的備份和遷移，可以提升系統的可靠性。
大屏上的可視化區域劃分是根據具體的業務指標來的。
我舉個例子：
我們有個客戶大屏想展示的結果是 從盈利能力、資金管理、資產管理的關鍵財務指標反映xx所現階段發展規模、經營績效，以及當年考核目標值的完成情況。
你就能從中拆分出涉及的指標有：
然後你就能知道這些分析應該用什麼樣的分析方法、適合的圖表、分析的維度，繼續接著上面的例子，一一對應的關系為：
1.當期值：環比；累計值：全年預算完成率、同比。
按板塊分析：各板塊的全年目標預算完成情況：本年累計；各板塊貢獻佔比：月度趨勢
2. 累計值：實際值、考核值；月度對比分析：與考核值對比
3. 月度趨勢分析：體現受限和非受限的結構
4. 期末值：實際值、考核值；月度對比分析：與考核值對比
最後布局設計就如下圖：
J. 您覺得用C#進行可視化操作實現起來難點在哪些方面
1、核心數據清洗
數據可視化的核心是數據，對數據的採集、清洗是非常重要的。因此建立數據可視化前期最好在數據採集層上就要考慮未來的數據可視化。
2、需求多樣，變更頻繁
數據可視化需求很大程度依賴於用戶感知，相同業務專題應用於不同省份時往往眾口難調，需求層出多樣、差異較大；同一項目也會因不同時段的業務重心不同，變更可視化需求。需求調研難免存在理解偏差，溝通確認很難及時量化明確。
3、數據可視化的設計
特別是數據可視化大屏項目，要求可視化設計師對復雜數據的展現經驗非常豐富。做設計和demo的時候，考慮的都是最佳的視覺效果，但真實數據往往很難看。
4、定製開發成本高
個性化需求形成一對一項目化研發，頻繁涉及內容變動、樣式變動、布局調整等。定製設計周期拉長、編碼效率低下、數據對接調試繁瑣，導致客戶需求整體響應效率不夠理想。同時，如果想開發出具有視覺沖擊力的界面，對於前端開發人員的技能和經驗要求較高。
5、對於在大屏幕上的展示，需解決解析度適配的各種問題。
上面的問題，億信華辰可視化團隊都能搞定。億信華辰大屏可視化平台-酷屏的展現效果可讓用戶感受到數據炫酷的可視化魅力，專業的可視化大屏設計器幫助非專業的工程師通過圖形化的界面輕松搭建具有專業水準的可視化應用。可視化大屏設計器提供了豐富的可視化模板，極大程度滿足企業大數據信息分析等多種業務的可視化展示需求。