首先恭喜你，當你看到這篇文章的時候，不管你是小白還是大咖，你都將直接獲得一個高級技能：輕松上手可實時刷新的酷炫大屏。

制作可視化大屏，一般有這么幾種方案：

• 寫代碼調用數據和圖表，比如寫JS+Echarts ；
• 直接的數據可視化工具

前者對于大部分人來說門檻較高，而且尤其是大屏需求比較多，比方說要做10個的情況下，親身試驗寫代碼容易奔潰。如果涉及大量的動態可視化，涉及大數據量，沒有底層技術，性能就會大打折扣。而且投到不同尺寸的屏幕，調試起來非常麻煩。

那么有沒有一種簡單的可視化大屏方案，可以快速的設計樣式呈現效果、自適應不同大小的屏幕、而且還可以實時刷新數據？

有，選擇后者，直接用數據可視化工具。

市面上能做到直接呈現在LED屏幕的大屏可視化工具并不多，多數需要代碼調試，報表工具FineReport和FineBI工具可直接實現，相對來講FineBI使用更簡單，本文也是基于FineBI，來教大家做可實時刷新的數據大屏。

先來看看我們今天即將要教大家做的大屏效果（請接受一波酷炫可視化的沖擊！）

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不懂代碼，如何做出實時刷新的數據大屏？

1、快速上手學習BI工具

FineBI是一個可視化的自助式BI工具，整個操作就是導數據/連數據庫——處理數據（可視化ETL）選擇圖表——拖數據字段——可視化展現&美化，操作簡單上手快。多數情況下，這個工具都是拿來做可視化報表，對接企業大數據平臺，做企業數據運營分析用。

2、構建數據模型

掌握了finebi的基礎功能：怎么連接數據，怎么趨勢，怎么做圖表。接下來就到了正式做大屏步驟，先是構建數據模型。

大屏也是有主題的，本質是對一類業務的分析，然后綜合展示，比如銷售大屏。像這類業務分析一般要用到多張維度表和事實明細表的數據（例如下圖中的分公司維度表和合同事實表）。常規操作是將不同業務系統的sql表拼接、寬表拼接，構成一個星型數據模型，需要你有專業的數據倉庫技能。那這里化繁為簡，可以直接用工具自帶的敏捷數據模型去替代上述的工作，原理是自動構建雪花型模型，跨數據源關聯。

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搭建好上圖的銷售demo業務包的數據表和關聯模型之后，下一步就可以進行正式的銷售管理駕駛艙大屏搭建。

3、大屏布局設計

在給大家介紹具體制作過程之前先講解一下通常管理駕駛艙的布局方式。管理駕駛艙往往展現的是一個企業全局的業務，一般分為主要指標和次要指標兩個層次，主要指標反映核心業務，次要指標用于進一步闡述分析。所以在制作時給予不一樣的側重，這里推薦幾種常見的版式。

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上面幾個版式不是金科定律，只是通常推薦的主次分布版式，能讓信息一目了然。實際項目中，不一定使用主次分布，也可以使用平均分布，或者可以二者結合進行適當調整。比如下圖所示，指標很多很多，存在多個層級的，就根據上面所說的基本原則進行一些微調，效果會很好。

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4、實際分析制作過程

有了以上的布局設計，每一個模塊就單獨用一類圖表分析一塊內容，比如銷售分布、簽單分布、回款金額分析......整體呈現一個主題（在這里是銷售業務）的分析。

那具體如何用工具操作呢？

首先，既然是銷售管理駕駛艙，那么我們可以先從領導和高層最為關注的公司簽單金額和回款金額入手。對于這樣的匯總指標，選擇儀表板進行數據展示再合適不過了。選擇拖入合同事實表中的合同金額和合同回款表中的回款金額兩個指標，樣式這里選擇圓環儀表盤，同時兩個指標的單位都設置成億，最大刻度輸入當前合同金額，2.78億。這樣一來，2.78億的合同回款，2.25億的回款金額以及80.87%的總的回款率也就統計出來了,企業的簽單金額和回款金額/回款率都一目了然。

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其他部分也是一樣的原理，篇幅原因不多介紹，核心是要知道展現哪些數據指標。

5、實時刷新功能

如何做出實時刷新的數據大屏，本篇還有一個重點內容就是大屏的實時刷新功能，也是大家問得比較多的。

所謂實時刷新，即你展示出來的酷炫大屏上面的數據將是動態刷新，能夠實時反映數據庫中的數據。我們的大屏通常連接著數據庫，我們打開報表的時候，會讀取數據庫中的數據，但數據庫中的數據可能是動態變化的，如果要讀取變化的數據的話，不需要我們重新打開刷新報表，報表中的數據將動態自動刷新。

FineBI實時刷新的底層技術和性能:

實時刷新的實現所依靠的一個重要支撐，是FineBI自帶的FineDirect直連引擎。FineDirect直連引擎給出了數據端到應用端的完整解決方案，支持連接企業已有的大數據計算平臺，如Hadoop、Kylin、Greenplum、Vertica等，在充分利用平臺計算性能的同時，也解決了TB至PB級超大數據量多維分析的難題。

FineDirect是FineBI推出的大數據直連引擎功能模塊，用于更好地處理超大數據量的分析要求和數據源實時性的需求。通過FineDirect直連引擎可以直接對接現有的數據源，無論是傳統的關系型數據庫（Oracle，Sqlserver），還是日益成熟的Hadoop生態圈，Mpp架構的解決方案，都可以直接進行自助取數分析，實現更敏捷的、更及時的決策分析。

FineDirect引擎核心特點

①PB級別數據量多維分析

FineDirect直連引擎給出了數據端到應用端的完整解決方案，支持連接企業已有的大數據計算平臺，如Hadoop、Kylin、Greenplum、Vertica等，在充分利用平臺計算性能的同時，也解決了TB至PB級超大數據量多維分析的難題。

②實時大數據分析

FineDirect能夠連接實時數據進行分析，及時返回分析結果。基于FineDirect的可視化引擎，可以將用戶拖拽分析的操作，實時地轉化為經過處理的查詢語言，實現對企業數據庫實時分析的效果。

③雙引擎模式靈活搭配

FineBI已有FineIndex引擎（原cube）和新的FineDirect直連引擎可以搭配使用，來滿足不同的應用場景。企業可以根據實際需求的不同準備兩種類型的數據，通過FineIndex模式配置那些不經常更新、實時性要求不高的數據；通過FineDirect直連引擎配置大數據量且有實時分析需求的數據，雙管齊下。

最后，如果對大屏制作感興趣，可以下載FineBI體驗下~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的不懂代码，如何做出实时刷新的数据大屏？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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