纪要涉及的公司 怡合达 纪要提到的核心观点和论据 - **股权激励计划**：2025 年股权激励计划覆盖 90 名员工，以营收和毛利率为考核指标，达成目标值可 100%解锁，部分达成 80%，低于底线则不解锁，旨在应对营收和毛利率下滑，增强核心竞争力，让员工与公司共同成长，未来三年完善架构应对挑战和扩展业务[2][7][8] - **订单与行业表现**：2025 年 6 月订单环比 5 月微幅下降，整体出货量和订单量十几正增长；锂电行业占比约 23%，同比增长 48%；三星手机占比 20%，同比增长 1%；汽车行业占比 11%左右，同比增速 24%；半导体行业占比 6%，同比增速 21%；工服行业占比降至 2%左右，同比负增速 50%；饭店子合计占 36%左右，同比增速 9%；预计锂电行业持续增长，三星手机下半年进度可能恢复正常，汽车行业维持良好增速，半导体行业同比增速超 20%[4][9] - **各板块情况**：锂电板块恢复性增长显著，毛利率稳定且预计优于去年；光伏板块上半年营收占比约 4%，减值风险可控；汽车行业增速稳定，客户从观望转向积极备产[11][12][10] - **与华为云合作**：合作聚焦数据可视化和预测化，整理客户数据、优化供应链、减少仓储压力、提高库存流转效率、提升客户使用便利性，付费问题未确定，费用将分期递增，还在谈判[14][15] - **海外业务**：海外业务发展符合预期，日本市场从区域扩展到全国，东南亚市场工厂入驻，欧洲市场布局匈牙利，抓住全球化机会实现长期目标[19] - **供应链**：供应链变化体现在加工方式选择，自制比例保持 50%以上，外协用于特别批量或技术难度高的半成品，基于品类加工需求，不直接影响毛利[20][21] - **毛利率提升**：毛利率提升不依赖线上销售比例增加，通过提高现有客户线上采购频次、吸引新客户、满足大客户零散需求提升毛利[22] - **头部客户**：头部客户较为分散，2024 年占比不到 6%，通过挖掘潜在需求和设备更新避免价格压力，实现产品深入[23] - **机器人行业**：认为未来机器人行业若实现批量制造会出现龙头企业，产品有机会体现业绩增长，目前与部分企业初步合作，业绩贡献不显著[24] - **2025 年第三季度展望**：预计第三季度保持增长态势，锂电行业、三星手机行业、PC 平板等附属类产品表现良好，但订单周期短，无法提供具体数值指引[3][25] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 2025 年上半年高管及几家创投减持，下半年无特别多减持计划，高管决定下半年不减持[16] - 公司关注上游优质标的，尤其是高门槛、广泛使用的核心零部件，会投资但不盲目扩展[17] - 因报表未出，无法提供 2025 年上半年非标业务营收及经济性产品占比[18]

银行数字化转型与数据可视化服务 - 兴业银行通过数据可视化服务在零售、企业金融、同业与金融市场、风险管理等多个业务条线实现应用落地，提升数据共享与复用效率，加速数据要素价值发挥 [2] - 数据可视化服务解决了银行数据报送环节的两大瓶颈：将报表制作时间从2-3天缩短至实时更新，并通过定制化报表多维度呈现业务数据 [2] - 兴业银行自去年8月上线该服务以来，已覆盖44家分行和20个总行业务部门，未来计划向同业输出相关技术能力 [6] 数据中台建设与标准化 - 银行总部开始构建企业级数据中台以解决分行级平台的三大问题：重复建设、数据孤岛和工具不统一 [3] - 总行级数据可视化平台需具备标准化服务流程（数据连接至展示全环节）和定制化能力（数据准备至展现） [4] - 兴业数金在数据连接环节设立加速引擎，显著提升可视化配置与展现效率，并提供丰富企业级工具满足不同需求 [4] 分层可视化需求与应用场景 - 银行领导层通过"画板"工具关注战略决策与全域数据，业务管理层通过"仪表盘"跟踪指标，基层人员使用查询工具了解业务排名 [5] - 业务模式从"人找数据"转向"数据找人"，实现实时发现业务异动并快速调整策略 [6] - 需实现从"系统级烟囱式使用"到"企业级协同使用"的转变，并将报表形式升级为"智能数据故事化" [5] AI与数据智能体融合 - AI技术可整合多维度数据优化金融服务策略，如通过语义解析推荐方案提升员工效率 [7] - 银行需构建Data Agent解决传统数据产品不够智能和通用Agent专业性不足两大痛点 [8] - 兴业数金正在数据准备、图表配置等全链路构建AI智能辅助，驱动数据价值最大化 [9] 技术实现与行业趋势 - 部分银行尝试用AI大模型作为技术底座，但发现需结合自身知识库进行预训练和微调 [9] - 行业需关注数据安全、算法透明度等合规要求，并解决大模型"幻觉"带来的可靠性问题 [10] - 数据可视化成效与业务流程优化高度挂钩，需建立"企业级全民协同"的数据使用机制 [5][6]

数据可视化综合指南 核心观点 - 将技术专长与设计原则结合，帮助设计师将原始数据转化为有意义的见解 [1][2] - 提供创建有效数据可视化的策略、方法和最佳实践，包括简化复杂性、真实呈现和吸引受众的技巧 [3] - 人类每天产生2.5千万亿字节数据，可视化是理解这些数据的关键工具 [3] 如何开展数据可视化项目 - **从全局出发**：明确目标故事和受众需求，例如高管偏好简单仪表板，分析师需要细粒度可视化 [6] - **优先考虑清晰度**：简化设计，使用清晰标签和图例，遵循"少即是多"原则 [7][8] - **比较同类**：确保逻辑相似性，使用"人均"而非"总计"，添加注释解释差异 [9] - **保持一致性**：统一指标、颜色和样式，避免格式随机变化导致混淆 [10][12] - **提供背景信息**：添加标题或注释解释趋势或异常，如季节性下降原因 [13] - **无障碍设计**：确保颜色对比度、非颜色依赖传达（如图案/标签）、键盘导航支持 [14] - **可持续设计**：构建灵活可视化以适应数据更新，实时仪表板需自动化 [15] 数据可视化方法 基本数据呈现 - **表格**：基础表格展示时间序列数据，数据透视表支持动态汇总与分析 [19][21][22] - **饼图及变体**：标准饼图（3-6扇区）、甜甜圈图、方形图、华夫饼图（10x10网格） [23][25][27] - **迷你图**：微型图表嵌入表格，简化展示趋势，链接至详细分析 [28][29] 比较类别和趋势 - **条形图**：垂直/水平条形图比较类别，堆积条形图显示汇总细分，瀑布图展示累积效应 [32][36][41][47] - **折线图**：适合大量数据点或小幅波动趋势，分组折线图显示多变量变化 [48][50] - **面积图**：分层面积图连接数据点，正/负面积图用颜色区分趋势 [51][56] - **蜘蛛网图/雷达图**：多变量极坐标比较，径向图用于分层评估 [61][65] - **直方图**：显示数值频率分布，条形连续且宽度通常相同 [66][69] - **子弹图**：紧凑显示绩效对比目标，彩色带表示评级范围 [70][73] 分析关系和聚类 - **散点图**：X/Y坐标显示变量相关性，分组散点图区分多类别 [76][78] - **气泡图**：引入大小/颜色变量，适合复杂数据集比较 [79][81] - **配对图**：对角线比较分布，非对角线展示单数据集关系 [82][86] - **热图**：颜色密度表示矩阵值，便于快速扫描 [87][90] 分布和异常值 - **箱线图**：显示最小值、四分位数、中位数、最大值，识别分布异常 [93][96] - **小提琴图**：结合箱线图与密度图，宽度表示频率 [97][100] - **KDE图**：核密度估计平滑显示数据分布，优于直方图分辨率 [101][104] 专业图表 - **蜡烛图**：显示交易时段开盘/收盘/最高/最低价，颜色区分盈亏 [107][109] - **甘特图**：条形图展示项目进度与任务分配，含截止日期和依赖关系 [110][112] - **分级统计图**：阴影区域比较地理变量，统计地图扭曲区域表示值 [113][118] - **树形布局/旭日图**：线性或圆形层级展示，如预算分配或导航路径 [119][124] 流量和网络分析 - **流程图**：方框与箭头表示步骤与方向，菱形框用于决策分支 [127][130] - **桑基图**：箭头宽度与流量成正比，展示系统内转移或流动 [131][136] - **力导向图**：节点集群可视化社交网络或系统架构关系 [137][142] 数据可视化工具 通用业务设计工具 - **Tableau**：处理大型数据集，支持交互式实时可视化，拖放功能友好 [143] - **Looker Studio**：免费创建交互式报告，集成Google数据源，适合非技术用户 [144][145] - **Excel**：数据透视表与基础图表功能，商业用户易上手 [146] - **PowerPoint**：基础图形与图表展示，适合简单可视化 [149][150] - **Visio**：流程图与业务流程绘制，需单独许可证 [154][156] 设计师工具 - **Figma插件**： - **U型图**：高自定义原型设计 [158] - **Google表格同步**：实时数据更新设计 [159] - **Autoflow**：连接元素创建流程图或网络图 [159] 设计模板 - **ServiceNow Polaris**：企业级设计系统，支持高效协作 [160] - **Kiss数据设计系统**：简洁可定制的品牌元素集成 [161][162] - **r19数据可视化套件**：覆盖基础与高级图表类型 [164]

数据驾驶舱的核心价值 - 数据驾驶舱为企业决策提供全面直观的数据展示平台，整合数据收集、处理、分析和展示等关键环节，将复杂数据转化为简洁图表与图像 [3] - 决策者通过数据驾驶舱可实时掌握销售额、客户满意度、生产效率等关键指标，及时发现问题并调整运营 [3] - 数据可视化驾驶舱运用柱状图、折线图、散点图、热力图等技术，提升决策者阅读效率并降低数据误解风险 [3] 大数据驾驶舱的升级优势 - 大数据驾驶舱具备强大数据处理能力，可对海量数据实时分析，挖掘隐藏规律与趋势，提升决策科学性和企业竞争力 [4] - 大数据驾驶舱显著提升企业市场响应速度，帮助在激烈竞争中抢占先机 [4] 数据驾驶舱的行业应用 - 制造业：实时监控生产线状态，提高生产效率并降低生产成本 [4] - 零售业：分析顾客购买行为，优化商品布局和促销策略以提升销售额 [4] - 金融业：监控市场动态并评估投资风险，为投资决策提供可靠依据 [4] 伏锂码云平台的解决方案 - 伏锂码云平台提供丰富的数据驾驶舱构建工具和服务，支持多数据源无缝接入 [5] - 平台具备强大数据处理与分析功能，以及灵活可定制的可视化组件，帮助企业快速构建定制化数据驾驶舱 [6] - 伏锂码云平台助力企业实现实时数据监控和高效决策，推动数字化转型 [6]

零售信贷数据可视化服务上线 - 公司于今年3月上线零售信贷业务数据可视化服务，由总行零售信贷部、数据管理部与兴业数金联合开发，依托数据中台生态能力实现[1] - 服务解决了原始数据分散、时效性低的问题，通过流式计算与动态可视化技术突破传统数据服务瓶颈，实时展现零售信贷作业动态[1] - 采用拖拉拽式自助配置模式，业务人员可自主完成数据权限申请、数据集配置及图表开发，大幅提升开发效率[1] 技术应用与业务价值 - 引入流式计算与动态可视化技术，实现从数据准备到展示的全流程自助化分析，取代传统定制化程序开发模式[1] - 业务人员可直接通过可视化工具感知数据对业务的影响，提升效率与自动化水平，聚焦业务数据而非技术可行性[2] - 服务已累计建设近千个维度指标，总访问量达20万人次，移动端活跃度位居部门首位[2] 未来发展规划 - 公司计划持续优化零售信贷数据可视化服务，以高效敏捷理念提升零售信贷业务领域的用数体验[2]

数字孪生技术在智慧城市中的应用 - 数字孪生技术通过创建城市虚拟副本实现实时监控、分析与预测，应用领域包括交通流量监测、环境质量分析、基础设施管理等 [1] - 前端呈现依赖Web3D技术、3D引擎和数据可视化工具，将实时数据绑定到三维模型实现直观展示 [1] - 技术提升城市管理效率并为公众提供直观信息展示，例如在三维场景中实时查看交通流量和设备状态 [1] 智慧城市数字孪生的UI设计 - 界面设计需注重简洁性与一致性，采用统一色彩方案和图标风格增强整体感 [3] - 通过信息层次化突出关键数据，例如使用不同字体大小区分主次信息 [3] - 响应式设计确保跨设备兼容性，环境适应性可自动调整界面显示模式（如暗光环境切换高对比度） [3] 数据可视化与交互设计 - 数据可视化方法包括图表展示（柱状图、折线图等）、GIS集成及实时数据绑定 [6][8] - 交互设计支持动态操作（旋转/缩放模型）、多模式交互（语音/手势）及预测性设计（AI预判用户需求） [9] - 信息面板与控制面板结合，通过动画效果增强用户体验 [9] 性能优化技术 - 渲染性能优化措施包括减少绘制调用、使用低多边形模型和LOD技术 [12] - 内存管理通过资源释放、数据压缩和虚拟滚动降低占用 [12] - 实际案例显示技术落地需涵盖数据获取、三维建模（如Three.js）、数据绑定及性能调优全流程 [14] 行业前景 - 数字孪生技术为智慧城市提供核心可视化工具，未来作用将进一步扩大 [16]

在大数据时代，数据可视化已成为企业和个人解读信息、洞察趋势的核心技能。面对海量数据，如何选 择合适的工具将其转化为直观的图表与仪表盘？本文将系统梳理七大类别30余款主流数据可视化工具， 助您精准匹配业务需求。 一、商业智能（BI）工具：企业级数据分析利器 1. Tableau（行业标杆） 作为全球领先的BI平台，Tableau提供从数据连接到高级分析的完整解决方案。其拖拽式操作界面支持 快速创建交互式仪表盘，独有的VizQL技术可自动优化可视化逻辑。典型案例包括沃尔玛使用Tableau实 现供应链动态监控，节省数百万美元库存成本。但每年999美元/用户的定价对中小企业构成门槛。 2. Microsoft Power BI（微软生态整合） 深度集成Office 365的Power BI，以每月9.9美元的订阅价格提供DAX公式、自然语言查询等高级功能。 某零售企业通过Power BI自动同步Azure数据库，将销售报告生成时间从3天缩短至实时更新。其局限性 在于复杂计算需要较强DAX编程能力。 3. Qlik Sense（关联引擎驱动） 采用内存计算技术的Qlik，能在10秒内处理千万级数据关联分析。某银行使用 ...