全球分区云图,全球分区云图***

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于全球分区云图的问题，于是小编就整理了2个相关介绍全球分区云图的解答，让我们一起看看吧。

做数据分析，通常需要用哪些图表？

数据分析涉及的图表大致分类如下图“视觉字典”所示（由于内容较多，图片很难完整展示，有需要的朋友可私信“图表”获取该视觉字典下载链接：

总的来说，图表各种各样，需要根据实际需要选择使用，一般情况下，在选择图表时需要考虑一下几个方面的要素：

是数据之间的对比？还是体现数据之间的关系？或者看一看不同分组数据的分布情况？还是看看各部分数据的构成比例等等。

确定了表达的目的，才好确定到底选用哪一类图表更加合适。

如果只有一个数字，那么可能只需要一个简单的大数字标签，如果数据是少数几个，可以使用柱状图、饼图等等都可以，按表达目的选择即可；如果数据量很大，可能需要考虑散点图、折线图等等变化方式，又或者需要考虑数据如何拆分成不同的图表来表达——确保每一个图表有明确的观点，而不是一堆数据密密麻麻地堆砌在一起。

有大神曾经给出过图表选择应用思路，供参考如下图所示：

传统的数据分析因为工具的易用性问题而使得多维度的数据分析很难展现，而且，现在数据分析随着数据维度的不断增加，或者需要深入分析的数据点越来越多，使用传统的数据分析工具进行简单的结果构图往往很难达到要求。

随着敏捷BI工具（如微软的Power BI、Tableau等）的蓬勃发展，多维度、多层级的数据分析问题得到了很好的解决，比如：

一图以蔽之：

数据分析重要的不是你用什么图表，而是你的分析目的是什么？

比如，你想要作比较分析，就要用柱图、雷达图等；你想要看数据分析的占比情况，就要用漏斗、饼图；想要看数据的趋势有线形图；想要看数据与数据之间的关系，有树状图......而每个分类里各个可视化图表的应用场景和优缺点也都是不尽相同的。

正好最近在做数据可视化的分析，就系统地将可视化图表做一个全面详细地介绍：

一、比较类图表

主要目的：在数据分析时对比各个值之间的差别

1、多系列柱状图

应用场景：用于对比多个维度的数值差别分析，不同的系列指标进行不同的对比区分

机房一定需要温湿度监控系统吗？

计算机设备中，使用了大批的半导体器件、电阻器、电容器等。在计算机加电工作时，环境温度的升高都会对它们的正常工作造成影响。
当温度过高时，可能会使某些元器件不能正常工作甚至完全失去作用，从而导致计算机设备的故障。因此，必须按各设备的要求，把温度控制在设备要求的范围之内。

为了确保计算机安全可靠地运行，严格控制温度之外，还要把湿度控制在规定的范围之内。一般地讲，当相对湿度低于40%时，空气被认为是干燥的;而当相对湿度高于80%时，则认为空气是潮湿的;当相对湿度为100%时，空气处在饱和状态。在相对湿度保持不变的情况下，温度越高，水蒸气压力增大，水蒸气对计算机设备的影响越大，随着压力增大，水蒸气在元器件或由介质材料表面形成的水膜越来越厚，造成“导电小路”和出现飞弧现象，引起设备故障。高湿度对电子计算机设备的危害是明显的，而低湿度的危害有时更加严重。
在相同的条件下，相对湿度越低，也就是说越干燥，静电电压越高，影响电子计算机设备的正常工作越明显。实验表明，当计算机机房的相对湿度为30%时，静电电压为5000v，当相对湿度为20%时，静电电压就到了10000V，而相对湿度降到5%时，则静电电压可高达20000V。

所以需要在机房的各个重要部位，装设温湿度检测模块，记录温湿度曲线供管理人员查询，一旦发现温湿度越限即刻启动报警;提醒管理人员及时调整空调的工作设置值或调整机房内的设备分布情况，系统也可自动调整空调的工作设置值。同时系统记录下的曲线可供机房管理人员参考;以方便根据当地的各季节的温湿度状况适时调整，及时防范因温湿度质量造成不必要的设备损坏;在问题发生后可根据历史曲线轻松找到问题所在，方便解决问题。

传统的温湿度检测方式为温湿度传感器输出电压或电流信号，通过模拟量采集模块传送至计算机，其电压或电流信号在传输过程中不可避免地受到线材质量、传输距离、电磁干扰等影响，造成不可避免的误差。为确保温湿度检测值不至于受上述因素的影响，我们选用485总线式温湿度变送器，传感器把检测到的温湿度的值通过以太网在本地直接转换成数字信号，最大限度地保证了温湿度检测的准确性。

温 度：机房温度一般在20±2℃（冬季），22±2℃（夏季）。

相对湿度：适宜的湿度可以防止静电危害并降低浮尘，一般情况下空气湿度应保持在40%RH～60%RH之间。

到此，以上就是小编对于全球分区云图的问题就介绍到这了，希望介绍关于全球分区云图的2点解答对大家有用。