5-1 金融与物流场景中以用户为中心的可视分析设计和交互

用户中心化可视化设计过程

• 用户中心化可视化：通过理解用户需求和使用场景，探索数据、任务和设计空间。主要关注数据源、数据特性、数据分析任务、图表类型、信息展示形式、交互操作、显示设备等。

多维度排名与投影

• 多维度排名与投影：通过多维度的数据分析和投影方法，提高物流仓储选址和路线优化的效率。

物流仓储选址案例研究

• 案例研究：通过对商业洞察地图、人群分布和交通数据的可视化分析，实现智能仓库选址。关键步骤包括旅行时间估计、推荐候选仓库位置等。

路线优化案例研究

• 案例研究：通过感知乘客需求，实现定制化班车调度。关键步骤包括路线规划、乘客需求感知、行程优化等。

关键数据与重点内容

• 多维度排名与投影：通过多维度的数据分析和投影方法，提高物流仓储选址和路线优化的效率。
• 智能仓库选址：利用商业洞察地图、人群分布和交通数据，实现智能仓库选址。
• 定制化班车调度：通过感知乘客需求，实现定制化班车调度，优化路线规划和行程安排。

总结上述内容，重点在于通过多维度的数据分析和可视化技术，提升物流仓储选址和路线优化的效率。具体案例包括智能仓库选址和定制化班车调度，通过感知乘客需求和数据可视化，实现高效的物流管理。