5個常用的大數(shù)據(jù)可視化分析工具

大數(shù)據(jù)可視化分析工具有：Tableau,，連續(xù)六年在GatherBI與數(shù)據(jù)分析魔力象限報告中占據(jù)***地位的體量巨大的老牌產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)可視化的方法有哪些?

多維 可以通過使用常用的多維方法來展示目前二維或高維度的數(shù)據(jù),。多維的展示使得效果更加多元化,，滿足企業(yè)的需求。分層 分層方法用于呈現(xiàn)多組數(shù)據(jù),。這些數(shù)據(jù)可視化通常展示的是大群體里面的小群體,。

顏色可視化 經(jīng)過顏色的深淺來表達(dá)目標(biāo)值的強(qiáng)弱和巨細(xì)，是數(shù)據(jù)可視化規(guī)劃的常用辦法,，用戶一眼看上去便可全體的看出哪一部分目標(biāo)的數(shù)據(jù)值更突出,。

可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的工具有：Excel、報表,、BI 圖表的展現(xiàn)形式有：柱狀圖,、條形圖、折線圖,、餅圖,、雷達(dá)圖、地圖,、漏斗圖,、儀表板圖、散點(diǎn)圖,、?；鶊D,、詞云和矩形樹圖等各種各種圖形。

pyecharts：這個是echarts的一個python接口,，借助echarts,，我們可以快速繪制出簡潔、漂亮的可視化圖表,。

可視化設(shè)計的5個步驟

建立可視化場景 建立可視化場景是對數(shù)據(jù)倉庫/集市中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理的成果,，用戶能夠借此從多個角度查看企業(yè)/單位的運(yùn)營狀況，按照不同的主題和方式探查企業(yè)/單位業(yè)務(wù)內(nèi)容的核心數(shù)據(jù),，從而作出更精準(zhǔn)的預(yù)測和判斷,。

個人以為數(shù)據(jù)可視化服務(wù)商業(yè)分析的經(jīng)典過程可濃縮為：從業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)出發(fā)，經(jīng)過數(shù)據(jù)分析與可視化形成報告,，再跟蹤業(yè)務(wù)調(diào)整回到業(yè)務(wù),，是個經(jīng)典閉環(huán)。

在數(shù)據(jù)可視化設(shè)計前,，分析人員要先完成業(yè)務(wù)需求的分析,，將分析需求拆分成不同層級,、不同主題的任務(wù),，捕捉其中業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)指標(biāo)、標(biāo)簽,，劃分出不同優(yōu)先級,，為下一步取數(shù)做準(zhǔn)備。

）設(shè)計的方案至少適用于兩個層次：一是能夠整體展示大的圖形輪廓,，讓用戶能夠快速的了解圖表所要表達(dá)的整體概念,；之后再以合適的方式對局部的詳細(xì)數(shù)據(jù)加以呈現(xiàn)（如鼠標(biāo)hover展示）。

(5)Win32 API函數(shù),，共6個,，用于處理像素格式及緩沖。 (6)OpenGL結(jié)構(gòu),，共4個,。

數(shù)據(jù)可視化的技術(shù)類型有哪些

圖形可視化 在我們設(shè)計指標(biāo)及數(shù)據(jù)時，使用有對應(yīng)實際含義的圖形來結(jié)合呈現(xiàn),，會使數(shù)據(jù)圖表更加生動的被展現(xiàn),，更便于用戶理解圖表要表達(dá)的主題。

圖形可視化 在咱們規(guī)劃目標(biāo)及數(shù)據(jù)時,，使用有對應(yīng)實際含義的圖形來結(jié)合呈現(xiàn),，會使數(shù)據(jù)圖表愈加生動的被展示，更便于用戶了解圖表要表達(dá)的主題,。

數(shù)據(jù)可視化的定義 數(shù)據(jù)可視化(Data Visualization)是涉及信息技術(shù),、自然科學(xué),、統(tǒng)計分析、圖形學(xué),、交互,、地理信息等多種學(xué)科交叉領(lǐng)域，通過將非數(shù)字的信息進(jìn)行可視化以表現(xiàn)抽象或復(fù)雜的概念和信息的技術(shù),。

大數(shù)據(jù)可視化分為不同的類型：探索型和解釋型,。勘探類型幫助人們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的故事,，而解析數(shù)據(jù)方便給人們看,。

數(shù)據(jù)可視化常用的五種方式及案例分析

顏色可視化 通過顏色的深淺來表達(dá)指標(biāo)值的強(qiáng)弱和大小，是數(shù)據(jù)可視化設(shè)計的常用方法,，用戶一眼看上去便可整體的看出哪一部分指標(biāo)的數(shù)據(jù)值更突出,。

分層 分層方法用于呈現(xiàn)多組數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可視化通常展示的是大群體里面的小群體,。分層數(shù)據(jù)可視化的例子包括一個樹形圖,，可以顯示語言組。

數(shù)據(jù)可視化(Data Visualization)是涉及信息技術(shù),、自然科學(xué),、統(tǒng)計分析、圖形學(xué),、交互,、地理信息等多種學(xué)科交叉領(lǐng)域，通過將非數(shù)字的信息進(jìn)行可視化以表現(xiàn)抽象或復(fù)雜的概念和信息的技術(shù),。簡單的說,，這種技術(shù)將數(shù)據(jù)以圖表的方式呈現(xiàn)，用以傳遞信息,。

可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的工具有：Excel,、報表、BI 圖表的展現(xiàn)形式有：柱狀圖,、條形圖,、折線圖、餅圖,、雷達(dá)圖,、地圖、漏斗圖,、儀表板圖,、散點(diǎn)圖、?；鶊D,、詞云和矩形樹圖等各種各種圖形,。

數(shù)據(jù)可視化可以是靜態(tài)的或交互的。幾個世紀(jì)以來,，人們一直在使用靜態(tài)數(shù)據(jù)可視化,，如圖表和地圖。

如何實現(xiàn)大數(shù)據(jù)可視化?

拋開華麗的可視化效果,，從中找到數(shù)據(jù),、分析數(shù)據(jù)是我們的首要工作。第二步：分析圖形 圖形是可視化中的關(guān)鍵元素,，也是我們比較關(guān)注的部分,。

另一種就是開源的可視化工具，一般可以免費(fèi)使用全部功能,，也能制作復(fù)雜的數(shù)據(jù)可視化報表,，但是通常需要編寫代碼來制作可視化圖表，對使用者的IT技術(shù)要求比較高,。

少量的數(shù)據(jù)可以通過表格工具生成圖表,、tou視表的方式進(jìn)行分析，但是大數(shù)據(jù)的分析就需要借助專門的可視化工具了,，常見的可視化工具包括：Tableau,、BDP、Davinci,、QuickBI,、有數(shù)等。

借助Echarts,、HighCharts、Djs等開源的可視化插件,，嵌入代碼,，開發(fā)成插件包。數(shù)據(jù)可視化,，是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究,。

應(yīng)確保數(shù)據(jù)類型和分析目標(biāo)可反映所選的可視化類型。Mihailovski稱：“人們通常會采用相反的方法,，他們先看到整潔或模糊的可視化類型,，然后試圖使其數(shù)據(jù)相匹配?！睂τ诖髷?shù)據(jù)項目的可視化,，簡單的表格或條形圖有時可能是比較有效的。

需求分析 需求分析是大數(shù)據(jù)可視化項目開展的前提,，要描述項目背景與目的,、業(yè)務(wù)目標(biāo),、業(yè)務(wù)范圍、業(yè)務(wù)需求和功能需求等內(nèi)容,，明確實施單位對可視化的期望和需求,。