数据可视化组件(5个常用的大数据可视化分析工具)

2024-07-10 09:54:39 37

数据可视化组件(5个常用的大数据可视化分析工具)

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5个常用的大数据可视化分析工具

1、FineReportFineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具,只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表,搭建数据决策分析系统。2、Echarts前面说过了,Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品,如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等,这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。3、FineBIFineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品,提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案,也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似,都主张可视化的探索性分析,有点像加强版的数据透视表。上手简单,可视化库丰富。可以充当数据报表的门户,也可以充当各业务分析的平台。4、pyechartsEcharts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts,pyecharts便诞生了,它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口,让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。5、BokehBokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具,它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形,可以高性能的可视化大型数据集以及流数据,帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

数据可视化工具有哪些

数据可视化工具有思迈特软件Smartbi,Tableau,Qlik Sense,QlikView,DataFocus,FineBI。数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究,是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。与信息图形,信息可视化,科学可视化以及统计图形密切相关。数据可视化是一个处于连续不断演化当中的概念,其边界在不断扩大。具体指的是技术上比较高级的技术方法,而这些技术方法容许运用图形,图像处理,计算机视觉及其用户界面,通过表达,建模及其对立体,表面,属性以及动画的显示,对数据信息加以可视化诠释。与立体建模之类的特殊技术方法相比较,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。相对于百度的echarts,思迈特软件Smartbi还是一款比较容易入手的数据分析工具。最后,思迈特软件Smartbi提供了免费的版本,功能齐全,更加适合个人对数据分析的学习和使用。思迈特软件Smartbi大数据分析产品融合BI定义的所有阶段,对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台,进行加工处理、分析挖掘和可视化展现;满足所有用户的各种数据分析应用需求,如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。数据可视化工具靠不靠谱,来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台

国内有哪些适合个人使用的数据可视化工具

比较适合个人使用的数据可视化工具有思迈特软件Smartbi。思迈特软件Smartbi是中国自助型BI领导者,它简单易用,人人可用。可以解放IT部门,让业务人员自主、灵活、多样的可视化分析,无需任何技术,数秒实现数据可视化。借助思迈特软件Smartbi,企业可以充分发掘数据价值,告别数据孤岛。思迈特软件Smartbi性能优异,亿级数据,秒级响应,实施周期以星期计算,支持PC、移动端、大屏多种终端思迈特软件Smartbi是国家认定的“高新技术企业”,广东省认定的“大数据培育企业”, 广州市认定的“两高四新企业”,获得了来自国家、地方政府、国内外权威分析机构、行业组织、知名媒体的高度关注和认可,斩获“大数据百强企业”、“中国十佳商业智能方案商”、“中国科技创新企业100强”等100+荣誉奖项!凭借NLP和数据挖掘功能入选Gartner“中国AI创业公司代表厂商(2020)”,凭借思迈特软件Smartbi入选“Gartner 增强分析2020代表厂商”。数据可视化工具靠不靠谱,来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台

有哪些值得推荐的数据可视化工具

值得推荐的数据可视化工具:

1、Visual.ly

Visual.ly是一个综合图库和信息图表生成器,相当于可视化的内容服务,提供了大量信息图模板。它在内容上比一般的视觉分析工具表达更深入。要强调的是,它有一点做的特别好,Visual.ly会给用户发送你所有项目关键点的邮件通知,让你能够实时了解项目动态和进度。

2、Flourish

可以说是最好用的免费可视化在线flash网站,提供了非常多的数据可视化模板,你只要把数据导入到模板里,设置好相应的速度、颜色、图标等信息,可视化图表就完成了,绘制完成的可视化图表可以发布并且嵌入到网页或者PPT中。

3、FineBI

它是我们国产的商业智能软件,主打自助数据分析,操作很简便,拖拽就能自动生成图表,而且内置的可视化图表不比专业图表网站差,用来制作可视化仪表板或大屏都很方便。值得一提的是,FineBI不仅有企业版,对个人来说也是个很好的选择,因为个人版免费,且没有阉割功能,这一点算是国产良心了。

4、PowerBI

PowerBI在全球知名度都很高的数据可视化工具,用户群体庞大,操作界面很灵多,图表设计简洁明了,是很多可视化爱好者的选择。个人使用体验来说,个性化程度高,易用性和交互体验都很不错,但由于是国外的产品,在学习理解方面对国内个人用户不友好,而且PowerBI的可视化大屏模板还是有点丑,图形设计太弱太死板,表格个性化设计不如Excel方便。

数据可视化的工具有哪些

开门见山,不说废话!Hightopo是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发,专注于 2D 和 3D 图形界面组件数据可视化领域,用户遍及电信、电力、政府、交通、水利、公安、国防、医疗、金融、科研等行业。提供从 SDK 的 API 组件库到行业图标和三维模型资源库,构成了一站式的数据可视化解决方案。

主打产品 HT for Web(简称HT)是款基于 HTML5 标准浏览器技术、针对监控领域的数据可视化图形组件中间件,用于快速创建和部署,高度可定制化,并具有强大交互功能的拓扑图形及表盘图表等应用。其具有轻量、高效、易用和跨平台等特性,行业丰富的图标和三维模型资源库,一站式的数据可视化解决方案、形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系,多年来已成为国内电信网管和工业互联网,数据可视化图形组态中间件领域的领导性品牌。

根据现场的 CAD 图、鸟瞰图、设备三视图等资料进行还原外观建模,通过 HT 实现可交互式的 Web 三维场景,可进行缩放、平移、旋转,场景内各设备可以响应交互事件。

HT 工业互联网图形组态可视化,基于纯 HTML5(Canvas/WebGL/WebVR)的标准 Web 技术,满足了工业物联网跨平台云端化部署实施的需求,可快速实现现代化的、高性能的、跨平台的(桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR)图形展示效果及交互体验。

HT 提供完备流水线作业工具链,从视图组件设计、丰富的图标设计、2D 图纸设计到 3D 场景设计皆有相应可视化,各工具创建的资源可直接共享复用。不仅解决了传统 2D 和 3D 设计分割独立、无法融合一体的痛苦;也解决了传统设计师和程序员使用完全不同的独立设计开发工具,导致设计和最终实现效果不一致且重复劳动的难题,真正实现了 2D 和 3D 无缝融合,设计师和程序员统一工具协同开发模式,达到产品开发的高速迭代,快速将想法变成 2D、2.5D 和 3D 的最终界面成果。

建立1:1高保真模拟,通过数字工厂三维场景为基础,展现矿业各个生产厂区的建设、运行情况、安全配备以及注意事项,达到逼真震撼的视觉效果。

可以构建现代化的,跨桌面和移动终端的企业应用,无需担忧跨平台兼容性,及触屏手势交互等棘手问题。

有哪些让人惊艳的数据可视化工具

作为一名数据分析师,一提到数据可视化就会感到莫名兴奋,我认为数据可视化有两个非常重要的部分:一个是数据,一个是可视化。而我们最常见的问题就是一看已经有了数据,却不知道如何去可视化。

市面上有相当多的可视化工具,绝对能够挑花你的眼,但这些大多是门槛比较高的工具,比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等,不得不说,它们在技术层面上确实做的很牛逼,也很成熟。但是 针对的使用人群也比较单一 ,就是程序员。

个人觉得在大数据时代,数据的使用是会越来越普及的,现在的很多做数据类工具的公司都在企图让数据分析变成一件没门槛的事, 只有大家都能轻松上手,才能真正实现数据价值最大化。

所以站在这个角度上说,想给大家推荐几款人人可用,能够快速给数据赋能的可视化工具。

数据可视化的目的?

在推荐工具之前我们需要回答另外一个问题,你需要用这些数据可视化的工具来做什么,实现什么目的?

首先要明确数据分析是需要以 自我需求为导向 的,抛开目的推荐可视化工具都是刷流氓。

我们可以将他们分类为:

基于这一假设,开始基于目的性推荐几款数据可视化工具。

一、个人自助式分析

1、FineBI

简洁明了的数据分析工具,也是我个人最喜欢的可视化工具,优点是零代码可视化、可视化图表丰富,只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果,拥有数据整合、可视化数据处理、 探索 性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能,更重要的是 个人版免费。

主要优点是可以实现自助式分析,而且 学习成本极低 ,几乎不需要太深奥的编程基础,比起很多国外的工具都比较易用上手,非常适合经常业务人员和运营人员。

在综合性方面,FineBI的表现比较突出, 不需要编程 而且简单易做,能够实现平台展示,比较适合企业用户和个人用户,在数据可视化方面是一个不错的选择。

2、python

本来没想把python放进来的,毕竟python这种脚步语言学习起来是 比较麻烦 的,但是最终考虑还是python太强大了,数据分析可视化只是python的一小部分应用方向,如果你不想敲代码的话,建议忽略这一节。

其实利用Python 可视化数据并不是很麻烦,因为Python中有两个专用于可视化的库matplotlib和seaborn能让我们很容易的完成任务。

3、Tableau

Tableau是各大外企在用的数据分析类报表工具,个人感觉主打的是:人人都会用的数据分析工具,通过简单的图形化操作(类似Excel)就可以得出自己想要的分析结果。

原理是通过连接公司数据库基于一定的SQL语法建立基本数据集,对数据集进行分析。这对数据集的 完整性有很高的要求

二、指标监控型报表

1、FineReport

可视化的一大应用就是数据报表,而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出,支持定时刷新和监控邮件提醒,是大部分互联网公司会用到的 日常报表平台

尤其是公司体系内经营报表,我们用的是商业报表工具,就是FineReport。推荐他是因为有两个高效率的点:

三、动态数据可视化

一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表,它是由百度团队开源的。

在实际开发中使用的往往会要求从服务器端取数据进行动态显示,一般来说数据请求过程如下:

通常都是用 Jsp+Servlet+Echarts 来实现动态数据可视化的。

您的问题非常好,很高兴结合工作实践回答您的问题。

数字经济下半场,数据将成为新的石油,云计算提供强大的算力引擎,而5G则为更高速、更低延时的信息就速公路(当然,后面必然还会有6G,nG,包括可能大力发展的卫星通信)

2020年伊始,中央六次点名新基建,中央六次点名新基建,4月20日,国家首次明确新基建范围,其中,数据中心建设,被列为算力基础设施之一。

数据,已经在不断成为重要的资源,从国家到企业,都将视之为新兴战略资源,不断积累、加工、挖掘,产生新的生产力,在已经到来的智能经济时代,各国不断从数据大国走向数据强国,将是一个持久的命题与实践。

回到本题。正因为数据越来越重要,数据蕴含的价值越来越得到共识与重视,所以,不论是企事业单位还是个人,对数据的可视化需求将越来越多,用数据来分析,基于数据来决策,甚至进行预测、智能模拟。

这几年,除了国外以款数据可视化平台,国内相关系统平台也发展迅速。笔者2019年基于公司BI项目建设,对市场上主流的几款BI工具如永洪、亿信、帆软、金蝶数据魔方等进行了选型。最终选型了市场占有率及品牌口碑较好的帆软FineReport、FineBi10.0,经过一年多的建设,平台运行良好、稳定,开发敏捷。

另外,近年来,python不断兴起,其数据抓取、处理能力异常强大,有条件的企业或个人,也可以利用python及其开源的django、matplotlib等架构库,自行开发可视化系统工具,保持利用最新的技术迭代。这是笔者强烈推荐的方式。

以上,就是个人的一点体会,谨以分享,供您参考,共同学习,天天向上。

说到可视化工具,值得一提的就是 图扑软件 Hightopo 的 HT for Web (2D/3D) 器

独创的自定义格式矢量渲染引擎,从底层设计就追求极致的性能,所有组件皆可承受上万甚至几十万以上图元量,上万的表格数据、网络拓扑图元和仪表图表承载力,更好的适应了物联网大数据时代需求。可以用于业务数据的快速呈现,制作仪表板,也可以构建可视化的大屏幕。各种多维数据库,广泛应用于企业级。

数据可视化技术 的基本思想,是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。

在信息时代发展迅速的前提下,数据是当今重要的信息载体,可以通过数据的捕获,通过监管和维护去了解一个行业下关于工业管控下的数据可视化系统。

数据可视化组件(5个常用的大数据可视化分析工具)

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2024年7月18日 04:32

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2024年7月24日 05:35

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2024年6月25日 20:25

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2024年8月12日 06:46

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2024年7月24日 01:13

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2024年5月28日 21:17

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2024年6月22日 14:10

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