39个大数据可视化工具

时间:2024-10-20 14:53:52编辑:阿星

大数据可视化分析工具有哪些

  大数据可视化分析工具有:

  1、Tableau,连续六年在GatherBI与数据分析魔力象限报告中占据领导者地位的体量巨大的老牌产品。Tableau功能强大,注重细节,倾向于较专业的数据分析师,只要数据预先处理好,就可以制作很多绚丽多彩的信息图。

  2、QlikSense,作为一款典型的敏捷BI桌面软件,有着良好的性能,图形风格简洁清晰很好的突显数据主体,覆盖数据源类型广且自建的qvd、qvx文件优化数据加载速度,比直接录入数据文件或接入数据库更快。

  3、DataFocus,首个支持中英文类自然语言搜索的数据分析系统,采用自动建模和简单搜索式的交互,系统便可以自动以数据或图表给予回答,支持进行数据筛选、钻取、数据联动等操作,自由、多角度地分析数据。


推荐3个超实用的数据可视化工具,人人都是数据分析师

01. 图表秀 内容介绍: 图表秀是图表秀团队打造的数据可视化领域深度服务的垂直网站,主要包括在线图表制作工具和资源商城,旨在为网络个人用户提供免费的在线图表制作、展现与分享服务,用户可以快速制作做各种传统图表和高级可视化图表、动态演示和便捷分享数据可视化分析报告。资源商城提供高颜值、高专业度的行业分析报告模板,只需要修改数据即可快速生成。图表秀适合所有行业领域,让您的工作成果、演示报告瞬间出彩。 图表秀的主要功能: 02. 数据观 内容介绍: 数据观全称“中国大数据产业观察网”,由贵阳日报传媒集团主办,是一个面向全国的大数据产经传媒、 科技 财经 类专业网站,主要发布大数据相关新闻资讯、专家观点、行业案例、大数据企业动态等内容。 03. BDP个人版 内容介绍: BDP商业数据平台拥有丰富的技术经验。海致BDP为企业提供的核心价值在于用直观、多维、实时的方式展示和分析数据,能一键联通企业内部数据库、Excel及各种外部数据,并在同一个云平台上进行多维度、细颗粒度的分析,亿行数据、秒级响应,并可在移动端实时查看和分享,激活企业内部数据。 以上就是我推荐3个超实用的数据可视化工具,只要能熟练使用,人人都可以是数据分析师!

国内有哪些好的数据可视化工具,推荐一下

诚然,数据可视化可谓是数据分析工作的最后一道工序,前面的作业做得再好,如果不能很好地展现出来,那就算是临门一脚、功亏一篑了……下面给大家列出好用的数据可视化工具清单,希望可以为你的学习或工作带来一些帮助。1、强大的R可视化包-ggplot2R是一款偏向于统计分析的脚本语言软件,基于S语言开发,如果你是R语言忠实fans,我相信你一定不会不知道R里单独的一个绘图包—ggplot2,之所以给ggplot2“强大”的头衔,一方面确实能够轻松应付各个领域的图像绘制,静态的,动态的,说的出名字的,个性化特制的;另一方面小编就是学统计学的,自然相对熟悉这个包。ggplot2由Hadley Wickham在2005年创造。受欢迎的原因是将图形分解为语素(如尺度、图层)的思想。ggplot2可以作为R语言基础绘图包的替代,同时ggplot2预设有多种印刷及网页尺寸。较R基础绘图包而言,ggplot2允许用户在更抽象的层面上增加、删除或转换图表中的元素。 这种抽象化的代价是执行速度。ggplot2 较 lattice 绘图包而言更耗时。2、数据科学的达芬奇—matplotlib如果你偏好使用python做数据分析,那我相信你对matplotlib不能再熟悉了,matplotlib 是Python语言及其数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。Matplotlib的优点:带有内置代码的默认绘图样式;与Python的深度集成;图形绘制相较Gnuplot更加美观。缺点嘛,高度依赖其他包,如Numpy。只适用于Python:很难在Python以外的语言中使用。我们来用python里的matplotlib做一个散点图试试:import matplotlib.pyplot as pltfrom numpy.random import randa = rand(100)b = rand(100)plt.scatter(a,b)plt.show()3、菜单式操作用户的福音书—Tableau近期有企业招聘要求会Tbaleau,小编也是最近才知道这个软件的。tableua是一家软件公司总部设在西雅图,华盛顿,美国产生交互式数据可视化产品,着重于商务智能。Tableau产品查询关系数据库,OLAP多维数据集,云数据库和电子表格,然后生成许多图表类型。产品还可以从其内存数据引擎中提取数据并存储和检索。4、微软忠实用户离不开的交互式标板—PowerBIPower BI是Microsoft提供的业务分析服务。它提供具有自助式商业智能功能的交互式可视化,最终用户可以自行创建报告和仪表板,而无需依赖信息技术人员或数据库管理员.PowerBI与excel无缝接入,专业增强版的excel更是不需要安装PowerBI插件,打开excel就可食用了。当然有些数据分析软件也带透视表、绘图功能,如MySQL、SPSS,但数据可视化不作为主要功能,这里就不如上面较详细说了。

大数据可视化工具的特性有哪些?

1、对于数据反映快用户对于图形等直观的形式认知数据比枯燥的文字信息更加快捷,所以使用图表来总结复杂的数据,可以让数据更快的呈现在人们面前,便于人们对于数据的理解。而且数据可视化程序一般都可以迅速地将实时信息转化为图形信息,这样更加方便企业对整个行业进行评估以及对于企业的实际掌握。2、易于了解行业大数据一般而言都包含了大量的企业行业相关数据,很多公司都会把消费者行为数据化,而这种行业大数据又可以反过来为企业带来更多的机会。不过对于这些数据需要这些公司不断的搜集以及不断地分析。通过使用大数据可视化的方式来观察关键指标,这样,就可以更容易发现各种大数据集的市场变化和趋势。3、更方便的进行数据报告交互现在企业内部在进行业务报告的交流时,还都是规范化的文档,这类文档一般都是静态表格和图表,这类文档一般而言都太过于细化,企业内部并不能够很好的理解分析。针对这种情况,大数据可视化工具就能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息,甚至单个图形也能做到。企业内部可以通过这些信息以及可视化工具,使不同的数据源得到一个比较轻松的解释,有助于后续更加轻松地了解企业问题。4、数据可视化为大数据带来良性促进效果正如前文所讲,大数据可视化工具能够帮助用户更好的理解大数据,及时地了解行业大数据变化。借助于大数据自身的数据分析技术,企业可以相对及时地发现行业风头,促进行业发展。

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