5個(gè)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(bào)告中占據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者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(guò)使用常用的多維方法來(lái)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(guò)顏色的深淺來(lái)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的工具有：Excel、報(bào)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(gè)是echarts的一個(gè)python接口，借助echarts，我們可以快速繪制出簡(jiǎn)潔、漂亮的可視化圖表。

可視化設(shè)計(jì)的5個(gè)步驟

建立可視化場(chǎng)景 建立可視化場(chǎng)景是對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/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(gè)角度查看企業(yè)/單位的運(yùn)營(yíng)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(cè)和判斷。

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

在數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)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(jí)、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(jí)，為下一步取數(shù)做準(zhǔn)備。

）設(shè)計(jì)的方案至少適用于兩個(gè)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(duì)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(gè)，用于處理像素格式及緩沖。 (6)OpenGL結(jié)構(gòu)，共4個(gè)。

數(shù)據(jù)可視化的技術(shù)類型有哪些

圖形可視化 在我們?cè)O(shè)計(jì)指標(biāo)及數(shù)據(jù)時(shí)，使用有對(duì)應(yīng)實(shí)際含義的圖形來(lái)結(jié)合呈現(xiàn)，會(huì)使數(shù)據(jù)圖表更加生動(dòng)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(shí)，使用有對(duì)應(yīng)實(shí)際含義的圖形來(lái)結(jié)合呈現(xiàn)，會(huì)使數(shù)據(jù)圖表愈加生動(dòng)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(jì)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(guò)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?？碧筋愋蛶椭藗儼l(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(guò)顏色的深淺來(lái)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(jì)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(gè)樹形圖，可以顯示語(yǔ)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(jì)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(guò)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(jiǎn)單的說(shuō)，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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的工具有：Excel、報(bào)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、桑基圖、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(gè)世紀(jì)以來(lái)，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(shí)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，也是我們最關(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(bào)表，但是通常需要編寫代碼來(lái)制作可視化圖表，對(duì)使用者的IT技術(shù)要求比較高。

少量的數(shù)據(jù)可以通過(guò)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(jué)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(huì)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?duì)于大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的可視化，簡(jiǎn)單的表格或條形圖有時(shí)可能是最有效的。

需求分析 需求分析是大數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目開展的前提，要描述項(xiàng)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(shí)施單位對(duì)可視化的期望和需求。