數據可視化分析工具有哪些

1. 數據可視化工具系統有哪些

近幾年冒出來的BI之秀，如TB、qlk都強調可視化，一改傳統BI工具SAP BO、IBM家的cognos（不過近幾年貌似都在研發雲BI）。 這里不談開源，還沒見到能成熟應用的BI。成熟的BI工具如 FineBI （國內）和 Tableau（國外），都很推薦。tableau可視化探索分析很贊，數據量多的時候性能較差，企業用多並發價格貴。FineBI 國產帆軟，為數不多能占據世界領先地位的數據工具，重在數據處理性能和企業應用的復雜情況（市場步伐很快），自帶ETL，可視化還行，價格良心，個人用免費。如圖可視化效果：

2. 數據可視化分析工具有哪些

1、hadoop

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

2、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了“重大挑戰項目：高性能計算與 通信”的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

3、Storm

Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、 Admaster等等。

4、Apache Drill

為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為“Drill”的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel。該項目將會創建出開源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用該工具來為Hadoop數據分析工具的互聯網應用提速)。而“Drill”將有助於Hadoop用戶實現更快查詢海量數據集的目的。

5、RapidMiner

RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。

6、 Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。

3. 數據可視化工具主要有哪些

1.Excel

Excel的圖形化功能並不強大，但Excel是分析數據的理想工具，上圖是Excel生成的熱力地圖

作為一個入門級工具，Excel是快速分析數據的理想工具，也能創建供內部使用的數據圖，但是Excel在顏色、線條和樣式上可選擇的范圍有限，這也意味著用Excel很難製作出能符合專業出版物和網站需要的數據圖。但是作為一個高效的內部溝通工具，Excel應當是你百寶箱中必備的工具之一。

2.CSV/JSON

CSV(逗號分隔值)和JSON(JavaScript對象注釋)雖然並不是真正的可視化工具，但卻是常見的數據格式。你必須理解他們的結構，並懂得如何從這些文件中導入或者導出數據。以下將要介紹的所有數據可視化工具都支持CSV、JSON中至少一種格式。

第二部分：在線數據可視化工具

3.Google Chart API

Google Chart API工具集中取消了靜態圖片功能，目前只提供動態圖表工具。能夠在所有支持SVGCanvas和VML的瀏覽器中使用，但是Google Chart的一個大問題是：圖表在客戶端生成，這意味著那些不支持JavaScript的設備將無法使用，此外也無法離線使用或者將結果另存其他格式，之前的靜態圖片就不存在這個問題。盡管存在上述問題，不可否認的是Google Chart API的功能異常豐富，如果沒有特別的定製化需要，或者對Google視覺風格的抵觸，那麼你大可以從Google Chart開始。

4.Flot

Flot 是一個優秀的線框圖表庫，支持所有支持canvas的瀏覽器(目前主流的瀏覽器如火狐、IE、Chrome等都支持)。

5.Raphaël

Raphaël 是創建圖表和圖形的JavaScript庫，與其他庫最大的不同是輸出格式僅限SVG和VML。SVG是矢量格式，在任何解析度下的顯示效果都很好。

關於數據可視化工具主要有哪些，該如何下手的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

4. 數據可視化有哪些工具

1.Excel

作為一個入門級工具，Excel是快速分析數據的理想工具，也能創建供內部使用的數據圖，但是Excel在顏色、線條和樣式上可選擇的范圍有限，這也意味著用Excel很難製作出能符合專業出版物和網站需要的數據圖。但是作為一個高效的內部溝通工具，Excel應當是你百寶箱中必備的工具之一。

2.CSV/JSON

CSV(逗號分隔值)和JSON(JavaScript對象注釋)雖然並不是真正的可視化工具，但卻是常見的數據格式。你必須理解他們的結構，並懂得如何從這些文件中導入或者導出數據。以下將要介紹的所有數據可視化工具都支持CSV、JSON中至少一種格式。

3.Google Chart API

Google Chart API工具集中取消了靜態圖片功能，目前只提供動態圖表工具。能夠在所有支持SVGCanvas和VML的瀏覽器中使用，但是Google Chart的一個大問題是：圖表在客戶端生成，這意味著那些不支持JavaScript的設備將無法使用，此外也無法離線使用或者將結果另存其他格式，之前的靜態圖片就不存在這個問題。4.Flot

Flot 是一個優秀的線框圖表庫，支持所有支持canvas的瀏覽器(目前主流的瀏覽器如火狐、IE、Chrome等都支持)。

5. 數據可視化工具有哪些

6. 數據可視化的工具有哪些

開門見山，不說廢話！Hightopo是由廈門圖撲軟體科技有限公司獨立自主研發，專注於2D和3D 圖形界面組件數據可視化領域，用戶遍及電信、電力、政府、交通、水利、公安、國防、醫療、金融、科研等行業。提供從 SDK 的 API 組件庫到行業圖標和三維模型資源庫，構成了一站式的數據可視化解決方案。

建立1：1高保真模擬，通過數字工廠三維場景為基礎，展現礦業各個生產廠區的建設、運行情況、安全配備以及注意事項，達到逼真震撼的視覺效果。

可以構建現代化的，跨桌面和移動終端的企業應用，無需擔憂跨平台兼容性，及觸屏手勢交互等棘手問題。

7. 一般用哪些工具做大數據可視化分析

大數據正在走進人們的生活。雖然獲取數據問題不大，但有很多人不知道如何得出結論，因為數據太多。常見的數據可視化工具，在這里推薦9個：
1、Datawrapper
Datawrapper是一個用於製作互動式圖表的在線數據可視化工具。一旦您從CSV文件上傳數據或直接將其粘貼到欄位中，Datawrapper將生成一個條，線或任何其他相關的可視化文件。許多記者和新聞機構使用Datawrapper將實時圖表嵌入到他們的文章中。這是非常容易使用和生產有效的圖形。
2、Tableau Public
Tableau Public可能是最流行的可視化工具，它支持各種圖表，圖形，地圖和其他圖形。這是一個完全免費的工具，你用它製作的圖表可以很容易地嵌入到任何網頁中。他們有一個不錯的畫廊，顯示通過Tableau創建的可視化效果。
雖然它提供的圖表和圖形比其他類似工具要好得多，但我並不喜歡使用它的免費版本，因為它附帶了一個很大的頁腳。如果不是像我這樣大的關閉，那麼你一定要試試看。或者如果你能負擔得起，你可以去付費版本。
3、Smartbi
Smartbi作為成熟的大數據分析平台，具備可復用、 動靜結合獨特的展示效果，使得數據可視化靈活強大，動靜皆宜，為廣大用戶提供了無限的應用能力和想像空間。
除了支持使用Excel作為報表設計器，完美兼容Excel的配置項。支持Excel所有內置圖形、背景圖、條件格式等設計復雜的儀表盤樣式，同時支持完整ECharts 圖形庫，支持各種各樣的圖形，包含瀑布圖、關系圖、雷達圖、油量圖、熱力圖、樹圖等幾十種動態交互的圖形，藉助於地理信息技術，還打造了地圖分析功能。
4、Chart.js
非常適合小型項目。盡管只有六種圖表類型，開源圖書館Chart.js是用於愛好和小型項目的完美數據可視化工具。使用HTML 5 canvas元素繪制圖表，Chart.js創建響應式平面設計，並且正在迅速成為最流行的開源圖表庫之一。
5、Raw
Raw將自己定義為「電子表格和矢量圖形之間的缺失鏈接」。它建立在D3.js之上，設計得非常好。它有這樣一個直觀的界面，你會覺得你之前使用過它。它是開源的，不需要任何注冊。
它有一個21圖表類型的庫可供選擇，所有的處理在瀏覽器中完成。所以你的數據是安全的。RAW是高度可定製和可擴展的，甚至可以接受新的自定義布局。
6、Infogram
Infogram使您可以在線創建圖表和圖表。它有一個有限的免費版本和兩個付費選項，其中包括200+地圖，私人共享和圖標庫等功能。
它配備了一個易於使用的界面，其基本圖表設計良好。我不喜歡的一個功能是當您嘗試將互動式圖表嵌入到您的網頁（免費版）時所獲得的巨大徽標。如果他們能像DataWrapper使用的小文本那樣更好。
7、Timeline JS
顧名思義，Timeline JS可以幫助您創建美麗的時間線而無需編寫任何代碼。它是一個免費的開源工具，被Time和Radiolab等一些最受歡迎的網站所使用。
這是一個非常容易遵循四步過程來創建您的時間表，這在這里解釋。最好的部分？它可以從各種來源獲取媒體，並內置對Twitter，Flickr，Google Maps，YouTube，Vimeo，Vine，Dailymotion，Wikipedia，SoundCloud和其他類似網站的支持。
8、Plotly
Plotly是一個基於Web的數據分析和繪圖工具。它支持具有內置社交分享功能的圖表類型的良好集合。可用的圖表和圖表類型具有專業的外觀和感覺。創建圖表只需要載入信息並自定義布局，坐標軸，注釋和圖例。如果你想要開始，你可以在這里找到一些靈感。
9、Visualize Free
Visualize Free是一個託管工具，允許您使用公開可用的數據集，或者上傳您自己的數據集，並構建互動式可視化來演示數據。可視化遠遠超出簡單的圖表，而且服務是完全免費的，而開發工作需要Flash，輸出可以通過HTML5完成。

8. 好用的數據分析可視化工具有哪些

1.Excel

作為一個入門級工具，Excel是快速分析數據的理想工具，也能創建供內部使用的數據圖，但是Excel在顏色、線條和樣式上可選擇的范圍有限，這也意味著用Excel很難製作出能符合專業出版物和網站需要的數據圖。但是作為一個高效的內部溝通工具，Excel應當是你百寶箱中必備的工具之一。

2.CSV/JSON

CSV(逗號分隔值)和JSON(JavaScript對象注釋)雖然並不是真正的可視化工具，但卻是常見的數據格式。你必須理解他們的結構，並懂得如何從這些文件中導入或者導出數據。以下將要介紹的所有數據可視化工具都支持CSV、JSON中至少一種格式。

3.Google Chart API

Google Chart API工具集中取消了靜態圖片功能，目前只提供動態圖表工具。能夠在所有支持SVGCanvas和VML的瀏覽器中使用，但是Google Chart的一個大問題是：圖表在客戶端生成，這意味著那些不支持JavaScript的設備將無法使用，此外也無法離線使用或者將結果另存其他格式，之前的靜態圖片就不存在這個問題。

4.Flot

Flot 是一個優秀的線框圖表庫，支持所有支持canvas的瀏覽器(目前主流的瀏覽器如火狐、IE、Chrome等都支持)。

9. 5個常用的大數據可視化分析工具

1、FineReport
FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
3、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
4、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
5、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能的可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。