海量数据可视化分析-TecplotChorus

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

2018年5大可视化BI工具选型对比分析 如今，有大量功能强大的可视化工具和BI工具能快速的实现数据可视化，帮助业务分析推动决策。 在本文中，5类BI可视化工具（QlikView、Tableau、Power BI、帆软FineBI 和Google Data Studio）的特性、优点和缺点。主要比较它们的关键参数，包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。 一、QlikView QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案。它允许用户在工作流程中探索和发现数据，这与开发人员在处理数据时的工作方式类似。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性，该软件致力于维护数据之间的关联。这可以帮助最终用户发现您的数据，即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的，这些数据也会提醒您检索相关项目。 QlikView比较灵活，展示样式多样。它允许设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义可视化和仪表板的外观。QlikView数据文件(QVD文件)概念的引入，一定程度上取代了ETL工具的功能，拥有可集成的ETL（提取，转换，加载）引擎，能够执行普通的数据清理操作，但是这可能会很昂贵。 1.产品差异化 Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的，这些应用程序既创新又直观易用。由于具有先进的搜索功能，它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在内存中提取数据的功能。 2.特征 Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有一席之地，并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序。 其中一个特点是QlikView能够自动关联数据：识别集合中各种数据项之间的关系，无需手动建模。 另一个特性，Qlikview处理数据输入，是将其保存在多个用户的内存中，即保存在服务器的RAM中。这样可以加快查询速度，从而加快数据探索速度，并改

大数据可视化设计说明

大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程： 我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

数据可视化和分析工具有哪些

数据可视化和分析工具有哪些 当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作和需要你的数据的图形化的表达。因此你需要标准化这些工作，使看到统一的样式。下面千锋教育大数据培训技术分享的22个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。 1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组(SUVG)设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。点击一个行或列，DataWrangler 会弹出建议变化。比如如果你点击了一个空行，一些建议弹出，删除或删除空行的提示。它的文本编辑很cooool。 2、Google Refine Google Refine。用户在电脑上运行这个应用程序后就可以通过浏览器访问之。这个东西的主要功能是帮用户整理数据，接下来的演示视频效果非常好：用户下载了一个CSV 文件，但是同一个栏中的同一个属性有多种写法：全称，缩写，后面加了空格的，单数复数格式不一的。。。但是这些其实都代表了同一个属性，Google Refine 的作用就是帮你把这些不规范的写法迅速统一起来。

3、R 项目 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。 可视化应用与服务(Visualization applications and services)这些工具提供了不同的可视化选项，针对不同的应用场景。 4、Google Fusion Tables Google Fusion Tables 被认为是云计算数据库的雏形。还能够方便合作者在同一个服务器上分享备份，email和上传数据，快速同步不同版本数据，Fusion Tables可以上传100MB的表格文件，同时支持CSV和XLS格式，当然也可以把Google Docs里的表格导入进来使用。对于大规模的数据，可以用Google Fusion Tables创造过滤器来显示你关心的数据，处理完毕后可以导出为csv文件。 Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力，以及能够自由添加不同的空间视图的功能，也许会让Oracle，IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心，Google未来会强力介入数据库市场。

数据可视化柱状图雷达图等六种基本图表的特点和适用场合

数据可视化：柱状图、雷达图等六种基本图表的特点和适用场合2014-11-30数据挖掘与数据分析 “数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。 本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。 序言

进入正题之前，先纠正一种误解。 有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是”数据可视化”的最重要目的和最高追求吗？ 所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。 一、柱状图（Bar Chart） 柱状图是最常见的图表，也最容易解读。 它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据，”年份”和”销售额”就是它的两个维度，但只需要比较”销售额”这一个维度。 柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。 通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X 轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。

上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数，X轴代表不同球队，Y轴代表赢球数。 二、折线图（Line Chart）数据 折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。

可视化工具

第一部分：入门级工具 1.Excel Excel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，上图是Excel 生成的热力地图 作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。 2.CSV/JSON CSV(逗号分隔值)和JSON（JavaScript对象注释）虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。 第二部分：在线数据可视化工具 3.Google Chart API

Google Chart API工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用，但是Google Chart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题，不可否认的是Google Chart API的功能异常丰富，如果没有特别的定制化需要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大可以从Google Chart开始。 4.Flot Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。

50个大数据可视化分析工具

50个大数据可视化分析工具 在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言 是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。

Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。 可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。

22个免费的数据可视化和分析工具推荐

2012-03-31 10:01 2012-03-31 10:01 , URL https://www.sodocs.net/doc/007875547.html,/news/17548/22_free_tools_for_data_visualization_and_a… 54 , | 22 22 2011 04 28 ( ) 22 Data cleaning “New York City" "New York, NY" DataWrangler SUVG web DataWrangler cooool Google Refine Google Refine CSV Google Refine

Statistical analysis R R R GNU Octave MATLAB Visualization applications and services Google Fusion Tables Google Fusion Tables email Fusion Tables 100MB CSV XLS Google Docs Google Fusion Tables csv Google Fusion Tables Oracle IBM, Microsoft Google

Impure Impure Bestiario Tableau Public

Many Eyes

VIDI Zoho Reports 10 Choosel

11 Exhibit 12 Google Chart Tools 13 JavaScript InfoVis Toolkit

数据分析与可视化

数据分析与可视化 1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。

云计算大数据的55个可视化分析工具介绍

云计算大数据的55个最实用 可视化分析工具 近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。

为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧! 1.Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2.Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 3.D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 4.R

大数据可视化常用地五种方式及案例分析报告

数据可视化常用的五种方式及案例分析 概念借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性和简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下： 一、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。 这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。 a: 天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。 b: 联邦预算图如下图，在美国联邦预算剖面图里，用不同高度的货币流清晰的表达了资金的来源去向，及每一项所占金额的比重。

c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图如下图，通过蜘蛛图的表现，公司综合实力与同行平均水平的对比便一目了然。 二、颜色可视化

通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。a: 点击频次热力图比如下面这张眼球热力图，通过颜色的差异，我们可以直观的看到用户的关注点。 b: 2013年美国失业率统计在图中可以看到，通过对美国地图以州为单位的划分，用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围，整个的全美失业率状况便尽收眼底了。

Tecplot——强大的数据分析和可视化软件

Tecpl ot——强大的数据分析和可视化软件 Tecplot系列软件是由美国Tecplot公司推出的功能强大的数据分析和可视化处理软件。它包含数值模拟和CFD结果可视化软件Tecplot 360，工程绘图软件Tecplot Focus，以及油藏数值模拟可视化分析软件Tecplot RS。 Tecplot 360 ——功能全面的CFD可视化工具 Tecplot 360是一款将至关重要的工程绘图与先进 的数据可视化功能结合为一体的数值模拟和CFD可视化 软件。它能按照您的设想迅速的根据数据绘图及生成动 画，对复杂数据进行分析，进行多种布局安排，并将您 的结果与专业的图像和动画联系起来。当然Tecplot 360 还能够帮助您用于节省处理日常事务的时间和精力。 Tecplot 360 具有以下功能： 1、广泛支持CFD&FEA有限元格式： a）包含图像纵横比和伸直系数等，28种格点质量函数控制格点质量 b）提供32种 CFD、FEA、结构分析和工业标准数据格式支持 c）交互式探索并扫瞄流场，检查随格点变化的流场特性 d）以 Richardson 外差分析，估算数值解的精确度 通过同时导入CFD和结构分析结果，Tecplot 360能够在 同一幅图中绘制出材料的变形和流体流动的改变。

2、实验与模拟验证比较： a）在同一窗口能比较数值结果和实验数据 b）萃取涡流、震波表面和其他重要的流场特性 c）透过DVD控制选项，如向前、倒退和飞梭控制，可模拟瞬时解的动画 d）单一环境下，使用XY图、极坐标、2D和3D绘图，能充分了解物理场的行为 e）交互式切片、等表面和流线轨迹工具让您获得更多、更细致的可视化结果 3、人性化输出功能： a）对简报、网站和画框制作优化动画 b）输出专业、简报质量的向量和Raster格式 c）可直接从微软Office复制/贴上图档和动画 d）输出的数据格式兼容于Tecplot 360 2008和2006 e）使用Tecplot 360独特的多画框设计工作区，可呈现多个时间连结的绘图展示 4、自动图形产生： a）藉由记录或撰写底稿来产生宏 b）藉由Python语法进行分析与自动绘图任务 c）快速重建旧有图表，并套用同样式参数和设计 5、可执行复杂模型于瞬间： a）多线程，有效利用多核心计算机资源 b）一般型计算机即能开启更大的档案 c）同时间比较多个模型，包含流固耦合可视化

大数据可视化和分析工具

大数据可视化和分析工具 大数据将为社会带来三方面变革：思维变革、商业变革、管理变革，各行业将大数据纳入企业日常配置已成必然之势。学习大数据的热潮也是风起云涌，千锋大数据全面推出新大纲，重磅来袭，今天千锋小编分享的是大数据可视化和分析工具。 1、Excel2016 Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，同时，它也支持3D的可视化展示，微软发布了一款叫做GeoFlow 的插件，它是结合Excel和Bing地图所开发出来的3D数据可视化工具，可以直接通过Bing地图引擎生成可视化3D地图。但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2、SPSS 22 SPSS 22版本有强大的统计图制作功能，它不但可以绘制各种常用的统计图乃至复杂的3D视图，而且能够由制作者自定义颜色，线条，文字等，使制图变得丰富多彩，善心悦目。 3、R语言 R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。ggplot2是一个用来绘制统计图形的R软件包。ggplot2是由其背后的一套图形语法所支持的，它可以绘制出很多美观的图形，同时能避免诸多繁琐的细节。ggplot2采用了图层的设计方式，你可以从原始的图层开始，首先绘制原始数据，然后不断地添加图形注释和统计汇总的结果。

4、Tableau Public Tableau不仅可以制作图表、图形还可以绘制地图，用户可以直接将数据拖拽到系统中，不仅支持个人访问，还可以进行团队协作同步完成数据图表绘制。 5、Google Charts Google Charts提供大量数据可视化格式，从简单的散点图到分层树地图。可视化效果是完全个性化的，你可以通过动态数据进行实时连接。Google Charts可以兼容多个浏览器以及在多个平台可使用(IOS和安卓设备)。 6、D3.js D3 是流行的可视化库之一，它被很多其他的表格插件所使用。它允许绑定任意数据到DOM，然后将数据驱动转换应用到Document中。你可以使用它用一个数组创建基本的HTML表格，或是利用它的流体过度和交互，用相似的数据创建惊人的SVG条形图。 7、Gephi Gephi是一个支持动态和分层图的交互可视化与探测工具。Gephi强大的OpenGL引擎允许实时可视化，可以支持网络多达50,000个节点1,000,000条边。它给用户提供了切割边缘布局算法，包括基于力的算法和多层次算法，使得操作体验更高效。此外，该软件是完全免费使用，该公司仅收私有仓库的费用。 8、echarts echarts不是外国的，是国内百度团队的产物。总所周知，百度统计做得挺不错的。他们这个echarts也算是用到淋漓尽致。社区也算比较活跃，例子也十分多，实用一样方便。 9、highcharts

可视化数据分析案例

数据分析-可视化数据分析 2016-02-04 公共号劲说 走投无路选择可视化数据分析 在做POI（Point of Interest）兴趣点的时候，最困扰我的问题是每天产出POI数据的质量。 POI主要有三种数据来源： 1. 购买的季度更新的图商POI数据，四维和高德的都用过，实地采集的POI数据质量最好但是更新频率太低，一个季度有太多店铺开张和关门 2. 交换来的业务数据中的POI信息，搜房做房产有小区的POI，点评做餐饮有饭店的POI，携程做酒店有酒店的POI，感觉业务数据应该质量很好，其实数据质量参差不齐，业务数据中掺杂大量错误和无效数据，千万不要低估怀着各种目的刷单的同学的想象空间和编造能力。 3. 抓取的三方网站的数据，百度的全覆盖POI，链家的小区POI，地方网站的区域全类目POI 等等，这些数据想想就有点不靠谱，数据提取中的错误率，网页模板的调整，网站防爬和数据掺水等 每天几百个来源的几千万条数据，经常发生的情况： 1. 某个来源的数据量剧烈变化 2. 某个分类的数据量异常变化 3. 某些城市的POI名称长度均值变化很大 4. 某个来源的某个城市的数据地址大量缺失 5. 某个分类的某些城市电话数据中出现大量中文 然后我开始考虑做数据质量监控，开始写代码做数据比较，发现几个问题： 1. 要在哪些维度做比较 2. 如果比较统计值变化，变化值多少算异常 3. 如果比较统计变化率，变化率多少算异常 4. 发现了异常后，如何分析和定位最关键异常节点 5. 要添加那些指标做比较，举几个栗子：名称字数，字母比例，电话中中文字符的比例，地址中符合字符的比例，地址填充率

13款最好用的数据可视化工具

掌握这些数据可视化工具，再也不愁给领导做汇报了！ ?Charting Fonts Charting Fonts是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。 ?Timeline Timeline即时间轴，用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。

Echarts 经常使用开源软件的朋友应该很熟悉ECharts，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。

Insights - 智慧芽专利报告系统 是一款分析公司和行业专利情报的软件，简单又智能，输入关键词即可一键生成分析报告。图表分析维度有专利概况、诉讼信息、关键词、研发策略、专利价值等，可视化效果备受用户好评。 如下，笔者输入“西门子”，可看到关键词圆形图：

以下为对比半导体巨头“日月光”和“矽品”的研发策略雷达图： CartoDB 借助CartoDB网站，你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。

?Weka Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 ?Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从

简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 Landscape - 智慧芽3D专利地图 研发人员想了解竞争对手专利布局，查看新领域/市场的技术情况，只需要一条检索式，剩下的事都可以交给智慧芽3D专利地图了！这是国内首款3D地图分析成像，利用3D的方式更容易让使用者理解技术层次。 如下图，山峰代表专利技术密集区，海洋代表专利技术空白区。颜色较深代表专利较多，为技术红海区，竞争程度越强烈；颜色较浅代表专利数量少，为技术蓝海区，存在技术空白点或难点。

数据管理系统之数据可视化设计

数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理：李雪莉 组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级：大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标

准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企业进行精准管理，从而更好地把握市场在竞争中胜出。德昂BI商务智能解决方案基于业务的数据分析正是帮助企业实现科学化管理的关键，因而获得客户的高度重视及高频度使用。 激烈的市场竞争下，通过对金融机构业务数据的汇总及整理实现

大数据可视化系统需求书

大数据可视化系统

第一章项目背景 1.1. 项目背景 大数据可视化系统，与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合，兼具顶级视觉效果与高性能操控。系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。从襄阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析，再到屠宰车间内生产数据汇总呈现，最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现，为提升企业的运营管理效率和精准决策提供支撑。 1.2. 建设目标 食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。第一层面是襄阳地区产业链，包括食品加工厂、附近养殖场和运输车辆的信息；第二层面是食品加工厂，包括了屠宰厂、熟食厂、无害化厂、污水厂和立体库的各个分厂的运行、运营信息；第三层面是在各个分厂内部不同产品线的运行、运营信息；第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。 本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台，对襄阳地区产业链进行全面监控与可视化管理，最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等综效。 第2章、需求分析 2.1. 现状分析 公司经过多年的信息化建设，累计了很多企业信息系统，但这些系统比较独立，形成信

息孤岛，无法发挥数据的价值，更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑，要提升企业的运营管理效率，发挥数据价值，更好的为企业决策提供辅助支持，需要解决目前存在的以下主要问题： 1.建立的各个信息化子系统是相互独立，数据格式互不兼容。因此，每一个子系统都保 存了大量的相关数据，多个子系统无法互通互联，海量的数据更无法整合，无法实现统一的数据分析和处理，从而大大限制了这些数据的应用范围，造成了严重的数据资源浪费。 2.每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性，人机界面各不相同，无法为用户提供统一 的人机互动体验。 3.传统的信息子系统仅提供了原始数据界面，人们不易快速理解数据的规律和含义。人 们迫切希望能够将数据以可视化方式表达，以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。 4.移动计算的快速发展，使得运营管理人员能够随身携带计算能力强大的小型计算平台 （如智能手机，平板电脑等），大大提高了运营人员的空间自由度。如何把信息系统中的相关数据和分析结果随时随地的传递到移动智能终端，并最佳化的呈现给运营管理人员，从而实现无处不在的实时信息感知，是当前运营管理人员在日常工作和生活中非常需要的技术。 综上所述，食品加工厂的运营管理人员需要一种技术和解决方案，能够有效整合现有各个数据子系统，将所有子系统中的数据统一融合和分析，深入萃取每个数据中蕴含的信息，并将处理结果以最佳可视化方式实时展现在面前，使得运营管理人员能够及时全面感知所管辖区域的运行状态，快速做出最佳应对决策，最终实现智慧化工作和生活方式。 2.2. 系统目标 建立大数据可视化系统，全面整合已有数据子系统，实时抽取各类数据源中的信息、记录和处理相关数据、随时随地监控其管辖区域内设备或系统的运行状态、进行综合管理、建立生产运营监控中心，以满足日常生产运行监控和运维管理；同时将运营管理-职能系统全面纳入，最终将运营管理团队打造成一个安全可靠、事件驱动、物联人事、智慧决策、快速响应的高效率运营管理团队，结合现代技术的应用提升现有运营管理的效率，树立食品加工行业高效管理的标杆。 由于整个系统需要整体规划，分步实施，避免重复投入，所以我们将从顶层规划“大数据可视化系统”以满足未来的扩展和日常的运营，对本项目生产运营平台（系统）的智慧化

28个强大的数据可视化工具

28个强大的数据可视化工具 我们现在与多个客户合作，进行WEB应用程序（再）设计。这些客户都使用有大量数据的应用程序，于是也需要强大的数据可视化工具帮助他们和顾客快速有效地分析数据。 让我的工作真正变得有意思的是，这些客户从事不同的行业，使用不同的技术。因此，我们收集了28个工具，用于在Flash, Flex , Ajax 或Silverlight里创建图表、甘特图、流程图创建软件、日历/日程表、量仪、制图、数据透视表、OLAP立方，波形图。 https://www.sodocs.net/doc/007875547.html, https://www.sodocs.net/doc/007875547.html,平台是个纯粹的javascript应用程序框架，用于创建在浏览器里运行的实时协作应用程序。 AnyChart AnyChart是一个灵活的基于Flash的解决方案，你可以用来创建互动的，漂亮的F lash 图表。 Axiis Axiis是针对Flex 的一个数据可视化框架。它被设计成一个精确和模块化的表述框架。开发人员和设计人员可以用来创建强大的数据可视化解决方案。 可以看看saturnboy 博客上，出彩的“窗口中窗口”设计。saturnboy

BirdEye BirdEye是一个社区项目，促进为Adobe Flex 设计和开发的广泛的开源信息可视化和可视分析研究库。有了这个基于actionscript的库，用户可以创建多维数据可视化界面，用于信息分析和显示。 Degrafa Degrafa是一个声明式图形框架，用于创建丰富的用户界面，数据可视化、制图、图形编辑，还有其它等等。 DojoX Data Chart

Dojo1.3版本里的一个新加的功能，就是dojox.charting类。它的最初目的就是，把表格和“数据存储”连接变成一个简单的过程。 Chronoscope 如果你需要可视化成千上万甚至几百万的数据点，看看这个。设计得非常好，可以用键盘或鼠标导航。有一个Javascript API，Google Visualization API或把它当作Google Spreadsheets 上的Google Gadget，iGoogle, 或Open Social。 Dundas Dundas有大量针对微软技术的数据可视化解决方案。它们提供诸多数据可视化工具，如，网路使用的图表、量仪、制图和日历以及Silverlight的表板。

大数据可视化分析工具有哪些

大数据可视化分析工具有哪些 社会因为大数据的加入而变得更加清楚明了，大数据掌握着我们每一个用户的喜好需求，在大数据的技术下，市场就在手中，得数据者得天下！那在大数据的深度学习中，大数据专家们都用哪些可视化工具呢？听千锋教育的专家怎么说。 首先是ACTIVIS Facebook 研发的交互式深度学习可视化系统，可以对生产环境中的大规模模型以及器运行的结果进行生动直观的呈现。这一系统可以支持四个方面的可视化。模型架构及其对应的计算图概览；用于审视激活情况的神经元激活矩阵、以及投影到2D的可视化；可以对于每一个实例结果进行可视化分析；支持增加不同的实例来对不同的实例、子集、类型的激活模式进行比较，寻找误分类的原因第二就是Grad-CAM Grad-CAM是指Gradient-weighted Class Activation Mapping，研究人员提出利用这种梯度权重激活映射来对卷积神经网络的分类进行解释，在输入的图片中粗略地显示出模型预测出的类别对应的重要性区间。这种方式可以广泛试用于CNN模型家族的模型预测可视化过程。 第三是Deep View

研究人员基于Deep View这一可视化工具研究了训练过程中深度网络的进化情况。利用判别矩阵和密度矩阵分别评价神经元和输出特征图在训练中的进化过程，总而建立了十分细致的视觉分析框架，能够有效展示模型在训练过程中局部和全局的特征变化。 第四是LSTMV 递归神经网络特别是长短时记忆网络是对于时序信号强有力的工具，可以有效的建立和表征时序输入的隐含模式。研究人员对于其中隐藏层随时间的变化十分感兴趣，这一工作主要聚焦于对递归神经网络中的隐藏层动力学可视化。用户可以利用这一工具针对性的选取输入范围并与相同模式的大数据集进行比较，同时还可以利用这一工具对独立的模式进行统计分析。 大数据火爆进行时，学习大数据正当时，千锋教育大数据培训的大门一直为你敞开着，让千锋陪你一起抓住机遇，挑战未来！

数据可视化软件

22个免费的数据可视化和分析工具推荐投递人itwriter发布于2011-04-28 10:41 评论(1)有15607人阅读原文链接[收藏]?? 本文总结推荐22个免费的数据可视化和分析工具。列表如下： 数据清理（Data cleaning） 当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作。比如一些输入性列表“New York City" ，同时其他人会说"New York, NY" 。因此你需要标准化这些工作，使看到统一的样式。下面的两个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。 1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组（SUVG）设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。点击一个行或列，DataWrangler 会弹出建议变化。比如如果你点击了一个空行，一些建议弹出，删除或删除空行的提示。它的文本编辑很cooool。 2、Google Refine Google Refine。用户在电脑上运行这个应用程序后就可以通过浏览器访问之。这个东西的主要功能是帮用户整理数据，接下来的演示视频效果非常好：用户下载了一个CSV 文件，但是同一个栏中的同一个属性有多种写法：全称，缩写，后面加了空格的，单数复数格式不一的。。。但是这些其实都代表了同一个属性，Google Refine 的作用就是帮你把这些不规范的写法迅速统一起来。 统计分析（Statistical analysis）

有时，你需要你的数据的图形化的表达。 3、R 项目 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。 虚拟化应用与服务（Visualization applications and services） 这些工具提供了不同的虚拟化选项，针对不同的应用场景。 4、Google Fusion Tables Google Fusion Tables被认为是云计算数据库的雏形。还能够方便合作者在同一个服务器上分享备份，email和上传数据，快速同步不同版本数据，Fusion Tables可以上传100MB 的表格文件，同时支持CSV和XLS格式，当然也可以把Google Docs里的表格导入进来使用。对于大规模的数据，可以用Google Fusion Tables创造过滤器来显示你关心的数据，处理完毕后可以导出为csv文件。 Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力，以及能够自由添加不同的空间视图的功能，也许会让Oracle，IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心，Google未来会强力介入数据库市场。