数据可视胡分析工具集全

【史上最全最实用的数据可视化分析工具，一定有你没见过的！】

俗话说“巧妇难为无米之炊”，在这个大数据时代，没有一款好的数据分析工具，光有团队怎么行？商场如战场，数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉，数据已经成为我们生活中必不可少的利器。因此小编收集了各个平台各种行业的数据分析工具，让你不仅大饱眼福，而且还可以让你事半功倍。

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、大数据魔镜https://www.sodocs.net/doc/3f1200985.html,

面向企业的大数据可视化产品，处于国内领先水平。实时分析企业积累的各种来自内部和外部的数据，为企业提供数据分析和数据可视化功能，同时针对企业的特定需求，可以联系提供定制化的大数据解决方案。

3、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。

4、Gephi

Gephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并且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。

5、CartoDB

CartoDB是一个不可错过的网站，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。

6、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。

7、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。

8、Crossfilter

Crossfilter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

9、Raphael

Raphael是创建图表和图形的JavaScript库，与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML. https://www.sodocs.net/doc/3f1200985.html,/

10、R

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件，但也有用作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商业软件MATLAB。

11、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。

12、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。

13、NodeBox

NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序，你需要了解Python程序，NodeBox 与Processing类似，但没有Processing的互动功能。https://https://www.sodocs.net/doc/3f1200985.html,/code/index.php/Home

14、Processing

Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。Processing可以在几乎所有平台上运行。

15、Leaflet

Leaflet是一个开源的JavaScript库，用来开发移动友好地交互地图。

16、Openlayers

Openlayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善。且学习曲线非常陡峭，但是对于特定的任务来说，Openlayers能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

17、PolyMaps

PolyMaps是一个地图库，主要面向数据可视化用户。PolyMaps在地图风格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器。

18、Tangle

Tangle是一个用来探索，Play和可以立即查看文档更新的交互工具。

19、jsDraw2DX

jsDraw2DX是一个标准的JavaScript库，用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、矩形、多边形、椭圆、弧线等图形。https://www.sodocs.net/doc/3f1200985.html,/

20、iCharts

iCharts提供可一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel表单和其他来源中获取数据。

21、Modest Maps

Modest Maps是一个轻量级、可扩展的、可定制的和免费的地图显示类库，这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里能够与地图进行交互。

22、Many Eyes

Many Eyes是一个Web应用程序，用来创建、分享和讨论用户上传图形数据。

23、Anychart

Anychart是一个灵活的基于Flash/JavaScript(HTML5)的图表解决方案、跨浏览器、跨平台。除了图表功能外，它还有一款收费的交互式图表和仪表。

24、Kartograph

Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图，由两个libraries 组成，从空间数据开放格式，利用向量投影的Python library以及post GIS，并将两者结合到SVG和JavaScript library，并把这些SVG资料转变成互动性地图。

25、Modest Maps

Modest Maps是一个很小的地图库，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。

26、Raw

Raw局域非常流行的D3.js库开发，支持很多图表类型，例如泡泡图、映射图、环图等。它可以使数据集在途、复制、粘贴、拖曳、删除于一体，并且允许我们定制化试图和层次。

27、Zoho Reports

Zoho Reports支持丰富的功能帮助不同的用户解决各种个性化需求，支持SQL查询、类四暗自表格界面等。

28、Quantum GIS(QDIS)

Quantum GIS(QDIS)是一个用户界面友好、开源代码的GIS客户端程序，支持数据的可视化、管理、编辑与分析和印刷地图的制作。

29、Springy

Springy设计清凉并且简答。它提供了一个抽象的图形处理和计算的布局，支持Canvas、SVG、WebGL、HTML元素。

30、Bonsai

Bonsai使用SVG作为输出方式来生成图形和动画效果，拥有非常完整的图形处理API，可以使得你更加方便的处理图形效果。它还支持渐变和过滤器（灰度、模糊、不透明度）等效果。

31、Dundas Chart

Dundas Chart处于行业领先地位的NET图表处理控件，于2009年被微软收购，并将图表产品的一部分功能集成到Visual Studio中。

32、TimeFlow

TimeFlow Analytical Timeline是为了暂时性资料的视觉化工具，现在有alpha版本因此有机会可以发现差错，提供以下不同的呈现方式：时间轴、日历、柱状图、表格等。

33、Cube

Cube是一个开源的系统，用来可视化时间系列数据。它是基于MongoDB、NodeJS和D3.js 开发。用户可以使用它为内部仪表板构建实时可视化的仪表板指标。

34、Gantti

Gantti是一个开源的PHP类，帮助用户即时生成Gantti图表。使用Gantti创建图表无需使用JavaScript，纯HTML-CSS3实现。图表默认输出非常漂亮，但用户可以自定义样式进行输出（SASS样式表）。

35、Smoothie Charts

Smoothie Charts是一个十分小的动态流数据图表路。通过推送一个webSocket来显示实时数据流。Smoothie Charts只支持Chorme和Safari浏览器，并且不支持刻印文字或饼图，它很擅长显示流媒体数据。

36、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）。

37、Pizza Pie Charts

Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表，基于Adobe Snap SVG框架，通过HTML标记和CSS来替代JavaScript对象，更容易集成各种先进的技术。

38、Fusion Charts Suit XT

Fusion Charts Suit XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，为你提供令人愉悦的JavaScript图表体验。它是最全面的图表解决方案，包含90+图表类型和众多交互功能，包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示，可以帮助你快速创建图表。

39、Tableau Public

Tableau Public是一款桌面可视化工具，用户可以创建自己的数据可视化，并将交互性数据可视化发布到网页上。

40、Protovis

Protovis是一个可视化JavaScript图表生成工具。

41、Arbor.Js

Arbor.Js提供有效率、以力导向的版面配置演算法，抽象画图表组织以及筛选更新的处理。

42、Highchart.js

Highchart.js是单纯由JavaScript所写的图表资料库，提供简单的方法来增加互动性图表来表达你的网站或网站应用程式。目前它能支援线图、样条函数图。

43、Choosel

Choosel是可扩展的模块化Google网络工具框架，可用来创建基于网络的整合了数据工作台和信息图表的可视化平台。

44、NodeXL

NodeXLDE 主要功能是社交网络可视化。

45、BirdEye

BirdEye是Decearative Visual Analytics，它属于一个群体专案，为了要提升设计和广泛的开源资料视觉化发展，并且为了Adobe Flex建视觉分析图库，这个动作以叙述性的资料库为主，让使用者能够建立多元资料视觉化界面来分析以及呈现资讯。

46、Paper.js

Paper.js是一个开源向量图表叙述架构，能够在HTML5 Canvas 运作，对于初学者来说它是很容易学习的，其中也有很多专业面向可以提供中阶及高阶使用者。

47、Visualize Free

Visualize Free是一个建立在高阶商业后台集游InetScoft开发的视觉化软体免费的视觉分析工具，可从多元变量资料筛选并看其趋势，或是利用简单地点及方法来切割资料或是小范围的资料。

48、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。

49、OpenStreetMap

OpenStreetMap是一个世界地图，由像您一样的人们所构筑，可依据开放协议自由使用。

50、OpenHeatMap

OpenHeatMap简单易用，用户可以用它上传数据、创建地图、交流信息。它可以把数据（如Google Spreadsheet的表单）转化为交互式的地图应用，并在网上分享。

51、GeoCommons

GeoCommons可以使用户构建富交互可视化应用来解决问题，即使他们没有任何传统地图使用经验。你可以将实社会化数据或者GeoCommons保存的超5万份开源数据在地图上可视化，创造带交互的可视化分析作品，并将作品嵌入网站、博客或分享到社交网络上。

52、Circos

Circos最初主要用于基因组序列相关数据的可视化，目前已应用于多个领域，例如：影视作品中的人物关系分析，物流公司的订单来源和流向分析等，大多数关系型数据都可以尝试用Circos来可视化。

53、Impure

Impure是一个可视化编程语言，旨在收集、处理可视化信息。

54、Sigma.js

Sigma.js是一个开源的轻量级库，用来显示交互式的静态和动态图表。

55、Polymaps

Polymaps是一个基于矢量和tile创建动态、交互式的动态地图。

56、Rickshaw

Rickshaw是一个基于D3.JS来创建序交互式的时间序列图表库。

57、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。

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。

轨道交通基于大数据的MOPES课题研究

轨道交通基于大数据的探索与实践 随着我国经济的高速持续发展，我国城市轨道交通市场在未来很长一段时间内都处于建设的高峰期，截止到2015年末，中国共有25座城市开通运营轨道交通线路，已累计建成投入运营线路3618公里，其中，北京、上海、广州至2016年底都超过10条轨道交通线路运营。网络化运营是城市轨道交通发展的必然结果。 广州地铁线网指挥平台分期建设，利用先进的计算机通信网络平台采集及管理信息，在统一的运营调度规则下，对广州地铁各线的运营进行监视，遇有严重突发事件或影响相邻线路的突发事件发生时，及时进行协调和指挥。广州轨道交通线网规划了1个线网运营管理指挥中心（万盛围线网指挥中心）、6个不同线路区域控制中心及1个线网后备控制中心（大石临时线网应急指挥中心）。 截止到2016年底，广州轨道交通线网指挥中心已经完成了一期建设，包括工程硬件设施建设（大屏幕及后台处理设备）；完成1\2\3\4\5\6\8\GF\APM，共计9条线的接入，实现对线网行车、电力及设备的线网统筹监控；实现线网指挥中心与区域\线路控制中心通信互联互通。线网调度指挥平台实现对线网运行进行全面监视，提前预警、及时跨线协调指挥；对线网跨线共用关键设备总体协调，通过线路OCC进行操作。调度指挥平台分为线网综合监控系统、线网综合应用系统和通信系统。 线网综合监控系统：通过各OCC主控系统读取线路数据，包括线网列车、牵引供电、防灾报警、主变电站、车站环控、CCTV、客流等信息； 线网综合应用系统：通过系统数据业务应用，运用COCC值班管理、决策支持、应急指挥、突发事件评估、提高应急处置效率，有效应对突发事件； 通信系统：包括传输系统、线网调度电话系统、线网拾音视频系统、线网无线统一调度系统、广播系统。 线网指挥平台数据中心在硬件和基础数据上，完成了广州市城市轨道交通的各系统数据汇聚，这就为进一步提升城市轨道系统运营效率提供了实现的可行性。

上海轨道交通早高峰通勤数据分析

上海轨道交通早高峰通勤数据分析报告 每天清晨，数以百万计的上海人搭乘地铁，短短数小时内完成了从居住到工作的大规模迁徙。每张票的刷卡进出都是一个数据点，汇聚成为亿万数据的背后，是城市人口的流动和城市运转的机理。复旦大学数据研究中心选取了上海轨交早高峰7-9点的数据进行分析，用大数据清晰呈现上海轨交通勤的全貌。 一、 上海轨交早高峰通勤概况 可以看出，在工作日早高峰（7-9点），两个小时内上海轨交进站达110万人次，出站达95万人次，进站人次比出站人次多出15万，表明早高峰期间的进站压力略大于出站。在早高峰同一时间段内（7-9点），工作日进站人次110万，周末进站人次40万，工作日进站人次是周末的2.7倍。对比整个上午（6-12点）的数据，工作日早高峰进站人次占整个上午的60%，而周末早高峰进站人次仅占整个上午的40%。这表明在工作日，早高峰的客流量无论是绝对数量还是集中 500000 1000000 1500000 2000000 工作日早高峰 周末早高峰 工作日6-12点 周末6-12点 1109486 408163 1914919 1130697 956846 322787 1815742 1004305 单位：人次 上海轨交日均早高峰进出站人次 日均进站数 日均出站数

程度均远远高于周末。 二、各时段进出站人次变化趋势 可以看出，工作日的进站人次从上午6：00起逐渐攀升，至7:30-7:59、8:00-8:29达到顶峰，半小时内分别进站32万人次及35万人次，8:30之后进站人数逐渐回落。而出站人数在上午8:30之前始终低于进站人数，7:30-7:59进站出站净流入达到最大为14万人次，8:00-8:29进站出站差距缩小。8:30-9:00出站人次达到顶峰，半小内出站高达39万人次，出站人次首度超过进站，净流出达到14万人次。9:00之后出站人数急剧下降，表明大多数人通勤到达时间在9点以前。出站顶峰8:30-9:00比进站顶峰7:30-7:59和8:00-8:29延后0.5-1小时，表明大多数人日常地铁通勤时间在单程0.5-1小时之间。

大数据时代下轨道交通运营企业人力资源的管理

大数据时代下轨道交通运营企业人力资源的管理 一、引言 人们生活水平的不断提高以及人们对交通便利的新要求，都使得城市轨道交通的发展与建设的质量标准越来越高。一座城市拥有一套合理的轨道交通系统不仅能够有效缓解城市的交通拥堵情况，还能提高市民的出行办事效率。本文对城市轨道交通企业员工管理数据进行分析，明确企业中人力资源的不足与优势，通过对员工的培训和引导，提高员工的工作技能和工作满意度，为企业的发展作出应有的贡献。 二、概述 （一）大数据时代随着科技的发展，人力资源相关的量化管理已经由以前简单的人力招聘，转变为拥有培训管理、人才招聘、绩效管理、薪酬管理和人力资源规划的综合系统。随着新兴科技的发展，大数据的快速计算与精准化、个性化等优势，使其被快速地应用到了企业的人力资源管理中。大数据主要依靠超级计算机快速演算的特点，获取员工的喜好、行为偏好，对不同员工进行差异化的管理，更有效地调动员工的工作积极性，让计算机代替人工对人力资源中的量化数据进行统计分析，不仅提高了工作效率，而且提高了人力资源工作的管理效能。[1] （二）城市?道交通 城市轨道交通系统发展到现阶段已经是公交系统、单轨系统、有轨系统、磁悬浮系统、自动导向轨道系统、地铁系统、轻轨系统、市区快

速轨道系统等多种系统互相结合的一个复杂的交通体系，城市轨道交通的管理也变得更加不易。随着各个城市不断规划建设城市轨道交通，目前我国大部分城市已经初步建成了集地铁、飞机、动车、轻轨、公交等多种交通方式互换的交通模式，不仅实现了无缝对接的交通理念，还提高了人们的出行效率。在最初对城市进行战略规划时，就把无缝对接和快速出行的理念融入其中，为市民的出行与工作提供便利的交通方式。 （三）人力资源量化管理城市轨道交通人力资源的量化管理主要是针对企业现阶段的运营状况、企业的工作人员的实际能力、企业未来人才的培养、人力资源管理制度等多方面的管理，更是对企业人才与资源的最大化利用。[2] 三、量化管理体系探究 （一）工作能力 员工工作能力量化管理体系的建立，主要依靠员工的岗位职能、技术能力、岗位要求的量化统计。通过岗位任职要求的细分，对员工必需的岗位职能进行考核，以工作岗位职能的标准衡量员工工作技能的熟练度，并对考核数据进行记录，按照一定的逻辑进行编码，通过数据分析，提出员工技能和绩效改进的方法。在实际的工作岗位中，员工的综合表现也体现了一位员工的工作能力，主要体现为饱满的工作热情、积极的工作行为、良好的工作心态，通过用户对员工实际工作行为的反馈，建立员工满意度的数据库。结合以上几份数据的统计，按照企业工作任职要求的标准对必需的岗位职能、技能学习能力和综合表现

轨道交通大数据分析成像系统的制作技术

本技术公开了轨道交通大数据分析成像系统，包括成像系统本体、通信模块Ⅰ、通信模块Ⅱ和移动终端，所述成像系统包括中央处理器以及均与中央处理器连接的数据采集端、数据分析模块、数据库和显示模块，数据采集端将采集到的数据信息发送给中央处理器，数据分析模块将据采集端的信息与数据库的信息进行比对，并将比对结果发送给中央处理器，所述中央处理器将比对结果依次通过通信模块Ⅰ和通信模块Ⅱ发送到移动终端，所述移动终端将比对结果显示出来。将成像系统本体通过通信模块Ⅰ和通信模块Ⅱ与移动终端信号连接，提高了工作人员事务处理速度和处理事务的方便性。 技术要求 1.轨道交通大数据分析成像系统，包括成像系统本体，所述成像系统包括中央处理器以及均与中央处理器连接的数据采集端、数据分析模块、数据库和显示模块，数据采集端将采集到的数据信息发送给中央处理器，中央处理器接收来自数据采集端的信息，并将来自数据采集端的信息以及数据库的信息发送给数据分析模块，数据分析模块将据采集端的信息与数据库的信息进行比对，并将比对结果发送给中央处理器，中央处理器将比对结果通过显示模块显示出来，其特征在于：还包括通信模块Ⅰ、通信模块Ⅱ和移动终端，所述数据库为轨道交通数据库，所述通信模块Ⅰ与中央处理器连接，通信模块Ⅱ与移动终端连接，通信模块Ⅰ通过网络与通信模块Ⅱ连接，所述中央处理器将比对结果依次通过通信模块Ⅰ和通信模块Ⅱ发送到移动终端，所述移动终端将比对结果显示出来。 2.根据权利要求1所述的轨道交通大数据分析成像系统，其特征在于：所述移动终端为手机终端。 3.根据权利要求1所述的轨道交通大数据分析成像系统，其特征在于：所述移动终端为平板电脑。 4.根据权利要求1所述的轨道交通大数据分析成像系统，其特征在于：所述通信模块Ⅰ和通信模块Ⅱ均为无线通信模块。 5.根据权利要求1所述的轨道交通大数据分析成像系统，其特征在于：所述网络为GPRS/GSM网络。 6.根据权利要求1所述的轨道交通大数据分析成像系统，其特征在于：还包括与中央处理器连接的输入模块。 技术说明书 轨道交通大数据分析成像系统 技术领域 本技术涉及一种成像系统，具体涉及轨道交通大数据分析成像系统。 背景技术 成像系统是以非摄影方式获取地物遥感影像的各类遥感器系统的统称。通常采用扫描方式成像、磁带记录或胶片记录。按系统的结构、扫描方式和探测器件的不同，大致分为一下几种：①光学机械扫描，如多光谱扫描仪，多采用反射镜对物面进行扫描，经分光、检波和光电转换后输出影像数据；②电子扫描，如返束光导管电视摄像机，属像面扫描方式，其过程是光学成像于光导管靶面，经电子束扫描后将信号放大输出；③固体自扫描，如法国SPOT卫星的光电扫描传感器，亦属像面扫描方式，景物经物镜成像在由许多电荷耦合器件(CCD)组成的探测器面阵上，经光电转换后输出；④天线扫描，如侧视雷达，属物面扫描方式的一种主动式遥感成像系统。它通过天线发射微波波束并接收景物反射的回波经解调后输出。

移动互联网下数据可视化技术及应用

移动互联网下数据可视化技术及应用 摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文 将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参考。 关键词：移动互联网；可视化；溯源；概念；应用 1.前言 大数据可视化技术，是一种有效的解决大规模数据分析并形成决策依据的工具，在多个行业广泛应用并实践，促进了行业生产效率的提升。 2.数据可视化技术简述 数据可视化技术是一种研究如何将数据转变为数据视觉表现形式的科学技术，数据的视觉表现形式是指将能够反映研究对象的属性、变量等信息单位，通过具 现化以概要形式提炼出来的信息表现形式。数据可视化技术经过不断的发展和演变，逐步形成以图形、图像、用户视图等可视化形式对研究目标诠释、表述并建 立视觉模型，对对象特征加以可视化解释。数据可视化是对科学数据和抽象的非 结构化信息的处理，主要包括科学可视化、信息可视化、可视化分析三个方面： 科学可视化主要是对物理、化学等学科，进行数据和模型的测量、分析、解释等，在本文不做过多阐述。信息可视化对抽象的、非机构化数据集合实施非空间复杂 数据的视觉呈现，近年来被广泛应用与电网企业大数据可视化系统的建设过程中、在反映电网运行状态、客户信息和企业管理等方面发挥了积极的作用。 3.数据可视化技术与工具 数据可视化是大数据研究的一个重要内容。简单地讲，数据可视化就是通过 图形化手段，将复杂的数据模型表达出来，从而清晰有效地表达数据中的信息， 用户通过数据可视化可以洞察数据中的规律。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（Julie，2011）。数据可视化起源很早，在刚刚 有计算机的时候，便有计算机图形学。近年来，数据可视化在商业智能（BI）中 也得到广泛应用。迈克尔?弗兰德利将数据可视化方法进行了分类（Vitaly，2007）。在大数据的推动下，数据可视化的内涵和外延都有了明显的变化，逐渐 由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体。目前，数据可视化工具主要包括：（1）开源的、可编程的工具，如R语言、D3.js、Processing.js等。（2）商 业化产品，如Tableau、Qlikview、SAS、SAPBusinessObject水晶易表、IBMCognos、MicrosoftExcel等。其中，Tableau是桌面系统中最简单的数据可视化工具软件， 它实现了数据运算与美观的图表的完美结合，用户只需要将大量数据拖放到数字“画布”上，便能创建好所需要的各种图表（Tabealu，2014）。数据可视化技术可 以更简洁地表达大数据环境下海量的大数据信息，用户通过数据可视化技术，能 够“洞察”数据信息中内在因素的模式和关联，快速从大数据中发现问题。 4.移动互联网数据可视化技术的应用 4.1分析互联网用户的特征 需要明确的是，可视化技术的应用不是在原有的技术上实现创新，而是要实 现持续的优化过程，除了网络用户继续分析和分类外，还要为网络运营商提供更 多的综合信息发展，反映数据的变化，使网络运营商基于互联网用户的特点，制 定科学的发展战略，同时在网络运营流程，通过广告的准确交付，最大限度地利 用网络资源实现经济增长。

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。

地铁大数据统计指标大全

城市地铁数据统计指标大全 1.线网指标 1.1运营线路条数 定义：为运营列车设置的固定运营线路总条数。 单位：条。 计算方法：已对社会开通载客运营、独立命名的线路数量，包括试运营阶段的线路。 1.2线路运营长度 定义：运营线路按始发站站中心至终点站站中心沿正线线中心测得的长度。 单位：公里。 计算方法：按照（CJ/T8-1999）规定方法计算，运营线路长度＝1/2(上行起点至终点里程＋下行起点至终点里程)，含非独立运营和命名的支线，不包括折返线、渡线、联络线、停车线、出入线、安全线的长度。 1.3网络运营长度 定义：网络中各线路运营长度之和。 单位：公里。 计算方法：网络运营长度＝∑线路运营长度 1.4网络运营长度增长率 定义：本期网络运营长度与上期相比的增长比例。 单位：%。 计算方法：网络运营长度增长率=（本期网络运营长度－上期网络运营长度）/上期网络运营长度×100。

2.车站指标 2.1线路车站数 定义：运营线路上办理运营业务和为乘客提供服务的建筑设施和场所的数量。 单位：座。 计算方法：按独立命名线路统计的运营车站个数。 2.2换乘车站总数 定义：运营线路交汇处具备从一条线路转乘到其他线路功能的车站数量。 单位：座。 计算方法：包括付费区换乘车站和非付费区换乘车站。付费区换乘车站指在付费区内利用站台、站厅、通道等方式实现换乘的车站；非付费区换乘车站指同一票务系统站外换乘连续计费和非同一票务系统设有换乘设施的车站。2线或2线以上换乘车站均只计作1座换乘站；共线运营线路，当连续共线车站超过2座时，只计作2座换乘站。 2.3网络车站总数 定义：网络中各条运营线路的车站总数。 单位：座。 计算方法：网络中线路车站数之和，共线段运营车站只计1次。 2.4平均站间距 定义：同一线路上两个相邻车站站中心间的平均距离。 单位：公里。 计算方法：平均站间距=线路运营长度/区间数 3.客流指标 3.1客运量

移动互联网下数据可视化技术及应用

移动互联网下数据可视化技术及应用 发表时间：2017-08-18T11:13:02.307Z 来源：《基层建设》2017年第12期作者：庞杰 [导读] 摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参考。 身份证号：32082819780225xxxx 浙江杭州 310013 摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参考。关键词：移动互联网；可视化；溯源；概念；应用 1.前言 大数据可视化技术，是一种有效的解决大规模数据分析并形成决策依据的工具，在多个行业广泛应用并实践，促进了行业生产效率的提升。 2.数据可视化技术简述 数据可视化技术是一种研究如何将数据转变为数据视觉表现形式的科学技术，数据的视觉表现形式是指将能够反映研究对象的属性、变量等信息单位，通过具现化以概要形式提炼出来的信息表现形式。数据可视化技术经过不断的发展和演变，逐步形成以图形、图像、用户视图等可视化形式对研究目标诠释、表述并建立视觉模型，对对象特征加以可视化解释。数据可视化是对科学数据和抽象的非结构化信息的处理，主要包括科学可视化、信息可视化、可视化分析三个方面：科学可视化主要是对物理、化学等学科，进行数据和模型的测量、分析、解释等，在本文不做过多阐述。信息可视化对抽象的、非机构化数据集合实施非空间复杂数据的视觉呈现，近年来被广泛应用与电网企业大数据可视化系统的建设过程中、在反映电网运行状态、客户信息和企业管理等方面发挥了积极的作用。 3.数据可视化技术与工具 数据可视化是大数据研究的一个重要内容。简单地讲，数据可视化就是通过图形化手段，将复杂的数据模型表达出来，从而清晰有效地表达数据中的信息，用户通过数据可视化可以洞察数据中的规律。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（Julie，2011）。数据可视化起源很早，在刚刚有计算机的时候，便有计算机图形学。近年来，数据可视化在商业智能（BI）中也得到广泛应用。迈克尔?弗兰德利将数据可视化方法进行了分类（Vitaly，2007）。在大数据的推动下，数据可视化的内涵和外延都有了明显的变化，逐渐由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体。目前，数据可视化工具主要包括：（1）开源的、可编程的工具，如R语言、D3.js、Processing.js等。（2）商业化产品，如Tableau、Qlikview、SAS、SAPBusinessObject水晶易表、IBMCognos、MicrosoftExcel等。其中，Tableau是桌面系统中最简单的数据可视化工具软件，它实现了数据运算与美观的图表的完美结合，用户只需要将大量数据拖放到数字“画布”上，便能创建好所需要的各种图表（Tabealu，2014）。数据可视化技术可以更简洁地表达大数据环境下海量的大数据信息，用户通过数据可视化技术，能够“洞察”数据信息中内在因素的模式和关联，快速从大数据中发现问题。 4.移动互联网数据可视化技术的应用 4.1分析互联网用户的特征 需要明确的是，可视化技术的应用不是在原有的技术上实现创新，而是要实现持续的优化过程，除了网络用户继续分析和分类外，还要为网络运营商提供更多的综合信息发展，反映数据的变化，使网络运营商基于互联网用户的特点，制定科学的发展战略，同时在网络运营流程，通过广告的准确交付，最大限度地利用网络资源实现经济增长。 4.2分析互联网用户轨迹 由于移动互联网数据可视化技术的支持，可以有效地分析互联网用户的轨迹。网络用户轨迹是网络用户行为的规律。通过分析网络用户轨迹，可以保证基站与用户之间的有效连接。可以实现稳定的通话质量，达到及时传输互联网数据的目的。另外，通过分析互联网数据可以清除用户的地理位置，实现地理信息处理的简单开发。 5.大数据可视化技术在重要产品品控溯源增信体系中的应用 5.1技术路线 智慧溯源可视化综合展示平台集成展现重要产品品控溯源增信体系各子项建设内容，展示重要产品品控溯源综合监管成果和宣传产品防伪溯源监管知识。展示大厅包括无缝拼接大屏幕、电子沙盘、影音多媒体播放和灯光等设备，通过网络连接到公司集中部署的智慧溯源可视化综合展示平台，通过智慧溯源可视化平台系统对品控溯源增信体系中运行的设备及采集的数据进行监控和展现。智慧溯源可视化综合展示平台系统数据来源于重要产品质量安全溯源监管省级、市级、县级数据中心各子系统平台，通过ETL抽取工具进行数据清理、转换和展示。与溯源信息采集系统、县域溯源监管系统、电商数据交互系统、第三方产品检测数据采集、第三方保险理赔管理系统、实时气象环境监测系统、基地视频监控系统等多个系统集成，通过数据接口将重要产品操作实时数据、网站访问数据、用户信息、扫码查询、溯源码流通信息、智能硬件信息、电商交易等系统的关键指标数据传输到综合展示平台，对关键指标进行挖掘、分析，并通过三维可视化技术直观动态展现。引导重要产品生产经营企业不断优化生产结构和运营方式，推动重要产品生产经营企业实施智能生产创新、生产工艺技术改革，实现向低投放、低耗能、高效率的绿色发展方式转变，政府监管部门加强政策支持额引导、落实工作责任，实现重要产品“流向可跟踪、责任可认定、产品可召回”的全流程监管，提高社会大众对重要产品质量安全的信任，保障民众身心健康安全。 5.2系统架构 智慧溯源可视化平台采用面向服务体系架构（SOA），从技术架构上分为三个层次，包括后台数据层、中间服务层、前台展示层。其中后台数据层采用的是ORACLE10g数据库，中间服务层采用的是主流开发技术，前台展示层采用的是flash、3DMax等多媒体技术。平台与溯源信息采集系统、县域溯源监管系统、电商数据交互系统、实时气象环境监测系统、基地视频监控系统等进行对接，通过数据处理平台提取主要指标，对关键指标进行数据挖掘和分析，通过三维可视化技术直观动态展现。应用触控平板、激光笔、手机app，解说员可以边解说边操作，与大屏可视化展示形成互动，增强用户体验。 5.3数据分析 随着重要产品质量安全追溯体系建设的不断推进，大量的物联网智能设备、区块链技术被广泛的应用与环境监测、智能生产监控、检

大数据背景下城市轨道交通的发展趋势

大数据背景下城市轨道交通的发展趋势 发表时间：2019-12-16T16:06:47.293Z 来源：《城镇建设》2019年22期作者：张寅卓 [导读] 城市轨道交通在一定程度上推动整个城市交通的发展， 摘要：城市轨道交通在一定程度上推动整个城市交通的发展，且为城市实现可持续性发展奠定了基础，近些年，我国有些城市在尝试着共享城市轨道交通和铁路资源，对城市轨道交通线网络中的某些车站设置和线路走向都作出了适当的调整，尽可能充分结合城际铁路、路网干线以及地铁，减少人们出行换乘次数，节省时间。城市人口数量随着城市化进程的加快日益渐长。因而，大数据背景下城市轨道交通运输体系的形成，是城市交通发展最紧迫的工作。 关键词：大数据；城市轨道交通；发展趋势 1轨道交通大数据挑战 1.1数据管理的挑战 轨道交通大数据来源广泛、种类繁多、产生速度快，具有多源、异构、自组织的特点。使得其在管理上面临着“汇聚难、集成难、存储难、检索难”的挑战。轨道交通数据在地理上分散，并通过不同的数据模型和元数据来进行自组织管理，如何连接不同类型的数据源，定时、自动化地汇聚多源的轨道交通大数据是一个挑战。轨道交通数据的体量大，对于已经汇聚、集成的数据，一方面，如何去设计适用于分布式环境下的数据存储模型，以满足高可扩展、高可用、高吞吐的需求；另一方面，如何结合轨道交通数据的时空特性，构建包含时空索引、全文检索在内的多类型索引模型，减少查询的搜索空间，加快查询的过程，是一个关键的挑战。 1.2数据处理的挑战 轨道交通数据的体量大，产生速度快，既包括了实时产生的动态数据，又包括了归档的静态数据，使传统的单机处理难以满足轨道交通应用实时处理的需求。Hadoop和Spark作为如今主流处理大规模数据的系统，可以作为解决轨道交通数据处理难的有效途径。轨道交通大数据存储在Hadoop生态系统和Spark生态系统的数据管理系统（如：HDFS、HBase、Hive等）中，通过MapReduce或者Spark进行分布式处理。在这个过程中，面临三个挑战： 1.2.1数据管理系统数据读取接口的开发 由于轨道交通大数据涉及多个数据模型和存储系统，如何基于这些存储系统开发统一的数据读取中间件是一个挑战。 1.2.2并行编程框架的开发 无论是MapReduce还是Spark，都要求算法开发者熟悉框架，限制了其使用范围，因此，需要在MapReduce和Spark提供的底层API上开发适用面广泛的编程框架。 1.2.3工作流调度 数据处理通常由多个子过程构成，如何将这些子过程通过工作流机制进行组织、调度，以便实现处理过程的自动化是一个挑战。 1.3数据分析的挑战 数据分析的目的旨在挖掘、提取海量轨道交通数据背后隐藏的规律及知识。对于轨道交通大数据分析而言，其核心问题在于如何对轨道交通大数据进行有效的表达、解释和学习。 2轨道交通大数据运用的注意事项 2.1轨道交通大数据运用的局限性 大数据运用可以为轨道交通发展提供参考，但也存在一定的局限性。例如，轨道交通从规划、设计、建设到运营，周期长、时间久，存在投入运营后的城市状况与最初规划设计时期差距较大、以及存在规划设计内容滞后于实际市场发展进度的状况。规划设计可以参考大数据分析，但是大数据分析往往停留在以往的信息收集基础之上。在这种情况下，需要规划设计者充分的考虑城市发展的步调，了解城市规划的远期发展计划，综合判断规划设计，而不是仅仅依靠大数据分析的结果。在大数据分析的基础上，规划设计者可以通过互联网平台收集相关方的需求与建议，但是不能过度依赖这些信息上，要通过全局和发展的眼光和视角综合考虑，一方面要满足市民实际需求，另一方面要考虑到城市发展的长远规划，以及轨道交通建设的实际环境与问题，保证规划设计的合理性。 2.2轨道交通大数据运用的安全性 随着时代的进步和人们自我意识不断提升，大数据的广泛运用也引发了人们对个人信息安全的严苛要求。轨道交通大数据的运用，涉及大量相关方信息的采集、存储、分析和应用，绝不能出现数据信息的泄露与贩卖等问题，引发轨道交通企业危机。轨道交通企业要要从意识源头抓起，加强培训，不断提升大数据相关工作人员的安全和保密意识，一旦出现违规运用数据信息的情况，要依法依规严厉处置，务必做好轨道交通大数据信息安全工作，切实保障轨道交通大数据的安全、合法、合理运用。 3大数据视野下轨道交通网络的研究展望 3.1推动多学科研究方法的交叉与融合 大数据的应用分析不仅推动了研究方法的多元化，而且还在一定程度上扩大了各学科的研究范围。例如，对网络数据的挖掘以及对居民行为活动数据进行分析都需要专业的工作人员去进行计算后才能得知。又因为学科与学科之间的性质不同，因此为了保证数据研究的精确性，学科与学科间要相互配合并彼此发挥其优势，从而推动大数据的应用。 3.2技术经济优势的挖掘与应用 3.2.1数据准确性高 因为大数据相比较于其他技术具有更大的储存能力，不存在样本范围小等不足之处，相反其在轨道交通建设中发挥着重要的作用。除此之外，因为交通大数据具有结构复杂以及连续性等特点，因此更能对城市交通现状进行零差别还原。 3.2.2具有更高的便捷性 采用大数据对数据进行统计以及储存，一方面不仅可以保证其计算的高效性，另一方面还可以快速直接的对其中存在的有用信息进行获取，所以相比较于传统问卷调查方法，大数据统计方法省去了调查过程，可以实现对数据的直接获取，更具有精确性以及便捷性。 3.2.3投入成本低且带来的效益非常可观 因为交通大数据具有非常强的专业性，其提供的数据大都具有很高的精确性，不仅可以给平台以及公众带来经济效益的同时，还可以

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

上海轨道交通早高峰通勤数据分析报告

轨道交通早高峰通勤数据分析报告 每天清晨，数以百万计的人搭乘地铁，短短数小时完成了从居住到工作的大规模迁徙。每票的刷卡进出都是一个数据点，汇聚成为亿万数据的背后，是城市人口的流动和城市运转的机理。复旦大学数据研究中心选取了轨交早高峰7-9点的数据进行分析，用大数据清晰呈现轨交通勤的全貌。 一、 轨交早高峰通勤概况 可以看出，在工作日早高峰（7-9点），两个小时轨交进站达110万人次，出站达95万人次，进站人次比出站人次多出15万，表明早高峰期间的进站压力略大于出站。在早高峰同一时间段（7-9点），工作日进站人次110万，周末进站人次40万，工作日进站人次是周末的2.7倍。对比整个上午（6-12点）的数据，工作日早高峰进站人次占整个上午的60%，而周末早高峰进站人次仅占整个上午的40%。这表明在工作日，早高峰的客流量无论是绝对数量还是集中程度均远远高于周末。 二、 各时段进出站人次变化趋势 500000 10000001500000 2000000工作日早高峰 周末早高峰 工作日6-12点 周末6-12点 1109486 408163 1914919 1130697 956846 322787 1815742 1004305 单位：人次 上海轨交日均早高峰进出站人次 日均进站数日均出站数

可以看出，工作日的进站人次从上午6：00起逐渐攀升，至7:30-7:59、8:00-8:29达到顶峰，半小时分别进站32万人次及35万人次，8:30之后进站人数逐渐回落。而出站人数在上午8:30之前始终低于进站人数，7:30-7:59进站出站净流入达到最大为14万人次，8:00-8:29进站出站差距缩小。8:30-9:00出站人次达到顶峰，半小出站高达39万人次，出站人次首度超过进站，净流出达到14万人次。9:00之后出站人数急剧下降，表明大多数人通勤到达时间在9点以前。出站顶峰8:30-9:00比进站顶峰7:30-7:59和8:00-8:29延后0.5-1小时，表明大多数人日常地铁通勤时间在单程0.5-1小时之间。 上图为周末上午（6-12点）各时段进出站人次对比。与工作日相比，周末进出站的变化趋势呈现出截然不同的形态。进出站人次从上午6:00起缓步攀升，进站人次至8:00-8:29达到顶峰为11.8万人次，出站人次至8:30至8:59达到顶

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

城市轨道交通大数据平台技术应用研究

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/3f1200985.html, 城市轨道交通大数据平台技术应用研究 作者：张博宇 来源：《科学与信息化》2020年第23期 摘要在共享数据的基础上，结合数据仓库应用和体系化的数据，构建了一个具有混合方式的数据平台，通过分类如何规划与数据分层部署之间的关系，引入决策业务，用客流数据绘画在特殊运营场景下的匹配度评估，实现了该模式下数据应用扩展的适应性效用。案例表明能够解决交叉式的数据管理问题，以及提供信息共享和数据提取业务。 关键词城市轨道交通;大数据平台;计算服务 1 信息化技术处理特征分析 城市轨道交通系统是以数据资源作为基础的数据代表员，并根据归属关系和关联关系来划分各个平台类型，通过信息化系统管理化系统达到自动化信息化及时处理化的特点，并且根据基础的平台系统操作和统一认证系统，构建了包括结构化模型，非结构化模型等具有多种模型化的数据特点。根据不同的储存模式和储存空间，构建相应的适应模式，实时储存时间，结合业务与数据本身制定数据策略。 由于数据处理的复杂性以及采取数据的时间不一，离线数据与随机数据的处理方法也各不相同，通过不同的数据交换监控点以及多媒体数据获取方式，根据业务特点进行统一数据处理和加载达到共享的数据形式。 各个共享数据之间应用面较广，数据量也多，通过监控系统的管理和应急处置系统的配置可以预防灾难和大型故障的发生，还可以通过互联网技术和互联网技术提供的数据交流来达到资产管理系统的处理方式，而且提供统一的编码门户系统作为数据保障的技术基础。在广泛的数据下，也为决策者提供了一定的决策依据[1]。 2 大数据平台的构建 平台定位于面向众多用户的集中信息共享轨道交通数据平台为主，数据统一收集，长期储存而且具有共同的分析方式，在基础数据平台下达到数据分级共享以及整体数据处理，建立数据采集层，应用访问层分析层，等诸多数据层来进行数据采集与融合，在各类系统的基础数据记录下，接通外部信息，保证信息实时处理，按照业务处理数据和公共数据对象抽取，结构化和非结构化的数据类型区分储存周期和更新机制。

(完整word版)大数据在轨道交通中的应用

大数据在轨道交通中的应用 0引言 近年来，我国轨道交通以其快速、安全、便捷、环保以及大运量等特点迅速发展。首先，全国各大中城市正在努力建设或规划城市轨道交通，其次是全国主要干线通道都在兴建高速铁路。虽然两者在运营模式等方面都存在差异，但是他们都有一个共同点，就是面向的服务群体数量是巨大的。这就使得城市轨道交通和国家铁路在日常的生产运营过程中，会产生巨大的数据信息，比如客流信息，旅客出行OD信息，铁路货物发送、中转、到达产生的数据信息等。这些信息需不需要储存、如何储存、储存起来有什么用以及要怎么用等问题越来越得到人们重视。而如今，伴随着互联网和云计算的发展，互联网信息数据大爆炸，大数据时代到来。大数据技术将很好的解决这些类似的问题。 1大数据概述 所谓大数据，通俗意义上讲就是大量数据的集合。维基百科认为，大数据是一个数据的集合，这个集合如此庞大和复杂，以至于很难通过现有数据库管理工具来对其进行处理。大数据的特点通常用“4V”来概括：V olume(体积大)、Velocity(速度快)、Variety(种类多)、Virtual(实时性)。大数据目前主要应用领域有气候学、天文学、生物医学等，也在“智能电网”和库存管理系统方面有所应用。而如今正向公共问题领域扩展，例如交通管理与控制，将交通运输数据由由模拟状态转化为数字状态储存起来，建立智能交通系统，实时监测交通流量计数并依据车辆行程和路况拥挤程度进行电子收费，从而对交通堵塞和交通污染排放进行隐形控制。 大数据技术的核心就是运用数学算法对大量的数据进行处理，然后进行预测。比如输入法，通过收集全世界用户每天的输入、删除、修改信息，分析大众的输入习惯，然后预测“teh”应该是“the”的可能性；再比如十字路就，通过观测行人的性别、行走速度甚至年龄等，分析每个人闯红灯的可能性，然后反馈给汽车