10款最受欢迎数据可视化工具

10款最受欢迎数据可视化工具
10款最受欢迎数据可视化工具

盘点10款最受欢迎数据可视化工具

在数字经济时代,人们需要对大量的数字进行分析,帮助用户更直观的察觉差异,做出判断,减少时间成本。当然,你可能想象不到这种数据可视化的技术可以追溯到2500年前世界上的第一张地图,但是,如今利用各种形态的数据可视化图表帮助用户减少分析时间,快速做出决策一直扮演着重要的作用。

世界上的第一张地图(公元前550年)

这里给你推荐十款现今最受欢迎的数据可视化工具,供你参考。

1、Tableau

Tableau

数据可视化工具除了图片美观之外,是否容易上手,海量数据的处理速度等都是考量工具优劣的标准。而Tableau以其高度的灵活性和动态性高居榜首。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。输出方便,同时Tableau也是免费的哦。

2、Excel

Excel

额,笔者并没有疯掉。笔者恰恰想说的是Excel作为一种简单、方便、覆盖面广的offi ce软件,无疑是数据可视化工具的典型。我们平时会经常使用Excel制作简单表格,实际上,Excel的功能十分强大,你完全可以用它来做一些让人眼前一亮的图表。

Excel可以说是典型的入门级数据可视化工具,但同时,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。GeoFlow的概念最早提出于2011年6月,据悉可以支持的数据行规模最高可达100万行,并可以直接通过Bing地图引擎生成可视化3D地图。

2FusionCharts、Modest Maps、WolframAlpha

3、FusionCharts

FusionCharts

FusionCharts是Flash图形方案供应商InfoSoft Global公司的一个产品,FusionCharts 可用于任何网页的脚本语言类似于HTML , .NET,ASP ,JSP,PHP ,ColdFusion等,提供互动性和强大的图表。

FusionCharts能够提供九十多种图表,带有JavaScript API,可以很容易的集成AJAX 或者JavaScript。您可以在服务端建立复杂的图像,然后再流给客户端,从而有效降低服务器负载。

另外,FusionCharts支持基于Flash/JavaScript的3D图表,提供服务器端APIs,支持成千上万的数据点,并在几分钟内完成向下钻取

4、Modest Maps

Modest Maps

很多人把Modest Maps当作一个简单的地图制作API,但实际上它是目前最小的可用地图库,只有10KB大小,你可以用它创建在线地图,设计者可以按照自己的设想定制,满足用户需求。

它是一个Flash和ActionScript的区块,且支持Python。

5、WolframAlpha

WolframAlpha

WolframAlpha最初是由开发数学应用软件的沃尔夫勒姆研究公司研发的,Mathematic a也是其中的代表,后来,Wolfram公司和Alpha公司合作打造了WolframAlpha,提供了一个简单的小工具生成器,就可以是数据可视化。同时WolframAlpha也被标榜为“计算型知识引擎”。

3jqPlot、D3.js、JpGraph

6、jqPlot

jqPlot

jqPlot能够自动机算趋势线,但它也是一个jQuery绘图插件,提供了多种多样的图表样式。可以通过网站访问者进行调整的能力,互动点,相应地更新数据集。可以利用jqPlot 来制作漂亮的线状图和柱状图,jqPlot提供Tooltips,数据点高亮和显示功能。

7、D3.js

D3.js

可以说,D3(Data-Driven Documents)是目前最受欢迎的可视化数据库之一,并用于很多表格插件中。D3.js是一个JavaScript库,特利用现有的Web标准,通过数据驱动的方式实现数据可视化。

D3.js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。能够轻松的兼容大多数浏览器,同时避免对特定框架的以来。

8、JpGraph

JpGraph

JpGraph是一款开源的PHP图表生成库,当然在使用之前你需要保证PHP打开了Gd2的扩展。然后我们只需从数据库中取出相关数据、定义标题,图表类型,然后只需掌握Jp Graph内置函数就可以得到你想要的炫酷图表。

同时,JpGraph是免费的

4JHighcharts、iCharts

9、Highcharts

Highcharts

Highcharts是一款功能强大、开源、美观、图表丰富、兼容大多数浏览器的纯JavaScr ipt图表库。Highcharts不需要像Flash和Java那样需要插件也可以运行,并运行的很快。其官网显示,全球100前企业中有67家都在使用Highcharts,同时Highcharts也提供云服务,可以提供图表生成,托管和分享等功能。

10、iCharts

iCharts

iCharts是一款可视化云服务工具,可以方便的制作高分辨率的可视化与信息图。iChar ts有很多不同的图表类型,用户可以定制适合自己网站主题和颜色的方案。它可以拉离谷歌文档、Excel表格等数据,实现元素互动,iCharts是一款免费软件,但是你也可以付费,实现附加功能。

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。

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

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)。

大大数据管理系统之大大数据可视化设计

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

[整理]30个把数据可视化的简单工具

30 个把数据可视化的简单工具 s Big Data 的重要性与日俱增,许多企业的资料库内都收集了非常多消费者资料,但要将这一笔笔冷僻又繁杂的数字与名目资料转化为有价值、为企业带来效益的策略拟定参考,需要倚赖资料科学家的脑袋与适当的统计软体,再把结果图表化,让一般企业、大众都看的懂,也就是「看图说故事」与「数字会说话」两者的结合。 但有哪些简单又实用性高、不需要专业的编码知识、也不需要特别的训练就可以用的软体呢?以下介绍30 个着名的资料图表化软体给大家参考,想要让顾客听懂你在说什么、说服你的客户就靠它们了! 1. iCharts

iCharts 是能够连接市场研究出版者、经济及产业面的资料和专业的消费者的平台,拥有数以万计的图表,涵盖层面包刮商业、经济、运动和其他类别,它让大众能够简单的了解并能够跟上世界最新统计资料的脚步。 为了拥有庞大的资料量,它提供以云端为基础和受专利保护的图表工具,让企业和个人都能推出品牌、行销以及用图表分享他们的资料,透过网站分享给数百万的人。很棒的是,iChart 提供免费帐户给使用者,让你能够使用基本的互动是图表,当你花钱购买更进阶的版本,你就能使用更多不同的功能;图表本身是具有互动性的,因此可以从Google Docs、Excel spreadsheet 和其他来源撷取。 2. Fusion Charts Suit XT

Fusion Charts Suit XT 是一个专业的、进阶版的JavaScript chart library,让我们能够建出任何形式的图表。 採用SVG(Scalable Vector Graphics,可缩放向量图形)和支持超过90 种以上的图表类型,包括3D、甘特图(gantt)、各种不同的压力表图(gauges chart)、漏斗图(funnel chart),甚至世界/ 各州/ 个国家的地图。同样地,大部分的图表包含2D 及3D 的视图,图表是完全可客制化的,标籤、字体、边界等等全部都是可以依使用者作改变。 除此之外,他们也重视工具间的互动性,提示框(tooltips)、向下延伸资料(drill down)、可点选的图例关键字(legend keys)、缩放及上下捲动,以及一次按键进行图表输出或列印。 3. Modest Maps

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。

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.360docs.net/doc/8c5008895.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

6大提高数据可视化的实用技巧

6大提高数据可视化的实用技巧 目前,大数据对社会、工作与生活的重要性不言而喻,越来越多的应用涉及到大数据,而大数据的属性都呈现出了大数据不断增长的复杂性,采取合理的分析方法,并更好的呈现出来尤为重要,对于提高大数据的可读性可以遵循以下规律: 1. 将指标图形化 一般用与指标含义相近的icon来表现,使用场景也比较多。 2. 将指标关系图形化 当存在多个指标时,挖掘指标之间的关系,并将其图形化表达,可提升图表的可视化深度。一方面可借助已有的场景来表现,比如:百度统计流量研究院操作系统的分布,首先分为windows、mac还有其他操作系统,windows又包含xp、2003等多种子系统;另一方面可以构建场景来表现,比如百度统计流量研究院中的学历分布,指标分别是小学、初中、高中、本科等等,它们之间是一种越爬越高,从低等级到高等级的关系,那么,这种关系可以通过构建一个台阶去表现。 3. 将指标值图形化 一个指标值就是一个数据,将数据的大小以图形的方式表现。比如用柱形图的长度或高度表现数据大小,这也是最常用的可视化形式,也可尝试从图形的视觉样式上进行一些创新,常用的方法就是将图形与指标的含义关联起来。 4. 让图表“动”起来 数据图形化完成后,可结合实际情况,将其变为动态化和可操控性的图表,用户在操控过程中能更好地感知数据的变化过程,提升体验。

5. 将数据进行概念转换 在数据可视化,有时需要对数据进行概念转换,可加深用户对数据的感知,常用的方法有对比和比喻。 6. 将时间和空间可视化 通过时间的维度来查看指标值的变化情况,一般通过增加时间轴的形式,也就是常见的趋势图;当图表存在地域信息并且需要突出表现的时候,可用地图将空间可视化,地图作为主背景呈现所有信息点。 以上是提高大数据可读性的六种实用方法,在进行数据呈现的时候具有一定的借鉴意义,随着大数据技术的成熟,数据呈现的方法也会越来越多,平时可以多学习、对比并积累,好的数据可视化方法和工具可以对数据呈现起到事半功倍的作用!

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。

大数据可视化设计

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,我们可以在几秒钟内回答这些问题,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,想了解内部的访问情况,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

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,并改善

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

大数据可视化设计

大数据可视化设计 集团文件版本号:(M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988)

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,我们可以在几秒钟内回答这些问题,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,想了解内部的访问情况,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 一个好的流程可以让我们事半功倍,可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先,在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据,包含元数据、数据维度、查看的视角等;其次,我们利用可视化工具,根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表;然后优化细节;最后检查测试。 具体我们通过两个案例来进行分析。 二、案例一:大规模漏洞感知可视化设计 图2是全国范围内,各个行业的分布和趋势,橙黄蓝分别代表了数量的高中低。 2.1整体项目分析

55种开源数据可视化工具简介36大数据

55种开源数据可视化工具简介36大数据 数据时代数据可视化成为理解和表达数据的有效甚至是唯一的手段。 一共56个,盘点最实用的大数据可视化分析工具 工欲善其事必先利其器,本文对55个流行的数据可视化工具开源协议,主页,文档,案例等资源的进行简单介绍,其中包括著名的D3.js,R,Gephi,Rapha?l,Processing.js,Tableau Public,Google Chart Tools,Arbor.js等,资料来源http://selection.datavisualization.ch/ 1 Arbor.js类型: 库 技术: JavaScript 开源协议: MIT 资源链接 主页:https://www.360docs.net/doc/8c5008895.html,/ API参考:https://www.360docs.net/doc/8c5008895.html,/reference 源码地址:https://https://www.360docs.net/doc/8c5008895.html,/samizdatco/arbor 功能简介 Arbor是一个使用web workers 和jQuery创建的图可视化库。它不是一个包络万象的框架,提供了一个高效,力导向布局算法加上抽象的图形组织和屏幕刷新处理。它支持离频编辑,这意味着你可以和canvas、SVG甚至HTML一起使

用。 2 CartoDB类型: Web应用 技术: JavaScript 开源协议: Commercial 资源链接 主页:https://www.360docs.net/doc/8c5008895.html,/ 文档:https://www.360docs.net/doc/8c5008895.html,/ 教程:https://www.360docs.net/doc/8c5008895.html,/tutorials.html 问答:https://www.360docs.net/doc/8c5008895.html,/faqs.html 功能简介 CartoDB是一个云上的地理空间数据库,允许存储和可视化web上的数据。使用CartoDB可以快速创建基于地图的可视化效果。 3 Chroma.js类型: 库 技术: JavaScript 开源协议: GPL 资源链接 主页:https://www.360docs.net/doc/8c5008895.html,/labs/185 博客: https://www.360docs.net/doc/8c5008895.html,/blog/posts/avoid-equidistant-hsv-colors/ 源码地址:https://https://www.360docs.net/doc/8c5008895.html,/gka/chroma.js 功能简介

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

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

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。

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.360docs.net/doc/8c5008895.html, https://www.360docs.net/doc/8c5008895.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。

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。

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