大数据可视化分析工具FineBI使用中常见问题处理方案

注册常见问题处理方案

1. 确认信息

版本、并发数不对，这些信息会严格按照订货单进行注册，注意标准版和企业版的区别客户那边的商务部和技术部需要沟通协调好。

2. MAC地址

MAC地址必须是服务器的MAC地址，多网卡服务器，任意选择一个MAC地址即可。

Linux或Unix系统的MAC地址格式和一般的MAC形式不一样，比如为0*001F296EFD64。

3. 服务器同时包含lic授权文件和加密锁

当服务器同时拥有lic授权文件和加密锁则以lic授权文件为主，因为服务器首先回去读取lic授权文件，若授权文件不存在才会读取加密锁，因此mac地址注册的优先级高于加密锁注册。

4. lic文件没有生效导致图表显示空白

使用新的lic文件后，设计器预览图表显示空白？

因为将获取的FineBI.lic文件放到报表工程WebReport/WEB-INF/resources目录下，没有重新启动Web服务器，导致图表不能预览，所以使用lic文件必须重启启动Web 服务器，lic才能生效。

5. 8.0注册问题

在对应目录下已放置注册lic文件，但是购买的某些功能无法使用。

因为您的报表工程WebReport/WEB-INF/resources目录下存放了一个过期的lic文

件，解决方案就是删除这个过期的lic文件，重启web服务器，再重新点击注册即可正确弹出注册界面。

6. 报空指针错误

在预览一些模板时，报https://www.360docs.net/doc/636737345.html,ng.NullPointException空指针异常。

因为该模板中包含了一些lic文件中不包含的功能。

7. 已注册的应用提示需要注册

在预览已注册应用下的模板时，提示需要注册。

原因一：更换了应用所在的服务器，造成当前应用所在的服务器的mac地址与注册时的mac地址不同。

原因二：对报表应用进行了升级，有些版本升级是需要重新注册的，具体的可查看版本升级后是否影响授权文件章节查看。

注册信息页面提示请以root身份运行web工程

1. 问题描述

对FineBI工程进行正式注册之后，发现在注册信息页面机器码处提示请以root身份运行web服务器，如下图：

2. 解决方案

根据服务器操作系统的不同，其解决方案有所区别，下面分为windows和linux来分别讲述。

2.1 windows

如果服务器操作系统为windows，而在注册信息页面可以看到是机器码没有读取到，故首先判定服务器上的机器码是否可以被读取，如果可以读取到，那么通过path路径的配置来强制使其访问到机器码所在路径。

判断是否可以读取机器码

使用root/administrator身份运行服务器，在开始菜单中运行cmd，输入wmic命令行，回车，如下图：

然后再输入csproduct list full命令行，回车，如下图，如果可以得到机器的UUID，那么说明当前服务器机器码UUID是可以被读取的：

?配置环境变量

在开始菜单中运行cmd，输入wmic命令行，回车，若出现：‘wmic’不是内部或外部命令，则需要在环境变量的path里面增加C:\WINDOWS\system32\wbem。

注：wbem是wmic所在的文件夹。

2.2 Linux

? 1.以root身份运行

如果是Linux系统下的，那么直接以root身份运行web服务器即可。

? 2.通过命令获取机器码

使用命令dmidecode -t1来获取，如下图所示。

注：若使用命令dmidecode -t1来获取时，执行后出现“command not found”，可以通过安装DmiDecode来解决这个问题。步骤如下：

1.访问https://www.360docs.net/doc/636737345.html,/releases/dmidecode/，下载较新版本的DmiDecode，这里下载了“dmidecode-

2.12.tar.gz”源码包；

2.拷贝源码包到服务器；

3.解压：tar -zxvf dmidecode-2.12.tar.gz

4.切换目录：cd dmidecode-2.12

5.编译：make

6.安装：make install

7.验证：dmidecode -t1

具体过程如下图所示。

当前版本没有此功能请购买更高版本

1. 描述

在已注册购买的正式环境中，如果没有购买某些功能，则该功能是不可用的。

若您想知道您购买的版本中有什么功能，可通过打开Web服务器，然后在浏览器中输入：http://localhost:37799/WebReport/ReportServer?op=fs进入FineBI系统界

面，点击管理系统>注册信息>功能列表就可以看到此版本支持哪些功能，如下图：

2. 常见问题

2.1 问题一

若注册信息中显示该功能可用，但实际使用时仍然报没有功能，可能您获得的lic版本与报表版本不一致，此时需要联系商务人员进行核实。

2.2 问题二

若您在点击某个功能时弹出“当前版本无此功能，请使用高级版本”如下图或者某功能不支持，请升级您的lic，说明您购买的版本中没有此功能，如果您需要使用这个功能，可以联系我们的商务。

2.3 问题三

若您正式注册之后，发现某些功能不可用，直接报错或者打不开，请确认是否购买该功能。

版本升级后是否影响授权文件

1. 问题描述

在进行版本升级时，会担心升级版本后原来的授权文件是否可用，下面我们就来看下哪些版本升级是对授权文件没有影响的，而又有哪些版本升级有对授权文件有影响并需要重新注册的。

2. 对授权文件有影响的版本升级

首先跨大版本升级，比如说从3.3升级到3.4，3.6升级到3.7，会对授权文件有影响并需要重新注册。

3. 对授权文件没影响的版本升级

跨小版本之间的升级，比如说从3.4升级到3.5，3.5升级到3.6，属于跨小版本升级，无需重新注册。

移动端

1. 描述

FineBI数据分析模版除了可以在PC端查看之外，还可以在移动端，如手机，pad等进行查看，让最终用户可以不通过PC就可以方便地用手指触摸的方式浏览查看需要分析的数据，下面分别介绍手机端和pad端查看FineBI模版的步骤。

注：手机端只支持Andriod和IOS系统。

2. 功能

1、支持模版组件动态展示的效果、数据点提示、图例、组件联动、图表钻取、坐标轴提示；

2、支持控件模块，控件可过滤条件与PC端一致。

3、移动端模版单个组件会自适应屏幕大小。

4、模块组件支持手势化操作。

5、可进行组件的维度，指标等切换、修改。

6、表格可支持冻结字段，方便查看特定数据。

7、移动端支持维度，指标排序，效果与PC端保持一致。

8、支持即时备注与分享数据。

3. 移动端使用步骤

移动端使用分为三个步骤，

1、管理员授权并设置移动平台

2、移动端设置并登录服务器

3、查看BI数据分析

下面详细讲解移动端的使用。

添加服务器

1. 描述

在手机端查看FineBI数据分析之前，需要下载我们的移动端app。下载地址为：Android，在google play 里面搜索finebi或数据分析，然后下载安装。iphone、ipad，在app store里面搜索：finebi或数据分析，然后下载安装。

下载完成之后，按照提示安装。

2. 操作步骤

首先在PC端搭建好数据决策系统，然后再在手机端连接该决策系统。

2.1 进入配置界面

打开软件，默认连接FineBI内置的在线demo服务器，如果需要连接用户自己的系统，首先需要退出当前登录服务器即注销，点击右上角的按钮，选择弹出页面底部的注销按钮，如下图：

进入服务器选择列表界面，如下图：

如图所示，当前页面上面的列表就是已经添加成功的服务器列表。现在需要添加新的服务器的话，点击页面底部的新建服务器按钮，如图所示：

注：所有在移动端可以登录的服务器，都需要确保已经在PC端设置了相应权限。下面先介绍如何正确添加移动端可连接服务器，然后使用移动端进行连接。

2.2 添加服务器

在PC端打开默认本地部署的BI数据决策系统

http://localhost:37799/WebReport/ReportServer?op=fs，点击管理系统>移动平

台>二维码配置，输入服务器名称和服务器地址，如下图：

注：如果服务器地址仍写localhost的话，其他移动设备跟服务器本机IP不一致是连接不上的。所以此处将服务器地址设置为同一网段的局域网IP，那么所有内网设备就都访问了。

移动平台的配置详细请查看移动平台；

回到移动端设备上，点击服务器界面上的添加服务器按钮，跳转到二维码扫描界面，如下图，扫描PC端上的二维码：

注：也可不用二维码扫描，直接手动输入URL及名字，可根据自己实际情况来。

2.3 用户登录

扫描完成之后，页面自动跳转会服务器添加界面，选中刚刚新增的服务器，输入用户名密码，如下图：

点击登录，移动端就会登录系统，用户名密码验证成功，则会跳转到系统首页，如下图：

如果在http://localhost:37799/WebReport/ReportServer?op=fs的管理系统>平台外观>首页选项中的默认首页设置为空的话，那么登陆成功之后，页面就会跳转到系统目录节点页面，如下图：

首页的设置详细请查看平台外观—首页；

注：如果该服务器设置了移动设备绑定功能时，当某个帐号不是通过第一次登录的设备去连接服务器时，就会跳出如下的警告弹出框，则需要找管理员为该设备授权，详细请查看移动设备绑定与撤销。

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

大数据分析报告与可视化

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。 5、数据展现一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报

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。

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计的设计v0

数据中心运行可视化平台技术方案北京优锘科技有限公司 2015-08-13

目录第1章项目背景 (3) 第2章建设内容 (4) 2.1地理位置可视化 (4) 2.2数据中心可视化 (4) 2.3IT架构可视化 (5) 第3章建设目标 (5) 第4章解决方案 (6) 4.1 地理位置可视化 (6) 4.1.1 位置分布可视化 (6) 4.1.2 分级浏览可视化 (7) 4.1.3 场景浏览可视化 (7) 4.1.4 网点配置可视化 (7) 4.2 数据中心可视化 (8) 4.2.1 环境可视化 (8) 4.2.2 资产可视化 (9) 4.2.3 配线可视化 (10) 4.2.4 容量可视化 (11) 4.2.5 监控可视化 (11) 4.2.6 演示可视化 (12) 4.3 IT架构可视化 (13) 4.3.1 业务交易可视化 (13) 4.3.2 应用关系可视化 (13) 4.3.3 系统架构可视化 (14) 4.3.4 应用组件可视化 (14) 4.3.5 基础设施可视化 (15) 4.3.6 监控数据可视化 (15) 4.4 第三方系统集成 (16)

第1章项目背景随着业务的飞速发展，IT规模也越来越庞大而复杂，为保障IT 系统的正常运行，针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设，关注各类管理对象的数据采集、异常报警，并取得了良好的监控效果。在建设过程中，比较缺乏从统一可视化的角度，整合监控数据，构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升，充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题： ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图，各个技术团队只能看到管理范围内的监控对象和内容，缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力，对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角，各个系统采用独立监控的方式，无法从应用端到端管理的角度，实现跨系统的监控分析和可视化管理，在出现应用系统运行出现故障时，无法快速定位到发生故障的根源应用系统，同时，在一个应用系统监控报警时，无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低，当应用系统出现故障时，无法快速定位是应用本身问题，还是所支撑的IT组件问题。同时，在系统层面出现故障时，无法直观评估其所影响的应用系统范围。 ●系统层监控与物理层监控脱节，当系统层出现故障时，无法定位其所依赖的基础设施和硬件设备。同时，当物理设备出现故障时，无法判断其所影响的系统平台范围。因此，在统一可视化监控平台的建设过程中，会着力从“平台整合，组织结合，用户友好”的角度出发，借鉴先进数据中心可视化监

[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

大数据分析报告与可视化

.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。 5、数据展现一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报. .告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，直观地看清楚问题和结有助于阅读者更形象、可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，论，从而产生思考。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者数据的初衷就是为解决一个同时也失去了报告的意义，是更重要的，否则称不上好的分析，商业目的才进行的分析，不能舍本求末。数据分析常用的方法有哪些？他们多用来分析哪些类型的数据？通过分析可以得到怎样2. 的结果和结论？怎样得到保证其信度和效度？常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； (scatter 、散点图)、直方图(Histogram)：柏拉图数据分析常用的图表方法(排列图、点

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）。

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！

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/636737345.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

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Impure Impure Bestiario Tableau Public

Many Eyes

VIDI Zoho Reports 10 Choosel

11 Exhibit 12 Google Chart Tools 13 JavaScript InfoVis Toolkit

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。

数据可视化解决方案介绍

?信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。?2015年9月5日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。 ?在越来越物联化、互联智能化的环境中，政府、企业的基础设施设备正在迅速数字化，使得各系统、各设备产生瞬息万变的海量数据，促使产生新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。背景概述

?大数据成为推动经济转型发展的新动力；?大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇；?大数据成为提升政府治理能力的新途径； ?大数据将成为商业企业宝贵的信息资产，对商业企业经营全过程、各环节产生深度影响，推动传统企业转型，适应新的市场环境、新的商业模式。发展趋势价值表现 ?对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 ?做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型 ?面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值大数据环境下需要大显示，纵览全局，把握数据万千变化。

什么是数据可视化？ ?数据可视化指的是利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。 ?数据可视化的核心在于“可视”，数据是信息的表现形式，数据是分散的、无逻辑的，将分散的数据进行集合、整理、分析、展示即为数据可视化的全部过程。 ?数据可视化的表现在于将数据信息图形化，通过IT技术将信息整合，综合、直观的展现出来，使无序的数据信息具有可读性，且直观易懂。数据可视化的现状及发展： ?数据可视化目前是一个较为宽泛的概念，没有统一的技术标准，市场化程度有限，在国家大力推进互联网+政策背景下，伴随着大数据市场的蓬勃发展，以及公众对数据可视化意识的觉醒，未来会有广阔的成长空间。

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

PowerBI数据分析与数据可视化教案

教案 Power BI数据分析与数据可视化课程名称课程代码系(部) 教研室(实验室) 授课教师职称年月

课程名称Power BI数据分析与数据可视化总计： 32 学时课程类别专业课课程代码授课教师学分讲授： 20 学时实验： 10 学时其他： 2 学时授课对象教材和参考资料教材：夏帮贵，《Power BI数据分析基础教程（微课版）》，人民邮电出版社，2019.8 参考资料：王国平，《Microsoft Power BI数据可视化与数据分析》，电子工业出版社，2018.2 课程简介随着大数据技术的不断研究和发展应用，数据已与人们的生活息息相关。海量的数据通过文件、数据库、联机服务、Web页面等被记录下来，随之出现了大量的数据分析软件。Microsoft推出的Power BI整合了Power Query、Power Pivot、Power View和Power Map等一系列工具，可简单、快捷地从各种不同类型的数据源导入数据，并可使用数据快速创建可视化效果来展示见解。本课程在内容编排和章节组织上，特别针对Power BI初学者，争取让读者在短时间内掌握Power BI可视化的数据分析方法。本书以“基础为主、实用为先、专业结合”为基本原则，在讲解Power BI技术知识的同时，力求结合项目实际，使读者能够理论联系实际，轻松掌握Power BI 教学难点重点第1章初识Power BI 掌握Power BI Desktop安装方法，了解Power BI Desktop的界面，学会使用Power BI文档。第2章获取数据了解数据连接模式，掌握连接到文件、数据库以及Web数据。第3章查询编辑器了解查询编辑器，掌握基础查询操作、数据转换、添加列、追加查询以及合并查询。第4章数据分析表达式了解DAX基础，掌握DAX函数。第5章数据视图和管理关系掌握数据视图的基本操作，掌握关系的管理操作。第6章报表掌握报表基本操作、视觉对象基本操作、钻取、数据分组、使用视觉对象数据以及报表主题。第7章可视化效果学会使用简单对象和内置视觉对象第8章Power BI服务学会注册Power BI服务、在Desktop中使用Power BI服务以及在移动设备中使用Power BI，掌握Power BI服务中的报表操作以及仪表板。第9章社科研究数据分析掌握获取社科研究数据和社科研究数据分析。

技数据中心可视化管理解决方案

数据中心可视化管理解决方案现状各行业数据中心随着IT基础设施应用的不断深入、范围不断拓宽，其建设与扩展在不断加速，行业呈现出“数据集中化、系统异构化、应用多样化”的大规模发展趋势。以IT基础设施为主体的数据中心是保证用户业务正常开展、持续发展的关键，却面临着： ?复杂的管理子系统，传统枯燥的管理界面，缺乏互动性 ?资产和配线内容复杂,不易管理 ?许多信息孤立或抽象展现，不易理解 ?业务与设备缺少清晰对应关系，维护困难因此，对于数据中心运营管理来说，如想管理得心应手，最终还需关注用户体验与交互。解决方案为了应对数据中心面临的管理复杂、抽象、不直观、难管理等问题，德讯科技提供一套可视化数据理解决方案，基于3D可视化进行全方位管理与运营，所见即所得，从而提升数据中心用户的管理体率。可视化数据中心（3D）

?虚拟现实，全景（机房、机柜及IT设施）仿真再现 ?360°旋转，多角度切换，高空视角、第一人称视角 ?自动漫游与巡检，全方位总览数据中心全貌及状态可视化管理提供数据中心资产管理、容量管理、微环境监测及IT运维的可视化。 ?资产管理可视化信息配置；资产变更；部署、维护与规划，如IT设施移进/移出 ?配线可视化设备端口和连接线缆可视化管理，端口状态、设备前后面板、物理连接关系?容量可视化机柜U空间、用电及载重等 ?微环境监测可视化提供机房环境、机柜微环境可视化监测 ?机房评估可视化

可视化评估机房PUE、能耗、热点、容量等 ?IT运维可视化访问与运维可视化，涉及服务器、网络、数据库、应用可视化数据分析基于数据分析模型为数据中心决策者提供全面、综合的数据分析报告。基于过三维立体化虚拟展现数据中心机房、机柜及IT设施等各类场景，实现数据中心资产、容量运维的可视化，从而大大提升数据中心“用户体验能力、管理应变能力、人机交互能力”，让数据理变得更直观、更简单、更快捷。方案特色现实场景虚拟再现化所有运维对象、运维活动都以场景式立体化展现，就如同亲临现场、身临其境的感觉，消除复杂与达到简化与直观，从而可消除枯燥无味运维与管理生活。运维管理瞬间即可达只需轻点鼠标即可任意穿梭于不同城市、不同楼宇里的各个机房，运行状态、安全环境等一切情况握，花费几秒钟即可搞定。让一切可见，无所遁形

大数据平台构思方案

大数据平台构思方案（项目需求与技术方案）一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

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

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

数据分析与可视化专业方向分析

信息与计算科学专业方向分析 ——数据分析与可视化一、概念数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着，数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。二、作用与意义数据分析工作在现实中的价值存在，无论是对于国家政府部门、企事业单位，还是民营企业等其他类型组织来说，任何工作都要在经过一定程度的分析之后再作决策，不经分析判断就拍板的“拍脑门”决策带来的危害已经被人们所广泛认识。数据分析工作，不仅能通过对真实数据的分析去发现问题，还能够通过经济学原理建立数学模型，对投资或其他决策是否可行进行分析，预测未来的收益及风险情况，为作出科学合理的决策提供依据。数据分析工作用事实说话，用数据揭示工作现状和发展趋势，改变了凭印象、凭感觉决策的不科学状况，客观地抓住了工作中存在的突出问题，使这些问题无可争辩地反映在面前，促使人们不得不努力提高水平、改正问题。数据分析工作提高了工作效率，增强了管理的科学性。无论是国家政府部门、企事业单位还是个人，数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前的重要环节，数据分析工作的质量高低直接决定着决策的成败和效果的好坏。它应用于经济发展的