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可視化工具是 Visual Studio 調試器用戶界面的組件。“可視化工具”可用來創建對話框或其他界面,以一種適合于 變量或對象 數據類型的方式來顯示變量或對象。例如,HTML 可視化工具解釋 HTML 字符串,并按照該字符串出現在瀏覽器窗口中時的樣子顯示結果; 位圖可視化工具解釋位圖結構并顯示該位圖結構表示的圖形。某些可視化工具允許您修改數據,還允許您查看數據.
在大數據時代,數據的使用是會越來越普及的,現在的很多做數據類工具的公
司都在企圖讓數據分析變成一件沒門檻的事,只有大家都能輕松上手,才能真正實現數據價值最大化。
所以站在這個角度上說,想給大家推薦幾款人人可用,能夠快速給數據賦能的可視化工具。
數據可視化的目的?
在推薦工具之前我們需要回答另外一個問題,你需要用這些數據可視化的工具來做什么,實現什么目的?
也許你因為有一個完整的想法,已經通過事實驗證了,需要用更直觀易懂的方式來展現出來,從而講述一個邏輯或者是一個故事;
也許你是有大量的數據,你想怎么從這些數據中間發現,挖掘,并展現一些數據背后的知識或者洞察,發現等;
也許你是有各種各樣的數據,但是你不懂數據建模,編程,或者數據清洗,你需要一個易用的數據可視化工具實現通過拖拽就能完成數據的可視化,并且可以給出最合適的展示圖形;
也許還有其他的各種場景,但是所有數據可視化工具都有他核心服務的一個場景,漂亮,易用,簡單,協作,智能,等等都是每一個數據可視化工具的父母給予他的一個標簽,我們需要匹配相關的標簽來做對應的推薦。
首先要明確數據分析是需要以自我需求為導向的,拋開目的推薦可視化工具都是刷流氓。
我們可以將他們分類為:
個人自助式分析:非編程式可視化,能夠適合業務人員、運營人員等進行自我數據分析,不需要依賴IT人員,代表工具比如python、FineBI、Tableau等BI工具;
指標監控型報表:能夠及時反映業務實際情況,給予數據分析支持進行預測分析、決策診斷等,主要工具是應用于企業級的報表平臺,國內除了FineReport似乎也沒有別的;
動態數據可視化:能夠實現動態實時數據的更新與展示,除了時間序列數據,還有動態路徑數據、實時軌跡數據等等,比較專業,代表工具為ECharts等;
好,基于這一假設,開始基于目的性推薦個人比較喜歡的數據可視化工具。
一、個人自助式分析
FineBI
簡潔明了的數據分析工具,也是我個人最喜歡的可視化工具,優點是零代碼可視化、可視化圖表豐富,只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可視化效果,擁有數據整合、可視化數據處理、探索性分析、數據挖掘、可視化分析報告等功能,更重要的是個人版免費。
主要優點是可以實現自助式分析,而且學習成本極低,幾乎不需要太深奧的編程基礎,比起很多國外的工具都比較易用上手,非常適合經常業務人員和運營人員。在綜合性方面,FineBI的表現比較突出,不需要編程而且簡單易做,能夠實現平臺展示,比較適合企業用戶和個人用戶,在數據可視化方面是一個不錯的選擇;
python
本來沒想把python放進來的,畢竟python這種腳步語言學習起來是比較麻煩的,但是最終考慮還是python太強大了,數據分析可視化只是python的一小部分應用方向,如果你不想敲代碼的話,建議忽略這一節。
其實利用Python 可視化數據并不是很麻煩,因為Python中有兩個專用于可視化的庫matplotlib和seaborn能讓我們很容易的完成任務。
Tableau
Tableau是各大外企在用的數據分析類報表工具,個人感覺主打的是:人人都會用的數據分析工具,通過簡單的圖形化操作(類似Excel)就可以得出自己想要的分析結果。
原理是通過連接公司數據庫基于一定的SQL語法建立基本數據集,對數據集進行分析。這對數據集的完整性有很高的要求。
二、指標監控型報表
finereport
可視化的一大應用就是數據報表,而FineReport可以自由編寫整合所需要的報表字段進行報表輸出,支持定時刷新和監控郵件提醒,是大部分互聯網公司會用到的日常報表平臺。
尤其是公司體系內經營報表,我們用的是商業報表工具,就是finereport。推薦他是因為有兩個高效率的點:①可以完成從數據庫取數(有整合數據功能)—設計報表模板—數據展示的過程。②類似excel做報表,一張模板配合參數查詢可以代替幾十張報表。
三、動態數據可視化
一個使用 JavaScript 實現的開源可視化庫,底層依賴輕量級的矢量圖形庫 ZRender,提供直觀,交互豐富,可高度個性化定制的數據可視化圖表,它是由百度團隊開源的。
在實際開發中使用的往往會要求從服務器端取數據進行動態顯示,一般來說數據請求過程如下:
客戶端通過ajax發送請求;
服務器端Servlet接收請求;
生成json數據并返回給客戶端;
客戶端接收數據后顯示。
通常都是用Jsp+Servlet+Echarts來實現動態數據可視化的。
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