一站式大數據立體可視化平台

① 國內有哪些適合個人使用的數據可視化工具

比較適合個人使用的數據可視化工具有思邁特軟體Smartbi。

思邁特軟體Smartbi是中國自助型BI領導者，它簡單易用，人人可用。可以解放IT部門，讓業務人員自主、靈活、多樣的可視化分析，無需任何技術，數秒實現數據可視化。藉助思邁特軟體Smartbi，企業可以充分發掘數據價值，告別數據孤島。思邁特軟體Smartbi性能優異，億級數據，秒級響應，實施周期以星期計算，支持PC、移動端、大屏多種終端

思邁特軟體Smartbi是國家認定的「高新技術企業」，廣東省認定的「大數據培育企業」， 廣州市認定的「兩高四新企業」，獲得了來自國家、地方政府、國內外權威分析機構、行業組織、知名媒體的高度關注和認可，斬獲「大數據百強企業」、「中國十佳商業智能方案商」、「中國科技創新企業100強」等100+榮譽獎項！

憑借NLP和數據挖掘功能入選Gartner「中國AI創業公司代表廠商（2020）」，憑借思邁特軟體Smartbi入選「Gartner 增強分析2020代表廠商」。

數據可視化工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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② 國內哪家做數據可視化大屏的廠商實力還可以的

互聯網發達到今天，各種智能產品讓我們的生活更加高效方便。而智能BI的出現給企業帶來了更多的幫助。智能BI最早誕生於美國，經過這么多年的發展，早已經發展出不同方向的產品，例如，數據可視化大屏、可視化表格、商業化數據分析、數據地圖等，其中屬數據可視化大屏尤為突出、集各種產品大成於一體，數據可視化大屏可以幫助客戶多角度的進行市場分析、銷售分析，綜合分析能夠更好的查詢出市場症結，因此近些年受到了很多公司的喜歡。如果想要製作數據可視化大屏，製作數據可視化大屏的公司有哪些呢？

帆軟

帆軟算在行業內已經有了一定的名氣了。公司的fineBI、finereport報表、FineMobile等技術，有著12年的經驗和技術，可以說已經得到了市場認可。產品的樣式也很不錯，同時使用方便，大大提高了工作效率。像使用finereport製作報表，一般20張門店報表以往做20張excel的，使用finereport則會大大降低，使用一個參數就搞定了。
北京萬博思圖

是國內較早進入數據可視化領域的企業之一。公司成立十年來，在數據可視化、大屏展示業務上取得了很優異的成績，像京東雙十一可視化大屏就是他們的產品。

蛛網時代

這家公司的成立時間比較短，我是偶然之間發現的這家公司。旗下員工算是經驗比較豐富，有幸見過一次整體感覺不錯。他們的產品主打數據可視化、智能報表、地圖數據等等，樣式很多，尤其是3D效果很好。他家讓我印象深刻的一點是，他們報價很低，據說不需要建模所以用時短、造價低、效果好。關鍵是理念太新，有點接受不了，零編碼這個很多廠商喊了很多年，但是客制化，私人訂制是什麼鬼！他們竟然可以完全按照用戶意志為轉移，私人訂制專屬用戶的BI類產品工具！他們是真敢想，最佩服的竟然這么做了！

億信華辰

億信ABI的可視化功能簡單好上手，不管是製作分析展現報表，還是數據挖掘功能，能將所有業務數據的分析搭建過程完全可視化，幫助業務人員和決策人員有效監控前台交易、後台訂單處理、倉配效率、訂單的完成情況。

炫酷的大屏展示更加無需業務人員學習代碼知識，在數據分析界面，輕松拖拽億信ABI內置的上百種模板和可視化組件，就能完成一張精妙絕倫的大屏分析報表，摒棄傳統開發的時間和精力，扔掉傳統行業的發展弊端，讓所想皆可實現。億信ABI中豐富的可視化元素和統計圖，讓展示效果不再局限於以往的幾種類型，而是自我搭配，自由發揮。動態炫酷的大屏分析，為決策者提供了專業的3D視角，常規類型的大屏報表，幫助業務人員及時獲悉地區的銷售狀況。

億信ABI適合企業中各崗位的人員使用，比如，業務人員可以使用自助式分析，拖拽式操作幫助發現價值數據；實施人員不需要熬夜寫代碼，零腳本製作報表；開發人員根據企業自身的特點，靈活實現個性化功能拓展，無需受到任何限制；數倉人員分分鍾完成數倉建設；決策人員尋找數據中的蛛絲馬跡，及時發現問題，做出正確有利於企業的決策。

總體來說，在企業經濟條件允許的狀況下，一定要配備最專業的數據分析工具來幫助企業各崗位的人群來提升工作效率，大屏可視化對各個行業來說，都是十分適用的。如果不確定億信ABI 是否真的能滿足自身企業的需求也沒關系，體驗產品也是其中必經的過程，億信ABI的產品demo體驗與其出售的BI產品並無差異，感興趣的小夥伴可以試試看。

③ 企業數據可視化大屏用什麼工具去實現

思邁特軟體Smartbi的的分析工具就可以實現，全面的需求滿足能力
。

大數據分析平台擁有全面的需求滿足能力，無論你是哪種用戶，在BI的哪個階段流程，有什麼需求場景都能得到滿足。
1、全階段：融合傳統BI、自助BI、智能BI，滿足BI定義所有階段的需求。

2、全流程：提供數據連接、數據准備、數據分析、數據應用等全流程功能

3、全場景：提供復雜報表、數據可視化、自助探索分析、機器學習建模、預測分析、自然語言分析等全需求場景。

4、全用戶：為數據角色提供數據處理、數據准備等功能，為分析角色提供數據分析相關功能，為管理決策人員提供資源發布、管理協同、社交協同、系統監控、許可權管理等功能，實現「人盡其才」！

數據可視化大屏展示有沒有用，來試試Smartbi就知道了,Smartbi產品功能設計全面，涵蓋數據提取、數據管理、數據分析、數據共享四個環節，幫助客戶從數據的角度描述業務現狀，分析業務原因，預測業務趨勢，推動業務變革。

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④ 大數據可視化平台展示出來的效果是怎麼樣子的

大概分為幾個模塊：

1. 2D區域

   此方法使用的地理空間數據可視化技術，往往涉及到事物特回定表面答上的位置。2D區域的數據可視化的例子包括點分布圖，可以顯示諸如在一定區域內犯罪情況。

2. 時態

   時態可視化是數據以線性的方式展示。最為關鍵的是時態數據可視化有一個起點和一個終點。時態可視化的一個例子可以是連接的散點圖，顯示諸如某些區域的溫度信息。

3. 多維

   可以通過使用常用的多維方法來展示目前2維或高維度的數據。多維可視化的一個例子可能是一個餅圖，它可以顯示諸如政府開支。

4. 分層

   分層方法用於呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體裡面的小群體。分層數據可視化的例子包括一個樹形圖，可以顯示語言組。

5. 網路

   在網路中展示數據間的關系,它是一種常見的展示大數據量的方法。

⑤ 數據可視化工具有哪些

近幾年冒出來的BI之秀，如TB、qlk都強調可視化，一改傳統BI工具SAP BO、IBM家的cognos（不過近幾年貌似都在研發雲BI）。
這里不談開源，還沒見到能成熟應用的BI。成熟的BI工具如 FineBI （國內）和 Tableau（國外），都很推薦。tableau可視化探索分析很贊，數據量多的時候性能較差，企業用多並發價格貴。FineBI 國產帆軟，為數不多能占據世界領先地位的數據工具，重在數據處理性能和企業應用的復雜情況（市場步伐很快），自帶ETL，可視化還行，價格良心，個人用免費。

⑥ 國內免費好用的數據可視化軟體

國內的大數據可視化的軟體哪個好一些？使用簡單方便國內的大數據可視化的軟體那個好一些？之前了解過TempoBI的數據可視化軟體，可以免費申請試用，操作起來很便捷~感興趣的小夥伴可以網路一下

⑦ 哪家大數據軟體公司在數據可視化大屏展示這塊做得比較好

國內的大數據可視化的軟體那個好一些？使用簡單方便國內的大數據可視化的軟體那個好一些？使用簡單方便國內的大數據可視化的軟體那個好一些？使用簡單方便

⑧ 使用大數據可視化平台有什麼好處

1.速度快

這里的速度快不只是因為能快速的識別當前趨勢和信息，科學的來說是因為人腦對視覺信息的處理要比書面信息快10倍。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快，從而輕松理解數據。

2.多維度顯示數據

在可視化的分析下，數據將每一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變數。易數將數據處理分為緯度和數值，支持用戶對於不同種類圖表的多維度操作顯示

3.數據的直觀展示

大數據可視化報告使我們能夠用一些簡短的圖形就能體現那些復雜信息，甚至單個圖形也能做到。決策者可以輕松地解釋各種不同的數據源。豐富但有意義的圖形有助於讓忙碌的主管和業務夥伴了解問題和未決的計劃。

4.大腦記憶能力的限制

實際上在我們觀察物體的時候，大腦和計算機一樣有長期的記憶(memory硬碟)和短期的記憶(cache內存)。只有我們在記下文字，詩歌，物體，並且一遍一遍的在短期記憶出現之後,它們才可能進入長期記憶。很多研究已近表明，在進行理解和學習的任務的時候，圖文一起能夠幫助讀者更好的了解所要學習的內容，圖像更容易理解，更有趣，也更容易讓人們記住。

5.定製數據可視化

為了深入了解某個模塊的內容，定製數據可視化不僅可以提供數據的圖形表示，還允許更改表單，省略不需要的內容，用來更深入地瀏覽以獲取更多的詳細信息。這能更好地吸引用戶的注意力，並提供更好的溝通。同時像易數還支持聯動功能，可以深入數據分析，與數據直接交互，用戶可以查看他想要的任何數據。

關於使用大數據可視化平台有什麼好處，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。