大數據儀表盤

1. 現在都流行說大數據，那怎麼樣可以讓大量的數據可視化呢用什麼工具可以做到

數據分析，用python 或 R語言來對數據進行挖掘。

2. 數據大屏可視化有什麼用

大數據時代，人們不僅講究以事實說話，更願意以數據說話。到底該如何更直觀地展現數據，讓使用者去作出正確決策或行動、幫助使用者發揮數據本身的價值？在此背景下，數據大屏可視化應運而生。

數據大屏可視化有什麼用？

在數據的獲取、儲存、共享和分析中， 數據可視化 尤為重要。

數據可視化主要旨在藉助於直觀的圖表、圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。其本質是視覺對話，通過將數據分析技術與圖形技術結合，作為一種表現形式來清晰有效地對分析結果信息進行解讀和傳達。

而 數據大屏可視化 ，說白了就是數據可視化的一種展現形式，通過將數字背後的業務前景問題進行羅列總結，凸顯有效途徑的有效數字，以大屏可視化的方式，將林林總總的數據最終以圖表的方式呈現，達到分析業務行情和發展的作用。

可以說通過大屏展現出來的不再是簡單的數字分析報告，而是直接分析業務前景的結論。

為什麼需要數據大屏可視化？

隨著社會信息化的高速增長，數據大屏已經在很多商業領域彰顯價值，比如會議展廳、園區管理、城市交通調度中心、公安指揮中心、企業生產監控等重要場所。

相對於傳統的可視化工具開發出來的圖表和數據儀表盤，如今的可視化大屏，搭載地理軌跡、飛線、熱力、區塊、3D地圖/地球，多圖層疊加等技術，能更加生動友好地活化數據，同時也能結合豐富的交互功能和實時性，讓數據開口說話，傳達出超出其本身的信息。

大屏信息量的高度集中，能夠多方位、多角度、全景展現各項指標，實時監控，動態一目瞭然。

當前很多企業都有面臨「信息孤島」問題，各部門各平台數據信息無法實現融合、信息共享，不能進行相關系統的系統聯動，使之在日常工作效率難以提高。

相比於傳統圖表與數據儀表盤，數據可視化監控大屏幕，可以打破數據隔離，通過數據採集、清洗、分析到直觀實時的數據可視化，即時呈現隱藏在瞬息萬變且龐雜數據背後的業務洞察。

通過互動式實時數據可視化大屏來實時監測企業數據，洞悉運營增長，助力智能高效決策。

大屏數據可視化的過程

1

確認需求

以能夠解決實際問題為目的，認真確認展示的主題、具體展示內容、各部分內容用到的圖表類型、大屏的物理環境和使用環境、使用人群、觀看人群等。

2

准備數據

對大屏所需的數據進行認識、研究、收集和整理，同時創建業務需求使用的數據集等，要避免數據堆砌的情況，要令大屏每一處數據展示都有意義。

3

視覺、交互設計

設計整個大屏的背景圖、布局、配色、元素細節、動態交互效果等，完成後將已經准備好的數據整合到可視化系統中去。但這並不是最終的步驟，最終大屏可視化系統中的數據想要維持長久有效，還需要通過檢查測試的手段，得到不斷的驗證。

4

檢查測試

設計、組件數據接入等過程都完成後，需要檢查在內容、風格、實現上是否能夠滿足應用需求，並完成後續內部檢查、現場測試、試用評審和修改完善等內容。

如何跳過復雜的開發設計過程？

數據可視化大屏真正的核心在於與用戶交互的環節，通過數據可視化分析師的精心分析策劃，來製造出真正符合客戶需求、恰當的規劃數據頁面。

通過大屏，我們能看到設計樣式，指標數據，但仔細想想，其實人們關心的從來不是數據，數據不是重點，只是一種達到目的的手段，人們更關心的是數據背後的意義。

奧德塔大數據應用分析平台堅持「所見即所得」的設計初衷，通過完善的圖形界面與簡單的拖曳操作，即可完成復雜的數據計算、可視化圖形的快速生成與配置、互動式的數據探索以及分析報告的布局與設計。

奧德塔大數據應用分析平台在易用性方面進行了大量的探索，旨在降低工具操作的復雜度，提供人人都是數據分析師的自助式數據探索工具，讓沒有數據分析專業背景的業務人員在拖曳點擊之間，即可快速發現數據中蘊藏的價值，充分釋放企業的數據分析活力。

3. 房地產大數據想要可視化的效果，怎麼實現

分析原始數據來 數據是可視源化背後的主角，逆向可視化與從零構建可視化的第一步一樣：從原始數據入手。不同的是在逆向時我們看到的是數據經過圖形映射、加工、修飾後的最終結果，而原始數據隱藏在紛繁復雜的視覺效果中。

4. 大數據可視化工具哪個做出來最漂亮

非編程篇/可直接上手的工具
1. Excel
Excel是最容易上手的圖表工具，善於處理快速少量的數據。結合數據透視表，VBA語言，可製作高大上的可視化分析和dashboard儀表盤。
單表或單圖用Excel製作是不二法則，它能快速地展現結果。但是越到復雜的報表，excel無論在模板製作還是數據計算性能上都稍顯不足，任何大型的企業也不會用Excel作為數據分析的主要工具。
2. 可視化 BI（Power BI \Tableau \ 帆軟FineBI等等）
也許是Excel也意識到自己在數據分析領域的限制和眼下自助分析的趨勢，微軟在近幾年推出了BI工具Power BI。同可視化工具Tableau和國內帆軟的BI工具一樣，封裝了所有可能分析操作的編程代碼，操作上都是以點擊和拖拽來實現，幾款工具的定位稍有不同。
Power BI
最大的明顯是提供了可交互、鑽取的儀錶板，利用Power Pivot可直接生產數據透視報告，省去了數據透視表。
Tableau
可視化圖表較為豐富，堪稱一等， 操作更為簡單。
帆軟FineBI
企業級的BI應用，實用性較強，因2B市場的大熱受到關注。千萬億級的數據性能可以得到保證，業務屬性較重，能與各類業務掛鉤。
對於個人，上手簡單，可以騰出更多的時間去學習業務邏輯的分析。
編程篇
對於尋求更高境界數據分析師或數據科學家，如果掌握可視化的編程技巧，就可以利用數據做更多的事情。熟練掌握一些編程技巧，賦予數據分析工作更加靈活的能力，各種類型的數據都能適應。大多數設計新穎、令人驚艷的數據圖幾乎都可以通過代碼或繪圖軟體來實現。
與任何語言一樣，你不可能立刻就開始進行對話。要從基礎開始，然後逐步建立自己的學習方式。很可能在你意識到之前，你就已經開始寫代碼了。關於編程最酷的事情在於，一旦你掌握了一門語言，學習其他語言就會更加容易，因為它們的邏輯思路是共通的。
1. Python語言
Python 語言最大的優點在於善於處理大批量的數據，性能良好不會造成宕機。尤其適合繁雜的計算和分析工作，而且，Python的語法干凈易讀，可以利用很多模塊來創建數據圖形比較受IT人員的歡迎。
2. PHP語言
PHP這個語言鬆散卻很有調理，用好了功能很強大。在數據分析領域可以用php做爬蟲，爬取和分析百萬級別的網頁數據，也可與Hadoop結合做大數據量的統計分析。
因為大部分 Web 伺服器都事先安裝了 PHP 的開源軟體，省去了部署之類的工作，可直接上手寫。
比如 Sparkline（微線表）庫，它能讓你在文本中嵌入小字型大小的微型圖表，或者在數字表格中添加視覺元素。
一般 PHP會和 MySQL 資料庫結合使用，這使它能物盡其用，處理大型的數據集。
3. HTML、JavaScript 和 CSS語言
很多可視化軟體都是基於web端的，可視化的開發，這幾類語言功不可沒。而且隨著人們對瀏覽器工作越來越多的依賴，Web 瀏覽器的功能也越來越完善，藉助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接運行可視化展現的程序。
不過還是有幾點需要注意。由於相關的軟體和技術還比較新，在不同瀏覽器中你的設計可能在顯示上會有所差別。在 Internet Explorer 6 這類老舊的瀏覽器中，有些工具可能無法正常運行。比如一些銀行單位仍舊使用著IE，無論是自己使用還是開發的時候都要考慮這樣的問題。
4. R語言
R語言是絕大多數統計學家最中意的分析軟體，開源免費，圖形功能很強大。
談到R語言的歷史，它是專為數據分析而設計的，面向的也是統計學家，數據科學家。但是由於數據分析越來越熱門，R語言的使用也不瘦那麼多限制了。
R的使用流程很簡潔，支持 R 的工具包也有很多，只需把數據載入到 R 裡面，寫一兩行代碼就可以創建出數據圖形。
當然還有很多傳統的統計圖表。

5. 一般用哪些工具做大數據可視化分析

酷屏是億信華辰的數據可視化產品，內置上百種可視化元素和六十餘內種風格各異的表格、導航容、統計圖等組件及SVG特效可供用戶選擇，通過設計與搭配，可衍生出成千上萬種可視化效果。在提供傳統的柱狀圖、餅圖、儀表盤等基礎圖表組件的基礎上，還提供了光暈圖、泡泡圖、流向地圖等十餘種新穎奪目的個性化圖表，更有獨特的3D全景視角，自由快捷製作各類互動式常規屏和大屏報表。

6. 大數據精髓 不在於「大」而在於「精準」

大數據精髓：不在於「大」而在於「精準」

大數據帶來的變革是全方面的，不僅變革互聯網世界，也變革現實世界，作為具有強大變革能力的大數據，站在創新前沿思考其精髓是非常重要的，大數據的精髓並不在於「大」而在於「精準」，這也是營銷對於大數據青睞的原因所在。

大數據時代的到來，讓互聯網領域乃至這個世界都產生深刻變化，隨著大數據應用的逐漸深入，對大數據精髓的淘汰也逐漸成為人們關注的焦點。

以下三大論斷可以反應出大數據精髓所在：

智能終端與「可穿戴」計算設備的出現，更使得行為、位置、生理數據等細微變化成為可供記錄和分析的精準對象。

大數據之「大」，不僅在於容量，更在於社會對其價值的洞悉。

大數據作為一種新的測量工具，將再一次引領新的繁榮，提供給人們更多的選擇。

萬物皆互聯，無處不計算。因為互聯網、手機、無線感測器的普及，實時監測、遠程協作、SOHO工作、數據管理已成為平常之事，信息像水電一樣通過網路供應、汩汩傳輸，計算機上有形數據轉化為無形的財富，深入並造福於現實生活。

這標志著雲計算與大數據時代的開啟。智能管理、社交網站、物聯網、IPv6，當新技術風馳電掣般地駛入生活，我們如同搭上高鐵列車，還來不及看清楚窗外的風景，就已呼嘯著越過下一個站台。大數據應用於健康管理，幾乎表徵了新媒體技術層面的全部特徵：電子檔案高度個性化；人工智慧幫助我們細分信息；遠程協同記錄用戶的行為模式；數據挖掘預測人們的未來需要。依託高度個性化的智能網路平台，人們可以擺脫時空障礙，在任何地方開展工作、進行合作——基層服務觸角更深、城鄉差距漸趨抹平，資源配置得以優化，產業升級、效率提高。而智能終端與「可穿戴」計算設備的出現，更使得行為、位置、生理數據等細微變化成為可供記錄和分析的精準對象。

盡管大數據這個名詞並不新鮮，但社會對於大數據價值的認識尚在深化。20世紀80年代，美國人首先提出了這個概念。雅虎的科學家發現，得益於計算機技術和海量資料庫的發展，個人在真實世界的活動能夠得到前所未有的記錄。隨著新媒體技術的更新，如今，大數據的概念逐漸拓展，涵蓋了從數字圖像、新聞跟帖、文本記錄、視頻文檔、社交平台互動所提供的所有信息。不僅如此，它還被視作一種能力，引發了社會和國家戰略層面的深刻關注。

大數據之「大」，不僅在於容量，更在於社會對其價值的洞悉：在大數據所重塑的後信息環境中，一個大規模生產、分享和應用數據的世界撲面而來。正如學者維克托·邁爾—舍恩伯格所說，它的真實價值「就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到一角，絕大部分隱藏於表面之下。

但即便如此，我們依然可以清楚察覺到大數據給社會帶來的一些改變。從谷歌的流行病分析系統到沈陽渾南居民的數據查詢終端，基於信息的創新成為服務的先導，連接民生，可以救助更廣泛的普通大眾；以雲計算為基礎的信息存儲、分享和挖掘手段，推動著數據的交換、整合和分析，可以幫助人們發現新知，創造新的價值；作為新發明和新服務的源泉，大數據也影響到傳統學科研究的分化，改變了人們的價值取向、知識結構和生活方式。有學者將大數據比作觀察人類自身社會行為的顯微鏡和儀表盤。而我們看到，這個新的測量工具，再一次引領新的繁榮，提供給人們更多的選擇。

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7. 3大常用的數據分析工具是什麼

3大常用的數據分析工具如下：

1、思邁特軟體Smartbi

思邁特軟體Smartbi是專業的BI工具，基於統一架構實現數據採集、查詢、報表、自助分析、多維分析、移動分析、儀表盤、數據挖掘以及其他輔助功能，並且具有分析報告、結合AI進行語音分析等特色功能。十多年的發展歷史，國產BI軟體中最全面和成熟穩定的產品。廣泛應用於金融、政府、電信、企事業單位等領域。完善的在線文檔和教學視頻，操作簡便易上手。

2、MineSet

MineSet是由SGI公司和美國Standford大學聯合開發的多任務數據挖掘系統。MineSet集成多種數據挖掘演算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實時地發掘、理解大量數據背後的知識。

3、QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心開發的一個多任務數據挖掘系統，他的目的是為新一代決策支持系統的應用開發提供高效的數據開采基本構件。

數據分析工具靠不靠譜，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。

8. 【收藏】實用的大數據可視化分析工具合集

【導讀】隨著社會的發展，可以說數據影響著我們這個時代，我們每天都被各種數裹挾著，影響著，作為大數據分析師的工作內容之一就是分析數據，提取數據，優化數據，最後為我們所用。今天小編就來給大家整理了實用的大數據可視化分析工具合集，希望對大家有所幫助。

1、Datawrapper

Datawrapper是一款專心於新聞和出書的可視化工具。
Datawrapper十分簡略運用，不需求任何編程根底。你只需求上傳你的數據，便能輕松地創立和發布圖表，乃至是地圖。Datawrapper供給了
許多的自界說布局及地圖模板。

2.Tableau

Tableau
Public或許是最盛行的可視化工具，它支撐各種圖表，圖形，地圖和其他圖形。這是一個徹底免費的工具，你用它製作的圖表可以很簡略地嵌入到任何網頁中。他們有一個不錯的畫廊，閃現經過Tableau創立的可視化效果。

3、Smartbi

Smartbi作為老到的大數據分析途徑，具有可復用、
動態結合一同的展示效果，使得數據可視化活絡強健，動態皆宜，為寬廣用戶供給了無限的運用才諧和幻想空間。

除了支撐運用Excel作為報表規劃器，完美兼容Excel的裝備項。支撐Excel悉數內置圖形、布景圖、條件格式等規劃凌亂的儀表盤款式，一同支撐無缺ECharts
圖形庫，支撐林林總總的圖形，包括瀑布圖、聯絡圖、雷達圖、油量圖、熱力求、樹圖等幾十種動態交互的圖形，藉助於地輿信息技術，還打造了地圖剖析功用。

4.Google Charts

Google Charts
以HTML5和SVG為根底，充沛考慮了跨瀏覽器的兼容性，並經過VML支撐舊版本的IE瀏覽器。悉數您將創立的圖表是互動式的，有的還可縮放。 Google
Charts十分人道化，有全面的模板庫，你可以從中找到所需模板。

5.ChartBlocks

ChartBlocks是一個易於運用在線工具，它無需編碼，便能從電子表格，資料庫中構建可視化圖表。整個進程可以在圖表導游的教訓下完畢。圖表是呼應式的，並且可以和任何的屏幕規范及設備兼容。

6.Chart.js

十分合適小型項目。盡管只需六種圖表類型，開源圖書館Chart.js是用於喜愛和小型項意圖完美數據可視化工具。運用HTML 5
canvas元素製作圖表，Chart.js創立呼應式平面規劃，並且正在活絡成為最盛行的開源圖表庫之一。

其實，工具還有許多許多，他們各自有各自的利益有點，咱們可以依據自己需求結合他們的工作性能來挑選最合適，最便利的軟體。以上就是小編今天給大家整理分享關於「【收藏】實用的大數據可視化分析工具合集」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，一直完善自己，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

9. 怎麼樣的大數據可視化效果圖才算好看，直觀

對於大數據可視化效果圖的問題，我理解的題主的問題分兩方面：

1、好看

2、直觀

那麼關於大數據可視化效果圖的這個問題，我們就可以分兩部分來說了。

一、好看

其實好看很容易達到，一方面需要合理安排dashboard（儀表盤）中的布局，另一方面需要好看的設計和配色。

比如我們之前一位同事做過的她個人的健身數據分析。通過一張儀表盤，就全面展示出了她近期的健身狀況。

那麼這其中的整體配色就和背景一致，圖形選用的顏色也在一個色系，整體看起來就很舒服。

那從這張圖中，我們其實可以看到4點：

1、合同數量增長了

2、合同數量一直在波動

3、8月份合同數量達到最高點

4、合同數量在8個月里兩次下跌

你想強調的是哪一點？看的人其實並不清楚，你需要選擇其中一點你想表述的主題，作為該圖表的標題。

所以說，我會認為直觀中的「直」指的是信息表達要直接，「觀」是你選擇的圖表要適合你要表達的信息（關於這部分可以看下關於圖表選擇的一篇內容），也就是說並不是你把圖表做出來就結束了，而是你要通過標題、顏色等方式，去強調你想表達的觀點。

在我看來，直觀可能比好看要更重要一些。

10. 帆軟中的儀表盤求什麼的

儀表盤是統計數據工作中經常需要用到的一種數據表達迅頌元素。儀表盤跟汽嘩閉車上用到的儀表盤有異曲同工之妙，是企業數據統計工作者非常喜歡的一種模式。但是，想要輕輕鬆鬆的製作出數據儀表盤並沒有那麼容易，下面就一起來了解一下數據儀表盤的製作工具有哪些？

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1、FineBI
FineBI是一款智能化的數據統計軟體，它最方便的一點就是，只要輸入數據就可以根據自己的需求製作出想要的大數據分析圖表。當然使用FineBI作為數據儀表盤軟體進行大數據分析還可以輕松的製作出BI效果，讓數據變得更加的清晰，成為可視化圖表。

2、FineReport
FineReport數據儀表盤的製作工具內含多種模板，可以製作出各種不同的效果，其中就包括了數據儀表盤。相比FineBI，如果說FineBI更適合做數據分析，那麼FineReport則更適合做企業需要用到的各種報表。這兩者都擁有畝蘆鄭製作數據儀表盤的功能。帆軟的這兩款軟體，都能做出好看的儀表盤。

3、億圖
億圖也是一款老牌的數據處理軟體了，它的功能很多，也有很多數據工作者會用它來製作圖表。但是用億圖作為數據儀表盤的製作工具的話，顏值稍微低了一些。因為億圖的模板有限，這也導致用它製作出的效果有所偏差，所以對圖表要求不嚴格的企業用它或許可以，要求高的則不適合了。

但這一切都要基於一個好用的數據可視化平台。現在市面上流行的有FineBI、Power BI，但權威機構IDC指出市場佔有率第1的還是FineBI，這些都可以做數據分析。