美國微軟微軟的大數據可視化系統

⑴ 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。

⑵ 數據可視化系統有什麼優點

一、可視化讓數據分析更加便捷

很多人對於大數據的概念及具體含義還是不清楚的，因此，實現大數據分可視化更加不了解，但是他們卻能准確的說出數據可視化在生活中的應用及發揮著什麼樣的作用。實現數據的可視化，無非就是讓人們在對數據進行處理的過程中，更加方便、快捷與精準。這樣的數據分析不僅能更加貼近了人們的生活，還能滿足人們的實際生活需要。在進行數據可視化分析的過程中還可以採用合適的標志進行處理。恰當的標志可以讓數據在分析過程減少誤差量，包括對數據分析及傳遞過程中的誤差，此外，數據可視化還具有很好的交互性，不僅設計功能良好，且使用過程中更加有意義、更加容易被人們理解和接受。

二、實現數據可視化更方便的獲取知識

現代背景下的數據收集，具有良好的精準性，採用新的軟體技術及手段，不僅讓人們更加容易的獲得龐大的資料庫，還能挖掘其隱藏的數據目標。但在分析過程中，還需要認真的對一些有價值的數據進行深入分析與採集，因此實現數據的可視化是非常必要的。實現數據的可視化不僅讓數據變得通俗易懂，還能更加直接的傳遞所表達的信息。在生活中，常遇到的數據一般都是具有標識系統的，這種標識系統不僅僅是方向性的，還有文字性的。如街頭上的指路標志，不僅讓你更加直觀的獲取信息，還能為了解決實際的需要。

綜上所述，實現數據可視化不僅具有上述優點，在進行可視化的過程中，還需要注意一些象徵性的，如對顏色、大小及位置的抽象元素所傳達出的信息。

⑶ 值得推薦的數據可視化工具有哪些

可視化工具包羅萬象，數不勝數，但平時工作中常用的也就那麼幾款：

6）Tableau

較為成功的BI工具之一，操作流暢，界面精美，當然這樣精美的軟體是需要費用的。

另外還有很多工具，例如BDP，圖表秀，數加平台、魔鏡等，但個人認為上面幾款已經足夠使用，切勿貪多。

⑷ 常用的大數據BI工具有哪些_bi大數據是什麼

1、億信ABI

億信ABI是億信華辰開發的一款全能型數據分析平台。支持連接多種類型的數據源，包括：關系型資料庫，分布式資料庫，文件數據源，介面數據源等;也能靈活支持跨源跨庫的數據分析。內置了數倉實施工具，通過拖拽式的流程設計，實現了數據抽取、清洗、轉換、裝載及調度。支持業務人員自助分析，拖拖拽拽就能做出數據分析。

2、Tableau

Tableau是國外比較流行的一款數據可視化工具，可視化功能很強大，對計算機的硬體要求較高，部署較復雜。支持與Matlab進行集成計算。目前在數據挖掘領域做得相對比較簡單，只是內置了預測和聚類兩個挖掘分析演算法，但支持R語言等挖掘語言集成。

3、QlikView

QlikView比較靈活，展示樣式多樣。它允許設置和調整每個對象的每個小方面，並自定義可視化和儀錶板的外觀。QlikView數據文件(QVD文件)概念的引入，一定程度上取代了ETL工具的功能，擁有可集成的ETL(提取，轉換，載入)引擎，能夠執行普通的數據清理操作，但是這可能會很昂貴。

4、PowerBI

PowerBI是微軟提供的一種商業分析產品，因為是微軟的產品，所以它的知名度很高。在產品的功能、易用性、美觀程度液凳舉上都有很好的表現。這個產品的學習成本較低、上手快，因為桌面版粗岩不提供協作選項，因此最適合獨立用戶或在同一個辦公區工作的人使用，對於有復雜業務場景需求的客戶，包鬧碧括有定製開發需求的客戶來說，存在不小的障礙。

5、Finebi

Finebi是帆軟開發的一款敏捷BI工具，帆軟早期專注於傳統報表的圖表組件功能，以價格優勢佔到了不低的市場份額，作為傳統報表起步的公司，在敏捷BI的沖擊下市場受到了沖擊並開始轉向敏捷路線。Finebi做到了將IT人員從分析環節的中心淡去，提供了從數據採集到數據加工處理、數據存儲、數據分析、數據可視化為一體的一站式商業智能解決方案。

關於常用的大數據BI工具有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、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。

⑸ 有哪些數據可視化的好工具

國外產品有tableau；國內產品有bdp個人版，可視化效果如下：

bdp個人版提供了柱狀圖、條形圖、餅圖、雷達圖、散點圖、面積圖、GIS地圖、漏斗圖、詞雲、矩形樹圖、旭日圖等幾十種可視化圖表！！！無需編程基礎，拖拽數據即可生成統計圖表，操作容易。數據實時可視化，及時了解數據動態~