大數據可視化報表

㈠ 數據可視化工具有哪些

答：一、數據可視化工具

1、Jupyter：大數據可視化的一站式商店

2、Tableau：AI，大數據和機器學習應用可視化的最佳解決方案

3、GoogleChart：Google支持的免費而強大的整合功能

4、D3.js：以任何您需要的方式直觀地顯示大數據

5、Smartbi：真Excel操作，簡單易用

二、數據可視化工具的特徵

1、能夠處理不同種類型的傳入數據

2、能夠應用不同種類的過濾器來調整結果

3、能夠在分析過程中與數據集進行交互

4、能夠連接到其他軟體來接收輸入數據，或為其他軟體提供輸入數據

5、能夠為用戶提供協作選項

㈡ 大數據可視化工具最後做出來的報表效果是怎麼樣的

可以對報表進行鑽取、聯動等

用大數據可視化工具（OurwayBI）做出來的報表效果圖如下：

㈢ 數據分析報表怎麼做才直觀又易懂

數據分析報表艱澀難懂不是什麼罕見事，不少人依舊在用著彷彿天書一般的分析報表，不是看不懂，而是要花費大量時間精力才能看懂。這種不直觀，又難懂的分析報表大大阻礙了企業信息傳遞，影響決策。報表到底該怎麼做才直觀又易懂？或許你該換個數據分析平台，換一個能將復雜分析報表做得直觀又易懂的數據分析平台。


基於報表直觀易懂的前提，你需要一個可視化分析平台，也就是我們常說的BI平台。這類數據分析平台擅長藉助圖像化分析圖表、智能化數據分析功能將原本復雜難懂的數據轉化成直觀易懂的數據可視化分析報表，效果如下：

奧威BI_可視化報表案例1

BI平台不僅能將復雜數據直觀化展現，更能藉助多種智能可視化分析功能實現數據的快速鑽取、聯動、篩選等，甚至可實現自動預警，凸顯超出安全范圍的數據。這是什麼概念？


BI將帶來更符合實際需求的，靈活度更高的數據分析體驗。


如果說傳統的數據分析報表所有內容數據都已固定，那BI平台製作的可視化分析報表上，數據則是多變的，可根據報表瀏覽者的分析思維，快速調取所需數據並直觀展現出來。如當報表顯示2019年7月的門店銷售數據top10時，瀏覽者發現北京店排名下降過快，可通過鑽取控制項秒速鑽取到相關數據明細，或通過聯動功能，實現聯動圖表同時呈現北京門店相關數據分析的效果。


在分析數據時，不同人的關注點，希望看到的欄位與維度組合並不相同，甚至出於全面深入分析的需求，同一個瀏覽者也會希望切換不同的欄位與維度組合，從而從不同角度更深入全面地分析挖掘數據，這就需要運用OurwayBI數據分析平台的多維動態分析，讓報表瀏覽者隨時隨地根據所需自由切換欄位與維度組合。


OurwayBI數據分析平台，是奧威軟體自主開發的奧威BI系列中的一款主打產品。除了以上功能，OurwayBI數據分析平台還具備快速抓取第三方平台制定數據（AI取數）、突破財務分析中運算復雜的難題（行計算自定義），甚至在BI解決方案上，OurwayBI數據分析平台將奧威BI獨有的BI解決方案融為一體，針對不同行業，不同主流ERP，預設分析模型，縮減BI落地耗時、工序，加快構建獨屬於企業的大數據可視化分析平台。

㈣ 5個常用的大數據可視化分析工具

1.Tableau

Tableau 幫助人們快速分析、可視化並分享信息。它的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字“畫布”上，轉眼間就能創建好各種圖表。數以萬計的用戶使用 Tableau Public 在博客與網站中分享數據。

2.ECharts

Echarts可以運用於散點圖、折線圖、柱狀圖等這些常用的圖表的製作。Echarts的優點在於，文件體積比較小，打包的方式靈活，可以自由選擇你需要的圖表和組件。而且圖表在移動端有良好的自適應效果，還有專為移動端打造的交互體驗。

3.Highcharts

Highcharts的圖表類型是很豐富的，線圖、柱形圖、餅圖、散點圖、儀表圖、雷達圖、熱力圖、混合圖等類型的圖表都可以製作，也可以製作實時更新的曲線圖。

另外，Highcharts是對非商用免費的，對於個人網站，學校網站和非盈利機構，可以不經過授權直接使用 Highcharts 系列軟體。Highcharts還有一個好處在於，它完全基於 HTML5 技術，不需要安裝任何插件，也不需要配置 PHP、Java 等運行環境，只需要兩個 JS 文件即可使用。

4.魔鏡

魔鏡是中國最流行的大數據可視化分析挖掘平台，幫助企業處理海量數據價值，讓人人都能做數據分析。

魔鏡基礎企業版適用於中小企業內部使用，基礎功能免費，可代替報表工具和傳統BI，使用更簡單化，可視化效果更絢麗易讀。

5.圖表秀

圖表秀的操作簡單易懂， 而且站內包含多種圖表，涉及各行各業的報表數據都可以用圖表秀實現， 支持自由編輯和Excel、csv等表格一鍵導入，同時可以實現多個圖表之間聯動， 使數據在我們的軟體輔助下變的更加生動直觀，是目前國內先進的圖表製作工具。

關於5個常用的大數據可視化分析工具，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。

㈤ 如何實現大數據可視化

1.考慮用戶
管理咨詢公司Aspirent視覺分析實踐主管Dan Gastineau表示，企業應使用顏色、形狀、大小和布局來顯示可視化的設計和使用。
Aspirent使用顏色來突出希望用戶關注的分析方面。而大小可有效說明數量，但過多使用不同大小來傳遞信息可能會導致混亂。這里應該有選擇地使用大小，即在咨詢團隊成員想要強調的地方。
2.講述連貫的故事
與你的受眾溝通，保持設計的簡單和專注性。顏色到圖表數量等細節可幫助確保儀錶板講述連貫的故事。MicroStrategy產品管理高級副總裁Saurabh
Abhyankar說：「儀錶板就像一本書，它需要考慮讀者的設計元素，而不僅僅是強制列出所有可訪問的數據。」儀錶板的設計將成為推動部署的因素。
3.迭代設計
應不斷從視覺分析用戶獲得反饋意見。隨著時間的推移，數據探索會引發新的想法和問題，而隨時間和部署推移提高數據相關性會使用戶更智能。
從你的受眾徵求並獲取反饋意見可改善體驗。谷歌雲端數據工作室首席產品經理Nick
Mihailovski表示，快速構建概念、快速獲取反饋意見並進行迭代可更快獲得更好的結果。另外，還可將調查和表格整合到精美的報告中，也可以幫助確保大數據的可視化結果確實有助於目標受眾。
4.個性化一切
應確保儀錶板向最終用戶顯示個性化信息，並確保其相關性。並且，還應確保可視化在設計上反映其所在的設備，並為最終用戶提供離線訪問，這將讓可視化走得更長遠。Mihailovski說，通過精心設計的互動式可視化來吸引觀眾以及傳播數據文化，這會使分析具有吸引力和富有樂趣。
5.從分析目標開始
應確保數據類型和分析目標可反映所選的可視化類型。Mihailovski稱：「人們通常會採用相反的方法，他們先看到整潔或模糊的可視化類型，然後試圖使其數據相匹配。」對於大數據項目的可視化，簡單的表格或條形圖有時可能是最有效的。