數據圖形化有哪些

⑴ 數據可視化工具主要有哪些

思邁特軟體Smartbi是我感覺很不錯的一款大數據可視化系統。其中還有很多對數據處理的公式和方法，圖表也比較全面。相對於網路的echarts，思邁特軟體Smartbi還是一款比較容易入手的數據分析工具。最後，思邁特軟體Smartbi提供了免費的版本，功能齊全，更加適合個人對數據分析的學習和使用。

數據可視化，是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。

思邁特軟體Smartbi大數據分析產品融合BI定義的所有階段，對接各種業務資料庫、數據倉庫和大數據分析平台，進行加工處理、分析挖掘和可視化展現；滿足所有用戶的各種數據分析應用需求，如大數據分析、可視化分析、探索式分析、復雜報表、應用分享等等。

思邁特軟體Smartbi是一款商業智能BI工具，做數據分析和可視化數據展現，以分析為主，提供多種數據接入方式，可視化功能強大，平台更適合掌握分析方法了解分析的思路的用戶，其他用戶的使用則依賴於分析師的結果輸出。

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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⑵ 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。

⑶ 常見的數據可視化工具有哪些

1. Tableau

它是最流行的數據可視化工具之一。它使用戶能夠處理大量用於不同領域的數據集，例如，人工智慧，商業智能，機器學習等。Tableau協助數據導入和元數據管理。

Tableau的功能

帶有選件以增強操作進度提供各種擴展選項以保護數據該應用程序具有不同的版本，例如台式機，雲和伺服器可用於250個以上的應用程序。

2. Power BI

當談到最好的數據可視化工具時，我們不能忽略Power BI。它是一個數據可視化和商業智能工具。Power BI將從不同來源獲得的所有數據轉換為報表和儀錶板，使其易於理解。

Power BI的功能

您可以使用其SaaS解決方案輕松進行報告管理它可以在您的報告或儀錶板上提供實時更新讓您通過其“自然語言查詢”功能進行數據探索在混合配置下易於使用

3. Sisense

它是一個提供商業智能的數據驅動系統。Sisence收集數據，然後仔細分析數據以交互方式呈現它們。在2019年，它獲得了Finance Online的最佳商業智能獎。

Sisense的特徵

用戶可以導出不同格式的數據，例如PDF，Word，Excel，PPT等。預算友好，並提供24×7小時的技術支持。可以跟蹤數據，並且可以輕松地與其他Sisense產品集成。

4. Adaptive Insights

設計和開發此數據可視化工具是為了有效地促進您的業務。Adaptive Insights可幫助您進行計劃，預算和預測，以便您做出更好的業務決策。

適應性見解的功能

讓您與其他用戶合作。它可以使您的數據收集過程自動化，以確保包含新數據。它使您可以實時採用計劃。

5. Qlik

這是頂級的數據可視化工具之一，在世界范圍內廣泛用於將原始數據轉換為知識。配備了高級功能，它就像大腦一樣工作，無論如何都可以得到答案。

Qlik的功能

提供透明的報告和更好的可伸縮性。支持多種數據表示格式。無需任何人工輸入即可維護數據和信息。它可以幫助您了解當前的市場趨勢，以便您做出更好的決定。

關於常見的數據可視化工具有哪些，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。

⑷ 數據可視化的方法有哪些

數據可視化就是將數據分析的結果用圖表的形式展現出來。

可以實現數據可視化的工具有：Excel、報表、BI

圖表的展現形式有：柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、雷達圖、地圖、漏斗圖、儀錶板圖、散點圖、桑基圖、詞雲和矩形樹圖等各種各種圖形。

以下展示幾張通過觀遠數據BI平台做的數據可視化大屏：

⑸ 常見的數據分析可視化圖表有哪些

①柱狀圖：用於做比較。

柱狀圖是最基礎的一種圖表，我們通過數據柱的高度來表現數據的多少，進而比較不同數據之間的差異。數據量的大小對比對於我們來說一目瞭然，一般來說，柱狀圖的橫軸是時間軸，縱軸是數據軸。

②折線圖：用於看數據變化的趨勢。

折線圖一般可以基於時間維度看數據量的變化趨勢，發現整體走向和單體突出數據，如圖4-2所示。比如通過折線圖可以看出全年的新增用戶變化情況，找出數據變化的高點和低點，而柱狀圖則用來對比不同高點之間的變化，進而找原因。

③餅狀圖：用於看各部分的佔比。

餅狀圖和柱狀圖在應用上有一定的重合。餅狀圖的應用重點在於發現單體因素在整體因素中的佔比，但如果用多個單體因素做餅狀圖，可能導致數據特徵不明顯。

④散點圖：用於二維數據的比較。

散點圖可以用於三維數據的表現，也可以用於二維數據的比較。一般我們將數據大的維度作為縱軸，更有利於展示結果。

⑤氣泡圖：用於用戶三維數據的比較。

氣泡圖是對散點圖的升級，可通過散點圖中點的不同大小來表現第三維數據。

⑥雷達圖：用於四維以上數據的對比。

雷達圖可以應用於多維度數據的對比。雷達圖一方面可以對比出不同群組用戶的特徵，另一方面可以總結不同用戶的特徵。

⑹ 數據可視化常用的方式有哪些

一、面積&尺寸可視化

對同一類圖形(例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等)的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同目標對應的目標值之間的比照。

這種辦法會讓閱讀者對數據及其之間的比照一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式核算，來表達准確的標准和份額。

二、顏色可視化

經過顏色的深淺來表達目標值的強弱和巨細，是數據可視化規劃的常用辦法，用戶一眼看上去便可全體的看出哪一部分目標的數據值更突出。

三、圖形可視化

在咱們規劃目標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表愈加生動的被展示，更便於用戶了解圖表要表達的主題。

四、地域空間可視化

當目標數據要表達的主題跟地域有關聯時，咱們一般會挑選用地圖為大布景。

這樣用戶能夠直觀的了解全體的數據情況，同時也能夠依據地理位置快速的定位到某一區域來查看詳細數據。

五、概念可視化

經過將籠統的目標數據轉換成咱們熟悉的簡單感知的數據時，用戶便更簡單了解圖形要表達的意義。

關於數據可視化常用的方式有哪些，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。

⑺ 數據可視化常用的圖有哪些，有什麼特點

DataViz可視化數據分析軟體中含有豐富的各種圖表，可以幫助用戶通過簡單的拖拽就可以輕松的創建用於數據分析的圖表，或者將多個圖表組成圖冊來進行交互分析並進行大屏展示。

DataViz中圖表聯動可以實現對同一個數據集或不同數據集的圖表的聯動，通過圖表聯動可以讓某個圖表作為篩選器，點擊其中某一個數據項，與其關聯的圖表將會篩選出所選項的數據內容，快速且直觀展現數據分析結果。下面我們來介紹下DataViz中圖表聯動的幾種方式。

●實現與指定的圖表進行聯動
圖表聯動可以設置指定的圖表與當前圖表進行聯動，在圖冊編輯頁中點擊選擇某個圖表後，在選中圖表的「內容設置」中，有一個「圖表聯動設置」的功能按鈕。

DataViz中圖表聯動設置簡單，業務人員只需要簡單拖拽就可以實現可視化的圖表聯動分析，直觀展現數據分析結果。幫助企業用戶快速准確地洞悉數據背後隱藏的商業價值，讓決策更「有據可依」。