主流的網格數據可視化方法有哪些

① 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。

② 如何將數據進行數據可視化展現

當前，許多企業已建立了自己的人力資源管理系統，也累積了相當的人力資源業務數據。然而，正如業內的那句老話「rich data, poor information」，以前累積的數據，並沒有很好的得到利用。原因是這些數據來源太廣，格式不統一，並且其中極少量的數據記錄格式不正確；同時，累計的數據量相當龐大，但許多細節對高層管理人員來說並不重要，他們需要快速、全面的掌握企業的人力資源全貌，綜合、全面、宏觀的信息支持，將是領導們關注的對象。

面對龐大復雜的員工管理數據，企業高管人員需要通過數據來了解他們的員工會做什麼？應該僱傭誰？應該晉升誰？誰是頂層員工？誰有可能離職？

在數據分析方面，藉助於DataViz自助式數據分析和可視化展現功能，深度挖掘人力資源數據，通過可視化動態交互探索數據規律。輔助企業高管更加直觀和高效地洞悉潛藏在數據背後的知識與智慧。

③ 數據可視化的交互技術有哪些

一、常用的數據可視化技術
數據可視化技術在應用過程中，多數非技術驅動，而是目標驅動。如圖顯示了目前業界廣泛使用的根據目標分類的數據可視化方法，數據可視化目標抽象為對比、分布、組成以及關系。
按目標分類的常用數據可視化方法
1、對比。比較不同元素之間或不同時刻之間的值。
2、分布。查看數據分布特徵，是數據可視化最為常用的場景之一。
3、組成。查看數據靜態或動態組成。
4、關系。查看變數之間的相關性，這常常用於結合統計學相關性分析方法，通過視覺結合使用者專業知識與場景需求判斷多個因素之間的影響關系。
大規模數據可視化一般認為是處理數據規模達到TB或PB級別的數據。經過數十年的發展，大規模數據可視化經過了大量研究，重點介紹其中的並行可視化和原位(in situ)可視化。
(1)並行可視化
並行可視化通常包括3種並行處理模式，分別是任務並行、流水線並行、數據並行。
任務並行將可視化過程分為獨立的子任務，同時運行的子任務之間不存在數據依賴。
流水線並行採用流式讀取數據片段，將可視化過程分為多個階段，計算機並行執行各個階段加速處理過程。
數據並行是一種「單程序多數據」方式，將數據劃分為多個子集，然後以子集為粒度並行執行程序處理不同的數據子集。
(2)原位可視化
數值模擬過程中生成可視化，用於緩解大規模數值模擬輸出瓶頸。根據輸出不同，原位可視化分為圖像、分布、壓縮與特徵。
輸出為圖像的原位可視化，在數值模擬過程中，將數據映射為可視化，並保存為圖像。
輸出為分布數據的原位可視化，根據使用者定義的統計指標，在數值模擬過程中計算統計指標並保存，後續進行統計數據可視化；
輸出為壓縮數據的原位可視化採用壓縮演算法降低數值模擬數據輸出規模，將壓縮數據作為後續可視化處理的輸入；
輸出為特徵的原位可視化採用特徵提取方法，在數值模擬過程中提取特徵並保存，將特徵數據作為後續可視化處理的輸入。
（3）時序數據可視化
時序數據可視化是幫助人類通過數據的視角觀察過去，預測未來，例如建立預測模型，進行預測性分析和用戶行為分析。
面積圖可顯示某時間段內量化數值的變化和發展，最常用來顯示趨勢。氣泡圖可以將其中一條軸的變數設置為時間，或者把數據變數隨時間的變化製成動畫來顯示。蠟燭圖通常用作交易工具。
甘特圖通常用作項目管理的組織工具，熱圖通過色彩變化來顯示數據，直方圖適合用來顯示在連續間隔或特定時間段內的數據分布。
折線圖用於在連續間隔或時間跨度上顯示定量數值，最常用來顯示趨勢和關系。南丁格爾玫瑰圖繪制於極坐標系之上，適用於周期性時序數據。OHLC圖通常用作交易工具。
螺旋圖沿阿基米德螺旋線繪制基於時間的數據。堆疊式面積圖的原理與簡單面積圖相同，但它能同時顯示多個數據系列。量化波形圖可顯示不同類別的數據隨著時間的變化。
另外，具有空間位置信息的時序數據，常常將上述可視化方法地圖結合，例如軌跡圖。

④ 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：

⑤ 常用的數據可視化方式有哪些

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。