深圳數據可視化有哪些

Ⅰ 大數據可視化工具都有什麼

蛛網系統，BI報表展現和圖形化界面都是通過拖拽零代碼就可以搞定！

Ⅱ 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。

Ⅲ 可視化數據分析軟體有哪些

助你高效直觀的處理和展示數據。只要你有數據，不管你是文員、財務、銷售、還是團隊領導，都可以通過「迪賽智慧數可視化互動平台」通過各種炫酷的圖表，讓數據展示得更直觀清晰。網路搜索「迪賽智慧數」或登錄https://www.511ds.com/免費注冊使用吧。

Ⅳ 有哪些值得推薦的數據可視化工具

值得推薦的數據可視化工具：

1、Visual.ly

Visual.ly是一個綜合圖庫和信息圖表生成器，相當於可視化的內容服務，提供了大量信息圖模板。它在內容上比一般的視覺分析工具表達更深入。要強調的是，它有一點做的特別好，Visual.ly會給用戶發送你所有項目關鍵點的郵件通知，讓你能夠實時了解項目動態和進度。

2、Flourish

可以說是最好用的免費可視化在線flash網站，提供了非常多的數據可視化模板，你只要把數據導入到模板里，設置好相應的速度、顏色、圖標等信息，可視化圖表就完成了，繪制完成的可視化圖表可以發布並且嵌入到網頁或者PPT中。

3、FineBI

它是我們國產的商業智能軟體，主打自助數據分析，操作很簡便，拖拽就能自動生成圖表，而且內置的可視化圖表不比專業圖表網站差，用來製作可視化儀錶板或大屏都很方便。值得一提的是，FineBI不僅有企業版，對個人來說也是個很好的選擇，因為個人版免費，且沒有閹割功能，這一點算是國產良心了。

4、PowerBI

PowerBI在全球知名度都很高的數據可視化工具，用戶群體龐大，操作界面很靈多，圖表設計簡潔明了，是很多可視化愛好者的選擇。個人使用體驗來說，個性化程度高，易用性和交互體驗都很不錯，但由於是國外的產品，在學習理解方面對國內個人用戶不友好，而且PowerBI的可視化大屏模板還是有點丑，圖形設計太弱太死板，表格個性化設計不如Excel方便。

Ⅳ 數據可視化軟體有哪些

圖表控制項可實現數據可視化，圖形化顯示當前工業領域、商業領域、金融領域等不可或缺的元素，通常採用圖表進行數據可視化展示，直觀地顯示數據、對比數據、分析數據。圖表控制項就是具有這一能力的控制項，很多項目開發中都會需求圖表控制項。

LightningChart®.NET原名LightningChart Ultimate SDK。 LightningChart完全由GPU加速，並且性能經過優化，可用於實時顯示海量數據-超過10億個數據點。 LightningChart包括廣泛的2D，高級3D，Polar，Smith，3D餅/甜甜圈，地理地圖和GIS圖表以及適用於科學，工程，醫學，航空，貿易，能源和其他領域的體繪制功能。

AnyChart是基於JavaScript (HTML5) 的圖表控制項。使用AnyChart控制項，可創建跨瀏覽器和跨平台的互動式圖表和儀表。AnyChart 圖表目前已被很多知名大公司所使用，可用於儀表盤、報表、數據分析、統計學、金融等領域。
AnyChar HTML5圖表高度可定製且高度兼容。擁有純JavaScript API，AnyChart圖表內置客戶端數據實時更新，多層次向下鑽區和具體參數更新。強大的主題引擎使你通過一系列圖表進行獨特的演示體驗，而PDF和圖像輸出能產出圖書質量列印文檔。

Highcharts是一款純JavaScript編寫的圖表庫，為你的Web網站、Web應用程序提供直觀、互動式圖表。當前支持折線、曲線、區域、區域曲線圖、柱形圖、條形圖、餅圖、散點圖、角度測量圖、區域排列圖、區域曲線排列圖、柱形排列圖、極坐標圖等幾十種圖表類型。

Iocomp .NET WinForm控制項是一款100%由C#編寫、充分利用GDI+的優點的工業儀表盤控制項套裝。是用於生成具有專業級外觀的儀表的控制項，其自定義的屬性編輯器提供了「一行代碼，全部搞定」的簡單快捷的屬性配置方法。Iocomp .NET WinForm控制項包最多可提供了56種專業級控制項以及繪圖控制項包組件。分為標准版(StdPack)、專業版(ProPack)、曲線版(PlotPack)、終極版(UltraPack)四個版本。

TeeChart for .NET是優秀的工業4.0 WinForm圖表控制項，官方獨家授權漢化，集功能全面、性能穩定、價格實惠等優勢於一體。TeeChart for .NET制圖控制項提供了一套出色的通用組件套件，可滿足無數的制圖要求，也針對重要的垂直領域，例如金融，科學和統計領域。制圖控制項提供了一套出色的通用組件套件，可滿足無數的制圖要求，也針對重要的垂直領域，例如金融，科學和統計領域。

MindFusion.Diagramming for WinForms是一個能幫助你創建工作流和進程圖表的.NET控制項；資料庫實體關系圖表；組織圖表；對象層次和關系圖表；圖表和樹。它是基於對象－圖表框，表格和箭頭類型，將其歸類分派給其他並結合成復雜的結構。該控制項提供超過預先定義的50多種圖表框，如自定義設計樣式和對圖表框著色等。

FusionCharts XT作為FusionCharts圖表套包的主打產品，是50萬用戶首選的跨平台、跨瀏覽器的JavaScript/HTML圖表解決方案，它提供了所有通用的圖表類型，同時它還支持 ASP、 ASP.NET、 PHP、 JSP、 ColdFusion、 Ruby on Rails、 JavaScript、甚至簡單的HTML頁面。它是你值得信賴的JavaScript圖表解決方案，目前在全球有50萬用戶選擇Fusioncharts來製作專業的JavaScript圖表。

QtitanChart是一個C ++庫，它代表一組控制項，這些控制項使您可以快速輕松地為應用程序提供漂亮而豐富的圖表。QtitanChart在Qt.C ++上實現，並且支持所有主要的桌面操作系統 - Windows、Linux和Mac OSX。要將QtitanChart添加到您的程序中，只需要幾行代碼，便捷的體系結構允許您自定義文本的每個部分。

Ⅵ 常見的數據分析可視化圖表有哪些

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。

Ⅶ 數據分析可視化有哪些類型

數據可視化實訓總結

總結是對某一階段的工作、學習或思想中的經驗或情況進行分析研究的書面材料，它能使我們及時找出錯誤並改正，讓我們一起認真地寫一份總結吧。總結怎麼寫才不會千篇一律呢？下面是我精心整理的數據可視化實訓總結，僅供參考，希望能夠幫助慶梁仔到大家。

數據可視化實訓總結1

數據可視化是指將數據間的關系利用圖表直觀地展示出來。通過數據可視化將大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。

一、數據分析可視化常用的圖表類型有如下幾種：

1、表格

2、散點圖

3、折線圖

4、柱狀圖

5、條形圖

二、可視化分析

2.1想分析購買數量前10名的用戶是否是回頭客還是客單量大？

對該渣巧項分析使用 表格 分析，按購買數量排名前10的用戶根據購買日期的次數分析：都是一次性購買，並非回頭客用戶，企業應該想辦法維護這些大客戶群。

2.2 根據2.1分析結果繼而想到那些回頭客購買力度怎麼樣呢？從而再次對後買日期統計，分析購買次數多的用戶：得出本次共分析29944個用戶，回頭客只有25個，佔比0.083%；其中只有1名用戶是購買4次的， 其餘24名用戶只購買2次。商家需要拉些回頭客，考慮是否質量過關，是否活動力度不夠？

使用一個餅狀圖更直接看出回頭客比重之小

2.3 根據商品種類cat_id統計出銷量前10名的商品種類，使用條形圖做了可視化分析：

2.4 對20xx年和20xx年總銷量分別按照月度和按照季度做 折線圖 可視化分析，很明了看出銷售變化趨勢如下；11月度銷量最高，第四季度銷量最高。

2.5 分析表2數據，想知道哪個年齡段的兒童服裝銷量比較高？如下分別用 柱形圖 和 散點圖 進行可視化圖表分析（感覺點狀圖效果稍好一些），可以看出相同年齡段的男女生銷量走勢是一致的，且隨著年齡增長銷量呈下降趨勢。

若以3歲為一個階段，0—3歲為嬰兒期間的銷量最高，淘寶和天貓市場需求量大。

三、作為數據分析職責的思想總結

在此總結下兩篇初步學習數據分析的心得：數據分析首先要掌握常用的數據分析方法，數據分析工具，然後再根據自己公司的產品調整，靈活組合。接下來我要系統學習數據分析知識。數據分析師是一個實踐的職位，要在實際項目中不斷的訓練，才能成為高手。

作為數據分析師我認為的主要職責是要將業務數據清晰、准確、明了的呈現給數據使用者和決策者，比如預測用戶的流失，對用戶進行自動分類等。你能提供的價值大了。決策者和管理者能夠根據呈現的數據結果及時合理調整業務活動，以使企業得到利潤最大化。

數據可視化實訓總結2

一、數據可視化的定義

數據可視化（Data Visualization）是涉及信息技術、自然科學、統計分析、圖形學、交譽汪互、地理信息等多種學科交叉領域，通過將非數字的信息進行可視化以表現抽象或復雜的概念和信息的技術。簡單的說，這種技術將數據以圖表的方式呈現，用以傳遞信息。人類有五官，能通過5種渠道感受這個物質世界，那麼為什麼單單要青睞可視化的方式來傳遞信息呢？這是因為人類利用視覺獲取的信息量巨大，人眼結合大腦構成了一台高帶寬巨量視覺信號輸入的並行處理器，具有超強模式識別能力，有超過50%功能用於視覺感知相關處理的大腦，大量視覺信息在潛意識階段就被處理完成，人類對圖像的處理速度比文本快6萬倍，所以數據可視化是一種高帶寬的信息交流方式。

如果我們的視野再開闊些，數據可視化從廣義上來說包含了三個分支：科學可視化（Scientific Visualization），信息可視化（Information Visualization）和可視分析學（Visual Analytics）。科學可視化是跨學科研究與應用領域，關注三維現象的可視化，在建築學、氣象學、醫學或生物學方面的各種系統中有廣泛的應用，這個領域研究的數據具有天然幾何結構（如磁感線、流體分布等）。

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信息可視化則研究抽象數據的互動式視覺表示以加強人類認知。抽象數據包括數字和非數字數據，如地理信息與文本，這個領域研究的數據具有抽象的結構，比如柱狀圖，趨勢圖，流程圖和樹狀圖，這些圖表將抽象的概念轉化成為可視化信息，常常以數據面板的形式體現。

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可視分析學結合了互動式視覺表示以及基礎分析過程（統計過程、數據挖掘技術），執行高級別、復雜的活動（推理、決策）。

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二、在數據科學全過程中的位置

數據科學的主要組成部分包含三個大的階段：數據整理，探索性數據分析和數據可視化。站在一個更高的位置來看，數據可視化在數據科學中的位置是比較靠後的，是屬於最後的成果展示階段。如果要從頭說起的話，首先，在數據整理階段，我們的主要任務是數據的獲取和解析，包括一系列對原始數據的清洗和加工工作，這一塊的知識領域主要涉及計算機科學。緊接著是探索性數據分析階段，這個階段要大量使用統計和數據挖掘方面的專業知識，也需要繪制圖表來解釋數據和探索數據，這個階段的主要任務是過濾和挖掘。但這個階段的可視化分析只是你和數據之間的「對話」，是數據想要告訴你什麼，而數據可視化則是數據和你的讀者之間的對話，是你通過數據想要告訴讀者什麼，這是它們之間最大的區別。完成了上面兩個階段的內容，才到了我們最後的數據可視化階段，這是一個多學科交叉的領域，涉及到圖形設計，信息可視化和人機交互，我們的主要任務是對信息進行精煉，然後通過可視化表示出來，並與讀者產生交互。然而，如果將數據科學的這三個階段理解為按嚴格順序進行的「線性」的模型那就大錯特錯了，它經歷的是一個迭代的，非線性的過程。後面的步驟會讓你更了解之前所做的工作，可能到了數據可視化階段，才意識到還有太多疑點要弄明白，我們需要回到上一步重新進行之前的工作，就像畫家翻來覆去才能最終完成一幅傑作一樣，數據可視化的過程並不是給數據分析這個剛出爐的蛋糕加點糖霜，，而是有一個反復迭代，不斷優化的過程。

三、數據可視化的技術棧

數據可視化是一個再典型不過的多學科交叉領域了，可以說數據可視化所需要用到的知識，就是數據科學龐大知識體系的一個剪影。你會感受到數據科學理性的.一面，同樣也會感受到她感性的一面。你可以窮盡自己的一生，在這個浩如煙海的領域中盡情的探索，常學常新，其樂無窮。

四、數據可視化過程

數據可視化的本質，是充分理解業務的基礎上對數據進行深入分析和挖掘，然後將探索數據所得到的信息和知識以可視化的形式展現出來。也就是說我們做的工作其實就是從數據空間映射到圖形空間。我們要做的第一步工作是充分的結合業務理解數據，然後採用某些方法選擇合適的圖表類型，這又要求我們先對圖表類型有個比較全面的了解。繪制完圖表是不是就完成了呢？其實不是。我們還要對圖表進行優化，優化所針對的對象是各種圖表元素，對此我們有一系列的設計技巧，下面將一步一步的來介紹這些知識。

4.1 結合業務理解數據

離開對業務的理解談數據分析都是耍流氓。這里介紹一種快速了解數據與業務以開展進一步的探索與分析的方法，叫「5W2H法」。

步驟一：WHAT，這是關於什麼業務的什麼事？數據所描述的業務主題是什麼？

步驟二：HOW，即如何採集的數據？採集規則會影響後續分析，比如如果是後端數據埋點，那麼數據一般是實時的；而如果是前端數據埋點，那麼就要進一步弄清楚數據在什麼網路狀態會上傳？無網路狀態下是如何處理的？這些都會影響最後數據的質量進而影響分析質量。

步驟三：WHY，為什麼搜集此數據？我們想從數據中了解什麼？數據分析的目標是什麼？

步驟四：WHEN，是何時段內的業務數據？

步驟五：WHERE，是何地域范圍內的業務數據？

步驟六：WHO，誰搜集了數據（Who）？在企業內可能更關注是來自哪個業務系統。

步驟七：HOW MUCH，各種數據有多大的量，足夠支持分析嗎？數據充足和不足的情況下，分析方法是有所不同的。如果七個問題中有一個答復不能令人滿意，則表示這方面有改進餘地。

4.2 選擇圖表類型

用簡單的三個步驟就可以選擇合適的圖表類型：一看數據類型，二看數據維度，三看要表達的內容。

我們有兩種數據類型，每種數據類型又有兩個子類別。首先，我們有分類數據和定量數據。分類數據用來表示類別，比如蘋果，香蕉，梨子和葡萄，就是水果的4種類別，稱為分類定類；有的分類變數是有一定順序的，比如可以把紅酒的品質分為低，中，高三檔，人的身材有偏瘦，正常和肥胖等等，這種特殊的分類變數稱為分類定序。定量數據也可以進一步分為兩類，一類叫連續值數據，比如人的年齡；一類叫離散值數據，比如貓咪的數量。

Ⅷ 國內哪家大數據可視化公司比較好

網易的吧，感覺大公司還是有點可靠的，各種條件也比較優秀嘛。