大数据仪表盘

1. 现在都流行说大数据，那怎么样可以让大量的数据可视化呢用什么工具可以做到

数据分析，用python 或 R语言来对数据进行挖掘。

2. 数据大屏可视化有什么用

大数据时代，人们不仅讲究以事实说话，更愿意以数据说话。到底该如何更直观地展现数据，让使用者去作出正确决策或行动、帮助使用者发挥数据本身的价值？在此背景下，数据大屏可视化应运而生。

数据大屏可视化有什么用？

在数据的获取、储存、共享和分析中， 数据可视化 尤为重要。

数据可视化主要旨在借助于直观的图表、图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。其本质是视觉对话，通过将数据分析技术与图形技术结合，作为一种表现形式来清晰有效地对分析结果信息进行解读和传达。

而 数据大屏可视化 ，说白了就是数据可视化的一种展现形式，通过将数字背后的业务前景问题进行罗列总结，凸显有效途径的有效数字，以大屏可视化的方式，将林林总总的数据最终以图表的方式呈现，达到分析业务行情和发展的作用。

可以说通过大屏展现出来的不再是简单的数字分析报告，而是直接分析业务前景的结论。

为什么需要数据大屏可视化？

随着社会信息化的高速增长，数据大屏已经在很多商业领域彰显价值，比如会议展厅、园区管理、城市交通调度中心、公安指挥中心、企业生产监控等重要场所。

相对于传统的可视化工具开发出来的图表和数据仪表盘，如今的可视化大屏，搭载地理轨迹、飞线、热力、区块、3D地图/地球，多图层叠加等技术，能更加生动友好地活化数据，同时也能结合丰富的交互功能和实时性，让数据开口说话，传达出超出其本身的信息。

大屏信息量的高度集中，能够多方位、多角度、全景展现各项指标，实时监控，动态一目了然。

当前很多企业都有面临“信息孤岛”问题，各部门各平台数据信息无法实现融合、信息共享，不能进行相关系统的系统联动，使之在日常工作效率难以提高。

相比于传统图表与数据仪表盘，数据可视化监控大屏幕，可以打破数据隔离，通过数据采集、清洗、分析到直观实时的数据可视化，即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察。

通过交互式实时数据可视化大屏来实时监测企业数据，洞悉运营增长，助力智能高效决策。

大屏数据可视化的过程

1

确认需求

以能够解决实际问题为目的，认真确认展示的主题、具体展示内容、各部分内容用到的图表类型、大屏的物理环境和使用环境、使用人群、观看人群等。

2

准备数据

对大屏所需的数据进行认识、研究、收集和整理，同时创建业务需求使用的数据集等，要避免数据堆砌的情况，要令大屏每一处数据展示都有意义。

3

视觉、交互设计

设计整个大屏的背景图、布局、配色、元素细节、动态交互效果等，完成后将已经准备好的数据整合到可视化系统中去。但这并不是最终的步骤，最终大屏可视化系统中的数据想要维持长久有效，还需要通过检查测试的手段，得到不断的验证。

4

检查测试

设计、组件数据接入等过程都完成后，需要检查在内容、风格、实现上是否能够满足应用需求，并完成后续内部检查、现场测试、试用评审和修改完善等内容。

如何跳过复杂的开发设计过程？

数据可视化大屏真正的核心在于与用户交互的环节，通过数据可视化分析师的精心分析策划，来制造出真正符合客户需求、恰当的规划数据页面。

通过大屏，我们能看到设计样式，指标数据，但仔细想想，其实人们关心的从来不是数据，数据不是重点，只是一种达到目的的手段，人们更关心的是数据背后的意义。

奥德塔大数据应用分析平台坚持“所见即所得”的设计初衷，通过完善的图形界面与简单的拖曳操作，即可完成复杂的数据计算、可视化图形的快速生成与配置、交互式的数据探索以及分析报告的布局与设计。

奥德塔大数据应用分析平台在易用性方面进行了大量的探索，旨在降低工具操作的复杂度，提供人人都是数据分析师的自助式数据探索工具，让没有数据分析专业背景的业务人员在拖曳点击之间，即可快速发现数据中蕴藏的价值，充分释放企业的数据分析活力。

3. 房地产大数据想要可视化的效果，怎么实现

分析原始数据来 数据是可视源化背后的主角，逆向可视化与从零构建可视化的第一步一样：从原始数据入手。不同的是在逆向时我们看到的是数据经过图形映射、加工、修饰后的最终结果，而原始数据隐藏在纷繁复杂的视觉效果中。

4. 大数据可视化工具哪个做出来最漂亮

非编程篇/可直接上手的工具
1. Excel
Excel是最容易上手的图表工具，善于处理快速少量的数据。结合数据透视表，VBA语言，可制作高大上的可视化分析和dashboard仪表盘。
单表或单图用Excel制作是不二法则，它能快速地展现结果。但是越到复杂的报表，excel无论在模板制作还是数据计算性能上都稍显不足，任何大型的企业也不会用Excel作为数据分析的主要工具。
2. 可视化 BI（Power BI \Tableau \ 帆软FineBI等等）
也许是Excel也意识到自己在数据分析领域的限制和眼下自助分析的趋势，微软在近几年推出了BI工具Power BI。同可视化工具Tableau和国内帆软的BI工具一样，封装了所有可能分析操作的编程代码，操作上都是以点击和拖拽来实现，几款工具的定位稍有不同。
Power BI
最大的明显是提供了可交互、钻取的仪表板，利用Power Pivot可直接生产数据透视报告，省去了数据透视表。
Tableau
可视化图表较为丰富，堪称一等， 操作更为简单。
帆软FineBI
企业级的BI应用，实用性较强，因2B市场的大热受到关注。千万亿级的数据性能可以得到保证，业务属性较重，能与各类业务挂钩。
对于个人，上手简单，可以腾出更多的时间去学习业务逻辑的分析。
编程篇
对于寻求更高境界数据分析师或数据科学家，如果掌握可视化的编程技巧，就可以利用数据做更多的事情。熟练掌握一些编程技巧，赋予数据分析工作更加灵活的能力，各种类型的数据都能适应。大多数设计新颖、令人惊艳的数据图几乎都可以通过代码或绘图软件来实现。
与任何语言一样，你不可能立刻就开始进行对话。要从基础开始，然后逐步建立自己的学习方式。很可能在你意识到之前，你就已经开始写代码了。关于编程最酷的事情在于，一旦你掌握了一门语言，学习其他语言就会更加容易，因为它们的逻辑思路是共通的。
1. Python语言
Python 语言最大的优点在于善于处理大批量的数据，性能良好不会造成宕机。尤其适合繁杂的计算和分析工作，而且，Python的语法干净易读，可以利用很多模块来创建数据图形比较受IT人员的欢迎。
2. PHP语言
PHP这个语言松散却很有调理，用好了功能很强大。在数据分析领域可以用php做爬虫，爬取和分析百万级别的网页数据，也可与Hadoop结合做大数据量的统计分析。
因为大部分 Web 服务器都事先安装了 PHP 的开源软件，省去了部署之类的工作，可直接上手写。
比如 Sparkline（微线表）库，它能让你在文本中嵌入小字号的微型图表，或者在数字表格中添加视觉元素。
一般 PHP会和 MySQL 数据库结合使用，这使它能物尽其用，处理大型的数据集。
3. HTML、JavaScript 和 CSS语言
很多可视化软件都是基于web端的，可视化的开发，这几类语言功不可没。而且随着人们对浏览器工作越来越多的依赖，Web 浏览器的功能也越来越完善，借助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接运行可视化展现的程序。
不过还是有几点需要注意。由于相关的软件和技术还比较新，在不同浏览器中你的设计可能在显示上会有所差别。在 Internet Explorer 6 这类老旧的浏览器中，有些工具可能无法正常运行。比如一些银行单位仍旧使用着IE，无论是自己使用还是开发的时候都要考虑这样的问题。
4. R语言
R语言是绝大多数统计学家最中意的分析软件，开源免费，图形功能很强大。
谈到R语言的历史，它是专为数据分析而设计的，面向的也是统计学家，数据科学家。但是由于数据分析越来越热门，R语言的使用也不瘦那么多限制了。
R的使用流程很简洁，支持 R 的工具包也有很多，只需把数据载入到 R 里面，写一两行代码就可以创建出数据图形。
当然还有很多传统的统计图表。

5. 一般用哪些工具做大数据可视化分析

酷屏是亿信华辰的数据可视化产品，内置上百种可视化元素和六十余内种风格各异的表格、导航容、统计图等组件及SVG特效可供用户选择，通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果。在提供传统的柱状图、饼图、仪表盘等基础图表组件的基础上，还提供了光晕图、泡泡图、流向地图等十余种新颖夺目的个性化图表，更有独特的3D全景视角，自由快捷制作各类交互式常规屏和大屏报表。

6. 大数据精髓 不在于“大”而在于“精准”

大数据精髓：不在于“大”而在于“精准”

大数据带来的变革是全方面的，不仅变革互联网世界，也变革现实世界，作为具有强大变革能力的大数据，站在创新前沿思考其精髓是非常重要的，大数据的精髓并不在于“大”而在于“精准”，这也是营销对于大数据青睐的原因所在。

大数据时代的到来，让互联网领域乃至这个世界都产生深刻变化，随着大数据应用的逐渐深入，对大数据精髓的淘汰也逐渐成为人们关注的焦点。

以下三大论断可以反应出大数据精髓所在：

智能终端与“可穿戴”计算设备的出现，更使得行为、位置、生理数据等细微变化成为可供记录和分析的精准对象。

大数据之“大”，不仅在于容量，更在于社会对其价值的洞悉。

大数据作为一种新的测量工具，将再一次引领新的繁荣，提供给人们更多的选择。

万物皆互联，无处不计算。因为互联网、手机、无线传感器的普及，实时监测、远程协作、SOHO工作、数据管理已成为平常之事，信息像水电一样通过网络供应、汩汩传输，计算机上有形数据转化为无形的财富，深入并造福于现实生活。

这标志着云计算与大数据时代的开启。智能管理、社交网站、物联网、IPv6，当新技术风驰电掣般地驶入生活，我们如同搭上高铁列车，还来不及看清楚窗外的风景，就已呼啸着越过下一个站台。大数据应用于健康管理，几乎表征了新媒体技术层面的全部特征：电子档案高度个性化；人工智能帮助我们细分信息；远程协同记录用户的行为模式；数据挖掘预测人们的未来需要。依托高度个性化的智能网络平台，人们可以摆脱时空障碍，在任何地方开展工作、进行合作——基层服务触角更深、城乡差距渐趋抹平，资源配置得以优化，产业升级、效率提高。而智能终端与“可穿戴”计算设备的出现，更使得行为、位置、生理数据等细微变化成为可供记录和分析的精准对象。

尽管大数据这个名词并不新鲜，但社会对于大数据价值的认识尚在深化。20世纪80年代，美国人首先提出了这个概念。雅虎的科学家发现，得益于计算机技术和海量数据库的发展，个人在真实世界的活动能够得到前所未有的记录。随着新媒体技术的更新，如今，大数据的概念逐渐拓展，涵盖了从数字图像、新闻跟帖、文本记录、视频文档、社交平台互动所提供的所有信息。不仅如此，它还被视作一种能力，引发了社会和国家战略层面的深刻关注。

大数据之“大”，不仅在于容量，更在于社会对其价值的洞悉：在大数据所重塑的后信息环境中，一个大规模生产、分享和应用数据的世界扑面而来。正如学者维克托·迈尔—舍恩伯格所说，它的真实价值“就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到一角，绝大部分隐藏于表面之下。

但即便如此，我们依然可以清楚察觉到大数据给社会带来的一些改变。从谷歌的流行病分析系统到沈阳浑南居民的数据查询终端，基于信息的创新成为服务的先导，连接民生，可以救助更广泛的普通大众；以云计算为基础的信息存储、分享和挖掘手段，推动着数据的交换、整合和分析，可以帮助人们发现新知，创造新的价值；作为新发明和新服务的源泉，大数据也影响到传统学科研究的分化，改变了人们的价值取向、知识结构和生活方式。有学者将大数据比作观察人类自身社会行为的显微镜和仪表盘。而我们看到，这个新的测量工具，再一次引领新的繁荣，提供给人们更多的选择。

以上是小编为大家分享的关于大数据精髓 不在于“大”而在于“精准”的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

7. 3大常用的数据分析工具是什么

3大常用的数据分析工具如下：

1、思迈特软件Smartbi

思迈特软件Smartbi是专业的BI工具，基于统一架构实现数据采集、查询、报表、自助分析、多维分析、移动分析、仪表盘、数据挖掘以及其他辅助功能，并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。十多年的发展历史，国产BI软件中最全面和成熟稳定的产品。广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。完善的在线文档和教学视频，操作简便易上手。

2、MineSet

MineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。

3、QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，他的目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。

数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

8. 【收藏】实用的大数据可视化分析工具合集

【导读】随着社会的发展，可以说数据影响着我们这个时代，我们每天都被各种数裹挟着，影响着，作为大数据分析师的工作内容之一就是分析数据，提取数据，优化数据，最后为我们所用。今天小编就来给大家整理了实用的大数据可视化分析工具合集，希望对大家有所帮助。

1、Datawrapper

Datawrapper是一款专心于新闻和出书的可视化工具。
Datawrapper十分简略运用，不需求任何编程根底。你只需求上传你的数据，便能轻松地创立和发布图表，乃至是地图。Datawrapper供给了
许多的自界说布局及地图模板。

2.Tableau

Tableau
Public或许是最盛行的可视化工具，它支撑各种图表，图形，地图和其他图形。这是一个彻底免费的工具，你用它制作的图表可以很简略地嵌入到任何网页中。他们有一个不错的画廊，闪现经过Tableau创立的可视化效果。

3、Smartbi

Smartbi作为老到的大数据分析途径，具有可复用、
动态结合一同的展示效果，使得数据可视化活络强健，动态皆宜，为宽广用户供给了无限的运用才谐和幻想空间。

除了支撑运用Excel作为报表规划器，完美兼容Excel的装备项。支撑Excel悉数内置图形、布景图、条件格式等规划凌乱的仪表盘款式，一同支撑无缺ECharts
图形库，支撑林林总总的图形，包括瀑布图、联络图、雷达图、油量图、热力求、树图等几十种动态交互的图形，借助于地舆信息技术，还打造了地图剖析功用。

4.Google Charts

Google Charts
以HTML5和SVG为根底，充沛考虑了跨浏览器的兼容性，并经过VML支撑旧版本的IE浏览器。悉数您将创立的图表是交互式的，有的还可缩放。 Google
Charts十分人道化，有全面的模板库，你可以从中找到所需模板。

5.ChartBlocks

ChartBlocks是一个易于运用在线工具，它无需编码，便能从电子表格，数据库中构建可视化图表。整个进程可以在图表导游的教训下完毕。图表是呼应式的，并且可以和任何的屏幕规范及设备兼容。

6.Chart.js

十分合适小型项目。尽管只需六种图表类型，开源图书馆Chart.js是用于喜爱和小型项意图完美数据可视化工具。运用HTML 5
canvas元素制作图表，Chart.js创立呼应式平面规划，并且正在活络成为最盛行的开源图表库之一。

其实，工具还有许多许多，他们各自有各自的利益有点，咱们可以依据自己需求结合他们的工作性能来挑选最合适，最便利的软件。以上就是小编今天给大家整理分享关于“【收藏】实用的大数据可视化分析工具合集”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，一直学习，一直完善自己，这样更有核心竞争力与竞争资本。

9. 怎么样的大数据可视化效果图才算好看，直观

对于大数据可视化效果图的问题，我理解的题主的问题分两方面：

1、好看

2、直观

那么关于大数据可视化效果图的这个问题，我们就可以分两部分来说了。

一、好看

其实好看很容易达到，一方面需要合理安排dashboard（仪表盘）中的布局，另一方面需要好看的设计和配色。

比如我们之前一位同事做过的她个人的健身数据分析。通过一张仪表盘，就全面展示出了她近期的健身状况。

那么这其中的整体配色就和背景一致，图形选用的颜色也在一个色系，整体看起来就很舒服。

那从这张图中，我们其实可以看到4点：

1、合同数量增长了

2、合同数量一直在波动

3、8月份合同数量达到最高点

4、合同数量在8个月里两次下跌

你想强调的是哪一点？看的人其实并不清楚，你需要选择其中一点你想表述的主题，作为该图表的标题。

所以说，我会认为直观中的“直”指的是信息表达要直接，“观”是你选择的图表要适合你要表达的信息（关于这部分可以看下关于图表选择的一篇内容），也就是说并不是你把图表做出来就结束了，而是你要通过标题、颜色等方式，去强调你想表达的观点。

在我看来，直观可能比好看要更重要一些。

10. 帆软中的仪表盘求什么的

仪表盘是统计数据工作中经常需要用到的一种数据表达迅颂元素。仪表盘跟汽哗闭车上用到的仪表盘有异曲同工之妙，是企业数据统计工作者非常喜欢的一种模式。但是，想要轻轻松松的制作出数据仪表盘并没有那么容易，下面就一起来了解一下数据仪表盘的制作工具有哪些？

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1、FineBI
FineBI是一款智能化的数据统计软件，它最方便的一点就是，只要输入数据就可以根据自己的需求制作出想要的大数据分析图表。当然使用FineBI作为数据仪表盘软件进行大数据分析还可以轻松的制作出BI效果，让数据变得更加的清晰，成为可视化图表。

2、FineReport
FineReport数据仪表盘的制作工具内含多种模板，可以制作出各种不同的效果，其中就包括了数据仪表盘。相比FineBI，如果说FineBI更适合做数据分析，那么FineReport则更适合做企业需要用到的各种报表。这两者都拥有亩芦郑制作数据仪表盘的功能。帆软的这两款软件，都能做出好看的仪表盘。

3、亿图
亿图也是一款老牌的数据处理软件了，它的功能很多，也有很多数据工作者会用它来制作图表。但是用亿图作为数据仪表盘的制作工具的话，颜值稍微低了一些。因为亿图的模板有限，这也导致用它制作出的效果有所偏差，所以对图表要求不严格的企业用它或许可以，要求高的则不适合了。

但这一切都要基于一个好用的数据可视化平台。现在市面上流行的有FineBI、Power BI，但权威机构IDC指出市场占有率第1的还是FineBI，这些都可以做数据分析。