❶ 如何实现大数据可视化
1.考虑用户
管理咨询公司Aspirent视觉分析实践主管Dan Gastineau表示,企业应使用颜色、形状、大小和布局来显示可视化的设计和使用。
Aspirent使用颜色来突出希望用户关注的分析方面。而大小可有效说明数量,但过多使用不同大小来传递信息可能会导致混乱。这里应该有选择地使用大小,即在咨询团队成员想要强调的地方。
2.讲述连贯的故事
与你的受众沟通,保持设计的简单和专注性。颜色到图表数量等细节可帮助确保仪表板讲述连贯的故事。MicroStrategy产品管理高级副总裁Saurabh
Abhyankar说:“仪表板就像一本书,它需要考虑读者的设计元素,而不仅仅是强制列出所有可访问的数据。”仪表板的设计将成为推动部署的因素。
3.迭代设计
应不断从视觉分析用户获得反馈意见。随着时间的推移,数据探索会引发新的想法和问题,而随时间和部署推移提高数据相关性会使用户更智能。
从你的受众征求并获取反馈意见可改善体验。谷歌云端数据工作室首席产品经理Nick
Mihailovski表示,快速构建概念、快速获取反馈意见并进行迭代可更快获得更好的结果。另外,还可将调查和表格整合到精美的报告中,也可以帮助确保大数据的可视化结果确实有助于目标受众。
4.个性化一切
应确保仪表板向最终用户显示个性化信息,并确保其相关性。并且,还应确保可视化在设计上反映其所在的设备,并为最终用户提供离线访问,这将让可视化走得更长远。Mihailovski说,通过精心设计的交互式可视化来吸引观众以及传播数据文化,这会使分析具有吸引力和富有乐趣。
5.从分析目标开始
应确保数据类型和分析目标可反映所选的可视化类型。Mihailovski称:“人们通常会采用相反的方法,他们先看到整洁或模糊的可视化类型,然后试图使其数据相匹配。”对于大数据项目的可视化,简单的表格或条形图有时可能是最有效的。
❷ 数据报表系统怎么去制作一份报表
数据报表系统去制作一份报表的方法如下:❸ 润乾报表大数据量展现报错内存溢出怎么办呀
你是使用的润乾哪个版本的设计器呀?我的数据量也有快几十万。但是用的是润版乾最新版本的设计权器,里面有一个大数据集的功能,就是针对大数据量的报表的,里面主要用到的集算器的功能,说不太清,您可以找润乾的技术问一下。
❹ 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。
❺ 5个常用的大数据可视化分析工具
1.Tableau
Tableau 帮助人们快速分析、可视化并分享信息。它的程序很容易上手,各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上,转眼间就能创建好各种图表。数以万计的用户使用 Tableau Public 在博客与网站中分享数据。
2.ECharts
Echarts可以运用于散点图、折线图、柱状图等这些常用的图表的制作。Echarts的优点在于,文件体积比较小,打包的方式灵活,可以自由选择你需要的图表和组件。而且图表在移动端有良好的自适应效果,还有专为移动端打造的交互体验。
3.Highcharts
Highcharts的图表类型是很丰富的,线图、柱形图、饼图、散点图、仪表图、雷达图、热力图、混合图等类型的图表都可以制作,也可以制作实时更新的曲线图。
另外,Highcharts是对非商用免费的,对于个人网站,学校网站和非盈利机构,可以不经过授权直接使用 Highcharts 系列软件。Highcharts还有一个好处在于,它完全基于 HTML5 技术,不需要安装任何插件,也不需要配置 PHP、Java 等运行环境,只需要两个 JS 文件即可使用。
4.魔镜
魔镜是中国最流行的大数据可视化分析挖掘平台,帮助企业处理海量数据价值,让人人都能做数据分析。
魔镜基础企业版适用于中小企业内部使用,基础功能免费,可代替报表工具和传统BI,使用更简单化,可视化效果更绚丽易读。
5.图表秀
图表秀的操作简单易懂, 而且站内包含多种图表,涉及各行各业的报表数据都可以用图表秀实现, 支持自由编辑和Excel、csv等表格一键导入,同时可以实现多个图表之间联动, 使数据在我们的软件辅助下变的更加生动直观,是目前国内先进的图表制作工具。
关于5个常用的大数据可视化分析工具,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
❻ 我们可以用哪些工具做大数据可视化分析
通过互联网行技术的不断突破,数据可视化分析不仅仅是通过编码才能实现的简单的静态分析展现,而涌现了大批的数据可视化工具。
今天就来讲讲数据可视化吧,我来推荐一些实用的数据可视化工具,这些工具包含:
专业的大数据分析工具
各种Python数据可视化第三方库
其它语言的数据可视化框架
一、专业的大数据分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具,它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念,仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表,搭建数据决策分析系统。
来看看它做的dashboard吧:
❼ 如何用报表软件制作出一份直观的数据分析报表
具体步骤如下:❽ 大数据可视化展现方式有哪些
一、面积&尺寸可视化
对同一类图形(例如柱状、圆环和蜘蛛图等)的长度、高度版或面积加以区别权,来清晰的表达不同目标对应的目标值之间的比照。
这种办法会让阅读者对数据及其之间的比照一目了然。制作这类数据可视化图形时,要用数学公式核算,来表达准确的标准和份额。
二、颜色可视化
经过颜色的深浅来表达目标值的强弱和巨细,是数据可视化规划的常用办法,用户一眼看上去便可全体的看出哪一部分目标的数据值更突出。
三、图形可视化
在咱们规划目标及数据时,使用有对应实际含义的图形来结合呈现,会使数据图表愈加生动的被展示,更便于用户了解图表要表达的主题。
四、地域空间可视化
当目标数据要表达的主题跟地域有关联时,咱们一般会挑选用地图为大布景。
这样用户能够直观的了解全体的数据情况,同时也能够依据地理位置快速的定位到某一区域来查看详细数据。
五、概念可视化
经过将笼统的目标数据转换成咱们熟悉的简单感知的数据时,用户便更简单了解图形要表达的意义。