美国微软微软的大数据可视化系统

⑴ 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。

⑵ 数据可视化系统有什么优点

一、可视化让数据分析更加便捷

很多人对于大数据的概念及具体含义还是不清楚的，因此，实现大数据分可视化更加不了解，但是他们却能准确的说出数据可视化在生活中的应用及发挥着什么样的作用。实现数据的可视化，无非就是让人们在对数据进行处理的过程中，更加方便、快捷与精准。这样的数据分析不仅能更加贴近了人们的生活，还能满足人们的实际生活需要。在进行数据可视化分析的过程中还可以采用合适的标志进行处理。恰当的标志可以让数据在分析过程减少误差量，包括对数据分析及传递过程中的误差，此外，数据可视化还具有很好的交互性，不仅设计功能良好，且使用过程中更加有意义、更加容易被人们理解和接受。

二、实现数据可视化更方便的获取知识

现代背景下的数据收集，具有良好的精准性，采用新的软件技术及手段，不仅让人们更加容易的获得庞大的数据库，还能挖掘其隐藏的数据目标。但在分析过程中，还需要认真的对一些有价值的数据进行深入分析与采集，因此实现数据的可视化是非常必要的。实现数据的可视化不仅让数据变得通俗易懂，还能更加直接的传递所表达的信息。在生活中，常遇到的数据一般都是具有标识系统的，这种标识系统不仅仅是方向性的，还有文字性的。如街头上的指路标志，不仅让你更加直观的获取信息，还能为了解决实际的需要。

综上所述，实现数据可视化不仅具有上述优点，在进行可视化的过程中，还需要注意一些象征性的，如对颜色、大小及位置的抽象元素所传达出的信息。

⑶ 值得推荐的数据可视化工具有哪些

可视化工具包罗万象，数不胜数，但平时工作中常用的也就那么几款：

6）Tableau

较为成功的BI工具之一，操作流畅，界面精美，当然这样精美的软件是需要费用的。

另外还有很多工具，例如BDP，图表秀，数加平台、魔镜等，但个人认为上面几款已经足够使用，切勿贪多。

⑷ 常用的大数据BI工具有哪些_bi大数据是什么

1、亿信ABI

亿信ABI是亿信华辰开发的一款全能型数据分析平台。支持连接多种类型的数据源，包括：关系型数据库，分布式数据库，文件数据源，接口数据源等;也能灵活支持跨源跨库的数据分析。内置了数仓实施工具，通过拖拽式的流程设计，实现了数据抽取、清洗、转换、装载及调度。支持业务人员自助分析，拖拖拽拽就能做出数据分析。

2、Tableau

Tableau是国外比较流行的一款数据可视化工具，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。支持与Matlab进行集成计算。目前在数据挖掘领域做得相对比较简单，只是内置了预测和聚类两个挖掘分析算法，但支持R语言等挖掘语言集成。

3、QlikView

QlikView比较灵活，展示样式多样。它允许设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义可视化和仪表板的外观。QlikView数据文件(QVD文件)概念的引入，一定程度上取代了ETL工具的功能，拥有可集成的ETL(提取，转换，加载)引擎，能够执行普通的数据清理操作，但是这可能会很昂贵。

4、PowerBI

PowerBI是微软提供的一种商业分析产品，因为是微软的产品，所以它的知名度很高。在产品的功能、易用性、美观程度液凳举上都有很好的表现。这个产品的学习成本较低、上手快，因为桌面版粗岩不提供协作选项，因此最适合独立用户或在同一个办公区工作的人使用，对于有复杂业务场景需求的客户，包闹碧括有定制开发需求的客户来说，存在不小的障碍。

5、Finebi

Finebi是帆软开发的一款敏捷BI工具，帆软早期专注于传统报表的图表组件功能，以价格优势占到了不低的市场份额，作为传统报表起步的公司，在敏捷BI的冲击下市场受到了冲击并开始转向敏捷路线。Finebi做到了将IT人员从分析环节的中心淡去，提供了从数据采集到数据加工处理、数据存储、数据分析、数据可视化为一体的一站式商业智能解决方案。

关于常用的大数据BI工具有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、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。

⑸ 有哪些数据可视化的好工具

国外产品有tableau；国内产品有bdp个人版，可视化效果如下：

bdp个人版提供了柱状图、条形图、饼图、雷达图、散点图、面积图、GIS地图、漏斗图、词云、矩形树图、旭日图等几十种可视化图表！！！无需编程基础，拖拽数据即可生成统计图表，操作容易。数据实时可视化，及时了解数据动态~