哪些软件可以用作数据可视化软件，数据可视化该用什么软件来展示数据

来源：整理时间：2024-06-04 18:38:17 编辑：黑码技术手机版

本文目录一览

1，数据可视化该用什么软件来展示数据
2，有哪些值得推荐的数据可视化工具
3，常使用的可视化数据展示工具有哪些
4，有哪些好用的数据可视化工具
5，数据可视化到底该用什么软件来展示数据

1，数据可视化该用什么软件来展示数据

可以用大数据魔镜数据可视化分析工具，很好用，上手容易，可视化图表绚丽漂亮。

我觉得如果是制造业的话更应该侧重数据处理和分析，通过整合数据资源，优化生产线管理，改善供应链。可视化是属于前端展示了，能用来直观形象的展示数据。这方面推荐用商业智能finebi，兼顾两者。

1、可视化图表：常见图表柱状图、条形图、折线图、表格等，还有漏斗图、GIS地图、省份地图、散点图、雷达图、词云等好看的、酷炫的图表。2、其实一般现在常见的图表都不需要自己绘制了，直接可以在BDP个人版这类的可视化分析工具上面直接选择图表类型，拖拽选择比较简单，不需要一定要有复杂的编程能力，直接在线拖拉拽不是更加简单，更加节省时间吗？一个仪表盘可以显示很多可视化图表，显示的图表直观、美观、酷炫，可视化工具觉得还不错，算是比较高大上的图表。

数据可视化该用什么软件来展示数据

2，有哪些值得推荐的数据可视化工具

Tableau：定位是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很高，部署较复杂，操作简单，用户只需要简单配置，拖拖拽拽就可以做出数据分析。Qlikview：主要特点是开发和使用简单，但是和tableau ,finebi相比操作性能差一点，总的来说，它可以让自助数据分析和所有信息都有一个灵活的直观的展示。Cognos：拥有强大的数据库平台，在数据管理，数据整合以及中间件领域专业功底深厚，偏操作型，手工建模，一旦需求变化需要重新建模，学习要求较高。Finebi：帆软旗下的自助性BI产品，轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向，后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。

ForeSpider：可视化的通用性爬虫软件。简单配置几步就可以采集。如果网站比较复杂，软件自带爬虫脚本语言，通过写几行脚本，就可以采集所有的公开数据。软件还自带免费的数据库，数据采集直接存入数据库，也可以导出成excel文件。如果自己不想配置，前嗅可以配置采集模板。可以下载一个免费版试一试，免费版不限制功能，没有到期时间。

大数据魔镜，免费使用的。直接上图。

有哪些值得推荐的数据可视化工具

3，常使用的可视化数据展示工具有哪些

1. 开源大数据生态圈Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。2. 商用大数据分析工具一体机数据库/数据仓库（费用很高）IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。数据仓库（费用较高）Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。数据集市（费用一般）QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Ma尝伐佰和脂古拌汰饱咯rt 等等。前端展现用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。

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常使用的可视化数据展示工具有哪些

4，有哪些好用的数据可视化工具

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。我用过OurwayBI

好用的数据可视化工具推荐Lightning chart，在可视化分析方面支持2D和3D图表、信号工具、体素渲染、极地视图、地理地图、gis地图、史密斯图等功能。

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随着大数据的风潮，数据可视化也是近几年一个热词，相关工具软件琳琅满目，国内的国外的，本人也接触过不少，基于个人经验在此推荐一些还不错的工具。1. python+开源可视化库，比如百度echarts等，这种方案适合动手能力比较强的程序员，对代码能力要求较高，但是可视化自由度也很高。2. tableau，国外名气最大的可视化工具，效果很棒很好看，但是价格也贵的离谱。3. 帆软FineBI，国内用的比较多的一款，适合国人的操作习惯和应用场景，有免费版的，值得一试。

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5，数据可视化到底该用什么软件来展示数据

1.使用你最熟悉的软件学习用编程建立数据可视化不代表要摒弃你已经熟悉的工具。我一般使用任何能够最快速解决问题的工具，这个工具可以是Excel，GoogleSheets，或者是Python。你不需要只用R或者只用JavaScript做完所有工作，在一项工作中囊括不同的工具是有好处的。你的最终目的是制作可视化图表，每一步的结果会引导你进行到下一步，所以不要太纠结于用“正确”的方法做事。2.从基础做起不要期待你第一次尝试就会做出非常高级非常惊艳的视觉效果。尤其在学习的初期，你是有很多路要走的，所以要从基础做起，再慢慢去使用更加高级的技巧。这样你才不会一开始就感到备受打击，从而放弃学习的希望。在R语言中，有很多工具包可以帮助你做事情，甚至有时候你只要使用一个函数就行了。但是如果你不熟悉R的编程句法，我还是建议你从最基本的R语言学起，即便可能会有些难。就好比我之前提到的d3.js这个JacaScript函式库，如果你不熟悉JavaScript，或者刚刚开始学习编程，很多类似的东西都会看起来很难。我建议你从MikeBostock写的基础教程学起，慢慢开始了解你做的东西。3.找一个项目去完成不要认为要把所有的东西学完再开始做项目，这样你会被耽搁。先学习一些基础知识就可以开始了，这至少可以保证，日后当你遇到问题在网上搜索的时候，能够看懂那些解决方法。选择一些数据，然后开始着手尝试可视化吧。一开始的进展肯定非常缓慢，你也会觉得很困惑，这都是很正常的。我直到现在还经常因为一些问题感到困惑，但你一定要坚持做完。做项目的受益之处，在于它逼着你去学习你需要知道的。你每做完一个项目，下一个就会变得容易一些了。通常一个数据可视化的项目会分成以下的步骤。处理和格式化数据Python当我有一个非矩形分隔的文件 ,或数据比较凌乱时，我会写一些特别的Python脚本。幸运的话，我会找到并重新利用过去已有的脚本。有时会用Beautiful Soup来修饰，有时会用csvkit 。R我只有在需要加载csv格式表格时才会用到R，通常只是做数据聚合，合并，或处理从原来的数据中派生的部分。Tabula多用于公开的政府数据，包括在 PDF文件中涉及的数据。没有 Tabula的话这个过程将非常痛苦。Microsoft Excel只有在有需求的时候才会用到它。数据读入Excel中，然后再导入像Numbers或是OpenOffice这样的工具中。Google Sheets有时使用电子表格比写脚本更快，我很喜欢这样简洁的过程。分析数据在你去做最后的图形之前，你需要先了解这个数据集。R这里我想到的是R。因为R作为一个开源的统计计算语言，它有一个很丰富的社区，数不尽的扩展包，以及在Stack Overflow上大量的已解答的问题。制作静态图形这对我来说通常包含两个阶段：（i）在R中进行可视化; （ii）在Illustrator中润色。R在R中有可视化工具包，如ggplot2，但我几乎全部使用R自带的那些功能，即base R。Adobe Illustrator如果图形要发布给别人看，我会以PDF格式保存R生成的图形，并在Illustrator中编辑。虽然有些矫枉过正，但效果还不错。我也在考虑试着用Sketch。制作交互式图形Flash已经过时了，而JavaScript是新的宠儿。R在这里应用不广。d3.js我用数据驱动的文档来做交互式的数据可视化（我还在学习中）。有许多例子可以用来试手。但如果我想快速完成一个图表，我有时也会尝试用 Vega-Lite 。4.认真阅读编程指南和范例编程指南是很有用的。一开始可能会有些难，但你必须要适应。如果你的程序出了问题，很大可能是因为你写的不对，而不是代码的实现有问题。所以这个时候你就需要仔细阅读指南，确认你的函数运用是正确的。在R语言中，所有函数的指南都是用相同的格式写的，它会告诉你这个函数有哪些参数，返回值是什么，并且之后会给出使用的范例，这些范例都非常经典。d3.js函式库的创建者MikeBostock就写了非常好的指南，在网上也有很多其他教程。Bostock在指南中收录的大量范例是非常有用的，每当我遇到问题，在网上搜索解决方法的时候，我一般都会把出现的问题和“mbostock”放在一起搜索。5.着手去做我有时会也会因为想太多而迟迟不开始，但是只要你能着手按照以上的小提示去做，能节省很多时间。用工具进行数据可视化，一般会有一个最优的做法，但没有必要从一开始就去寻找它。先把形状和颜色在屏幕上试下，然后将数据编译进去，让数据在大体上看起来没问题。如果有些不对劲（尤其是对于含有互用和动画的可视化项目），你再去寻求更优化的做法。一般情况下，即使不是最优，你的图表也是没错的。

链接：http://pan.baidu.com/s/1BWBtFMYeQazJWUYSmHi5fwPython&Tableau：商业数据分析与可视化.zip3611.06M 来自:百度网盘点击跳转网盘提取码：yz10Python&Tableau：商业数据分析与可视化。Tableau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。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。快速分析：在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据，任何数据：无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务，任何数据都可以轻松探索。课程目录：前置课程-Python在咨询、金融、四大等领域的应用以及效率提升Python基础知识Python入门：基于Anaconda与基于Excel的Python安装和界面简单的数学计算Python数据分析-时间序列2-数据操作与绘图Python数据分析-时间序列3-时间序列分解......

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