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5個常用的大數據可視化分析工具

大數據可視化分析工具有：Tableau，連續六年在GatherBI與數據分析魔力象限報告中占據***地位的體量巨大的老牌產品。

數據可視化的方法有哪些?

多維 可以通過使用常用的多維方法來展示目前二維或高維度的數據。多維的展示使得效果更加多元化，滿足企業的需求。分層 分層方法用于呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體里面的小群體。

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。

可以實現數據可視化的工具有：Excel、報表、BI 圖表的展現形式有：柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、雷達圖、地圖、漏斗圖、儀表板圖、散點圖、桑基圖、詞云和矩形樹圖等各種各種圖形。

pyecharts：這個是echarts的一個python接口，借助echarts，我們可以快速繪制出簡潔、漂亮的可視化圖表。

可視化設計的5個步驟

建立可視化場景 建立可視化場景是對數據倉庫/集市中的數據進行分析處理的成果，用戶能夠借此從多個角度查看企業/單位的運營狀況，按照不同的主題和方式探查企業/單位業務內容的核心數據，從而作出更精準的預測和判斷。

個人以為數據可視化服務商業分析的經典過程可濃縮為：從業務與數據出發，經過數據分析與可視化形成報告，再跟蹤業務調整回到業務，是個經典閉環。

在數據可視化設計前，分析人員要先完成業務需求的分析，將分析需求拆分成不同層級、不同主題的任務，捕捉其中業務的數據指標、標簽，劃分出不同優先級，為下一步取數做準備。

）設計的方案至少適用于兩個層次：一是能夠整體展示大的圖形輪廓，讓用戶能夠快速的了解圖表所要表達的整體概念；之后再以合適的方式對局部的詳細數據加以呈現（如鼠標hover展示）。

(5)Win32 API函數，共6個，用于處理像素格式及緩沖。 (6)OpenGL結構，共4個。

數據可視化的技術類型有哪些

圖形可視化 在我們設計指標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表更加生動的被展現，更便于用戶理解圖表要表達的主題。

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，更便于用戶了解圖表要表達的主題。

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。

大數據可視化分為不同的類型：探索型和解釋型。勘探類型幫助人們發現數據背后的故事，而解析數據方便給人們看。

數據可視化常用的五種方式及案例分析

顏色可視化 通過顏色的深淺來表達指標值的強弱和大小，是數據可視化設計的常用方法，用戶一眼看上去便可整體的看出哪一部分指標的數據值更突出。

分層 分層方法用于呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體里面的小群體。分層數據可視化的例子包括一個樹形圖，可以顯示語言組。

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。

可以實現數據可視化的工具有：Excel、報表、BI 圖表的展現形式有：柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、雷達圖、地圖、漏斗圖、儀表板圖、散點圖、桑基圖、詞云和矩形樹圖等各種各種圖形。

數據可視化可以是靜態的或交互的。幾個世紀以來，人們一直在使用靜態數據可視化，如圖表和地圖。

如何實現大數據可視化?

拋開華麗的可視化效果，從中找到數據、分析數據是我們的首要工作。第二步：分析圖形 圖形是可視化中的關鍵元素，也是我們比較關注的部分。

另一種就是開源的可視化工具，一般可以免費使用全部功能，也能制作復雜的數據可視化報表，但是通常需要編寫代碼來制作可視化圖表，對使用者的IT技術要求比較高。

少量的數據可以通過表格工具生成圖表、tou視表的方式進行分析，但是大數據的分析就需要借助專門的可視化工具了，常見的可視化工具包括：Tableau、BDP、Davinci、QuickBI、有數等。

借助Echarts、HighCharts、Djs等開源的可視化插件，嵌入代碼，開發成插件包。數據可視化，是關于數據視覺表現形式的科學技術研究。

應確保數據類型和分析目標可反映所選的可視化類型。Mihailovski稱：“人們通常會采用相反的方法，他們先看到整潔或模糊的可視化類型，然后試圖使其數據相匹配。”對于大數據項目的可視化，簡單的表格或條形圖有時可能是比較有效的。

需求分析 需求分析是大數據可視化項目開展的前提，要描述項目背景與目的、業務目標、業務范圍、業務需求和功能需求等內容，明確實施單位對可視化的期望和需求。