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強烈推薦一款Python可視化神器!強烈必備!

比較后，Plotly Express 作為一個新的 Python 可視化庫，在 Plotly 生態系統下，將會迅速發展。

我們可以用哪些工具做大數據可視化分析?

1、FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據準備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化于一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。

2、FineBI FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據準備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化于一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。

3、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。

4、大數據可視化工具有很多，其中就有思邁特軟件Smartbi。我們常常聽說的數據可視化大多指狹義的數據可視化以及部分信息可視化。

5、數據可視化工具有思邁特軟件Smartbi，Tableau，Qlik Sense，QlikView，DataFocus，FineBI。

6、編程語言 當然很多對編程語言比較熟悉的人還可以使用python、R語言、Matlab中的可視化庫對數據進行可視化展現，這里也推薦echarts，作為入門級別的工具庫，對于初學者還是比較友好。

三維可視化

三維可視化是用于顯示描述和理解地下及地面諸多地質現象特征的一種工具，廣泛應用于地質和地球物理學的所有領域。三維可視是描繪和理解模型的一種手段，是數據體的一種表征形式，并非模擬技術。

三維可視化基本原理是融合多媒體技術、互聯網技術及三維鏡像技術完成數據處理的虛擬化，根據對物體多方位的監管，搭建依據現實的3D虛擬現實技術實際效果，讓數據呈現更加直觀和易于了解。

三維可視化是一種利用計算機技術，再現三維世界中的物體，并能夠表示三維物體的復雜信息，使其具有實時交互的能力的一種可視化技術，是對現實世界的真實再現。

如何實現大數據可視化?

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。

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。

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。

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。

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。

分析原始數據數據是可視化背后的主角，逆向可視化與從零構建可視化的***步一樣：從原始數據入手。不同的是在逆向時我們看到的是數據經過圖形映射、加工、修飾后的比較終結果，而原始數據隱藏在紛繁復雜的視覺效果中。