22个免费的数据可视化和分析工具推荐

2012-03-31 10:01 2012-03-31 10:01

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Google Fusion Tables

Google Fusion Tables email Fusion Tables 100MB CSV XLS Google Docs Google Fusion Tables csv

Google Fusion Tables Oracle IBM, Microsoft Google

Impure

Impure Bestiario Tableau Public

Many Eyes

VIDI

Zoho Reports

10 Choosel

11 Exhibit

12 Google Chart Tools

13 JavaScript InfoVis Toolkit

14 Protovis

15 Quantum GIS (QGIS)

16 OpenHeatMap

17 OpenLayers

18 OpenStreetMap

19 TimeFlow

20 IBM Word-Cloud Generator

21 Gephi

22 NodeXL

https://www.sodocs.net/doc/259623781.html,/s/article/9215504/22_free_tools_for_data_vis ualization_and_analysi

数据可视化和分析工具有哪些

数据可视化和分析工具有哪些 当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作和需要你的数据的图形化的表达。因此你需要标准化这些工作，使看到统一的样式。下面千锋教育大数据培训技术分享的22个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。 1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组(SUVG)设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。点击一个行或列，DataWrangler 会弹出建议变化。比如如果你点击了一个空行，一些建议弹出，删除或删除空行的提示。它的文本编辑很cooool。 2、Google Refine Google Refine。用户在电脑上运行这个应用程序后就可以通过浏览器访问之。这个东西的主要功能是帮用户整理数据，接下来的演示视频效果非常好：用户下载了一个CSV 文件，但是同一个栏中的同一个属性有多种写法：全称，缩写，后面加了空格的，单数复数格式不一的。。。但是这些其实都代表了同一个属性，Google Refine 的作用就是帮你把这些不规范的写法迅速统一起来。

3、R 项目 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。 可视化应用与服务(Visualization applications and services)这些工具提供了不同的可视化选项，针对不同的应用场景。 4、Google Fusion Tables Google Fusion Tables 被认为是云计算数据库的雏形。还能够方便合作者在同一个服务器上分享备份，email和上传数据，快速同步不同版本数据，Fusion Tables可以上传100MB的表格文件，同时支持CSV和XLS格式，当然也可以把Google Docs里的表格导入进来使用。对于大规模的数据，可以用Google Fusion Tables创造过滤器来显示你关心的数据，处理完毕后可以导出为csv文件。 Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力，以及能够自由添加不同的空间视图的功能，也许会让Oracle，IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心，Google未来会强力介入数据库市场。

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

2018年5大可视化BI工具选型对比分析 如今，有大量功能强大的可视化工具和BI工具能快速的实现数据可视化，帮助业务分析推动决策。 在本文中，5类BI可视化工具（QlikView、Tableau、Power BI、帆软FineBI 和Google Data Studio）的特性、优点和缺点。主要比较它们的关键参数，包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。 一、QlikView QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案。它允许用户在工作流程中探索和发现数据，这与开发人员在处理数据时的工作方式类似。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性，该软件致力于维护数据之间的关联。这可以帮助最终用户发现您的数据，即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的，这些数据也会提醒您检索相关项目。 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。 1.产品差异化 Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的，这些应用程序既创新又直观易用。由于具有先进的搜索功能，它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在内存中提取数据的功能。 2.特征 Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有一席之地，并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序。 其中一个特点是QlikView能够自动关联数据：识别集合中各种数据项之间的关系，无需手动建模。 另一个特性，Qlikview处理数据输入，是将其保存在多个用户的内存中，即保存在服务器的RAM中。这样可以加快查询速度，从而加快数据探索速度，并改

可视化工具

第一部分：入门级工具 1.Excel Excel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，上图是Excel 生成的热力地图 作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。 2.CSV/JSON CSV(逗号分隔值)和JSON（JavaScript对象注释）虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。 第二部分：在线数据可视化工具 3.Google Chart API

Google Chart API工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用，但是Google Chart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题，不可否认的是Google Chart API的功能异常丰富，如果没有特别的定制化需要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大可以从Google Chart开始。 4.Flot Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。

大数据分析报告与可视化

数据分析与可视化 1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报

[整理]30个把数据可视化的简单工具

30 个把数据可视化的简单工具 s Big Data 的重要性与日俱增，许多企业的资料库内都收集了非常多消费者资料，但要将这一笔笔冷僻又繁杂的数字与名目资料转化为有价值、为企业带来效益的策略拟定参考，需要倚赖资料科学家的脑袋与适当的统计软体，再把结果图表化，让一般企业、大众都看的懂，也就是「看图说故事」与「数字会说话」两者的结合。 但有哪些简单又实用性高、不需要专业的编码知识、也不需要特别的训练就可以用的软体呢？以下介绍30 个着名的资料图表化软体给大家参考，想要让顾客听懂你在说什么、说服你的客户就靠它们了！ 1. iCharts

iCharts 是能够连接市场研究出版者、经济及产业面的资料和专业的消费者的平台，拥有数以万计的图表，涵盖层面包刮商业、经济、运动和其他类别，它让大众能够简单的了解并能够跟上世界最新统计资料的脚步。 为了拥有庞大的资料量，它提供以云端为基础和受专利保护的图表工具，让企业和个人都能推出品牌、行销以及用图表分享他们的资料，透过网站分享给数百万的人。很棒的是，iChart 提供免费帐户给使用者，让你能够使用基本的互动是图表，当你花钱购买更进阶的版本，你就能使用更多不同的功能；图表本身是具有互动性的，因此可以从Google Docs、Excel spreadsheet 和其他来源撷取。 2. Fusion Charts Suit XT

Fusion Charts Suit XT 是一个专业的、进阶版的JavaScript chart library，让我们能够建出任何形式的图表。 採用SVG（Scalable Vector Graphics，可缩放向量图形）和支持超过90 种以上的图表类型，包括3D、甘特图（gantt）、各种不同的压力表图（gauges chart）、漏斗图（funnel chart），甚至世界/ 各州/ 个国家的地图。同样地，大部分的图表包含2D 及3D 的视图，图表是完全可客制化的，标籤、字体、边界等等全部都是可以依使用者作改变。 除此之外，他们也重视工具间的互动性，提示框（tooltips）、向下延伸资料（drill down）、可点选的图例关键字（legend keys）、缩放及上下捲动，以及一次按键进行图表输出或列印。 3. Modest Maps

22个免费的数据可视化和分析工具推荐

2012-03-31 10:01 2012-03-31 10:01 , URL https://www.sodocs.net/doc/259623781.html,/news/17548/22_free_tools_for_data_visualization_and_a… 54 , | 22 22 2011 04 28 ( ) 22 Data cleaning “New York City" "New York, NY" DataWrangler SUVG web DataWrangler cooool Google Refine Google Refine CSV Google Refine

Statistical analysis R R R GNU Octave MATLAB Visualization applications and services Google Fusion Tables Google Fusion Tables email Fusion Tables 100MB CSV XLS Google Docs Google Fusion Tables csv Google Fusion Tables Oracle IBM, Microsoft Google

Impure Impure Bestiario Tableau Public

Many Eyes

VIDI Zoho Reports 10 Choosel

11 Exhibit 12 Google Chart Tools 13 JavaScript InfoVis Toolkit

大数据分析报告与可视化

.数据分析与可视化1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报. .告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，直观地看清楚问题和结有助于阅读者更形象、可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，论，从而产生思考。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者数据的初衷就是为解决一个同时也失去了报告的意义，是更重要的，否则称不上好的分析，商业目的才进行的分析，不能舍本求末。 数据分析常用的方法有哪些？他们多用来分析哪些类型的数据？通过分析可以得到怎样2. 的结果和结论？怎样得到保证其信度和效度？常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； (scatter 、散点图)、直方图(Histogram)：柏拉图数据分析常用的图表方法(排列图、点

6大提高数据可视化的实用技巧

6大提高数据可视化的实用技巧 目前，大数据对社会、工作与生活的重要性不言而喻，越来越多的应用涉及到大数据，而大数据的属性都呈现出了大数据不断增长的复杂性，采取合理的分析方法，并更好的呈现出来尤为重要，对于提高大数据的可读性可以遵循以下规律： 1. 将指标图形化 一般用与指标含义相近的icon来表现，使用场景也比较多。 2. 将指标关系图形化 当存在多个指标时，挖掘指标之间的关系，并将其图形化表达，可提升图表的可视化深度。一方面可借助已有的场景来表现，比如：百度统计流量研究院操作系统的分布，首先分为windows、mac还有其他操作系统，windows又包含xp、2003等多种子系统；另一方面可以构建场景来表现，比如百度统计流量研究院中的学历分布，指标分别是小学、初中、高中、本科等等，它们之间是一种越爬越高，从低等级到高等级的关系，那么，这种关系可以通过构建一个台阶去表现。 3. 将指标值图形化 一个指标值就是一个数据，将数据的大小以图形的方式表现。比如用柱形图的长度或高度表现数据大小，这也是最常用的可视化形式，也可尝试从图形的视觉样式上进行一些创新，常用的方法就是将图形与指标的含义关联起来。 4. 让图表“动”起来 数据图形化完成后，可结合实际情况，将其变为动态化和可操控性的图表，用户在操控过程中能更好地感知数据的变化过程，提升体验。

5. 将数据进行概念转换 在数据可视化，有时需要对数据进行概念转换，可加深用户对数据的感知，常用的方法有对比和比喻。 6. 将时间和空间可视化 通过时间的维度来查看指标值的变化情况，一般通过增加时间轴的形式，也就是常见的趋势图；当图表存在地域信息并且需要突出表现的时候，可用地图将空间可视化，地图作为主背景呈现所有信息点。 以上是提高大数据可读性的六种实用方法，在进行数据呈现的时候具有一定的借鉴意义，随着大数据技术的成熟，数据呈现的方法也会越来越多，平时可以多学习、对比并积累，好的数据可视化方法和工具可以对数据呈现起到事半功倍的作用！

50个大数据可视化分析工具

50个大数据可视化分析工具 在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言 是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。

Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。 可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

大数据可视化设计

大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程： 我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

2018年5大可视化BI工具选型对比分析 如今，有大量功能强大的可视化工具和BI工具能快速的实现数据可视化，帮助业务分析推动决策。 在本文中，5类BI可视化工具（QlikView、Tableau、Power BI、帆软FineBI 和Google Data Studio）的特性、优点和缺点。主要比较它们的关键参数，包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。 一、QlikView QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案。它允许用户在工作流程中探索和发现数据，这与开发人员在处理数据时的工作方式类似。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性，该软件致力于维护数据之间的关联。这可以帮助最终用户发现您的数据，即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的，这些数据也会提醒您检索相关项目。 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。 1.产品差异化 Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的，这些应用程序既创新又直观易用。由于具有先进的搜索功能，它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在内存中提取数据的功能。 2.特征 Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有一席之地，并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序。 其中一个特点是QlikView能够自动关联数据：识别集合中各种数据项之间的关系，无需手动建模。 另一个特性，Qlikview处理数据输入，是将其保存在多个用户的内存中，即保存在服务器的RAM中。这样可以加快查询速度，从而加快数据探索速度，并改善

PowerBI数据分析与数据可视化教案

教案 Power BI数据分析与数据可视化课程名称 课程代码 系(部) 教研室(实验室) 授课教师 职称 年月

课程 名称Power BI数据分析与数据可视化 总计： 32 学时课程 类别 专业课课程代码 授课教师学分 讲授： 20 学时 实验： 10 学时 其他： 2 学时 授课对象 教材和参考资料教材：夏帮贵，《Power BI数据分析基础教程（微课版）》，人民邮电出版社，2019.8 参考资料：王国平，《Microsoft Power BI数据可视化与数据分析》，电子工业出版社，2018.2 课程简介 随着大数据技术的不断研究和发展应用，数据已与人们的生活息息相关。海量的数据通过文件、数据库、联机服务、Web页面等被记录下来，随之出现了大量的数据分析软件。Microsoft推出的Power BI整合了Power Query、Power Pivot、Power View和Power Map等一系列工具，可简单、快捷地从各种不同类型的数据源导入数据，并可使用数据快速创建可视化效果来展示见解。 本课程在内容编排和章节组织上，特别针对Power BI初学者，争取让读者在短时间内掌握Power BI可视化的数据分析方法。本书以“基础为主、实用为先、专业结合”为基本原则，在讲解Power BI技术知识的同时，力求结合项目实际，使读者能够理论联系实际，轻松掌握Power BI 教学难点重点第1章初识Power BI 掌握Power BI Desktop安装方法，了解Power BI Desktop的界面，学会使用Power BI文档。 第2章获取数据 了解数据连接模式，掌握连接到文件、数据库以及Web数据。 第3章查询编辑器 了解查询编辑器，掌握基础查询操作、数据转换、添加列、追加查询以及合并查询。 第4章数据分析表达式 了解DAX基础，掌握DAX函数。 第5章数据视图和管理关系 掌握数据视图的基本操作，掌握关系的管理操作。 第6章报表 掌握报表基本操作、视觉对象基本操作、钻取、数据分组、使用视觉对象数据以及报表主题。 第7章可视化效果 学会使用简单对象和内置视觉对象 第8章Power BI服务 学会注册Power BI服务、在Desktop中使用Power BI服务以及在移动设备中使用Power BI，掌握Power BI服务中的报表操作以及仪表板。 第9章社科研究数据分析 掌握获取社科研究数据和社科研究数据分析。

云计算大数据的55个可视化分析工具介绍

云计算大数据的55个最实用 可视化分析工具 近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。

为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧! 1.Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2.Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 3.D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 4.R

大数据可视化和分析工具

大数据可视化和分析工具 大数据将为社会带来三方面变革：思维变革、商业变革、管理变革，各行业将大数据纳入企业日常配置已成必然之势。学习大数据的热潮也是风起云涌，千锋大数据全面推出新大纲，重磅来袭，今天千锋小编分享的是大数据可视化和分析工具。 1、Excel2016 Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，同时，它也支持3D的可视化展示，微软发布了一款叫做GeoFlow 的插件，它是结合Excel和Bing地图所开发出来的3D数据可视化工具，可以直接通过Bing地图引擎生成可视化3D地图。但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2、SPSS 22 SPSS 22版本有强大的统计图制作功能，它不但可以绘制各种常用的统计图乃至复杂的3D视图，而且能够由制作者自定义颜色，线条，文字等，使制图变得丰富多彩，善心悦目。 3、R语言 R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。ggplot2是一个用来绘制统计图形的R软件包。ggplot2是由其背后的一套图形语法所支持的，它可以绘制出很多美观的图形，同时能避免诸多繁琐的细节。ggplot2采用了图层的设计方式，你可以从原始的图层开始，首先绘制原始数据，然后不断地添加图形注释和统计汇总的结果。

4、Tableau Public Tableau不仅可以制作图表、图形还可以绘制地图，用户可以直接将数据拖拽到系统中，不仅支持个人访问，还可以进行团队协作同步完成数据图表绘制。 5、Google Charts Google Charts提供大量数据可视化格式，从简单的散点图到分层树地图。可视化效果是完全个性化的，你可以通过动态数据进行实时连接。Google Charts可以兼容多个浏览器以及在多个平台可使用(IOS和安卓设备)。 6、D3.js D3 是流行的可视化库之一，它被很多其他的表格插件所使用。它允许绑定任意数据到DOM，然后将数据驱动转换应用到Document中。你可以使用它用一个数组创建基本的HTML表格，或是利用它的流体过度和交互，用相似的数据创建惊人的SVG条形图。 7、Gephi Gephi是一个支持动态和分层图的交互可视化与探测工具。Gephi强大的OpenGL引擎允许实时可视化，可以支持网络多达50,000个节点1,000,000条边。它给用户提供了切割边缘布局算法，包括基于力的算法和多层次算法，使得操作体验更高效。此外，该软件是完全免费使用，该公司仅收私有仓库的费用。 8、echarts echarts不是外国的，是国内百度团队的产物。总所周知，百度统计做得挺不错的。他们这个echarts也算是用到淋漓尽致。社区也算比较活跃，例子也十分多，实用一样方便。 9、highcharts

Tecplot——强大的数据分析和可视化软件

Tecpl ot——强大的数据分析和可视化软件 Tecplot系列软件是由美国Tecplot公司推出的功能强大的数据分析和可视化处理软件。它包含数值模拟和CFD结果可视化软件Tecplot 360，工程绘图软件Tecplot Focus，以及油藏数值模拟可视化分析软件Tecplot RS。 Tecplot 360 ——功能全面的CFD可视化工具 Tecplot 360是一款将至关重要的工程绘图与先进 的数据可视化功能结合为一体的数值模拟和CFD可视化 软件。它能按照您的设想迅速的根据数据绘图及生成动 画，对复杂数据进行分析，进行多种布局安排，并将您 的结果与专业的图像和动画联系起来。当然Tecplot 360 还能够帮助您用于节省处理日常事务的时间和精力。 Tecplot 360 具有以下功能： 1、广泛支持CFD&FEA有限元格式： a）包含图像纵横比和伸直系数等，28种格点质量函数控制格点质量 b）提供32种 CFD、FEA、结构分析和工业标准数据格式支持 c）交互式探索并扫瞄流场，检查随格点变化的流场特性 d）以 Richardson 外差分析，估算数值解的精确度 通过同时导入CFD和结构分析结果，Tecplot 360能够在 同一幅图中绘制出材料的变形和流体流动的改变。

2、实验与模拟验证比较： a）在同一窗口能比较数值结果和实验数据 b）萃取涡流、震波表面和其他重要的流场特性 c）透过DVD控制选项，如向前、倒退和飞梭控制，可模拟瞬时解的动画 d）单一环境下，使用XY图、极坐标、2D和3D绘图，能充分了解物理场的行为 e）交互式切片、等表面和流线轨迹工具让您获得更多、更细致的可视化结果 3、人性化输出功能： a）对简报、网站和画框制作优化动画 b）输出专业、简报质量的向量和Raster格式 c）可直接从微软Office复制/贴上图档和动画 d）输出的数据格式兼容于Tecplot 360 2008和2006 e）使用Tecplot 360独特的多画框设计工作区，可呈现多个时间连结的绘图展示 4、自动图形产生： a）藉由记录或撰写底稿来产生宏 b）藉由Python语法进行分析与自动绘图任务 c）快速重建旧有图表，并套用同样式参数和设计 5、可执行复杂模型于瞬间： a）多线程，有效利用多核心计算机资源 b）一般型计算机即能开启更大的档案 c）同时间比较多个模型，包含流固耦合可视化

大数据可视化设计

大数据可视化设计 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）

大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程：

我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程 一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等；其次，我们利用可视化工具，根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表；然后优化细节；最后检查测试。 具体我们通过两个案例来进行分析。 二、案例一：大规模漏洞感知可视化设计 图2是全国范围内，各个行业的分布和趋势，橙黄蓝分别代表了数量的高中低。 2.1整体项目分析

13款最好用的数据可视化工具

掌握这些数据可视化工具，再也不愁给领导做汇报了！ ?Charting Fonts Charting Fonts是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。 ?Timeline Timeline即时间轴，用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。

Echarts 经常使用开源软件的朋友应该很熟悉ECharts，大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

Insights - 智慧芽专利报告系统 是一款分析公司和行业专利情报的软件，简单又智能，输入关键词即可一键生成分析报告。图表分析维度有专利概况、诉讼信息、关键词、研发策略、专利价值等，可视化效果备受用户好评。 如下，笔者输入“西门子”，可看到关键词圆形图：

以下为对比半导体巨头“日月光”和“矽品”的研发策略雷达图： CartoDB 借助CartoDB网站，你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。

?Weka Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 ?Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从

简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 Landscape - 智慧芽3D专利地图 研发人员想了解竞争对手专利布局，查看新领域/市场的技术情况，只需要一条检索式，剩下的事都可以交给智慧芽3D专利地图了！这是国内首款3D地图分析成像，利用3D的方式更容易让使用者理解技术层次。 如下图，山峰代表专利技术密集区，海洋代表专利技术空白区。颜色较深代表专利较多，为技术红海区，竞争程度越强烈；颜色较浅代表专利数量少，为技术蓝海区，存在技术空白点或难点。

数据分析与可视化专业方向分析

信息与计算科学专业方向分析 ——数据分析与可视化 一、概念 数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 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。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。 二、作用与意义 数据分析工作在现实中的价值存在，无论是对于国家政府部门、企事业单位，还是民营企业等其他类型组织来说，任何工作都要在经过一定程度的分析之后再作决策，不经分析判断就拍板的“拍脑门”决策带来的危害已经被人们所广泛认识。数据分析工作，不仅能通过对真实数据的分析去发现问题，还能够通过经济学原理建立数学模型，对投资或其他决策是否可行进行分析，预测未来的收益及风险情况，为作出科学合理的决策提供依据。 数据分析工作用事实说话，用数据揭示工作现状和发展趋势，改变了凭印象、凭感觉决策的不科学状况，客观地抓住了工作中存在的突出问题，使这些问题无可争辩地反映在面前，促使人们不得不努力提高水平、改正问题。数据分析工作提高了工作效率，增强了管理的科学性。无论是国家政府部门、企事业单位还是个人，数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前的重要环节，数据分析工作的质量高低直接决定着决策的成败和效果的好坏。它应用于经济发展的