国内有哪些好的数据可视化工具,推荐一下,谢谢?
76 个回答
国内可以做数据可视化的工具,实话来说,不少。
随便列举一下:
1、Tableau( Tableau Software)、Qlikview( Business Intelligence | 数据可视化工具 | Qlik)
这种全球数据可视化工具的领导者,它们的产品都有中文版,在中国也有不少代理商,可以说是很看重中国市场的;
它们产品的特色是,非常专业,功能多,做出来的东西让人觉得牛逼、炫酷、专业八级!
当然,每个硬币都有两面,它们的B-side就是:一般人不好上手。
理解它们的产品就需要费不少脑细胞。当然玩儿透了回报也是巨大的。
所以呢,就算是专业数据分析师,也需要很多时间、精力,才能发挥它们的效力。
国外类似产品:sisense 英文版本,英文不好就不考虑了
2、永洪BI( 北京永洪商智科技有限公司|大数据分析平台yonghongtech.com)。
国内商业智能做的比较大的,产品更新迭代节奏也快,客户成功做的也很好。
不过,它们是BI,是商业智能,换句话说就是相对比较厚重的工具,是为那种买一个工具每年花个几百万不眨眼的企业预备的,需要本地部署的,也是操作起来需要较高专业性的。
国内类似产品:finebi,大数据魔镜等等 各有千秋
3、数据观( 数据观|新一代商业管理云)。
这是我们公司正在用的数据可视化云平台,主要功能模块有四个:自助式的数据连接,自助式的数据处理,自助式的数据可视化,自助式的数据协作。也就是说,从数据的获取到最后的汇报展示都有,而且全部都是自助式的,非常易上手。
需要提的是,宣称易上手的有很多,连tableau都说自己易上手。
我试了,然后觉得自己太甜了。
作为全球领跑的工具。
你可以说自己专业。
你可以说自己牛逼。
你可以说自己炫酷。
你可以说自己所向无敌。
我都没意见。
你说自己是self-service。
这可是你先动手的……
数据观是真的易上手,excel玩儿不出柱图的人,在数据观也可以轻松做出柱图饼图线图气泡图。
别问我怎么知道的。嗯。
推荐2个需要编程的,2个不需要编程的工具
Echarts/pyecharts
- 国产工具,拥有完整的中文使用教程 (非常难得)
- 二者提供交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表
- 可以流畅的运行在 PC 和移动设备上
- 支持主流 Notebook 环境,Jupyter Notebook 和 JupyterLab
可轻松搞定下面 这种图:
详细使用:
PyG2Plot
- G2:一套由蚂蚁集团数据可视化团队(AntV)开发,基于图层图形语法(the grammar of graphics,同ggplot2底层语法)的可视化底层高交互引擎;
- G2Plot:基于G2封装,力求开箱即用、易于配置、具有良好交互体验的JavaScript统计图表库;
- PyG2Plot:基于G2Plot封装的Python统计图表库,借鉴Pyecharts图表实现形式,但比Pyecharts更简练。总之,G2Plot之于PyG2Plot就如同Pyecharts之于Echarts。
详细使用:
百度图说
- ✅免费在线、无需注册、无需登录
- ✅百度出品,中文软件
- ✅上手简单如同excel
- ✅仅仅需3步完成绘图
可无需代码,轻松绘制下面这些图,
支持常用图表,
看下效果,
ChartCube 图表魔方
支付宝团队产品,上手很简单,
支持常见图表,
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有哪些操作比较简单的数据可视化系统?
这篇给大家分享如何“让不懂代码的业务人员”轻松搭建的数据可视化看板,先看效果:
如果你追求炫酷的视觉效果,可以制作这种适合大屏展示的可视化看板:
如果你更在意业务数据分析的清晰明了,可以做这种看板:
利用这款在线应用,即使是零代码基础的业务人员,也能通过“拖、拉、拽”的方式,轻松讲清数据,看透趋势,制作出让老板和同事眼前一亮的可视化看板作品。
下面就以订单看板为例,讲讲具体怎么制作这种看板,只需三步,简单拖拉拽,非常方便!
第一步:进入简道云工作台
https://www.jiandaoyun.com/
第二步:导入数据源
(1)点击「新建应用」——选择「新建空白应用」——输入应用名称【订单分析】。
(2)进入上一步搭建好的应用,选择「新建表单」——[创建空白表单」,修改表单名称为「订单表」。
(3)从左侧拖拽我们需要的字段到中间设计区,修改标题和字段属性,如:产品数量、所属地区等。
(4)选择「数据管理」——[添加」,就可以录入数据源啦!
当然,也可以直接导入Excel表格!
只要进入应用,选择「新建表单」——[创建空白表单」——[从Excel创建表单」即可一步到位!
第三步:创建仪表盘
(1)在我们创建好的应用【订单分析】内,点击「新建」——「新建仪表盘」,于左侧选择需要的图表大类「统计表」,并配置上一步中设定好的表单作为数据源。
(2)在右侧选择具体的图表类型「条形图」,从左侧选择合适的字段拖拽至中间作为「维度」和「指标」,生成条形图。
(3)选择右侧「条形图」/图标样式
对条形图进行调整和美化,一个基础的数据可视化图表就完成了。
以此类推,即可设计出完整的数据看板。
第四步:看板美化
做完图表并保存后,回到预览页面,就可以对看板的总体风格和布局进行调整,让看板更加符合你的使用场景和功能需求。
如果嫌麻烦的话,简道云也为用户们准备了丰富的仪表盘模板。大家选取合适的模板直接套用修改就可以,比从零开始做看板更加方便快捷。
模板指路>> https://www.jiandaoyun.com
从上方链接进入模板后,点击右上角【安装应用】登录,就可以修改仪表盘啦。
当然,看板制作只是简道云的核心功能之一,除此之外还有「流程引擎」「问卷表单」等等,具体介绍可以参考简道云产品的帮助文档,链接也贴在下方以供大家取用。
以上。欢迎关注 @简道云
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关于可视化工具,我曾经也说过很多次了,这次就再来说一遍吧。
作为一名 数据分析师,一提到数据可视化就会感到莫名兴奋,我认为数据可视化有两个非常重要的部分:一个是数据,一个是可视化。而我们最常见的问题就是一看已经有了数据,却不知道如何去可视化。
市面上有相当多的可视化工具,绝对能够挑花你的眼,但这些大多是门槛比较高的工具,比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等,不得不说,它们在技术层面上确实做的很牛逼,也很成熟。但是针对的使用人群也比较单一,就是程序员。
个人觉得在大数据时代,数据的使用是会越来越普及的,现在的很多做数据类工具的公司都在企图让数据分析变成一件没门槛的事,只有大家都能轻松上手,才能真正实现数据价值最大化。
所以站在这个角度上说,想给大家推荐几款人人可用,能够快速给数据赋能的可视化工具,也称得上是用过一次就爱上的吧。
在推荐工具之前我们需要回答另外一个问题,你需要用这些数据可视化的工具来做什么,实现什么目的?
也许你因为有一个完整的想法,已经通过事实验证了,需要用更直观易懂的方式来展现出来,从而讲述一个逻辑或者是一个故事;
也许你是有大量的数据,你想怎么从这些数据中间发现,挖掘,并展现一些数据背后的知识或者洞察,发现等;
也许你是有各种各样的数据,但是你不懂数据建模,编程,或者数据清洗,你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化,并且可以给出最合适的展示图形;
也许还有其他的各种场景,但是所有数据可视化工具都有他核心服务的一个场景,漂亮,易用,简单,协作,智能,等等都是每一个数据可视化工具的父母给予他的一个标签,我们需要匹配相关的标签来做对应的推荐。
首先要明确数据分析是需要以自我需求为导向的,抛开目的推荐可视化工具都是刷流氓。
我们可以将他们分类为:
- 个人自助式分析:非编程式可视化,能够适合业务人员、运营人员等进行自我数据分析,不需要依赖IT人员,代表工具比如python、FineBI、Tableau等BI工具和简道云等零代码工具;
- 指标监控型报表:能够及时反映业务实际情况,给予数据分析支持进行预测分析、决策诊断等,主要工具是应用于企业级的报表平台,国内除了FineReport似乎也没有别的;
- 动态数据可视化:能够实现动态实时数据的更新与展示,除了时间序列数据,还有 动态路径数据、实时轨迹数据等等,比较专业,代表工具为ECharts等;
好,基于这一假设,开始基于目的性推荐个人比较喜欢的数据可视化工具。
一、个人自助式分析
1、 FineBI
简洁明了的数据分析工具,也是我个人最喜欢的可视化工具。
优点有不少,零代码可视化、可视化图表丰富,只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果,拥有 数据整合、可视化数据处理、探索性分析、可视化分析报告等功能。
虽然是企业级工具,但是个人版是免费的,这也是我觉得很nice的点。
再说一个符合数据流行趋势的点,是可以实现自助式分析,而且学习成本极低,几乎不需要太深奥的编程基础,比起很多国外的工具都比较易用上手,非常适合经常业务人员和运营人员。
在综合性方面,FineBI的表现比较突出,不需要编程而且简单易做,能够实现平台展示,比较适合企业用户和个人用户,在数据可视化方面是一个不错的选择。
价格方面,不是很贵,可以按模块收费。
2、 python
本来没想把python放进来的,毕竟python这种脚步语言学习起来是比较麻烦的,但是最终考虑还是python太强大了,数据分析可视化只是python的一小部分应用方向,如果你不想敲代码的话,建议忽略这一节。
其实利用Python 可视化数据并不是很麻烦,因为Python中有两个专用于可视化的库matplotlib和seaborn能让我们很容易的完成任务。
3、 Tableau
Tableau的应用,外企偏多,个人感觉主打的是:人人都会用的数据分析工具,通过简单的图形化操作(类似Excel)就可以得出自己想要的分析结果。
原理是通过连接公司数据库基于一定的SQL语法建立基本数据集,对数据集进行分析。这对数据集的完整性有很高的要求。
而且,虽然其母公司很强大,但是生态完整性差点意思,国产化的时代,有点背道而驰了。
价格方面,不便宜,一般IT预算没有百万的就不要考虑了。
4、 简道云
适用于想要“简单易上手”适合业务人员,作为一款零代码在线数据收集分析与可视化展示工具,相比专业可视化大屏,其大屏看板没有那么精美,所以更加偏向业务侧的数据收集——统计——分析全流程,比如可以用 在线表单来做信息收集和数据统计,扫码填写信息,后台自动统计整合。
去构建一个个的灵活的管理应用,才是这个网站真正具备高效的优势,促使团队成员协作,提升全员的工作效率。
二、指标监控型报表
1、 finereport
可视化的一大应用就是数据报表,而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出,支持定时刷新和监控邮件提醒,是大部分互联网公司、传统企业会用到的日常报表平台。
尤其是公司体系内经营报表,我们用的是商业报表工具,就是finereport。
推荐他是因为有两个高效率的点:①可以完成从数据库取数(有整合数据功能)—设计报表模板—数据展示的过程。②类似excel做报表,一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。
如果企业有数字化转型的需求,除了一些基本的信息系统之外,可以优先考虑FineReport。
价格在行业内属于中等,也可以按模块收费,性价比不错的。
三、动态数据可视化
一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表,它是由百度团队开源的。
通常都是用Jsp+Servlet+Echarts来实现动态数据可视化的,在开源工具方面,echarts真的很不错,当然,如果你不会代码就不要考虑这种了。
四、国内其他公司
阿里
有了datav和quickbi之后,现在还加上了Tableau,这三块怎么融合不得而知,如果融合的好那么必然是非常强大,虽然说quickbi目前大多数只应用于阿里内部;但是如果融合不了,那就只能认命,有时候基因、组织架构这玩意确实有些作用
蚂蚁
antv,团队能力毋庸置疑,但是企业应用嘛,这个还得看情况再定
网易
自从成立杭州研究院之后,网易在汪院长的带领下,应该也是走上正轨了,不过网易有数也出现好多年了吧,和网易内部的数据分析师聊天,他的原话:******,嗯,大家应该懂我的意思。
数字冰雹
3D可视化一绝,可以和上面的帆软集成,你所看见的智慧城市、智慧交通这种,很大可能是它做的。
基本上就是上面这几种。
我是数据领域的老李 @李启方
答主从事数据行业,平时工作也以数据分析和数据可视化为主,可视化的工具挺多的,我推荐一些(工具不局限国界),大家可以作为参考!
我也相信,点开这篇文章的你,不止一次阅读过可视化神器推荐文,甚至收藏过好几篇。但我也相信,大部分人不会去一个个把玩文章里的推荐。
到头来,只了解了工具的名字而已。哪天突然被老板点名做一个数据报告时,发现自己还是和无头苍蝇一样,不知道该用什么工具好。
其实比起收藏工具,初学者更需要的是使用工具的指南。
本文就是这么一篇指南。我已经从事数据工作三年多,见过的大小数据可视化工具也很多。它们大概分为三类:美颜工具类、专业图表类、代码装逼类。下面会对这三类工具做详细介绍,也会有例子讲解各自的使用场景。
1、美颜工具类
这类数据可视化工具的特点是:网页轻服务,轻巧易上手,高度风格化。
目前主流的工具包括但不限于:
使用目的:
如果你的目的是快速出一款信息长图用于传播、做一个好看的风格化图表放在ppt里、快速生成可分享的数据报告链接,但是你对自己的审美、配色、排版没有自信,那么这些工具是拯救你的神器。他们像美颜相机一样好用,让你的数据瞬间漂亮起来。
使用指南:
这类工具在功能上是异曲同工的,我以传播度比较广的inforgram为例。
一般来说,你登录后工具会提示你数据可视化使用场景以及海量模板
https://infogram.com/
你需要做的就是选择你需要的模板,编好故事,放入数据:
当然,好用的工具不会免费,一旦想要更多功能,inforgram就会问你要钱,比如地图功能:
可怜弱小又穷怎么办?不用急,上面还有一堆工具等着你翻牌子。隔壁的piktochart的地图功能就不要钱:
https://piktochart.com/
每款美颜类工具都有自己的小亮点,比如模板丰富,可做动画,支持3D等等,熟练掌握不同的工具,你就可以几十分钟做出别人要完成一两天的工作。这些小工具普遍非常容易上手,聪明的你每30分钟学会一个没问题。
2、专业图表类
这类图表工具的特点是:软件体量大,自由度中等,产出价值高。
目前主流的工具:
包括大家最熟悉的Excel、PowerBI、Tableau。
使用目的:
如果你的目的是使用专业的数据可视化,给从未接触过数据的人讲好故事,与他人协同合作,专业图表工具必不可少。
除了可视化,这类工具一般还注重数据库连接,数据分析处理以及数据挖掘,呈现的是一整套的商业数据分析逻辑。
使用指南:
以其中的最亮眼的工具Tableau为例,我们可以窥探这类工具的一般使用方法。
使用者可以连接数据库,进行数据处理:
tableau desktop支持市面上几乎所有主流非主流的数据库连接,也支持本地文件连接。
可以针对多个维度数据进行研究,选择最优表达形式,不用担心设计感欠缺带来的低效。
tableau的只能显示功能会为使用者推荐最合适的图表,提高效率,从细节上让使用者节省画图时间,而是把精力更集中在数据研究上。
可以把单一的图表串联成故事,讲述数据背后的秘密:
tableau拥有仪表板和故事的功能,方便使用者在众多数据结论中选择关键,串联成完整的数据故事。
初学者不用掌握太多专业图表类工具,Excel和Tableau是首选。Excel应用广泛,而Tableau操作友好,功能强大。学会这两个工具后,基本的商业数据分析技能已经合格,更多的则是需要业务经验。
3、代码装逼类
既然有专业软件,为什么数据可视化最后都往代码化发展?
答案是代码提高了数据工作者的装逼需求。这类工具的特点是让数据调参更自由,让数据处理量激增,让数据玩法更多样。
目前主流的工具:
JavaScript、Python、R是数据可视化的常用语言。他们各自都有非常丰富的可视化库:
使用目的:
如果你的目的是做一套自己设计的交互可视化图表,用模型模拟数据结果,处理大量数据或加载API完成可视化,学习一门编程语言必不可少。
使用指南:
以数据可视化界不得不学的echarts.js为例,它属于JavaScript的一个工具库,封装了包括基本图表、动态图表、创新图表、地图等多种类型的图表。
在echarts更新第四版后,更上线了基于webGL技术的echartsGL.js工具库,让3D图表不再是“丑图表”的代名词。
echarts作为入门级别的编程工具库,要求初学者掌握一定的JavaScript基础,但是不用精通。官网案例上带有编辑器和数据格式转换器,让初学者能摆脱装环境带来的初次阵痛,更集中在调参结果和数据格式处理上。
https://www.echartsjs.com/spreadsheet.html
本工具是将表格数据转化成json格式的工具,echarts读取数据需要对应的json格式数据,该工具很好的解决了初学者不会使用代码转化数据格式的困惑。
很多时候你需要做的不是从零开始写代码,而是是看懂案例代码,学会结合demo进行可视化设计。在熟悉echarts之后,再上手其他js工具库就很快了。如果你本来就有python或R基础,学习新工具库也是这个道理。
4、究竟如何做酷炫的数据可视化?
做酷炫可视化是所有数据分析师每天遇到的挑战,通常一个工具是不够用的。我和我的所有分析师同事,都会在SQL、R、Python、Matlab、Excel、Tableau、ArcGIS、在线工具等等的工具上来回切换。其中有精通的,也有一般掌握的。
工具的作用在于创造孤立的可能性,而身为数据分析师的我们脑中需要快速呈现串联这些孤立工具的工作流,设计一个合适的可视化成果。
最近又多了不少ADdog(本屌也是一枚),鉴于这么省力且美妙的机会,我也来一波,
d=====( ̄▽ ̄*)b,欢迎吐槽!
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国内的数据可视化分析工具,大家都可以用用对比一下,对比才有优劣。
大数据魔镜
www.moojnn.com/,免费的数据可视化分析工具,有云版和下载版。(大致介绍一下,详细可私密留邮)
大数据魔镜整合了市面上的可视化效果,有上卷下钻,数据预测,聚类分析,相关性分析,图表联动,数据联想,地图,组合图等很多功能。
一、支持多种数据源
二、操作简单,拖拽式探索分析
二、最大可视化效果库
有超过500 多种可视化效果,丰富的组件库中包括示意图、筛选器、地图和标签云图等,从而使用户能够创建简单的仪表板或者绚丽的商业信息图表和可视化效果。
三、四屏合一(这里无法gif)
拥有国内领先的大屏幕可视化解决方案,完美兼容LCD 屏、液晶屏、PAD 屏、智能手机屏幕四屏支持。
四、数据权限
支持企业/团队间的数据分析协作,并针对数据加设权限,数据分析项目的所有者可以对团队成员进行管理员、编辑者、观察者的权限设置,同时分配数据资源的调配权限,给团队提供更私密协作的空间和管理运作方式。
五、自动建模和分析挖掘(正在紧张的完善分析挖掘功能,力争更好用,更实用。谢谢持续关注!)
大数据魔镜率先将数据建模和数据分析的过程进行可视化,用户无需变形复杂的代码即可完成数据建模,同时丰富的分析算法,如聚类分析、关联分析、相关性分析、决策树、数据联想等,不需要写代码,只需简单拖拽操作就可以实现,简单操作的同时满足了用户的复杂分析需求。
六、更多功能
联动或有bug,待优化(望体谅)
写的有点乱,大家多多包涵!!! 欢迎大家吐槽,提意见!!!
镝次元君送安利啦~
“镝数”——一个三分钟内把数据变成好看又好用的图表的可视化平台。
腾挪变换的交互图表
——镝数拥有超级充沛的交互图表模板库,从最简单的条形图到复杂的多维数据图表。直观展现数据的重要细节,让图表的动态效果真正为数据内容服务,高度自定义设计,一键图表导出。
海纳百川的数据库
——有全球范围内的权威发布,也有我们悉心清洗收集的小而美的表单。用数据讲事实,这是一支不可忽视的力量。
多元又简单的在线写作
——图表、图片、文字、音频、视频……一篇文章少了这些要素简直就是耍流氓。
还有什么是耍流氓呢?就是没有应用场景的功能更新。
Now~~镝次元君送你一波实际操作:
对于数据新闻或者可视化初学者而言,这是个初级而又致命的问题。毕竟万事开头难,刚开始摸不清套路,自然就会变成“从入门到放弃”。
然而,可视化设计师们纵然功力深厚,也怕会碰到画到眼瞎的桑基图之类的曲线图表。这时候,镝数就是你的亲生图表工具了,在镝数上录入数据找到原型图之后,再自己加工成高级形式。于是,你终于可以按点下班了。
那这个图表工具该怎么用呢?
步骤1:打开镝数图表网站,选择一个图表。
步骤2:点击选中的图表进入图表编辑页面,选择右侧的【编辑数据】将你的数据复制粘贴至左边的表格,或者手动录入自己的数据。
步骤3:在右侧编辑面板,调整图表细节
步骤4:图表编辑完成后,就可以下载保存啦。镝数图表为你们准备了逆天的导出功能,支持 JPG、PNG、SVG、GIF,或者外链等各种花样导出方式。
至于这整个过程要多久?反正我就三分钟,你要是慢了,那是你手速不行……
数据与文字的美丽共生
以数据为核心的写作和分享社区
镝数-dydata 欢迎你来!
邮箱:public@dyclub.org
镝次元君微信:Dyclub2015
我试用过国外的tableau,很好很专业,就是没钱买,哈哈...国内的用过 数据观,其它的产品也看过不少,魔镜大数据什么的
数据可视化工具可太多了,各有分工,大致可分为以下几类:
一、图表类
1. ECharts
2. Highcharts
3. 支付宝AntV
二、、数据报表类
1. Excel
2. FineReport
三、BI类
1. Tableau
2. FineBI
3. PowerBI
1. Tableau
优秀的数据可视化展示效果,数据图表制作能力强。 操作简单,上手快不需要写代码,数据的导入和加载都是向导式。内置美观的可视化图表,不用考虑配色,表格处理好格式即可。
前两年以157亿美元被收购,足以说明潜力之大,不过它确实也很强。
Tableau包括个人电脑所安装的桌面端软件Desktop和企业内部数据共享的服务器端Server两种形式,通过Desktop与Server配合实现报表从制作到发布共享、再到自动维护报表的过程。
它是基于数据查询的工具,难以处理不规范数据,难以转化复杂模型,无法支持中国式复杂表样。
2. FineBI
虽作为一个BI工具,但是可视化效果不错, 可支持联动、下钻、跳转等OLAP分析操作功能,能够帮助业务人员进行有价值的可视化分析和dashboard设计。
FineBI可以自动建模,并且是利用自助数据集的方式,让用户能够在人性化的操作界面进行数据处理和ETL处理,比如数据过滤、数据整合等等,能够极大的降低用户的数据清洗与数据加工时间,因此在数据处理和加工方面Finebi略胜tableau一筹。
FineBI连代码都不用写,直接拖拖拽拽就可以生成这样的可视化。够简单!FineBI真正做到了从业务出发进行分析,拒绝花里胡哨!
3. PowerBI
Power BI是微软旗下的BI工具,它包含了一系列的组件和工具。易上手,可以理解为Excel的进阶版本,操作类似于Excel,入门较简单。
4. FineReport
FineReport,web架构,JAVA编写的,本地部署,不必担心企业的数据安全。直接连接企业的数据库,不必担心数据的修改不能实时同。
FineReport大屏可以轻松整合ERP/OA/MES等多业务系统的数据,打破信息孤岛,而且还能支持业务互动,包括不限层次的钻取、轮播时自动联动其他组件等。
如果会点技术懂点sql,我还是偏向 FineReport ,这大概也是我最常用的动态数据可视化工具了。
为什么呢?
因为它简单,快,不用敲代码,亮点还在于交互动作丰富,比如联动、钻取、缩放、排序等,不用来回翻大量的数据,一张报表就能全部搞定了。
另外, FineReport有专门的大屏动态图表,深色背景+荧光配色的沉浸式大屏体验,视觉效果优秀,轮播和刷新等动画形式可以满足不同场景的业务需要。
轮播gis点地图,可以根据用户预先录入的数据,按序播放各个地理点的相关信息,3D视角和跳转动画让你如同身临其境。
如果数据可视化的目的在于介绍能解决具体的、可衡量的、可执行的、有相关性和时效性问题的数据,那就在制作过程和汇报过程中,加入这些问题。在规划数据可视化方案时,要明确这是要解决用户特定问题的,所以你的方案不仅要能够很好地解释数据分析的结论、信息和知识,并且要让管理者能够沿着你规划的可视化路径,能够迅速地找到和发现决策之道。
那么解决的方法就是Dashboard。可能大家有所了解,其实这就是将一些业务的关键指标以数据可视化的方式展示。而大屏就是将Dashboard展示到一块或多块LED大屏上。经常用在公司的展览中心、老板的办公室,还有城市交通管控中心、交易大厅等等。一般怎么清楚怎么来,怎么酷炫怎么搞。
比如像FineReport做出的这样的:
在企业里运用起来就是这样子的,是不是清晰明了,又高逼格。而且做出这样的大屏,并不需要花费大量的时间,甚至只需简单拖拽就能实现。
重点还是那一个,快,简单,方便,仅这一条就可以敌过很多软件了。
最后分享一些资源:
数据可视化近几年可谓是火热话题,市面上的数据可视化工具也不少,我认为“简单易上手,颜值常在线”是衡量该软件是否好用的基准。今天我就带大家盘一下——
数据分析软件-大数据分析软件,可视化数据分析软件_东软平台云
这个“神仙可视化工具”。
(注意:以下内容 有WiFi的拿WiFi看,不仅没WiFi流量还不够的蹭别人热点看!!!强迫症患者更要看!!!!)
这几张图表有没有把你的强迫症治的明明白白!
Dataviz是东软平台云推出的数据可视化分析软件。具有“高颜值,高性能,高效率”三高特点。不仅支持MySQL、Oracle、SQL Seaver、Excel、CSV、HBase等多类型数据接入,支持多类型数据进行集成分析;同时狂拽酷炫美炸天更是他的闪光点啊!(相信不用我说你已经看到他的美了)
如果你是Excel小白,上司临时要求你将一份含有数张表单的Excel文件进行分析提炼,这时候你该肿么办!
别怕,有我在。(虽然我并不会帮你做哈哈哈哈哈)Dataviz这时候就显现他的大神通了。
自助式多维度多层次分析,让你把表单数据安排的明明白白。分析提炼完了要展现给上级看吧,别慌Dataviz还能帮你(没办法实力在这不允许低调),自适应大屏特点让你的数据呈现更完美。
Dataviz的一条龙一站式服务,帮助你轻松解决职场小问题~
国内现在也有很多不错的数据可视化工具,使用起来感觉都还不错。
要推荐的话,我比较偏向镝数图表。因为使用的比较多,功能也满足需求,整体感觉不错。
镝数图表是一款功能强大的免费在线数据可视化工具,输入数据即可一键生成可视化图片、网页交互图表、数据动图、矢量图表以及信息图表。
支持包括词云图、桑基图、玫瑰图、河流图、雷达图、地图在内的140+图表种类。
0门槛,无需代码基础,上手就能掌握
他的第一个特点就是没有代码需求,不需要我们去学习或者照搬代码制作图表,而是导入数据后,他就可以自动生成可视化图表,操作起来很方便。
图片上的右上角,直接点击就可生成相关的图表,然后进入编辑页面还可以修改。里面图表模板更丰富。
图表模板丰富,且所有的图表模版都有动态效果(并且可以调整动画效果)
第二个特点就是他的图表模板很丰富,无论是传统的条形图、折线图,还是更为高级的玫瑰图、雷达图、桑基图、弦图、地图等都可以制作。
版权界定清晰,可提供商用授权书,企业放心商用
第三点就是,他可以商用,不用担心版权问题啦。
支持GIF、MP4、SVG等多种导出格式,方便二次创作
最后就是导出模式,支持多种格式,不用担心导出格式单一。
除了镝数图表以外,图表秀、文图也可以。你可以试试哦
直接上案例吧~
真实的作品比华丽的辞藻形容带给人的说服力强,EasyV数据可视化平台超超超超好用!!!!
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1、强大的R可视化包-ggplot2
R是一款偏向于统计分析的脚本语言软件,基于S语言开发,如果你是R语言忠实fans,我相信你一定不会不知道R里单独的一个绘图包—ggplot2,之所以给ggplot2“强大”的头衔,一方面确实能够轻松应付各个领域的图像绘制,静态的,动态的,说的出名字的,个性化特制的;另一方面小编就是学统计学的,自然相对熟悉这个包。
ggplot2由Hadley Wickham在2005年创造。受欢迎的原因是将图形分解为语素(如尺度、图层)的思想。ggplot2可以作为R语言基础绘图包的替代,同时ggplot2预设有多种印刷及网页尺寸。
较R基础绘图包而言,ggplot2允许用户在更抽象的层面上增加、删除或转换图表中的元素。 这种抽象化的代价是执行速度。ggplot2 较 lattice 绘图包而言更耗时。
2、数据科学的达芬奇—matplotlib
如果你偏好使用python做数据分析,那我相信你对matplotlib不能再熟悉了,matplotlib 是Python语言及其数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。
Matplotlib的优点:带有内置代码的默认绘图样式;与Python的深度集成;图形绘制相较Gnuplot更加美观。缺点嘛,高度依赖其他包,如Numpy。只适用于Python:很难在Python以外的语言中使用。
我们来用python里的matplotlib做一个散点图试试:
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import rand
a = rand(100)
b = rand(100)
plt.scatter(a,b)
plt.show()
3、菜单式操作用户的福音书—Tableau
近期有企业招聘要求会Tbaleau,小编也是最近才知道这个软件的。
tableua是一家软件公司总部设在西雅图,华盛顿,美国产生交互式数据可视化产品,着重于商务智能。Tableau产品查询关系数据库,OLAP多维数据集,云数据库和电子表格,然后生成许多图表类型。产品还可以从其内存数据引擎中提取数据并存储和检索。
4、微软忠实用户离不开的交互式标板—PowerBI
Power BI是Microsoft提供的业务分析服务。它提供具有自助式商业智能功能的交互式可视化,最终用户可以自行创建报告和仪表板,而无需依赖信息技术人员或数据库管理员.PowerBI与excel无缝接入,专业增强版的excel更是不需要安装PowerBI插件,打开excel就可食用了。
当然有些数据分析软件也带透视表、绘图功能,如MySQL、SPSS,但数据可视化不作为主要功能,这里就不如上面较详细说了。
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Step1:连接数据;Step2 :编辑报告;Step3 :分析与操作;
精美数据可视化效果图欣赏:
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1) RAWGraphs
RAWGraphs是一个在线的数据可视化开源工具,经常被用来处理Excel表中的数据。你只需要将数据上传到RAWGraphs中,设计出你想要的图表,然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外,上传到RAWGraphs的数据只会在网页端进行处理,保证了数据的安全性。
2) ChartBlocks
ChartBlocks是一个在线可视化工具,它的智能数据导入向导可以引导你一步一步地导入数据和设计图表,简单易用,还可以通过ChartBlocks一键在社交媒体(如Facebook和Twitter)上分享自己的图表。你还可以将图表作导出为SVG, PNG, JPEG格式的图片以及PDF,也可以生成源码并将图表嵌入到网站上。除了免费的个人账户以外,ChartBlocks还提供功能更加强大的专业账户和旗舰账户。
一些数据可视化工具还为个人、团队和企业提供了不同的版本,这些工具比免费工具有更丰富的功能和技术支持。
3) Tableau
Tableau是全球知名度很高的数据可视化工具,你可以轻松用Tableau将数据转化成你想要的形式。Tableau是一个非常强大,安全,灵活的分析平台,支持多人协作。你还可以通过Tableau软件、网页、甚至移动设备来随时浏览已生成的图表,或将这些图表嵌入到报告、网页或软件中。
4) Power BI
Power BI是微软开发的商业分析工具,可以很好地集成微软的Office办公软件。用户可以自由导入任何数据,如文件、文件夹和数据库,并且可以使用Power BI软件、网页、手机应用来查看数据。Power BI对个人用户是免费的,团队版也很便宜,单个用户每月只收取9.9美元。
5) QlikView
QlikView的主要用户是企业用户,企业用户可以用QlikView轻松地分析内部数据,并且使用QlikView的分析和企业报告功能来做决策。你可以在QlikView中输入要搜索的关键字,QlikView可以自动整合你的数据,帮助你找到你意想不到的数据间的关系。QlikView同样提供免费的个人版本。
6) Datawrapper
Datawrapper是一款在线数据可视化工具,由于创始团队有不少人是记者出身,因此Datawrapper专注于满足没有编程基础的写作者的需求,帮助他们制作图表或地图。有了Datawrapper,作者可以制作出丰富的图表来吸引读者的眼球,同时更好地呈现自己的内容。此外,Datawrapper的创始团队还在网站的博客中撰写了许多有趣的文章,分享他们制作图表的心得以及各种数据背后的故事。
7) Visme
Visme提供了大量的图片、小图标、模板、字体,供用户制作演示文稿、图表和报告。有了Visme,你可以随时随地查看和呈现你的内容。只需要3个步骤,你就可以制作你自己的社交媒体(如Instagram和LinkedIn)图表,而且支持动态图像和实时数据。Visme还提供教育折扣和非盈利机构折扣。
8) Grow
Grow是一个仅供企业用户使用的BI工具。有了Grow,企业里的每个人都可以跟踪他们认为有意义的数据,并创建自己的特定数据仪表板,Grow还支持从150多个数据源导入数据。Grow表示,他们的处理速度是竞争对手的8倍,并支持超过300个预先构建的报告和实时数据更新。
9) iCharts
iCharts是专注于NetSuite用户和Google Cloud用户的BI工具。iCharts可以通过在NetSuite仪表板中添加iCharts BI工具来自动分析数据并每周更新报表。iCharts还为Google Cloud用户提供了一个强大而直观的界面,用户可以直接通过拖放操作处理数据。
信息图
10) Infogram
你可以使用Infogram的免费模板创建信息图、图表和地图,而且所有的操作都是在网页端完成的。你可以下载生成后的图表,或将这些图表嵌入到网站中。Infogram功能强大,很受用户欢迎,用户已经用它创建了超过15亿次的图表、报告和信息图表。Infogram除了免费的基础版本外,还提供专业版本、企业版本等。
11) Visual.ly
有了 http://Visual.ly,你可以轻松地为自己的营销活动创建信息图表、视频、报告和电子书。此外,用户也在 http://Visual.ly上传了许多精美的信息图。 http://Visual.ly在活跃的社交用户中非常流行,他们常常用 http://Visual.ly自动生成自己的社交网络信息图。
地图
12) InstantAtlas
InstantAtlas是能够生成可视化地图报告的SaaS服务,同时可以提供专业的技术支持。它使信息分析师和研究人员能够创建动态的交互式地图报告,将统计数据和地图结合起来。
关系网络图
如果想将关系网络数据可视化,必须选择专门的数据可视化工具来生成关系网络图中复杂的节点和叶子。
13) Gephi
Gephi是一款著名的开源可视化软件,可以处理关系数据并制作关系网络图,例如,在微博等社交媒体上,谁关注谁;在选举中,谁为谁投票;在企业中,谁与谁是上下级关系。
数学图形
数学图形在教育中应用广泛,教师和学生们都经常使用数学图形来快速生成函数图形。
14) Wolfram|Alpha
Wolfram|Alpha被称为计算知识引擎——可以自动进行动态计算并返回可视化图形。Wolfram|Alpha基于Mathematica,其底层的数据处理是由Mathematica完成的,而Mathematica支持几何、数值和符号计算,具有强大的图形可视化功能。因此,Wolfram|Alpha可以解答各种各样的数学问题,并向用户提供清晰美观的图形和答案。你还可以升级到Wolfram|Alpha Pro,Wolfram|Alpha Pro支持上传数据和图片进行分析。
开发者工具
15) ECharts
ECharts最初是"Enterprise Charts"(企业图表)的简称,来自百度EFE数据可视化团队,是用JavaScript实现的开源可视化库。ECharts的功能非常强大,对移动端进行了细致的优化,适配微信小程序,支持多种渲染方式和千万数据的前端展现,甚至实现了无障碍访问,对残障人士友好。
16) D3.js
D3.js是一个用于数据可视化的开源的JavaScript函数库,被认为是很好的JavaScript可视化框架之一。开发者刚开始学习D3.js时会感到很复杂,但是D3.js功能强大,非常灵活,值得开发者深入学习研究。需要注意的是,D3.js无法在较低版本的IE浏览器中正常显示图形。
17) Plotly
Plotly是一个知名的、功能强大的数据可视化框架,可以构建交互式图形和创建丰富多样的图表和地图。Plotly可以提供比较少见的图表,比如等高线图、烛台图(K线图)和3D图表,而大多数工具都没有这些图表。此外,Plotly的团队还维护着增长飞快的R、Python以及JavaScript的开源可视化库。
18) Chart.js
Chart.js是一个开源的JavaScript函数库,它为设计人员和开发人员提供8个可定制的动态可视化展现方式,用HTML5 Canvas高效地绘制响应式图表。Chart.js支持混合不同的图表类型并绘制日期和比例,甚至自定义数据范围。Chart.js还具有丰富的动画效果,可以应用于改变数据或者更新颜色时。
19) Google Charts
Google也开发了自己的JavaScript图表函数库Google Charts。Google Charts不仅免费提供给开发人员使用,还有完全免费的三年的向后兼容性保证。开发者可以从各种图表模板中进行选择以创建交互式图表,之后只需要将简单的JavaScript嵌入到页面中就可以在网页上展示这些图表。
20) Ember Charts
Ember Charts是一个开源的函数库,基于Ember.js和d3.js的框架,非常容易扩展。Ember Charts是Ember.js的开发团队制作的,专注于图形交互。Ember Charts可以绘制很多种图表,包括时间序列图表,它有很强的错误处理能力,当遇到错误数据时,系统也不会崩溃。
21) Chartist.js
Chartist.js是一群对其他图表函数库感到失望的开发者们共同制作的函数库。Chartist.js是开源的,且非常灵活,开发者可以用它来创建复杂的响应式图表。Chartist.js配置简单,代码简洁,还支持自定义SASS架构。
22) Highcharts
Highcharts是一个用JavaScript编写的开源JavaScript函数库,开发人员可以利用Highcharts轻松地将交互式图表添加到网站或应用程序中。Highcharts可以免费用于个人学习、个人网站和非商业用途。此外,Highcharts的兼容性比D3.js更好。Highcharts在现代浏览器中使用矢量图,在低版本的IE浏览器中使用VML来绘制图形,所以它可以在所有移动设备和电脑浏览器上使用。不过如果开发者想在商业网站、政府网站、企业内网或项目上运行Highcharts,需要购买许可证,同时可以获得Highcharts的技术支持。
23) FusionCharts
FusionCharts是一个强大的JavaScript函数库,是许多知名企业的选择,需要收费,不过FusionCharts也提供了免费版本FusionCharts Free。FusionCharts可以集成各种框架,整合已有数据创建商用仪表盘,还提供技术支持服务。
24) ZingChart
ZingChart是用JavaScript实现的付费函数库,作为SaaS提供给企业用户。ZingChart提供的大数据图表可在1秒内呈现10万个数据点,还支持根据任何设备大小缩放的响应式和交互式图表。个人用户可以使用ZingChart的免费版本,但导出的图表上会有水印。
地图
25) Leaflet
Leaflet是一个开源JavaScript函数库,可以制作适配移动端的交互式地图。Leaflet不仅设计简单,使用方便,而且功能齐全,可以实现的效果和功能不输给其他的地图。Leaflet适用于大多数PC和移动端,并且可以通过大量的插件进行扩展。
26) OpenLayers
OpenLayers是用于创建交互式网页地图的开源JavaScript函数库,支持绝大多数的浏览器,不需要特殊的服务器端软件或任何配置,也不需要下载任何东西,就可以直接使用。OpenLayers作为业界使用广泛的地图引擎之一,已经被大部分GIS供应商和大多数GIS开发人员所采用。
27) Kartograph
Kartograph是一个简单的轻量级框架,可以被用来构建交互式的虚拟地图,可以满足设计师和数据工作者的需求。Kartograph实际上是两个函数库:Kartograph.py是一个强大的Python库,可以生成精美的矢量SVG地图;Kartograph.js是JavaScript库,可以帮助开发者在网页上呈现交互式地图。
28) CARTO
CARTO(之前叫CartoDB)是一个开源、强大的平台,可以自动发现和分析地理位置数据。使用CARTO,你可以上传地理位置数据,并把这些数据可视化为数据集或者交互式地图。CARTO还可以安装在用户自己的服务器上,并为企业提供付费托管服务和软件。
关系网络图
Gephi是一款将关系数据可视化的软件,但我们并不能把Gephi生成的图表直接展示在网页上。如果想在网页上展示关系网络的图表,我们也可以找到这样的JavaScript函数库。
29) Sigmajs
Sigmajs是一个交互式可视化JavaScript函数库,专门用于制作关系网络图。Sigmajs可以在网页上显示社交关系脉络,在大数据社交网络可视化中非常重要。Sigmajs还支持展示从Gephi导出的图表,你可以使用Sigmajs将这些图表直接展示在网页上。
金融图表
如果想要在网页上呈现实时金融数据如股票K线图,开发人员需要支持时间序列和密集型数据的特殊图表库。
30) dygraphs
dygraphs是一个灵活的开源JavaScript图表函数库,主要用于金融图表,如股票K线图。dygraphs可以让人更好地探索和理解密集型数据,它生成的交互式时间序列图表支持鼠标悬停显示内容、缩放和平移,还支持实时数据更新和选择时间范围。
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2、一站式数据分析平台ABI中的可视化demo
3、大屏可视化平台酷屏,这次来的就是专业级别的了,其中还有酷炫的3D可视化。
关于亿信华辰
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编辑于 03-12