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是什麼數據可視化工具有哪些

發布時間: 2022-12-09 01:18:56

㈠ 數據可視化的工具有哪些

數據可視化的軟體工具有:
1、RAWGraphs是一個在線的數據可視化開源工具,經常被用來處理Excel表中的數據。你只需要將數據上傳到RAWGraphs中,設計出你想要的圖表,然後將其導出為SVG格式或PNG格式的圖片。此外,上傳到RAWGraphs的數據只會在網頁端進行處理,保證了數據的安全性。
2、ChartBlocks是一個在線可視化工具,它的智能數據導入向導可以引導你一步一步地導入數據和設計圖表,簡單易用,還可以通過ChartBlocks一鍵在社交媒體(如Facebook和Twitter)上分享自己的圖表。你還可以將圖表作導出為SVG,PNG,JPEG格式的圖片以及PDF,也可以生成源碼並將圖表嵌入到網站上。除了免費的個人賬戶以外,ChartBlocks還提供功能更加強大的專業賬戶和旗艦賬戶。一些數據可視化工具還為個人、團隊和企業提供了不同的版本,這些工具比免費工具有更豐富的功能和技術支持。
3、Tableau是全球知名度很高的數據可視化工具,你可以輕松用Tableau將數據轉化成你想要的形式。Tableau是一個非常強大,安全,靈活的分析平台,支持多人協作。你還可以通過Tableau軟體、網頁、甚至移動設備來隨時瀏覽已生成的圖表,或將這些圖表嵌入到報告、網頁或軟體中。
4、PowerBI是微軟開發的商業分析工具,可以很好地集成微軟的Office辦公軟體。用戶可以自由導入任何數據,如文件、文件夾和資料庫,並且可以使用PowerBI軟體、網頁、手機應用來查看數據。PowerBI對個人用戶是免費的,團隊版也很便宜,單個用戶每月只收取9、9美元。

㈡ 數據可視化的工具有哪些

開門見山,不說廢話!Hightopo是由廈門圖撲軟體科技有限公司獨立自主研發,專注於2D和3D 圖形界面組件數據可視化領域,用戶遍及電信、電力、政府、交通、水利、公安、國防、醫療、金融、科研等行業。提供從 SDK 的 API 組件庫到行業圖標和三維模型資源庫,構成了一站式的數據可視化解決方案。

建立1:1高保真模擬,通過數字工廠三維場景為基礎,展現礦業各個生產廠區的建設、運行情況、安全配備以及注意事項,達到逼真震撼的視覺效果。

可以構建現代化的,跨桌面和移動終端的企業應用,無需擔憂跨平台兼容性,及觸屏手勢交互等棘手問題。

㈢ 數據可視化工具有哪些

答:一、數據可視化工具

1、Jupyter:大數據可視化的一站式商店

2、Tableau:AI,大數據和機器學習應用可視化的最佳解決方案

3、GoogleChart:Google支持的免費而強大的整合功能

4、D3.js:以任何您需要的方式直觀地顯示大數據

5、Smartbi:真Excel操作,簡單易用

二、數據可視化工具的特徵

1、能夠處理不同種類型的傳入數據

2、能夠應用不同種類的過濾器來調整結果

3、能夠在分析過程中與數據集進行交互

4、能夠連接到其他軟體來接收輸入數據,或為其他軟體提供輸入數據

5、能夠為用戶提供協作選項

㈣ 數據可視化工具有哪些

可視化工具包羅萬象,數不勝數,但平時工作中常用的也就那麼幾款:

6)Tableau

較為成功的BI工具之一,操作流暢,界面精美,當然這樣精美的軟體是需要費用的。

另外還有很多工具,例如BDP,圖表秀,數加平台、魔鏡等,但個人認為上面幾款已經足夠使用,切勿貪多。

㈤ 大數據可視化工具都有什麼

大數據可視化工具有很多,其中就有思邁特軟體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。根據數據類型和性質的差異,經常分為以下幾種類型:

1、統計數據可視化:用於對統計數據進行展示、分析,一般都是以資料庫表的形式提供,常見的有 HighCharts、ECharts、G2、Chart.js 、FineBI等等;

2、關系數據可視化:主要表現為節點和邊的關系,比如流程圖、網路圖、UML 圖、力導圖等。常見的關系可視化類庫有 mxGraph、JointJS、GoJS、G6 等;

3、地理空間數據可視化:常見類庫如 Leaflet、Turf、Polymaps 等等;還有時間序列數據可視化(如 timeline)、文本數據可視化(如 worldcloud)等等。

數據分析有沒有用,來試試Smartbi就知道了,Smartbi產品功能設計全面,涵蓋數據提取、數據管理、數據分析、數據共享四個環節,幫助客戶從數據的角度描述業務現狀,分析業務原因,預測業務趨勢,推動業務變革。

㈥ 常用的數據可視化軟體有哪些

數據可視化工具:

  • PowerBI

  • Microsoft PowerBI同時提供本地和雲服務。它最初是作為Excel插件引入的,不久PowerBI憑借其強大的功能開始普及。目前,它被視為商業分析領域的軟體領導者。它提供了數據可視化和bi功能,使用戶可以輕松地以更低的成本實現快速,明智的決策,用戶可協作並共享自定義的儀錶板和互動式報告。

  • Solver

  • Solver是一家專業的企業績效管理(CPM)軟體公司。Solver致力於通過獲取可提升公司盈利能力的所有數據源來提供世界一流的財務報告、預算方案和財務分析。其軟體BI360可用於雲計算和本地部署,它專注於四個關鍵的分析領域,包括財務報告、預算、儀錶板和數據倉庫。

  • Qlik

  • Qlik是一種自助式數據分析和可視化工具。它具有可視化儀錶板,可簡化數據分析,並幫助公司快速制定業務決策。

  • Tableau Public

  • Tableau 是一個互動式數據可視化工具。不像大多數可視化工具那樣需要編寫腳本,Tableau的簡便性可以幫助新手降低使用難度。只需托拉拽的簡單操作使數據分析輕松完成。他們也有一個「新手入門工具包」和豐富的培訓資料,可幫助用戶創建創更多的分析報告。

  • 谷歌Fusion Tables

  • Fusion Table 是谷歌提供的數據管理平台。你可以使用它來做數據收集、數據可視化和數據共享。他就像電子數據表,但功能更強大更專業。你可以通過添加CSV、KML和電子表格中的數據集和同事共享資料。你還可以發布數據資料並將其嵌入到其他網頁屬性中。

  • Infogram

  • Infogram是一種直觀的可視化工具,可幫助你創建精美的信息圖表和報告。它提供了超過35個互動式圖表和500多個地圖,幫助你可視化數據。除了各種各樣的圖表,還有柱狀圖、條形圖、餅圖或詞雲等,它用創新的信息圖表給你留下深刻印象。

㈦ 常用的數據可視化軟體有哪些

大數據正在走進人們的生活。雖然獲取數據問題不大,但有很多人不知道如何得出結論,因為數據太多。因此,我在這里提供了 8 個有用的數據可視化工具,幫助你了解數據,希望這能夠幫助你!

1、Datawrapper

Datawrapper是一個用於製作互動式圖表的在線數據可視化工具。一旦您從CSV文件上傳數據或直接將其粘貼到欄位中,Datawrapper將生成一個條,線或任何其他相關的可視化文件。許多記者和新聞機構使用Datawrapper將實時圖表嵌入到他們的文章中。這是非常容易使用和生產有效的圖形。

Plotly是一個基於Web的數據分析和繪圖工具。它支持具有內置社交分享功能的圖表類型的良好集合。可用的圖表和圖表類型具有專業的外觀和感覺。創建圖表只需要載入信息並自定義布局,坐標軸,注釋和圖例。如果你想要開始,你可以在這里找到一些靈感。

㈧ 常見的數據可視化工具有哪些

1. Tableau


它是最流行的數據可視化工具之一。它使用戶能夠處理大量用於不同領域的數據集,例如,人工智慧,商業智能,機器學習等。Tableau協助數據導入和元數據管理。


Tableau的功能


帶有選件以增強操作進度提供各種擴展選項以保護數據該應用程序具有不同的版本,例如台式機,雲和伺服器可用於250個以上的應用程序。


2. Power BI


當談到最好的數據可視化工具時,我們不能忽略Power BI。它是一個數據可視化和商業智能工具。Power BI將從不同來源獲得的所有數據轉換為報表和儀錶板,使其易於理解。


Power BI的功能


您可以使用其SaaS解決方案輕松進行報告管理它可以在您的報告或儀錶板上提供實時更新讓您通過其“自然語言查詢”功能進行數據探索在混合配置下易於使用


3. Sisense


它是一個提供商業智能的數據驅動系統。Sisence收集數據,然後仔細分析數據以交互方式呈現它們。在2019年,它獲得了Finance Online的最佳商業智能獎。


Sisense的特徵


用戶可以導出不同格式的數據,例如PDF,Word,Excel,PPT等。預算友好,並提供24×7小時的技術支持。可以跟蹤數據,並且可以輕松地與其他Sisense產品集成。


4. Adaptive Insights


設計和開發此數據可視化工具是為了有效地促進您的業務。Adaptive Insights可幫助您進行計劃,預算和預測,以便您做出更好的業務決策。


適應性見解的功能


讓您與其他用戶合作。它可以使您的數據收集過程自動化,以確保包含新數據。它使您可以實時採用計劃。


5. Qlik


這是頂級的數據可視化工具之一,在世界范圍內廣泛用於將原始數據轉換為知識。配備了高級功能,它就像大腦一樣工作,無論如何都可以得到答案。


Qlik的功能


提供透明的報告和更好的可伸縮性。支持多種數據表示格式。無需任何人工輸入即可維護數據和信息。它可以幫助您了解當前的市場趨勢,以便您做出更好的決定。


關於常見的數據可視化工具有哪些,青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣,希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容,可以點擊本站的其他文章進行學習。