大数据可视化报表

㈠ 数据可视化工具有哪些

答：一、数据可视化工具

1、Jupyter：大数据可视化的一站式商店

2、Tableau：AI，大数据和机器学习应用可视化的最佳解决方案

3、GoogleChart：Google支持的免费而强大的整合功能

4、D3.js：以任何您需要的方式直观地显示大数据

5、Smartbi：真Excel操作，简单易用

二、数据可视化工具的特征

1、能够处理不同种类型的传入数据

2、能够应用不同种类的过滤器来调整结果

3、能够在分析过程中与数据集进行交互

4、能够连接到其他软件来接收输入数据，或为其他软件提供输入数据

5、能够为用户提供协作选项

㈡ 大数据可视化工具最后做出来的报表效果是怎么样的

可以对报表进行钻取、联动等

用大数据可视化工具（OurwayBI）做出来的报表效果图如下：

㈢ 数据分析报表怎么做才直观又易懂

数据分析报表艰涩难懂不是什么罕见事，不少人依旧在用着仿佛天书一般的分析报表，不是看不懂，而是要花费大量时间精力才能看懂。这种不直观，又难懂的分析报表大大阻碍了企业信息传递，影响决策。报表到底该怎么做才直观又易懂？或许你该换个数据分析平台，换一个能将复杂分析报表做得直观又易懂的数据分析平台。


基于报表直观易懂的前提，你需要一个可视化分析平台，也就是我们常说的BI平台。这类数据分析平台擅长借助图像化分析图表、智能化数据分析功能将原本复杂难懂的数据转化成直观易懂的数据可视化分析报表，效果如下：

奥威BI_可视化报表案例1

BI平台不仅能将复杂数据直观化展现，更能借助多种智能可视化分析功能实现数据的快速钻取、联动、筛选等，甚至可实现自动预警，凸显超出安全范围的数据。这是什么概念？


BI将带来更符合实际需求的，灵活度更高的数据分析体验。


如果说传统的数据分析报表所有内容数据都已固定，那BI平台制作的可视化分析报表上，数据则是多变的，可根据报表浏览者的分析思维，快速调取所需数据并直观展现出来。如当报表显示2019年7月的门店销售数据top10时，浏览者发现北京店排名下降过快，可通过钻取控件秒速钻取到相关数据明细，或通过联动功能，实现联动图表同时呈现北京门店相关数据分析的效果。


在分析数据时，不同人的关注点，希望看到的字段与维度组合并不相同，甚至出于全面深入分析的需求，同一个浏览者也会希望切换不同的字段与维度组合，从而从不同角度更深入全面地分析挖掘数据，这就需要运用OurwayBI数据分析平台的多维动态分析，让报表浏览者随时随地根据所需自由切换字段与维度组合。


OurwayBI数据分析平台，是奥威软件自主开发的奥威BI系列中的一款主打产品。除了以上功能，OurwayBI数据分析平台还具备快速抓取第三方平台制定数据（AI取数）、突破财务分析中运算复杂的难题（行计算自定义），甚至在BI解决方案上，OurwayBI数据分析平台将奥威BI独有的BI解决方案融为一体，针对不同行业，不同主流ERP，预设分析模型，缩减BI落地耗时、工序，加快构建独属于企业的大数据可视化分析平台。

㈣ 5个常用的大数据可视化分析工具

1.Tableau

Tableau 帮助人们快速分析、可视化并分享信息。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。数以万计的用户使用 Tableau Public 在博客与网站中分享数据。

2.ECharts

Echarts可以运用于散点图、折线图、柱状图等这些常用的图表的制作。Echarts的优点在于，文件体积比较小，打包的方式灵活，可以自由选择你需要的图表和组件。而且图表在移动端有良好的自适应效果，还有专为移动端打造的交互体验。

3.Highcharts

Highcharts的图表类型是很丰富的，线图、柱形图、饼图、散点图、仪表图、雷达图、热力图、混合图等类型的图表都可以制作，也可以制作实时更新的曲线图。

另外，Highcharts是对非商用免费的，对于个人网站，学校网站和非盈利机构，可以不经过授权直接使用 Highcharts 系列软件。Highcharts还有一个好处在于，它完全基于 HTML5 技术，不需要安装任何插件，也不需要配置 PHP、Java 等运行环境，只需要两个 JS 文件即可使用。

4.魔镜

魔镜是中国最流行的大数据可视化分析挖掘平台，帮助企业处理海量数据价值，让人人都能做数据分析。

魔镜基础企业版适用于中小企业内部使用，基础功能免费，可代替报表工具和传统BI，使用更简单化，可视化效果更绚丽易读。

5.图表秀

图表秀的操作简单易懂， 而且站内包含多种图表，涉及各行各业的报表数据都可以用图表秀实现， 支持自由编辑和Excel、csv等表格一键导入，同时可以实现多个图表之间联动， 使数据在我们的软件辅助下变的更加生动直观，是目前国内先进的图表制作工具。

关于5个常用的大数据可视化分析工具，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

㈤ 如何实现大数据可视化

1.考虑用户
管理咨询公司Aspirent视觉分析实践主管Dan Gastineau表示，企业应使用颜色、形状、大小和布局来显示可视化的设计和使用。
Aspirent使用颜色来突出希望用户关注的分析方面。而大小可有效说明数量，但过多使用不同大小来传递信息可能会导致混乱。这里应该有选择地使用大小，即在咨询团队成员想要强调的地方。
2.讲述连贯的故事
与你的受众沟通，保持设计的简单和专注性。颜色到图表数量等细节可帮助确保仪表板讲述连贯的故事。MicroStrategy产品管理高级副总裁Saurabh
Abhyankar说：“仪表板就像一本书，它需要考虑读者的设计元素，而不仅仅是强制列出所有可访问的数据。”仪表板的设计将成为推动部署的因素。
3.迭代设计
应不断从视觉分析用户获得反馈意见。随着时间的推移，数据探索会引发新的想法和问题，而随时间和部署推移提高数据相关性会使用户更智能。
从你的受众征求并获取反馈意见可改善体验。谷歌云端数据工作室首席产品经理Nick
Mihailovski表示，快速构建概念、快速获取反馈意见并进行迭代可更快获得更好的结果。另外，还可将调查和表格整合到精美的报告中，也可以帮助确保大数据的可视化结果确实有助于目标受众。
4.个性化一切
应确保仪表板向最终用户显示个性化信息，并确保其相关性。并且，还应确保可视化在设计上反映其所在的设备，并为最终用户提供离线访问，这将让可视化走得更长远。Mihailovski说，通过精心设计的交互式可视化来吸引观众以及传播数据文化，这会使分析具有吸引力和富有乐趣。
5.从分析目标开始
应确保数据类型和分析目标可反映所选的可视化类型。Mihailovski称：“人们通常会采用相反的方法，他们先看到整洁或模糊的可视化类型，然后试图使其数据相匹配。”对于大数据项目的可视化，简单的表格或条形图有时可能是最有效的。