終極酷炫萬能地球地圖動畫工具

① 查看衛星地圖的軟體

查看衛星地圖的軟體是Earth-地球。

Earth-地球是北斗航路公司開發的地球衛星地圖App。它不僅是一款地圖導航神器，還可以提供全球各地高清實景地圖，讓你可以用360度全景旋轉視角瀏覽全貌。

App里的圖像數據更是涵蓋了海量的街道、景區、景點、名勝古跡等等，讓你足不出戶游遍全球各地的每一個角落。

它的功能跟海外的谷歌地圖類似，但由於一些限制，谷歌地圖在國內無法使用，它可以很好地替代谷歌地圖。

App無需登錄打開即可使用，首頁就是一個地球界面，通過滑動屏幕或者在搜索框輸入地址都可以查找精確地理位置。

Earth-地球產品功能：

地圖模式，教你認識世界地圖上的各個國家版塊。右上角的工具箱里還有個「測量與繪圖」功能，這個功能非常適合有測繪需求的人使用。

晝夜模型，閱覽地球的自轉的酷炫晝夜面貌。

熱門標識，在地球上查看各地的科普特點，例如大熊貓、天津快板等。網路全書式動物介紹，直觀呈現棲息地，相關信息及時掌握。

多球模式，地理課上可以棗御展示給枯沖學生看，陸地板塊和海洋的不沒岩殲同。

衛星模式，衛星圖需要載入時間，使用時耐心等待地球數據載入。

② 大數據可視化工具哪個做出來最漂亮

非編程篇/可直接上手的工具
1. Excel
Excel是最容易上手的圖表工具，善於處理快速少量的數據。結合數據透視表，VBA語言，可製作高大上的可視化分析和dashboard儀表盤。
單表或單圖用Excel製作是不二法則，它能快速地展現結果。但是越到復雜的報表，excel無論在模板製作還是數據計算性能上都稍顯不足，任何大型的企業也不會用Excel作為數據分析的主要工具。
2. 可視化 BI（Power BI \Tableau \ 帆軟FineBI等等）
也許是Excel也意識到自己在數據分析領域的限制和眼下自助分析的趨勢，微軟在近幾年推出了BI工具Power BI。同可視化工具Tableau和國內帆軟的BI工具一樣，封裝了所有可能分析操作的編程代碼，操作上都是以點擊和拖拽來實現，幾款工具的定位稍有不同。
Power BI
最大的明顯是提供了可交互、鑽取的儀錶板，利用Power Pivot可直接生產數據透視報告，省去了數據透視表。
Tableau
可視化圖表較為豐富，堪稱一等， 操作更為簡單。
帆軟FineBI
企業級的BI應用，實用性較強，因2B市場的大熱受到關注。千萬億級的數據性能可以得到保證，業務屬性較重，能與各類業務掛鉤。
對於個人，上手簡單，可以騰出更多的時間去學習業務邏輯的分析。
編程篇
對於尋求更高境界數據分析師或數據科學家，如果掌握可視化的編程技巧，就可以利用數據做更多的事情。熟練掌握一些編程技巧，賦予數據分析工作更加靈活的能力，各種類型的數據都能適應。大多數設計新穎、令人驚艷的數據圖幾乎都可以通過代碼或繪圖軟體來實現。
與任何語言一樣，你不可能立刻就開始進行對話。要從基礎開始，然後逐步建立自己的學習方式。很可能在你意識到之前，你就已經開始寫代碼了。關於編程最酷的事情在於，一旦你掌握了一門語言，學習其他語言就會更加容易，因為它們的邏輯思路是共通的。
1. Python語言
Python 語言最大的優點在於善於處理大批量的數據，性能良好不會造成宕機。尤其適合繁雜的計算和分析工作，而且，Python的語法干凈易讀，可以利用很多模塊來創建數據圖形比較受IT人員的歡迎。
2. PHP語言
PHP這個語言鬆散卻很有調理，用好了功能很強大。在數據分析領域可以用php做爬蟲，爬取和分析百萬級別的網頁數據，也可與Hadoop結合做大數據量的統計分析。
因為大部分 Web 伺服器都事先安裝了 PHP 的開源軟體，省去了部署之類的工作，可直接上手寫。
比如 Sparkline（微線表）庫，它能讓你在文本中嵌入小字型大小的微型圖表，或者在數字表格中添加視覺元素。
一般 PHP會和 MySQL 資料庫結合使用，這使它能物盡其用，處理大型的數據集。
3. HTML、JavaScript 和 CSS語言
很多可視化軟體都是基於web端的，可視化的開發，這幾類語言功不可沒。而且隨著人們對瀏覽器工作越來越多的依賴，Web 瀏覽器的功能也越來越完善，藉助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接運行可視化展現的程序。
不過還是有幾點需要注意。由於相關的軟體和技術還比較新，在不同瀏覽器中你的設計可能在顯示上會有所差別。在 Internet Explorer 6 這類老舊的瀏覽器中，有些工具可能無法正常運行。比如一些銀行單位仍舊使用著IE，無論是自己使用還是開發的時候都要考慮這樣的問題。
4. R語言
R語言是絕大多數統計學家最中意的分析軟體，開源免費，圖形功能很強大。
談到R語言的歷史，它是專為數據分析而設計的，面向的也是統計學家，數據科學家。但是由於數據分析越來越熱門，R語言的使用也不瘦那麼多限制了。
R的使用流程很簡潔，支持 R 的工具包也有很多，只需把數據載入到 R 裡面，寫一兩行代碼就可以創建出數據圖形。
當然還有很多傳統的統計圖表。