有哪些值得推荐的数据可视化工具
推荐这几款吧：
1、EXCEL：就能做可视化分析啊，可以直接在数据编辑页面插入想要的图表效果，然后也可以编辑汇报的文字，但EXCEL做出来的图表效果可能会稍微差点，没有那么酷炫，而且图表操作比较多。
2、Tabluea：之前他为了学习特地花钱买过Tabluea，话说真的蛮贵的，一年要999刀，就只买了一年，我也玩过他们很多功能，工具挺不错的，功能挺强大的，可视化效果真心不错，也有数据钻取、动态的功能效果，但是Tabluea真的太贵了。
3、BDP个人版：操作并不难，函数那些不需要自己写，拖拽字段，可选择的可视化图表也很多，还可以调整颜色等，可视化效果还是很不错的。而且BDP个人版有个好处：当我第一次做好可视化分析，以后数据就会自动实时更新了（可连接数据库啊），不需要重新劳动的感觉也是蛮好的。
4、ECHARTS：也还行啊，可视化效果不错，但是需要一定的编程代码知识，对于数据小白还是有较大的门槛。
数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。
市场上常见的有亿信华辰-酷屏，阿里云，Tableau, Microsoft Visio，powerBi等等，但是目前我看过效果最好的是亿信华辰的酷屏，建议去网上搜一下各公司效果图
近几年冒出来的BI之秀，如TB、qlk都强调可视化，一改传统BI工具SAP BO、IBM家的cognos（不过近几年貌似都在研发云BI）。 这里不谈开源，还没见到能成熟应用的BI。成熟的BI工具如 FineBI （国内）和 Tableau（国外），都很推荐。tableau可视化探索分析很赞，数据量多的时候性能较差，企业用多并发价格贵。FineBI 国产帆软，为数不多能占据世界领先地位的数据工具，重在数据处理性能和企业应用的复杂情况（市场步伐很快），自带ETL，可视化还行，价格良心，个人用免费。如图可视化效果：
奥 威 推 出的跨平台大数据可视化工具（OurwayBI）
OurwayBI采用Node.js。Node.js是一个Javascript运行环境(runtime)，它实际上是对Google V8引擎进行了封装。V8引擎执行Javascript的速度非常快，利用基于时间序列的内存计算技术，减少与数据库的交互，可大大提升效率。操作指引更易上手：OurwayBI为了让用户不进行任何培训即可掌握常用操作，设置了操作指引，智能引导用户逐步掌握基本操作及各项技巧。整个产品的UI进行了大量细节优化，以增加使用者的美观要求与使用体验等。
数据挖掘与R语言>本书首先介绍了R软件的基本知识（安装、R数据结构、R程序设计、R输入输出等）。然后，通过四个数据挖掘案例（藻类频率预测、股票趋势预测和交易系统模拟、交易欺诈预测、微阵列数据分类），介绍了数据挖掘技术。这四个案例基本上涵盖了常见的数据挖掘技术，从无监督数据挖掘技术、监督数据挖掘技术到半监督数据挖掘技术。对实际问题、解决办法和解决办法进行探讨，以主线组织内容，明确脉络，每章都是自足的。读者可以从第一章到最后一章学习，也可以根据自己的需要学习，找到解决问题的方法。不需要读者具备r和数据挖掘的基本知识。无论是R初学者还是熟练R用户，他们都能从书中找到有用的内容。读者可以使用这本书作为学习如何应用R的优秀教材，也可以作为数据挖掘工具。
机器学习：机器学习的一个实际案例分析是计算机科学中一个非常重要的研究领域，近年来人工智能，不仅在许多计算机科学领域和机器学习技术已成为一个重要的支持显示技能满，一些交叉学科。这本书更全面和系统地描述机器学习的方法和技术。它不仅阐述了许多经典的学习方法，而且还探讨了一些具有生命力的新理论和新方法。书中既有分类问题，又有回归问题。它包括监督学习和无监督学习。从分类、回归等方面讨论了本书中讨论的案例，然后讨论了聚类、降维和优化问题。这些情况包括：垃圾邮件识别，分类排序：智能收件箱，回归模型：页面视图，预测正则化：文本回归优化：密码破解，无监督学习：股票市场的指数，空间相似性建设：记录在美国参议院的投票系统聚类的推荐，推荐给用户：R语言包社会网络推特分析：在人们的利益，相比你的模型：发现问题的最优算法。每一章都力图明确这一原则的概念和正确表达。它强调理论与实践相结合，具有启发性和易理解性。用于探索这些情况的基本工具是R统计程序设计语言。R语言非常适合于机器学习中的案例研究，因为它是一种用于数据分析的高级功能脚本语言。本书涵盖了200多种R语言的实用方法，可以帮助读者快速有效地使用R进行数据分析。R语言为我们提供了统计分析的所有工具，但R的结构本身可能有点难以掌握。这本书提供了面向任务的、简洁的R语言的基本分析方法，包括任务的输入和输出、统计分析和绘图、线性回归等内容，它们会让你的工作效率，R.
每个R语言的方法集中在一个特定的问题，并讨论下面的问题了解决和解释它是如何工作的。对于R的主要用户来说，R语言的经典例子将帮助你进入R的大厅；对于R的资深用户，这本书将加深你对R的理解，开阔你的视野。通过这本书，你可以使你的分析工作顺利，了解更多关于R语言。这本书由一个跷跷板。R R R R R R语言是世界上最流行的数据处理和统计分析脚本语言。考古学家们用它来记录古代文明的传播，和制药公司用它来探索药物更加安全、有效，与精算师利用它们来评估金融风险，确保市场平稳运行。总之，在大数据时代，统计数据、分析数据离不开计算机软件的支持，在这方面，R语言特别好。
这本书将带你去游览R语言软件开发步骤，从最基本的数据类型和数据结构，递归闭包，匿名函数等高级话题，讲解细腻，完全从浅入深，读者不需要统计学的知识，即使没有编程。许多的书中提到的高级编程技术是认证综述
推荐皕杰数据分析（BIOS iLook），提供了完善的即席查询、数据可视化、数据看板功能
个人推荐DataHunter，既可以用于数据可视化分析，也能用于像数据大屏那样的数据展示。
想买辆30-40万的suv,有哪些值得推荐?
所以个人感觉,小鹏G9,整车的设计包括内饰,动力续航方面都非常出色,值得选择和拥有。 沃尔沃XC60 官方指导价:37.39-47.49万 沃尔沃的外观设计延续了一贯的简约大气的风格,直中网采用黑色纵向格栅彰显独特,极具个性的维京之斧尾灯以及贯穿式的镀铬条,提高了整车的辨识度。 推荐理由 我非常喜欢他的北欧简约风格的...
哪家的数据线质量好
1、Ugreen 绿联：作为国产品牌，Ugreen 在海外市场非常有名气，由前谷歌工程师创办。虽然在国内市场表现不算突出，但在国外市场表现极佳，用户评分高达4.9。这款数据线质量过硬，使用寿命长，是一个非常值得推荐的品牌。2、Pisen 品胜：Pisen 是一款外形时尚美观的数据线，具有良好的口碑及知名度。和苹果...
女士suv车型20万左右有哪些值得推荐?
探歌的设计还是比较吸睛。而对于女性朋友们来说，推荐探歌的理由就是，探歌整车质量比较稳，用着比较省心；定位于紧凑型SUV的探歌，采用了短悬长轴的设计，其内部空间并不小。因此，探歌也是一个比较值得推荐的车型。至于动力方面，依旧是1.4T+7DCT动力组合，对于绝大部分消费者来说，此动力足以。
有什么值得推荐的一致性评价调研分析系统?
为了了解一致性评价信息,判断竞争情况,想要了解一致性评价分数据有什么值得推荐的?... 为了了解一致性评价信息,判断竞争情况,想要了解一致性评价分数据有什么值得推荐 的? 展开 我来答 4个回答 #话题# 清明必备20问 匿名用户 2022-03-20 展开全部 一致性评价分析:95个品种过评,17个品种首家过评来...
苹果数据线哪个牌子好?求推荐
综合来看，我认为公牛和品胜还有倍思这三个品牌的苹果数据线比较好，比较好用。公牛和品胜还有倍思这三款的苹果数据线是很值得思考的。因为这三个都是苹果数据线里面很出名的很出名的三个了，这三个从哪个方面来看都是碾压其他的数据线的，因为大家对于这种家里的一些小东西通常都是很不看重的，因为觉得...
有哪些好的app数据分析工具推荐吗
有哪些好的app数据分析工具推荐吗 未至科技魔方是一款大数据模型平台,是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台,其采用分布式文件系统对数据进行存储,支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术,支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具,支持流程化的模型配置。
开源世界中的那几个免费数据库_MySQL
最重要的是,它是一个可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。 与此同时,MySQL也产生了很多分支版本的数据库也非常值得推荐。 首先是MariaDB,它是一个采用Maria存储引擎的MySQL分支版本,是由原来MySQL的作者 Michael Widenius创办的公司所开发的免费开源的数据库服务器。与MySQL相比较,MariaDB更强的地方在于它拥有更多...
数据可视化分析有哪些好书值得推荐?
【导读】随着互联网的发展，数据分析已经成了非常热门的职业，大数据分析师也成了社会打工人趋之若鹜的职业，不仅高薪还没有很多职场微世界的繁琐事情，不过要想做好数据分析工作也并不简单，参看一些好书，对行进数据分析会更有帮助!那么数据可视化分析有哪些好书值得推荐呢?数据可视化 1.《数据可视化之美...
有哪些适合大学生做的科研项目值得推荐?
大学生可以选择的科研项目有很多，以下是一些值得推荐的科研项目：1.基于人工智能的应用研究：可以探索如何利用机器学习、深度学习等技术解决实际问题，如图像识别、自然语言处理等。2.新能源材料研究：可以研究新型太阳能电池、锂离子电池等能源材料的性能优化和制备方法。3.生物医学研究：可以研究疾病发生机制...
学生做自媒流量算法逻辑指南推荐内容
平台会根据你发布的内容形成创作者标签，标签数量同样是150个，如果发布内容产生变化，创作者标签同样也会变化。创作者发布视频后，视频会根据创作者标签匹配相似的用户标签，这就是“标签”对“标签”的流量算法。短视频匹配到用户后，会通过该视频的数据表现，来衡量该视频是否值得进一步的推荐。
豆卢怎威氏： 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...
象山县19432622208： 有哪些值得推荐的数据可视化工具 - ？
豆卢怎威氏： Tableau:定位是一款数据可视化工具,可视化功能很强大,对计算机的硬件要求很高,部署较复杂,操作简单,用户只需要简单配置,拖拖拽拽就可以做出数据分析. Qlikview:主要特点是开发和使用简单,但是和tableau ,finebi相比操作性能差一点,总的来说,它可以让自助数据分析和所有信息都有一个灵活的直观的展示. Cognos:拥有强大的数据库平台,在数据管理,数据整合以及中间件领域专业功底深厚,偏操作型,手工建模,一旦需求变化需要重新建模,学习要求较高. Finebi:帆软旗下的自助性BI产品,轻量化的BI工具,部署方便,走多维分析方向,后期采用jar包升级换代,维护方便,最具性价比.
象山县19432622208： 常使用的可视化数据展示工具有哪些 - ？
豆卢怎威氏： 1. 开源大数据生态圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生,早期Hadoop生态圈逐步形成. 开源生态圈活跃,并免费,但Hadoop对技术要求高,实时性稍差.2. 商用大数据分析工具 一体机数据库/数据仓库...
象山县19432622208： 大数据可视化工具推荐,求? - ？
豆卢怎威氏： 可视化工具目前比较主流的有growingIO, finebi,国外比较主流的有tableau 和powerbi,这些工具大都支持数据联动,切片和下钻等操作,而且可以接入多种数据源.
象山县19432622208： 大数据可视化的分析工具有哪些? - ？
豆卢怎威氏： 国外主流的有tableau,powerbi,前不久tableau刚被全球领先的CRM厂商Salesforce以157亿美元高价收购.国外的工具都是付费才能使用的.国内有一款BI工具TempoBI,它虽然也是付费的但是可以免费申请试用一到三个月呢,这一点还是很人性化的,并且价格也相对比较亲民.
象山县19432622208： 数据分析可视化工具推荐? - ？
豆卢怎威氏： powerBI、风软的fineBI、还有Tableu,建议可以到专业的数据分析论坛上下载或学习提升下,例如:CDA数据分析师、中国报告网等.
象山县19432622208： 国内比较好的数据可视化分析工具有哪些? - ？
豆卢怎威氏： 国产工具,我还是觉得DataHunter数据可视化分析工具比较好知用,可以兼容多种数据源,几乎现在大部分数据源都支道持,看板上的数据可以联动,并进行协同专过滤,可以将Dashboard内容投影至TV大屏,支持触摸屏互动,相比于其他产品,优势很明显.属
象山县19432622208： 数据可视化一般用什么工具? - ？
豆卢怎威氏： 1、Google ChartsGoogle Charts是一个免费的开源js库,使用起来非常简单,只需要在标签中将src指向然后即可开始绘制.它支持HTML5/SVG,可以跨平台部署,并特意为兼容旧版本的IE采用了vml.在新版google charts 发布之前,google有个...
象山县19432622208： 哪个数据可视化工具比较好? - ？
豆卢怎威氏： 哪个好用要看自己的习惯,有以下几种你可以试试 一、phpMyAdmin phpMyAdmin是最常用的MySQL维护工具,是一个用PHP开发的基于Web方式架构在网站主机上的MySQL管理工具,支持中文,管理数据库非常方便.不足之处在于对大数据...
象山县19432622208： 国内知名的大数据可视化工具有哪些? - ？
豆卢怎威氏： 现在在国内的推荐用finebi,性能很好,敏捷型BI自动建模,图表也很漂亮.如果不需要太多功能还可以选择轻量级版本
