数据可视化动态汇总（数据可视化gif）

数据可视化分析工具有哪些

1、数据可视化分析工具主要有以下几种： **Excel**：这是一个广泛使用的工具，适合用于进行基础的数据可视化。它具有丰富的图表功能和强大的数据处理能力，可以轻松地创建出各种图表，如柱状图、折线图、饼图等。Excel也可以使用数据透视表进行数据分析和可视化。

2、PowerBI是一套商业分析工具，用于在组织中提供见解。可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。生成美观的报表并进行发布，供组织在Web和移动设备上使用。每个人都可创建个性化仪表板，获取针对其业务的全方位独特见解。在企业内实现扩展，内置管理和安全性。

3、Qlik Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。它具有可视化仪表板，可简化数据分析，并帮助公司快速制定业务决策。Tableau Public Tableau 是一个交互式数据可视化工具。不像大多数可视化工具那样需要编写脚本，Tableau的简便性可以帮助新手降低使用难度。只需托拉拽的简单操作使数据分析轻松完成。

4、**Excel**：Excel 是微软公司的一款电子表格软件，它具有强大的数据分析和可视化功能。通过 Excel，你可以创建各种图表，如折线图、柱状图、饼图等，而且还可以进行数据透视和趋势分析。

5、可视化分析工具有Google图表、Tableau、、Zoho分析等等。Google图表 Google图表是一个受欢迎的免费工具。该工具可以从各种来源（包括Salesforce、SQL数据库和Google表格）中提取数据，并使用HTML5/SVG技术生成图表，从而使它们具有令人难以置信的可访问性。

【收藏】实用的大数据可视化分析工具合集

1、山海鲸可视化 - 作为国内自研的CSaaS典范，山海鲸以其强大的兼容性和智能数据处理能力脱颖而出，配合山海鲸数据管家，大屏编辑功能更是如虎添翼。 Tableau - 这款端到端分析平台，内置Einstein智能引擎，用户界面友好，但对初学者可能需要一些时间去掌握。

2、Datawrapper是一款专心于新闻和出书的可视化工具。 Datawrapper十分简略运用，不需求任何编程根底。你只需求上传你的数据，便能轻松地创立和发布图表，乃至是地图。Datawrapper供给了 许多的自界说布局及地图模板。Tableau Tableau Public或许是最盛行的可视化工具，它支撑各种图表，图形，地图和其他图形。

3、恒泰实达 - 恒泰实达的综合解决方案覆盖数据采集到价值转化，虽在可视化大屏能力上一般，但其大数据平台和技术系列值得关注。 帆软 - 帆软以BI报表为主，品牌知名度高，易于上手，适合中小型企业。 DataHunter - 专注于大数据分析的北京数猎天下，提供数据分析和大屏展示平台，原厂服务确保了专业支持。

4、数据可视化工具是为了直观的向用户展现数据与数据之间的联系和相互影响的情况，方便用户了解情况，节约用户时间，辅助用户做出决策。 数据可视化工具有很多，我选了几个工具，各具特色，希望对你有所帮助。 Leaflet Leaflet为了创建对移动设备友好的交互式地图而生，是一个开源的JavaScript库。

5、Datawrapper Datawrapper是一个用于制作交互式图表的在线数据可视化工具。一旦您从CSV文件上传数据或直接将其粘贴到字段中，Datawrapper将生成一个条，线或任何其他相关的可视化文件。许多记者和新闻机构使用Datawrapper将实时图表嵌入到他们的文章中。这是非常容易使用和生产有效的图形。

6、FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。

数据可视化技术有哪些

1、图表可视化：这是最常见的数据可视化技术之一。通过将数据以图形、曲线、柱状图、饼图等形式展示，可以直观地表达数据的分布、趋势和对比关系。 地图可视化：利用地图来展示数据，可以有效地表达地理空间信息和数据之间的关系。例如，通过热力图、地理标记等方式展示数据的分布和密度。

2、时态 时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图，显示诸如某些区域的温度信息。多维 可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。

3、降维技术：将高维数据通过线性或非线性映射方法降维到低维空间，例如主成分分析（PCA）、t-SNE、UMAP等。这些方法可以保留数据的主要特征，并将其可视化到二维或三维空间中。

4、主要关注的是三维现象的可视化。信息可视化：信息可视化是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现。通过利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。可视分析：是一门新兴的通过交互可视界面来进行分析、推理和决策的交叉学科。

5、面积&尺寸可视化 对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同目标对应的目标值之间的比照。这种办法会让阅读者对数据及其之间的比照一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式核算，来表达准确的标准和份额。

6、数据可视化主要包括图表、图形、地图和其他视觉元素。这些工具可以帮助我们将大量的、复杂的数据转化为更直观、易理解的视觉形式。首先，图表是数据可视化的核心组成部分。这包括条形图、柱状图、折线图和饼图等。

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Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序，你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但没有Processing的互动功能。 Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。

Visual.ly则是一个灵感的源泉，提供信息图的现成模板，让你的数据故事更有吸引力。而那些寻求图表与用户界面完美互动的，Crossfilter和Tangle则是互动图形GUI的佼佼者，让你的数据交互体验如丝般顺滑。地图可视化同样重要，Modest Maps轻量级且功能可扩展，Leaflet则是移动设备上的地图开发神器。

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。

它在地理、网络和业务分析的各个领域，都发挥着无可替代的作用。数据可视化，从此不再抽象，而是生动且具有说服力的呈现。探索更多数据可视化可能性，就让DataHunter陪你前行 DataHunter，数据可视化的大屏展示工具，让复杂的数据讲述生动的故事，欢迎你来体验它的力量。

然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。

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