大数据分析及可视化-大数据分析及可视化心得体会总结

摘要： 本文目录一览：1、一般用哪些工具做大数据可视化分析?2、...

本文目录一览：

• 1、一般用哪些工具做大数据可视化分析?
• 2、【收藏】实用的大数据可视化分析工具合集
• 3、从业者怎样进行大数据可视化分析?
• 4、我们可以用哪些工具做大数据可视化分析?

一般用哪些工具做大数据可视化分析?

Plotly是一个基于Web的数据分析和绘图工具。它支持具有内置社交分享功能的图表类型的良好***。可用的图表和图表类型具有专业的外观和感觉。创建图表只需要加载信息并自定义布局，坐标轴，注释和图例。

大数据可视化分析工具有：Tableau，连续六年在GatherBI与数据分析魔力象限报告中占据领导者地位的体量巨大的老牌产品。

大数据可视化工具有很多，其中就有思迈特软件Smartbi。我们常常听说的数据可视化大多指狭义的数据可视化以及部分信息可视化。

Tableau 商业分析必备的工具，功能和运行速度很强大，而且易于上手，做出来的图表也十分美观。而且Tableau还可以连接数据库，进行数据处理，目前支持市面上几乎所有的数据库连接，当然也支持本地文件直接输入软件。

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。

【收藏】实用的大数据可视化分析工具合集

Datawrer是一款专心于新闻和出书的可视化工具。 Datawrer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。Datawrer供给了 许多的自界说布局及地图模板。

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。

编程语言 当然很多对编程语言比较熟悉的人还可以使用python、R语言、Matlab中的可视化库对数据进行可视化展现，这里也推荐echarts，作为入门级别的工具库，对于初学者还是比较友好。

从业者怎样进行大数据可视化分析?

需求分析 需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。

强化关联 数据可视化的应用可以使数据之间的各种联系方式紧密关联。以数据图表的形式描绘各组数据之间的联系。

在数据可视化设计前，分析人员要先完成业务需求的分析，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同优先级，为下一步取数做准备。

考虑用户 管理咨询公司Aspirent视觉分析实践主管DanGastineau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。

少量的数据可以通过表格工具生成图表、tou视表的方式进行分析，但是大数据的分析就需要借助专门的可视化工具了，常见的可视化工具包括：Tableau、BDP、Dinci、QuickBI、有数等。

我们可以用哪些工具做大数据可视化分析?

1、Smartbi作为成熟的大数据分析平台，具备可复用、 动静结合独特的展示效果，使得数据可视化灵活强大，动静皆宜，为广大用户提供了无限的应用能力和想象空间。除了支持使用Excel作为报表设计器，完美兼容Excel的配置项。

2、大数据可视化工具有很多，其中就有思迈特软件Smartbi。我们常常听说的数据可视化大多指狭义的数据可视化以及部分信息可视化。

3、大数据可视化分析工具有：Tableau，连续六年在GatherBI与数据分析魔力象限报告中占据领导者地位的体量巨大的老牌产品。

4、Tableau 商业分析必备的工具，功能和运行速度很强大，而且易于上手，做出来的图表也十分美观。而且Tableau还可以连接数据库，进行数据处理，目前支持市面上几乎所有的数据库连接，当然也支持本地文件直接输入软件。