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数据可视化是将数据转换为可视化内容的做法 , 以使人脑更容易理解和提取数据 。 它是数据科学过程中的步骤之一 , 一旦数据被收集、处理和建模 , 就必须进行可视化以得出结论 。 数据可视化也是更广泛的数据交付 (DPA) 学科的一部分 , 旨在以高效的方式识别、检索、管理、格式化和交付数据 。
数据可视化对几乎所有工作都很重要 , 教师、职场工作者或科研工作者都可以使用它来展示研究结果 。 它还在大数据项目中发挥着重要作用 , 由于企业在运营的过程中积累了大量数据 , 因此他们需要一种快速轻松地查看所有数据的方法 , 可视化工具就成为了非常有用的东西 。 数据可视化工具提供了一种更简单的方法来创建数据集来进行可视化展示 。 这些数据可视化工具可用于各种场景 , 例如仪表板、年度报告、营销材料、投资者幻灯片以及其他需要进行数据解释的场景 。 现在 , 让我们看看可供所有人使用的几个大最佳数据可视化工具 。
1. Tableau
【struts|被领导吐槽做图表太丑?5大数据可视化工具助你翻身】
它是一款商业智能数据可视化工具 , 可帮助人们可视化地理解他们的数据 , 它也是商业智能领域中使用非常广泛的服务之一 。 它允许您设计交互式报告仪表板和工作表以获得业务愿景 。 它具有出色的可视化能力和出色的性能 。
优点:
1. 优秀的视觉库
2. 支持较多的数据连接方式
3. 强大的计算能力
4. 快速洞察
缺点:
1. 定价太高
2. 数据加工能力弱
3. 表格能力弱 , 图形能力强
2.Power BI
它是最常用的 BI 工具之一 , 可让您连接各种数据源、设计定制的仪表板和详细报告 , 并支持移动和基于 Web 的分析 。
优点:
1. 基于云
2. 经济实惠
3. 微软的强大背景
4. 支持应用商店
5. 持续升级
缺点:
1. 比较难学 , 需学习DAX函数
2. 数据源大小有限制
3. 云版功能不足
3.智分析
智分析是国内最接地气的BI工具之一 , 图表能力表现相当不错 , 它可以让你更加专注于工作中重要的分析和决策 。
优点:
1. 图形能力强 , 交互式钻取
2. 定价实惠
3. 可在Excel里安装插件
4. 数据连接接口多
5. 支持海量数据源
6. 支持OLAP多维分析
缺点:
1. 入门稍微有点复杂
2. Excel导入后无法在线上修改数据
4.谷歌图表
它是一款功能强大且易于使用的交互式数据可视化工具 , 适用于浏览器和移动设备 。 它有丰富的图表库 , 并允许您对其进行自定义 。
优点:
1. 方便快捷
2. 免费
3. 跨平台和跨浏览器兼容性较好
缺点:
1. 必须联网才能使用
2. 缺乏高级功能的演示
3. 缺乏高级统计的功能
5.信息图
它是一种可视化和信息图表工具 , 允许用户创建和共享数字图表、信息图表和地图 。 它有一个直观的编辑器 , 称为所见即所得 , 可将您的数据转换为可共享的信息图表 。
优点:
1. 无需编码
2. 免费版本可用
3. 数据源多样
4. 非常适合处理复杂的数据
缺点:
1. 免费版本要求您在设计中包含积分 。
2. 免费版本不包括富文本编辑 。
以上这些都是排名比较靠前的数据可视化工具 , 有兴趣的小伙伴可以去学习一下 。 数据可视化是一个涉及众多学科的巨大领域 , 正是因为这种跨学科的性质 , 可视化领域才充满了活力和机遇 。
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