数据可视化正在帮助全球公司识别模式，预测结果并提高业务回报。可视化是数据分析的一个重要方面。简而言之，数据可视化以可视格式传达表格或空间数据的结果。图像有能力吸引注意力并清晰地传达想法。这有助于决策制定并推动改进行动。
这两款工具的使用方法截然不同。使用Excel时，可以通过鼠标点击完成大部分工作，你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此Excel非常便于使用（熟能生巧），但是用Excel处理数据非常费时，而且如果接
人工智能时代，数据和算法以及硬件资源是非常重要的，相关行业的大公司也越来越关注数据中蕴含的价值，数据的收集和应用比以前任何时候都看得更加重要，甚至业务相近的公司不惜打价格战或亏本以获得用户活跃量，这些都看中的是数据中蕴含的价值，需要等待数据科学家去进一步挖掘，拂去表面的迷雾，深度发现隐藏在大数据中所含的商业秘密或科学研究。数据科学家职业也成为热门岗位，很多IT从业人员纷纷转行进入这个新兴领域之中。美中不足之处在于，随着我们不断挖掘数据，进而发现有用信息时，呈现出现的过程和实施结果的难度就越来越大。值得庆幸的是，大量的开源数据可视化工具能够从空间和表格中获取到独特数据，并通过使用高级图形和图表向用户呈现信息。 那么哪些工具值得花时间去探索或采用呢？本文汇集了5个开源数据可视化工具，这些工具采用了说明性方法来处理复杂的数据。
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要，我的经理给我一堆数据，我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel，因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前，我开始接触到 R，一开始因为功
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要，我的经理给我一堆数据，我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel，因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前，我开始接触到 R，一开始因为功能太多而坚决抵制使用。后来我开始琢磨如何使用。现在我基本不怎么使用 Excel 了。这只是我个人的观点，但是如果你要分析数据，R 更胜任这项任务。下面来说说为什么 R 更适合数据分析。 这两款工具的使用方法截然不同。使用Excel时，可以通过鼠标点击完成大部分工作，你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此
❖ Excel：Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
大数据时代，需要工具实现数据可视化，需要倚仗大数据可视化工具，这些工具中不乏有适用于Flash、HTML5、NET、Java、Flex等平台的，也不乏有适用于常规图表报表、金融图表、工控图表、甘特图、流程图、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。
俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代，没有一款好的数据可视化分析工具，光有团队怎么行？ 商场如战场，数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉，数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具，让你不仅大饱眼福，而且还可以让你事半功倍。 Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也
这是由生信宝典团队开发的在线绘图工具，包括多种形式的热图、线图、柱状图、箱线图、泡泡图、韦恩图、进化树、火山图、生存分析等，这些都是基于R代码或简便封装的R脚本，简单，实用。即是人家已经把R代码写好了，就等你数据和设置了。
新媒体管家 大数据时代，你还在拿Excel做的图表提交给Boss看吗？有没有想过用其他更炫酷的工具让Boss眼前一亮呢？为了让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，小编整理了50款可以用来做数据可视化
今天开始跟大家分享水晶易表的另一逆天功能套件——动态交互数据地图。 其实严格来讲，地图也是作为一种特殊的图表，我们可以像阅读其他 统计图图表那样来通过地图来获得有效的业务信息和数据呈现。 但是一直以来因为地图素材获取的不易，制作的高昂成本，数据地图的制作要么需要繁杂的代码支持（VBA、R、Stata等），要么需要靠专业的数据可视化软件支持（GISmap、R、Tableau等）。 说起来水晶易表算是为数不多的将数据地图的制作门槛降低到几乎零成本的软件之一。 更为炫酷的是，在水晶易表中，通过简单拖拽鼠标制作出来
Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网
导读：大数据时代，得数据者得天下。巧妇难为无米炊，拥有数据却不知道如何利用，就不能体现数据的价值。而数据可视化作为处理数据的重要步骤，一直被广泛应用。冷冰冰的数据，经过可视化技术的加工，便酒曲入瓮般幻
图表设计是数据可视化的一个分支领域，是对数据进行二次加工，用统计图表的方式进行呈现。数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，通常一个具体的数字比一个模糊的说法更加具有可信度和说服力。但单纯的数字本身并不能提供足够的影响力，假设一个淘宝女装卖家3月份的成交金额是50万，这个数据本身并不能说明什么问题，但是当你加上4月份60万，5月份的成交金额70万等多个月的数据，通过折线图的方式呈现，可以判断出成交金额是上升趋势，再结合去年同时段的销售曲线进行对比和其他维度信息的补充（图1-1），可能推断出是因为换季所带来得销量增长，店铺可以考虑加大夏季款的上新。所以我们说图表是解读数字的一种强有力的手段。
每家公司都围绕目标开展业务并使用关键绩效指标（KPI）跟踪实现这些目标的进展情况。对于每个目标，团队应能随时轻松地回答以下两个主要问题：
数据分析学习笔记系列——数据可视化 总第45篇 ▼ 写在前面： 本篇来源于书籍《数据之美—一本书学会可视化设计》的学习后整理所得。全篇主要围绕数据可视化的5个步骤展开，其中重点内容是第三步：“应该使用
PowerBI作为微软系最新的商务智能办公系统，自去年发布以来，一直都备受瞩目。 他的更新频次相当之高，功能更新迭代非常迅速。 大概对可视化领域稍有涉猎的朋友们，都明白其中缘由，大数据与云计算的趋势席卷全球，海量数据处理成为了限制各行业发展的掣肘。而受制于编程工具的门槛，大部分数据处理业务人员，可能要严重依赖Excel以及其他无需编程的可视化自助操作软件。 以上需求也称为自助式BI工具，也就是无需IT人员主导的、业务人员可自行操作的商务智能工具。 而目前这个领域，Tableau的成功商业化使其已经赢得先机，
俗话说的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据
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