随着大数据概念的普及与业务数据的爆炸式增长，越来越多的企业已经不满足于Excel的常规操作。
☞【实践】数据可视化技术指南（附加视频） 转自：36大数据 图为：美国立法程序 大数据是时下热议的话题，伴随着大数据，同样已经激增的数据可视化方法和呈现形式，让大家意识到数据量的庞大，并不是所有的数据
大数据是当下最火爆的话题之一。随之而来的，是数据可视化技术的持续发展，它用来展现和阐释大规模的数据。但是数据可视化技术并非千篇一律。 数据可视化是展现数据的最强大机制之一，技术上的优势也为其创造了独特
最近在项目上常常听到这样的话：“我想要一个酷炫的数据大屏”，“设计一定要有科技感”，“这个可视化设计没有重点”……每当听到这些需求，作为设计师一般都是欲哭无泪的。到底什么叫酷炫有科技感？客户理解的数据大屏什么样？是数据还是可视化出了问题？？ 这篇文章将会结合最近在数据可视化项目上的一些经历，从设计的角度，聊一聊什么是数据可视化，为什么需要可视化设计，以及该从何处着手来设计一个数据可视化平台。 1. 什么是数据可视化设计？(WHAT) 在聊如何设计数据可视化平台前，想先聊一下我所理解的数据可视化。“数据可视化
摘要总结：近日，数据中心联盟组织的第五批大数据产品评测结果出炉，腾讯云大数据平台在多项评测中表现优异，获得多个奖项。腾讯云大数据资深架构师于涛在演讲中介绍了腾讯云大数据产品能力，并分享了腾讯云在大数据领域的实践经验和技术积累。
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
6月2日，今日，国家网络安全宣传周已经进入第二天，诸多企业或组织都在向公众展示自身网络安全的技术和解决方案，潜移默化的提升公众的网络安全意识。而在这眼花缭乱的展示和解决方案中，各家所展示出的数据可视化技术吸引了笔者的重点关注。 近两年来，随着网络安全威胁的不断变化和升级，网络安全防护手段也在进行着大的提升，基于大数据分析的安全防护手段成为目前整个行业变革的主要方向，而这其中数据可视化则是大数据安全不可或缺的关键，隐有成为行业标配的趋势。 大数据安全的广受追捧，使得数据可视化成为今年当之无愧的热点之一，从两个
可能大家都听说过这样一句话"字不如表、表不如图"，其实背后所表达出来的意思是对于复杂难懂且体量庞大的数据而言，图表的信息量要大得多，这也是数据可视化的核心价值所在。
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现，让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具，本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具，并对每个工具的特点进行介绍。
AI 科技评论消息，1 月 16 日，百度 ECharts 团队发布旗下知名开源产品 ECharts 的最新 4.0 版本，并宣布品牌升级为「百度数据可视化实验室」（http://vis.baidu.com/）。除了这两大消息外，团队还正式发布深度学习可视化平台 Visual DL，以及其他一系列重量级产品，包括 ECharts GL 1.0 正式版，ZRender 4.0 全新版本，WebGL 框架 ClayGL 等。 百度数据可视化实验室的产品矩阵如下图所示，内容涵盖基础库、各种可视化产品以及应用产品。
在互联网探索到Seeing Theory开始，感受到了数据可视化对于知识展示的魅力，它能够把令人眼花缭乱的数据以舒服的交互以及视觉效果呈现给学习者。
NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款基于.NET Core开发的自助式可视化分析大屏展示平台，可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析；
前言 今天，大数据已无所不在，并且正被越来越广泛的被应用到历史，政治，科学，经济，商业甚至渗透到我们生活的方方面面中，获取的渠道也越来越便利。通过本系列的前面几篇文章，我们已经了解了数据可视化的必要性，而目前市面上也已经具备了非常多成熟的BI绘制工具，如画面，QlikView的的和魔镜等等。虽然这些工具正在变得越来越自动化，然而，随着大数据时代的来临，信息每天都在以爆炸式的速度增长，其复杂性也越来越高;其次，随着越来越多科学可视化的需求产生，地图，3D物理结构等技术将会被更加广泛的使用。所以，当人类的认知能
数据可视化在当下信息时代已经成为炙手可热的话题，而 B/S 化趋势，也使得许多大屏应用上在网页端出现，今天给大家分享一套不一样风格的大屏页面，与传统深蓝色不同，这次采用了暗红色设计，搭配粉色及黄色，加入了一些工业元素，让页面有别具一格的效果。而 Hightopo 独特的自适应机制，也解决了大屏需要针对分辨率设计的困扰，达到了可以一页用多屏的效果。
数据可视化，是数据分析师日常工作中绕不开的内容之一。在工作中，如果只是以完成业务方的需求为目的，其价值会被大大缩水。本节，想和大家聊聊小火龙对于可视化的一些思考，希望你能够有所收获。
ArcGIS 是一款被广泛应用于地理信息系统（GIS）的软件，它具有独特的功能，如数据可视化和分析、空间分析和可视化、3D 地图制作等。在本文中，我们将通过实际案例，举例说明 ArcGIS 的几个独特功能，并介绍其在实际应用中的价值。
在大数据时代，数据价值的挖掘非常重要，而挖掘出来的数据价值成果，需要展示出来，尤其是展示给相关业务人员，才能得到理解和下一步的运用，这也就是大家所说的数据可视化的问题。那么在Hadoop框架当中，Hadoop数据展示主要是怎么来实现的呢，今天我们就来分享一些Hadoop数据可视化的知识。
<数据猿导读> Uber数据可视化团队的理念是将Uber后台的大量数据，通过数据可视分析工具实现情报分析。Uber系统每天需要管理近十亿GPS数据。Uber的数据可视化其实是用很多种方式为我们讲故事。
大数据的核心不是“大”，也不是“数据”，而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段，商业智能和分析平台成为大数据部署中的 关键环节。然而，获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署，而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为，数据分析人才的欠缺可能会成为 影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要求，数据可视化的出现恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。Tableau、Qlik、 Microsoft、Sas
近几年，随着大数据产业的蓬勃发展，数据可视化大屏在各行各业中的应用越来越广泛，教育、医疗、政务、交通运输、能源等等，到处都能看到数据可视化大屏的身影。大面积、炫酷动效、丰富色彩是可视化大屏最为显著的特点，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。大屏数据可视化目前主要有信息展示、数据分析及监控预警三大类。下面我们来看看5个经典的数据可视化大屏应用案例。
这也从侧面说明了工具的易用性、成熟度、用户体验、性能都是ok的，实话实说，一般的工具达不到用让人惊艳的标准。
本文主要讲述了如何利用云图这个数据可视化工具进行数据可视化和图表的生成，通过案例展示了云图的强大之处。文章还介绍了云图的一键式数据可视化功能，以及丰富的图表类型和配色方案，让用户可以快速生成各种类型的图表，满足不同场景的需求。同时，文章还介绍了云图的多种模板，让用户可以直接在模板上进行修改尝试，方便快捷。
UBER这款让人又爱又恨的打车软件已经潜入我们的生活，他们从来不说他们是出租车公司，他们说自己是大数据企业。那么他们是如何做大数据的呢？往下看看吧。 前言 2015年初，UBER 开始正式组建数据可视化团队。其理念，是将UBER 后台的大量数据，通过数据可视分析工具实现情报分析。UBER 系统每天需要管理近十亿GPS数据。每一分钟，这个平台都要处理数以百万计算的移动数据。如果不用这项技术去分析和理解这些信息或时间，就等于错过了更全面了解业务的机会。 自成立以来，UBER 数据可视化团队已经从只有一名创
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
为加快“数字政府”改革和智慧城市建设，广州创新打造“穗智管”城市运行管理平台，建成广州市智慧城市运行中心。一个“超级大脑”实现全方位赋能、全时域感知、全维度治理，有望实现超大型城市的全周期数字化治理，助力老城市焕发新活力。
使用低代码开发平台类似于使用IDE，因为它包含了一套可以供开发人员直接使用的功能，和一套供开发人员使用的工具。然而，它实际上能提供的远远超过一个传统的IDE。简单来说，低代码开发就是将已有代码的可视化模块拖放到工作流中以创建应用程序的过程。由于它可以完全取代传统的手工编码应用程序的开发方法，技术娴熟的开发人员可以更智能、更高效地工作，而不会被重复的编码束缚住。相反，他们可以将精力集中于创建应用程序的10%部分，并使其具有与众不同的功能。与“低代码”开发相对的另一种方式是编写数千行复杂的代码和语句，然后对其进行调试。而使用“低代码”开发并且使用可视化地方式来构建应用程序，你可以将开发速度提高10倍，并且最大化技术娴熟的开发人员的价值。
看着酷炫的可视化，有人会疑惑，是否有实实在在的用处。其实在商业、生产和运营场景中有大量类似的使用，如集团展览中心——用作政府和客户参观使用；城市交通管控中心——交通警务运营监控；证券交易大厅——实时股票交易情况；老板的办公室——BOSS驾驶舱。其中使用尤为较多的是动态数据地图，以及实时的数据大屏。
本文介绍了大数据可视化分析工具，列举了39种常用工具，并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域，如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
【大数据100分】冯一村：数据可视化的魅力 主讲嘉宾：冯一村 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 冯一村:海云科技创始人 。海云数据是一家做数据可视化的的初创公司。海云数据是“微软创投加速器”第四期入驻的企业。 以下为分享实景全文： 冯一村：大家好，很高兴在微信的平台上和大家来交流。在群里面，大家都是大数据方面的专家，而海云数据还只是一家创业公司，还请大家多多支持。我是海云数据的冯一村。 下面正式进入主题，我们知道大数据的概念已经很火爆了，也看到大家
前言 数据可视化，是指将相对晦涩的的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律。 早期的数据可视化作为咨询机构、金融企业的专业工具，其应用领域较为单一，应用形态较为保守。步入大数据时代，各行各业对数据的重视程度与日俱增，随之而来的是对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切，数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力，表现之一就是视觉元素越来越多样，从朴素的柱状图/饼状图/折线图，扩展到地图、气泡图、树图、仪表盘等各式图形。表现之二是可用的开发工具越来越丰富，从专业的
数据可视化是数据领域一个非常重要的应用。而结合了数据可视化和数据探索功能的BI（商业智能）工具，更是被各大公司青睐。但是，由于数据可视化工具的开发成本过高，长期以来一直是商业化的BI工具处于垄断地位。 那么，有没有优秀的开源数据可视化与数据探索平台呢？ 今天为大家推荐的开源项目，就是极为优秀的数据可视化项目，Github标星高达55K。让我们一起来看看吧~
文章只列出了若干产品的对比，还有很多产品为列其中，欢迎各位对可视化感兴趣的朋友荐文、讨论，请给公众留言，谢谢！ 此文摘自IT168，感谢作者王玉圆。 大数据的核心不是“大”，也不是“数据”，而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段，商业智能和分析平台成为大数据部署中的关键环节。然而，获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署，而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为，数据分析人才的欠缺可能会成为影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要
原文网址：https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
数据可视化，是指将相对晦涩的的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律。步入大数据时代，各行各业对数据的重视程度与日俱增，随之而来的是对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切，数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 丁雪，姚佳灵 随着数据大环境（data climate）越来越快地发展，数据可视化的趋势永远在转变和变化。在过去五年、当下或更远的未来，我们处于什么位置？一些重要的事情正在发生…… 数据的意义 让我们从如何思考及如何处理数据开始，下面的数据演化流已经清楚地展示了这个流程： 简单地说，从原始数据开始。原始数据是指被感应器、人类或其它任何方式记录下来的数据，它们以其原始的形式（数字、符号或文字）存储下来。第二步，将数据以表、列和电子表格的形式组织起来，那样我们能够开始理
大数据时代，离不开可视化，无论大到农业，交通，旅游，电商，还是小到企业用户数据，网站埋点数据，超市库存数据，从离线分析到实时计算分析（大数据框架不断的在演变），这其中可视化展示时刻扮演这重要的角色。
Navisworks是一款由Autodesk开发的三维协同和可视化软件，它可以帮助用户在建筑、工程和制造等领域中进行项目协调和监控。作为产品经理，我认为Navisworks具有以下四个优点：
数据可视化无处不在，而且比以前任何时候都重要。无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程，还是用可视化概念来细分客户，数据可视化都显得尤为重要。以前的工具的基本不能处理大数据。本文将推荐39个可用于处理大数据的可视化工具（排名不分先后）。其中许多工具是开源的，能够共同使用或嵌入已经设计好的应用程序中使用，例如JavaScript，JSON，SVG，Python，HTML5，甚至有些工具不需要任何编程语言基础。其他的则是商业智能平台，能够进行复杂的数据分析并生产报告，并配有多种方式实现数据可视化。无论你是需
Kevin Maher 马腾飞，美术学院视觉传达设计系，硕士一年级。创办了清华学生数据可视化社团。创办了DIATOM设计公司，致力于从设计的角度实现更有效的数据可视化，曾经客户包括Kantar、 Danone、中国平安等。
“数据可视化，不是单纯的数据呈现，更是对行业的理解，对使用感受的掌控，对专业数据的整理分析，我们精益求精，只为让决策更加高质高效。”——数字冰雹副总经理丁冬 来源：数据猿 记者：张艳飞 春夏 “数据
导语｜ChatGPT火出圈，各行各业纷纷在思考和实践如何借助ChatGPT降本增效。用户研究工作中涉及到大量知识获取、文本总结、数据分析、价值洞察等工作，无疑也是ChatGPT发挥作用的场景之一。本文就ChatGPT在用户研究场景中的作用做了初步探索，总体来看ChatGPT尚不能完全取代用户研究员，但也展现出多种辅助用户研究工作的潜力。 本文作者：qichengding，腾讯TEG用户研究 文章概览 全文共6103字，阅读全文预计需10分钟。 ChatGPT简介 ChatGPT是OpenAI推出的自然语言
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 人们总是倾向于把数据可视化与大品牌和大型企业联系在一起。Target, Deloitte, GitHub和Time Warner Cable 都使用数据可视化工具来分析和解释有关其客户的信息，使他们能够更好地进行市场定位，制定销售策略，完善内部流程。 对于许多小型企业来说，数据可视化可能在很大程度上只是一个陌生的概念，或者说只是一个时髦新鲜的词汇而不是现实。这些企业大多没有意识到他们可能已经
现在做数据分析基本上离不开数据可视化，在大量的数据中，有很大一部分数据都与地理信息相关，因此，在数据可视化中，可视化地图是非常重要的一部分。无论是新闻报道，还是商业分析报告，都能看到运用地图来分析展示相关数据。数据可视化地图可以最直观的表达出数据之间的空间关系，因此在很多数据分析场景中被广泛应用。
可视化震撼视觉的背后，是设计师与程序员思想的结晶，也是数据和信息多样化的视觉传达。那么，这一张张炫酷图表是如何实现价值创造呢？本期数据侠实验室，由各路大神为你开车，一起探索数据可视化设计之美背后的商业价值与未来。
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