由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀?”之类的问题,今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家,这些工具包含:
大家好,我是小黎子!一个专注于数据分析整体数据仓库解决方案的程序猿!今天小黎子就给大家介绍一个数据分析工具由Microsoft出品的全新数据可视化工具Power BI。微软Excel很早就支持了数据透视表,并基于Excel开发了相关BI插件,如Power Query,PowerPrivot,Power View和Power Map等。这些插件让Excel如同装上了翅膀,瞬间高大上。由于Excel的普及和可操作性简单,加上数据透视表技术已经深入人心,所以全新的Power BI数据可视化工具呼之欲出,相比Qlik,Tableau等产品,有着无可比拟的天然优势。我们看一下最新2019数据分析魔力象限:
随着市场环境的复杂化,在数据分析中,能否提供更具商业洞察力的数据信息正在成为考核业务员能力的重要参考指标。加强以下两大块能力至关重要:
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架,用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中,设计你想要的图表,然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外,上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理,保证了数据的安全性。
实际工作中,我们往往依托于业务数据分析制定业务策略。这个过程需要频繁地进行数据分析和挖掘,发现模式规律。对于算法工程师而言,一个有效的 AI 算法系统落地,不仅仅是模型这么简单——数据才是最底层的驱动。
过了一段时间,你越来越对工作的价值产生了怀疑:我读了十几年书,为啥还在做重复工作?
正确分析使用数据可能会挖到宝藏。那么,作为个人或公司,如何选择分析和可视化数据的工具?
只有站在数据分析与商业智能的金字塔顶端往下望,才能更好地纵览整个BI世界的结构。本章中的“五层模型”提纲挈领式的描绘了整个数据分析的过程,并以此为基础讲述了企业级BI和自助式BI的发展轨迹与未来世界对于业务人员数据分析能力的要求。
Salesforce 公司的一项调查显示:53% 的员工要经常查看分析数据,却只是依靠手工操作。在大量的电子表格、图表和数据中滚动鼠标,就好比是大海捞针。
大数据时代的到来,给人们生活的方方面面都带来了显而易见的变化,而围绕数据所生成的数据新闻,更成为一种新生的载体,以其所拥有的描述、判断、预测等功能为广大读者带来便利与快捷。
2020年9月,Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
有这样一个观点,在如今的数字化时代,对企业而言,数据就像是煤和石油那样珍贵。企业正在数据的海洋中畅游,其中蕴含着宝贵的知识。而能够在其需要的时候挖掘出所需要的商业智能,是掌舵企业前行方向的关键。
营销的基本原理是一致的,每个人都喜欢洞察力,因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动,更有效地运作,以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
企业可以使用多种工具来可视化其数据和信息。在这里,我们列出了在大数据专业人士中非常流行的15种最重要的数据可视化工具!
大数据可视化的新动态 Intetix Foundation(英明泰思基金会)由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立,致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家,以及分布在全球的志愿者,我们创造性地践行着我们的使命:为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中,其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源,来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法,为了支持交互式
原文网址:https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
在几十年前,很多企业需要处理分析的数据量还比较少,大部分时候用Excel就可以解决,企业领导者依靠自己丰富的经验也可以做出一些重要的决策。但是数字化时代的到来让企业的数据量成倍的增长,通过Excel无法轻易地分析企业内各种各样的数据,在这样的背景下就出现了BI软件,以帮助企业充分利用积累的大量数据,帮助企业做出理性决策,降低风险,减少损失。现在市面上有各式各样的BI软件,笔者在此列出了以下5款主流的BI软件,以供大家参考。
在数据科学领域,数据可视化无疑是当今的首要词汇。无论想分析哪些数据,进行数据可视化似乎都是必要的步骤。但是很多人没有特定的数据可视化概念,也不知道如何实现它。所以,今天将带您了解数据可视化的定义,概念,实现过程和工具。
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。
数据分析这个岗位一度很火,所以只要从事IT行业的朋友掌握一点数据分析的知识是有益无害的。
近日,Gartner 研究公司发布了最新的分析和商业智能软件平台魔力象限报告。该报告根据每个玩家在市场上的实力将其分为四类——领导者、挑战者、有远见者和利基玩家。上榜企业共21家,其中,Qlik、Tableau、ThoughtSpot和微软都是分析和商业智能平台的顶级提供商。
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库,本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库,并在文末送出一本数据可视化书籍!
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
BI软件即商业智能软件,将来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统产生的数据进行有效整合,并对这些数据进行分析,进而转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策。目前市面上有各种各样的BI软件,功能上也是五花八门,不过从整体上可以分为传统BI软件和新型BI软件(又叫自助式BI软件)两大类。下面我们分别从这两个类别看下常见的BI软件有哪些。
在数据可视化的研究热潮中,如何让数据生动呈现,成了一个具有挑战性的任务,随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件,Python是开源且免费的,而且具有易上手、效果好的优点。 大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库,本文盘点了12款常用的Python数据可视化库,挑选适合自己业务的那一款吧! 深入学习Python商业数据可视化技术,推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库,这些数据可
数据可视化对于通过将数据转换为视觉效果来揭示数据中隐藏的趋势和模式非常重要。为了可视化任何形式的数据,我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表,如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。基于详细的数据分析,我们可以决定如何最好地利用手头的数据,帮助我们做出明智的决定。
在数据科学和分析的世界里,将数据可视化是至关重要的一步,它能帮助我们更好地理解数据,发现潜在的模式和关系。Python 提供了多种可视化工具,HvPlot 是其中一个出色的库,专为简单且高效的交互式可视化设计。
在《【Power BI VS Tableau】 可视化篇(上)》中我们提到,Tableau具有极其强大的可视化能力,可以创作天马行空般的图表。这也是让它跻身BI界领头羊梯队的关键能力之一。那么,单看可视化,有没有哪些工具能媲美Tableau呢?本文的主角——Plotly,就是答案之一。
导读:在数据科学活动的不同阶段,有很多可用的支持工具和技术。本文介绍各种活动阶段使用的工具和技术,如数据获取、数据清洗、数据管理、建模、模拟和数据可视化。
作者:拉金德拉·阿卡拉卡(Rajendra Akerkar)、普里蒂·斯里尼瓦斯·萨加(Priti Srinivas Sajja)
使用具有专用软件的物理设备(如终端、传感器和扫描仪等)也可用于管理物理设备和系统之间的接口。随后,这些数据可以通过典型的编程语言(如Java、Visual Basic、C++、MatLab和Lisp)来进行部分管理。也可使用开源和专用的数据采集软件,如MIDAS(最大集成数据采集系统)。
微软官方与日前发布了 Power BI 在2020上半年的发行计划。本文将在 2020.9 之前都有用,建议收藏查看。从今年开始,我们除了客观描述 Power BI 的特性外,还将加入大量主观观点态度和吐槽,不过不管怎么吐,都只能继续用,这就是一种说不出的喜欢和吐槽的纠缠情结。
数据可视化:Data Visualization,即视觉传达,为了清晰有效地传递信息,数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具,例如点、线或条对数字数据进行编码,以便在视觉上传达定量信息。 数据可视化对企业的重要性 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据,它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念,美学形式与数据功能在可视化中齐头并进,通过直观地传达关键的数据与特征,从而实现业务深入洞察。 数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。
图像分割是计算机视觉三大任务之一,基于深度学习的图像分割技术也发挥日益重要的作用,广泛应用于智慧医疗、工业质检、自动驾驶、遥感、智能办公等行业。
本文盘点了12款常用的Python数据可视化库,挑选适合自己业务的那一款吧!Python有很多数据可视化库,这些数据可视化库主要分为交互式可视化库和探索式可视化库。
在当今数据驱动的世界中,数据分析和可视化成为了业务决策的重要工具。Power BI作为一款强大的商业智能工具,能够帮助用户从原始数据中提取有价值的信息,并通过丰富的可视化展示方式,帮助用户更好地理解数据背后的故事。本文将带您走进Power BI的世界,一步步进行数据分析与可视化的实战操作,为您展示其魅力与实用性。
视觉,视觉,视觉。本月的(几乎)所有有关视觉效果的内容都包含大量新视觉效果和对现有视觉效果的更新。此外,我们正在帮助用户入门引入画布水印。Power BI出现了一个闪亮的新图标,我们向Power BI Desktop初始屏幕添加了关闭选项。可视化的个性化现已普遍可用,并且我们在预览中引入了动态M查询参数。在移动端,我们(除其他外)增加了对缺口显示的支持,在服务上,我们对“新外观”体验进行了一些更新。
一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中,源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。然后,数据由并行作业就地处理,并行作业也可以由编制工作流发起。在将转换后的结果加载到分析数据存储之前,处理过程可能包括多个迭代步骤,可以通过分析和报告组件查询分析数据存储。
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
PowerBI 2020年11月的更新来了。本次更新中,其实没有太多实用的功能。固机器翻译下官方文档供参考。
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。
数据的准确性和完整性是第一位的,不要为了美化或偏袒而歪曲混淆信息。要保证数据清晰和透明。
目前,大数据领域每年都会涌现出大量新的技术,成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来,为人类社会经济活动提供依据,提高各个领域的运行效率,
工欲善其事,必先利其器。好的工具可以大大提升你的工作效率,并获得身边人的羡慕和赞赏。今天,我们就来向小伙伴们分享一大波非常实用的工具,武装你的大脑。 ▲图表类 iCharts 简介:各种主题的开放图
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
批量测序实验(单组学和多组学)对于探索广泛的生物学问题至关重要。为了促进交互式、探索性任务以及共享易于访问的信息,《Briefings in Bioinformatics》发表了一个集成了最先进方法的工具包:bulkAnalyseR,可以处理不同的模式数据(转录、表观、时空等),促进顺式,反式和定制调控网络的强大集成和比较。
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