数据中数字可视化的演练发展

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数据可视化,就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表,然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。数字属于数据的一种,相对于数据而言,数字更加直接简单,在数据可视化高速发展的当下,具体数字的作用显得更加的突出。所有数据的整合与归纳可能就是为了最终得出一个有效的数字。下面我将从数字可视化入手,浅谈几类数字可视化工具和数字可视化应用的软件。

数字可视化工具

1、ECharts

百度的 ECharts 是一个很棒的工具,它支持在绘制完数据后再对其进行操作。这个被称为 Drag-Recalculate 的特性使得用户可以在图表之间拖动一部分的数据并得到实时的反馈。它可以瞬间在二维平面上绘制出 20 万个点,并用专为 ECharts 开发的轻量级 Canvas 库 ZRender 使数据动起来。

2、dygraphs

由 Google 开发的 dygraphs 绝对是绘图工具中的明星。到现在 Google Correlate 还在使用它。它可以被用于绘图密集的项目,能在不影响性能的情况下轻松地绘制几百万个数据点,这在很大程度上弥补了它那过于朴素的审美设计。

3、 RAWGraphs

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。

数字可视化工具的发展应运而生了许多应用可视化工具的软件,在BI领域的应用尤为突出,下面我将介绍一款应用可视化技术的BI软件—FineBI

可视化软件—FineBI

FineBI 的可视化分析,基于著名的图形语法(The Grammar Of Graphics)设计改良,由此供了无限的视觉分析可能——无限的图表类型,不限制的属性映射效 果以及分面分析功能。内置可视化的ETL工具,支持对原始数据进行二次加工处理。

可视化探索分析使用流程

1.数据准备

管理员进行基础数据处理和模型建立。

2.自助数据集

分析用户自行根据需求选择数据,过滤增加计算指标,合并数据进行关联分析。

3.探索分析

分析用户基于基础数据或自助数据集,通过拖拽操作,以图表表格形式进行多维分析。

4.仪表盘驾驶舱

将分析组件按照分析主题组合成美观易读的数据驾驶舱,通过钻取/联动/筛选的操作对数据进行主题级别的分析。

信息化时代,对于商业智能的应用更加广泛,选择合适的BI软件有利于公司更快的适应时代的发展,Finebi就是立足于此,服务企业的数据支持。为企业发展提供一大助力。


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