20 个数据可视化工具
大数据可视化分析的主要工具和方法
⼤数据可视化分析的主要⼯具和⽅法1.Excel：在office软件中，excel作为其下的⼀种⽤来表格分析的⼯具，也可以做很多的可视化图形，包括柱状图，折线图，饼图等基本图形，在结合smartBi后，也可以⽤来做Bi的分析⼯具，对于⼤部分会操作电脑的⽤户来说，excel是⼀种很好的分析软件，⼊门简单，不需要编程基础。
2.Echarts:百度开发的⼀款开源图形库类，底层实现为ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ，对可视化图形的各属性都进⾏了模块化处理，在⽇常做可视化图形中，Echarts可以满⾜⼤多数的需求，在处理地图时，还可以结合百度地图做出迁徙图，点图，热⼒图等图形，中间接⼝需要改源码来适配数据格式，这时候就需要良好的编程基础，当然，新⼿⼀般可以尝试做其他的图形，Echarts封装的图形适合新⼿学习，通过官⽅⼿册即可学会⼤多数图形的展⽰及对图形样式的修改。
3.D3.js:D3是近⼏年发展较⽕的⼀款可视化⼯具，⼯具开源，主要通过SVG做图，新版本加⼊了canvas的做图⽅式。
D3在使⽤SVG做图时，通过创建svg对象，对其中的点，线等都通过创建对象的⽅式来实现，使我们可以控制svg图形中的每⼀个元素，图形的⼤⼩通常通过获取屏幕⼤⼩的⽅式来定义，这样可以使图形的展⽰效果更好的适配屏幕，对于数据与屏幕上的轴线关系，需要我们⼯程师观察数据的分布选取合适的的坐标系来展现，对于新⼿来说，D3掌握较难，但是认真学习⼀定能够学会，掌握D3.js，我们就可以根据⽤户的数据⾃⼰定制出客户需要的图形来对数据进⾏可视化。
4.Webgl:个⼈感觉会是后⼏年热门的⼀种可视化⼯具，主要集合three.js⽤于做3D模型或者3D的图表是⼀种3D绘图协议，这种绘图技术标准允许把ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ和OpenGL ES 2.0结合在⼀起，通过增加OpenGL ES 2.0的⼀个ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ绑定，WebGL可以为HTML5 Canvas提供硬件3D加速渲染，这样使得Web开发⼈员能够借助系统显卡在浏览器中更流畅地展⽰3D场景和模型，还可以创建复杂的导航和数据视觉化。
数学可视化分析工具介绍
数学可视化分析工具介绍数学是一门抽象而又复杂的学科，它涉及到许多抽象概念、符号和推理过程。
为了更好地理解和应用数学知识，数学可视化分析工具应运而生。
这些工具利用图形、图表和动态模拟等可视化手段，帮助人们直观地理解和解决数学问题。
本文将引介几个常见的数学可视化分析工具，它们在学术研究、教学和实际应用中都发挥了重要的作用。
1. GeoGebraGeoGebra是一款免费且功能强大的数学软件，它集合了几何、代数、微积分和数值方法的功能。
它的主要特点在于将几何和代数紧密结合起来，用户可以通过拖拽和修改图形的方式来构建代数表达式，并观察它们之间的关系。
GeoGebra的界面友好且易于使用，学生和老师可以使用它来进行数学可视化的探索和演示。
此外，GeoGebra还支持多种导出格式，使用户可以将可视化结果与他人分享。
2. DesmosDesmos是一款在线的数学可视化工具，它特别适用于函数图像的绘制和分析。
Desmos具有实时协作的功能，用户可以通过网页链接与他人共享并协同编辑图形。
它的界面简洁直观，并且提供了丰富的函数库和绘图工具，用户可以通过简单的语法输入函数，即刻显示对应的图像。
此外，Desmos还支持数值表格、滑块和动画等功能，帮助用户更全面地理解和探索数学概念。
3. Wolfram AlphaWolfram Alpha是一款强大的计算引擎，它可以回答各种数学问题、绘制图形、计算数值和求解方程等。
与传统搜索引擎不同，Wolfram Alpha会针对用户输入的问题提供详细的计算步骤和解析，给出可视化的结果。
它支持多种领域的数学知识，包括代数、几何、微积分和概率统计等。
无论是求解一个方程、计算一个积分还是绘制复杂的图形，Wolfram Alpha都可以帮助用户快速获得准确的结果。
4. MATLABMATLAB是一款广泛用于科学计算和工程领域的数学软件。
它具有强大的数值计算和数据可视化功能，可以处理大数据、编写脚本和开发复杂的算法。
20个数据可视化（数据视觉化）工具
20个数据可视化（数据视觉化）⼯具⼈们常说，数据是新世界的货币，⽽ Web 则是新世界交易的外汇局。
作为消费者，我们正在在数据中漫游；处处都是数据，从⾷品标签，到世界卫⽣组织组织的报告。
其结果是，信息设计师在从数据流中呈现数据时愈发凸现窘境。
获得信息的最佳⽅式之⼀是，通过视觉化⽅式，快速抓住要点信息。
另外，通过视觉化呈现数据，也揭⽰了令⼈惊奇的模式和观察结果，是不可能通过简单统计就能显⽽易见看到的模式和结论。
正如作家、记者和信息设计师 David McCandless 在 TED 上说道：“通过视觉化，我们把信息变成了⼀道可⽤眼睛来探索的风景线，⼀种信息地图。
当你在迷失在信息中时，信息地图⾮常实⽤。
”（伯乐在线补配视频：视觉化数据 David McCandless）讲故事有很多种⽅式，但万事都源于构思。
俗话说，⼀图胜千⾔。
不过制作⼀张超酷的信息图，⼜是⼀件费时⼜费⼒的事。
本⽂就整理了 20 个相应⼯具，应该能简化你的⼯作。
01. iChartsiCharts can have interactive elements, and you can pull in data from Google DocsiCharts 提供了⼀个⽤于创建并呈现引⼈注⽬图表的托管解决⽅案。
有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合⽹站的颜⾊主题。
iCharts 有交互元素，可以从 Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。
iCharts 的免费版只允许你⽤基本的图表类型，如果基本图表类型⽆法满⾜需求，升级到付费⽤户吧。
02. FlotCreate animated visualisations with this jQuery pluginFlot 是⼀个⽤于 jQuery 的专业绘图库，有很多便捷的特性，最关键的是，跨浏览器（包括 IE6）。
可把数据做成动画，因为它是⼀个jQuery插件，所以你完全可以控制动画、演⽰和⽤户交互的⽅⽅⾯⾯。
数据可视化的方法和工具
数据可视化的方法和工具数据可视化是将数据以图表、图形、地图等形式展示出来，使其更加直观、易于理解的过程。
通过数据可视化，我们可以更好地发现数据中的趋势、关联性和异常值，从而更好地进行数据分析和决策。
本文将介绍数据可视化的方法和常用工具。
一、数据可视化方法：1.静态图表可视化：静态图表是最常见的一种数据可视化方法，常用的图表包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。
静态图表适用于数据较少、变化不大的情况，能够直观地展示数据之间的关系。
2.动态图表可视化：动态图表通过动画的方式展示数据的变化趋势，适用于时间序列数据的分析。
常见的动态图表包括线图、地图等，能够更好地展示数据的变化过程。
3. 交互式可视化：交互式可视化通过用户的交互操作，使得数据可视化更加灵活和自由。
用户可以通过鼠标或触摸屏对图表进行缩放、平移、筛选等操作，从而更深入地探索数据。
常用的交互式可视化工具包括D3.js、Plotly等。
4. 地理信息系统（GIS）可视化：地理信息系统将地理位置和数据相结合，通过地图的方式展示数据。
地理信息系统可以展示各种地理数据，如人口分布、资源分布等。
常用的GIS工具包括ArcGIS、QGIS等。
5.多维数据可视化：多维数据可视化通过图形的形式展示多个维度的数据，常用的图形包括雷达图、热力图、平行坐标图等。
多维数据可视化可以展示多个指标之间的关系和相互影响。
二、数据可视化工具：1. Tableau：Tableau是一款功能强大、易于使用的商业智能工具，可以通过拖拽的方式创建各种静态和交互式图表。
Tableau支持多种数据源，可以连接数据库、Excel文件等，也可以直接输入数据进行分析和可视化。
2. Power BI：Power BI是微软的一款商业智能工具，功能与Tableau类似，支持多种数据源，并且可以与其他微软产品（如Excel、Azure）集成。
Power BI提供丰富的可视化图表和仪表盘，可以根据用户的需要自定义样式和布局。
数据可视化工具使用技术手册
数据可视化工具使用技术手册1. 概述数据可视化工具是在大数据时代发展起来的一种重要工具，它能够将复杂的数据以直观的图表形式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据。
本技术手册将介绍一些常见的数据可视化工具及其使用方法，帮助读者快速上手并享受数据可视化带来的便利与乐趣。
2. ExcelExcel是最常见、最易于使用的数据可视化工具之一。
它不仅可以进行基本的数据处理和计算，还提供了丰富的图表类型供选择。
通过简单的拖拽和修改设置，用户可以轻松地生成柱状图、折线图、扇形图等多种图表，使数据更加清晰明了。
3. TableauTableau是一款功能强大的数据可视化工具，它支持多种数据源的导入和连接，用户可以根据需要选择合适的数据源。
Tableau提供了丰富的交互功能，用户可以通过拖拽和筛选数据来实现动态的图表展示，同时还支持生成仪表盘和交互式报表，便于数据分析和分享。
4. Power BIPower BI是微软推出的一款数据可视化工具，它与Excel和Office 365紧密结合，可以方便地导入和处理Excel中的数据。
Power BI提供了丰富的可视化图表和引人注目的仪表盘，用户可以根据需求自定义图表和数据关系，并通过分析工具进行数据建模和预测分析。
5. Python与Matplotlib对于有编程基础的用户，Python与Matplotlib库提供了一种强大的数据可视化解决方案。
Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，它支持多种图表类型和样式，可以通过编写代码实现高度自定义的可视化效果。
同时，基于Python的数据处理和分析工具如Numpy和Pandas也提供了丰富的功能和工具，进一步加强了数据可视化的灵活性和效果。
6. Google数据工具除了传统的桌面应用，许多在线数据工具也在近年来获得了广泛的关注和应用。
Google提供了一系列强大的数据工具，如Google Sheets和Google Data Studio。
什么是数据可视化,有哪些常用工具？
数据可视化是一种将大量数据以图形、图像或动画等形式展示出来的技术，旨在帮助用户更直观、更清晰地理解数据，发现数据中的规律和趋势，从而做出更明智的决策。
数据可视化在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、医疗健康、教育研究等。
**一、数据可视化的定义与重要性**数据可视化是利用图形化手段将数据呈现出来，以便人们更容易理解和分析。
它通过将复杂的数据转化为直观、易于理解的视觉形式，帮助用户快速识别数据模式、趋势和异常值，进而促进数据驱动的决策过程。
数据可视化的重要性主要体现在以下几个方面：1. **直观易懂**：通过图形化展示，用户可以直接感知数据的分布情况、大小关系等信息，无需进行复杂的数学计算或统计分析。
2. **提高效率**：数据可视化可以快速呈现大量数据的关键信息，帮助用户快速定位问题，减少数据分析的时间和成本。
3. **发现规律**：通过数据可视化，用户可以更容易地发现数据中的规律和趋势，为决策提供支持。
4. **沟通协作**：数据可视化有助于团队成员之间的沟通和协作，让不同背景的人都能快速理解数据，达成共识。
**二、数据可视化的常用工具**随着数据可视化需求的不断增长，市面上涌现出许多优秀的数据可视化工具。
以下是一些常用的数据可视化工具及其特点：1. **Excel**：Excel是一款功能强大的电子表格软件，内置了丰富的图表类型和数据分析工具。
它简单易用，适合初学者使用。
然而，对于大规模数据处理和高级可视化需求，Excel可能显得力不从心。
2. **Tableau**：Tableau是一款专业的数据可视化工具，具有强大的数据连接、数据处理和数据可视化功能。
它支持多种数据源和数据格式，提供丰富的图表类型和交互功能。
Tableau的拖拽式操作和简洁的界面使得数据分析变得非常直观和简单。
3. **Power BI**：Power BI是微软推出的一款商业智能工具，集成了数据连接、数据处理、数据可视化等功能。
常用的数据可视化工具介绍
常用的数据可视化工具介绍在科技迅速发展的今天，大多数行业和领域都离不开对数据的分析和处理。
然而，一大堆的数据并不能带来直观的效果，因此，数据可视化工具变得越来越重要，因为它可以将数据以视觉化方式呈现出来。
今天我们将会介绍一些常用的数据可视化工具及其特点。
1. TableauTableau是一款流行的商业数据可视化工具，它提供了一套丰富的图形库，包括折线图、柱形图、散点图等等，使数据以直观的形式呈现出来。
此外，它还支持自定义的视觉设计和编程，可以根据用户的具体需求进行个性化的设计。
这款工具不仅可以操作内部数据，还可以连接到外部数据源，包括数据库、云服务和Excel等。
而且，它还具备一定的数据分析功能，如数据驱动分析和预测分析。
2. D3.jsD3.js是一个基于Web的javascript图形库，可以在网页上创建交互式数据可视化应用。
它是一个灵活而强大的工具，可以通过编程实现所有类型的数据可视化，并且可以完全自定义所有视觉和交互元素。
D3.js的特点是可以处理大量数据，可以导入CSV、JSON、XML等数据格式，并且可以自定义布局和绘制图形。
它还提供了各种样式和交互效果的库，例如散点图、树状图、力导向图等。
3. Google ChartsGoogle Charts是一个基于Web的数据可视化工具，由Google 开发和维护。
它是一个易于使用的工具，可以快速创建可定制的图表。
用户只需要输入数据并选择相应的图表类型，Google Charts就会帮助用户生成相应的图形。
Google Charts具有所见即所得的编辑器和设计工具，可以帮助用户易于进行可视化工作，并且添加各种交互效果，例如鼠标悬停、缩放和拖动等。
此外，Google Charts还支持动态数据更新并可以通过JavaScript和API进行集成。
4. Power BIPower BI是一个Microsoft产品，也是一种商业级的数据可视化工具。
一目了然——数据可视化模板【55个】
一目了然——数据可视化模板【55个】数据可视化是理解和传达数据的关键工具。
通过将数据转换为图形或图表形式，我们可以快速识别模式、趋势和关联，从而做出更明智的决策。
本文档提供了55个数据可视化模板，涵盖了各种场景和需求。
这些模板可以帮助您创建专业、直观和引人注目的数据可视化。
1. 柱状图柱状图是一种常用的数据可视化方式，适用于比较不同类别的数据。
您可以使用它来展示销售数据、用户统计或任何分类数据。
2. 折线图折线图用于显示随时间变化的数据。
它适用于展示趋势和周期性变化，如股票价格、天气数据或网站流量。
3. 饼图饼图用于展示各部分占总量的比例。
它适用于展示市场份额、预算分配或任何比例数据。
4. 散点图散点图用于显示两个变量之间的关系。
它适用于展示回归分析、社交网络或任何坐标数据。
5. 气泡图气泡图是一种扩展的散点图，其中每个数据点都由一个气泡表示。
它适用于展示三个维度的数据，如地球上的地震活动。
6. 热图热图用于展示矩阵中的数值关系，通过颜色强度来表示数据的相对大小。
它适用于展示基因表达、社交网络或任何矩阵数据。
7. 雷达图雷达图用于展示多个维度的数据。
它适用于展示个人或组织的绩效指标，如运动员的表现或企业的财务状况。
8. 树状图树状图用于展示层次结构数据。
它适用于展示组织结构、家谱或任何树状数据。
9. 箱线图箱线图用于展示数据的分布情况。
它适用于展示学生成绩、产品质量或任何分布数据。
10. 直方图直方图用于展示连续数据的分布情况。
它适用于展示年龄分布、工资范围或任何连续数据。
11. 堆叠柱状图堆叠柱状图用于展示多个类别的数据总和。
它适用于展示各部门的销售数据或任何多维度数据。
12. 堆叠折线图堆叠折线图用于展示多个类别的数据随时间的变化。
它适用于展示不同产品或部门的销售趋势。
13. 组合图组合图将多个图表类型组合在一起，以展示不同维度的数据。
它适用于展示复杂的数据关系，如网站用户行为分析。
14. 滑块图滑块图用于展示可调节的参数。
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20 个数据可视化工具
数据可视化工具是一种方便用户可视化展示数据的工具，它可以帮助非程序员更快速、视觉化的了解和探索数据。
市面上有各种不同的数据可视化工具，这里介绍20个比较流行的：
1. Tableau，一款功能强大、常见的商业智能数据可视化软件，可以可视化展示多种复杂的数据和关系。
2. QlikView，另一款功能强大的商业智能工具，能展示出完整的关系，同时可以支持海量数据。
3. Microsoft Power BI，是微软公司出品的一款强大的商业智能工具，可以把Excel表格、屏幕截图和文档转换为可以可视化
的数据。
4. TIBCO Spotfire，一款灵活的数据交互工具，可以快速生成
可视化数据，并对复杂数据集进行分析。
5. Sisense，一款拥有卓越功能的数据分析工具，可以实时将历史和实时数据传输为可视化的图形。
6. Qlik Sense，Qlik的另一款产品，能够为用户提供全面的深
度分析，同时可以实时展示复杂数据集。
7. Google Charts，google 出品的一款帮助用户创建功能强大、
可定制化的数据可视化图表。
8. FusionCharts，能够生成多种样式的可视化图表，同时可以
支持大量数据集。
9. Highcharts，老牌可视化工具，支持java, JavaScript等技术，能够生成各种类型的图表。
10. Plotly，是一款能够生成可视化图表的交互式编程库，可以
在web网页中展示各种可视化效果。
11. Datawrapper，一款易用、强大的数据可视化工具，能够帮
助用户轻松创建可视化图表。
12. OmniSci，一款用于实时可视化分析大规模数据集的数据
分析工具。
13. Datazen，微软出品的一款支持移动端和web端的数据可视化软件，可以在不同的终端上展示可视化效果。
14. Looker，一款轻量级的数据可视化工具，提供各种图表，
网格等可视化功能。
15. BIRT，一款支持Java和web平台的数据可视化软件，用
于把历史和实时数据展示出来。
16. Chart.js，一款用于创建简单、可定制化的可视化图表的开
源库，基于canvas API。
17. iCharts，一款可视化表格和图形工具，用于分享可视化数
据和信息。
18. Grafana，一款强大的度量仪表盘、分析和可视化工具，可以处理复杂的大规模数据。
19. OmniGraffle，一款专业级流程图可视化工具，用于快速分析数据和关系。
20. d3.js，一款强大的JavaScript库，可以实现各种复杂的数据可视化图形和效果。
以上就是20个流行的数据可视化工具。
各个工具的性能和特点各有不同，用户可以根据自己的需求和预算来选择合适的工具。
有了数据可视化工具，使得我们可以用更加直观的方式分析和理解数据，甚至从中发现更多有趣的信息和模式。
数据可视化技术不仅仅可以帮助我们快速理解大量的数据，而且也是其他技术的重要组成部分。
例如，如果我们要建立一个智能分析系统，那么在机器学习、神经网络和其他技术的基础上，我们还需要数据可视化技术进行辅助，才能形成一个完整系统。
在大数据时代，使用数据可视化工具节省时间和提高效率是一件重要的事情。
随着数据可视化技术不断发展，企业也可以利用数据可视化技术来做出更好的商业决策，帮助企业更快地分析数据并形成战略规划。
此外，数据可视化技术也可以用于生产和物流采购领域，比如仓库中的物流运输状态，订单状态，生产状态等，都可以用图
形化表示，从而提高生产管理、物流配送等组织的效率。
总之，数据可视化技术非常有价值，他可以帮助企业更加方便地管理数据和信息，并以最直观的方式展示出来，提高企业的效率和竞争力。
数据可视化技术不仅仅可以用于商业决策，也可以用于智能设备、人工智能、社会统计学和其他多种应用场景中。
近年来随着数据可视化技术的发展，越来越多的人开始将其应用于一些日常的生活中，使我们的生活更加轻松、快捷、高效。
例如，医疗领域就可以使用数据可视化技术，将大量的病例数据图形化展示出来，让医生们更加直观地了解患者的情况，从而决定相应的治疗方案，从而更有效地应对疾病。
此外，埙茶企业也可以利用数据可视化技术，提升产品质量，对产品进行更具体的监控和分析，以满足客户的要求，提高公司的服务水平。
总之，数据可视化技术的作用是多方面的，能够帮助我们更好地管理数据，更快速地把大量的信息转化成更容易理解的图像，以期实现最佳的信息可视化。