值得推荐的数据可视化工具有哪些?

如题所述

可视化工具包罗万象,数不胜数,但平时工作中常用的也就那么几款:

1)Excel

Excel虽然是入门级的数据分析工具,但作为微软杀器之一,自然有很多亮眼的功能,譬如其中内嵌的可视化功能。在Excel中有很多不错的可视化效果,包括迷你图,瀑布图,旭日图,散点图等。可以说,Excel是可视化最为便捷的工具之一。然而由于排版和颜色等不够专业,因此距离高大上的效果还是有不小差距。当然,其中不乏精品。

2)PPT

不得不说,PPT是实际工作中运用最为广泛的一款软件,为什么呢,因为汇报。而PPT作为可视化工具,其本领以深入人心。制作出来的图表、样式等,并不输于专业的绘图软件,虽然操作起来会更加复杂。

3)PS&AI

属于专业设计师的技能包,大型展会海报、电影海报等等均是其作品,当然用到数据呈现这块,虽然有些大材小用,但质量做出来,还是很有保证的、

4)Echarts

百度良心产品之一,可视化效果极为显著,最为关键的是,他是免费的。不过,在使用过程中,你需要懂一点JS代码。

5)Power BI仪表盘工具

微软爸爸的又一作品,刚才说到Excel已经可以实现不错的可视化效果了,然而和Power BI相比,就有点小巫见大巫的感觉了。Power BI是专业的可视化报表工具,并且可以与Excel无缝衔接,并且内嵌了很多实用的数据处理功能。

并且,还可以将作品进行云端分享。

6)Tableau

较为成功的BI工具之一,操作流畅,界面精美,当然这样精美的软件是需要费用的。

另外还有很多工具,例如BDP,图表秀,数加平台、魔镜等,但个人认为上面几款已经足够使用,切勿贪多。

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第1个回答  2017-10-21

推荐几款我比较常用的可视化工具

Excel

通常认为Excel不是可视化工具,不过也确实能作出一些很漂亮的图表,主要问题在于默认的图表设计都太丑了太丑了。如果你想做得好一点,可能要花的时间比较多。不支持一键拖拽生成图表,在细节的处理上需要花更多的时间。

BDP

更新快,有需求可以提,客户体验非常好,功能也比较nice,免费版基本能满足个人需求,收费版本费用也不高,一份快餐的价格可以整一个月。 不过我用的地方不是很多,地图图表生成非常方便,还可以依据地址自动转经纬度数据。数据处理不需要求助于程序员,拖拽就能操作,不会sql,不会excel也可以搞定数据分析(不过懂excel会帮助理解)。不过更让我心动是表连接和图文混排,这对于经常出报表的人来说,简直一大福音。

Tableau

老牌子可视化工具,就是有点贵。只有public版是免费的,其他版本可以15天试用。

上手也不难,不过更新的速度没有前者快。不过毕竟是市场这么大了,会的话求职应该是有加分的,BDP相对名气小很多。 最大的特点是实时。

Python/R

这个需要一点代码功底。Python里的matplotlib和R当中的ggplot2包,成图效果非常棒。

实际上还有很多其他的像echart,D3.js,highcharts等等,工具的选择上是非常多的,我个人的建议是在精专一个的同时多了解一下其他的工具。“你手里拿着锤子,看什么都是钉子”,不要被你自己所掌握的工具所限制,我们的出发点始终是问题解决的。我们应当做的是“你眼里看着钉子,拿什么都是锤子”。(文/艾萌atanqing,一个略懂数据分析的心理咨询师)

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第2个回答  2017-11-10
数据挖掘与R语言>本书首先介绍了R软件的基本知识(安装、R数据结构、R程序设计、R输入输出等)。然后,通过四个数据挖掘案例(藻类频率预测、股票趋势预测和交易系统模拟、交易欺诈预测、微阵列数据分类),介绍了数据挖掘技术。这四个案例基本上涵盖了常见的数据挖掘技术,从无监督数据挖掘技术、监督数据挖掘技术到半监督数据挖掘技术。对实际问题、解决办法和解决办法进行探讨,以主线组织内容,明确脉络,每章都是自足的。读者可以从第一章到最后一章学习,也可以根据自己的需要学习,找到解决问题的方法。不需要读者具备r和数据挖掘的基本知识。无论是R初学者还是熟练R用户,他们都能从书中找到有用的内容。读者可以使用这本书作为学习如何应用R的优秀教材,也可以作为数据挖掘工具。

机器学习:机器学习的一个实际案例分析是计算机科学中一个非常重要的研究领域,近年来人工智能,不仅在许多计算机科学领域和机器学习技术已成为一个重要的支持显示技能满,一些交叉学科。这本书更全面和系统地描述机器学习的方法和技术。它不仅阐述了许多经典的学习方法,而且还探讨了一些具有生命力的新理论和新方法。书中既有分类问题,又有回归问题。它包括监督学习和无监督学习。从分类、回归等方面讨论了本书中讨论的案例,然后讨论了聚类、降维和优化问题。这些情况包括:垃圾邮件识别,分类排序:智能收件箱,回归模型:页面视图,预测正则化:文本回归优化:密码破解,无监督学习:股票市场的指数,空间相似性建设:记录在美国参议院的投票系统聚类的推荐,推荐给用户:R语言包社会网络推特分析:在人们的利益,相比你的模型:发现问题的最优算法。每一章都力图明确这一原则的概念和正确表达。它强调理论与实践相结合,具有启发性和易理解性。用于探索这些情况的基本工具是R统计程序设计语言。R语言非常适合于机器学习中的案例研究,因为它是一种用于数据分析的高级功能脚本语言。本书涵盖了200多种R语言的实用方法,可以帮助读者快速有效地使用R进行数据分析。R语言为我们提供了统计分析的所有工具,但R的结构本身可能有点难以掌握。这本书提供了面向任务的、简洁的R语言的基本分析方法,包括任务的输入和输出、统计分析和绘图、线性回归等内容,它们会让你的工作效率,R.
每个R语言的方法集中在一个特定的问题,并讨论下面的问题了解决和解释它是如何工作的。对于R的主要用户来说,R语言的经典例子将帮助你进入R的大厅;对于R的资深用户,这本书将加深你对R的理解,开阔你的视野。通过这本书,你可以使你的分析工作顺利,了解更多关于R语言。这本书由一个跷跷板。R R R R R R语言是世界上最流行的数据处理和统计分析脚本语言。考古学家们用它来记录古代文明的传播,和制药公司用它来探索药物更加安全、有效,与精算师利用它们来评估金融风险,确保市场平稳运行。总之,在大数据时代,统计数据、分析数据离不开计算机软件的支持,在这方面,R语言特别好。

这本书将带你去游览R语言软件开发步骤,从最基本的数据类型和数据结构,递归闭包,匿名函数等高级话题,讲解细腻,完全从浅入深,读者不需要统计学的知识,即使没有编程。许多的书中提到的高级编程技术是认证综述