超直观的可视化机器学习工具（可视化入门工具）

此文目录表

• 1、12个超炫数据可视化工具推荐？
• 2、常见的数据可视化工具有哪些?
• 3、有哪些让人惊艳的数据可视化工具？

12个超炫数据可视化工具推荐？

1、Datawrapper是一款专心于新闻和出书的可视化工具。

Datawrapper十分简略运用，不需求任何编程根底。你只需求上传你的数据，便能轻松地创立和发布图表，乃至是地图。Datawrapper供给了许多的自界说布局及地图模板。

2.Tableau

Public或许是盛行的可视化工具，它支撑各种图表，图形，地图和其他图形。这是一个彻底免费的工具，你用它制作的图表可以很简略地嵌入到任何网页中。他们有一个不错的画廊，闪现经过Tableau创立的可视化效果。

3、Smartbi

Smartbi作为老到的大数据分析途径，具有可复用、

动态结合一同的展示效果，使得数据可视化活络强健，动态皆宜，为宽广用户供给了无限的运用才谐和幻想空间。除了支撑运用Excel作为报表规划器，完美兼容Excel的装备项。支撑Excel悉数内置图形、布景图、条件格式等规划凌乱的仪表盘款式，一同支撑无缺ECharts图形库，支撑林林总总的图形，包括瀑布图、联络图、雷达图、油量图、热力求、树图等几十种动态交互的图形，借助于地舆信息技术，还打造了地图剖析功用。

4.Google Charts以HTML5和SVG为根底，充沛考虑了跨浏览器的兼容性，并经过VML支撑旧版本的IE浏览器。悉数您将创立的图表是交互式的，有的还可缩放。 Charts十分人道化，有全面的模板库，你可以从中找到所需模板。

5.ChartBlocks

ChartBlocks是一个易于运用工具，它无需编码，便能从电子表格，数据库中构建可视化图表。整个进程可以在图表导游的教训下完毕。图表是呼应式的，并且可以和任何的屏幕规范及设备兼容。

6.Chart.js十分合适小型项目。尽管只需六种图表类型，开源图书馆Chart.js是用于喜爱和小型项意图完美数据可视化工具。运用HTML 7、PowerBI，Microsoft PowerBI同时提供本地和云服务。它初是作为Excel插件引入的，不久PowerBI凭借其强大的功能开始普bai及。目前，它被视为商业分析领域的软件。它提供了数据可视化和bi功能，使用户可以轻松地以更低的成本实现快速，明智的决策，用户可协作并共享自定义的仪表板和交互式报告。8、Solver

Solver致力于通过获取可提升公司盈利能力的所有数据源来提供世界的财务报告、预算方案和财务分析。其软件BI360可用于云计算和本地部署，它专注于四个关键的分析领域，包括财务报告、预算、仪表板和数据仓库。

9、Qlik

Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。它具有可视化仪表板，可简化数据分析，并帮助公司快速制定业务决策。

10、Tableau Public

Tableau 是一个交互式数据可视化工具。不像大多数可视化工具那样需要编写脚本，Tableau的简便性可以帮助新手降低使用难度。只需托拉拽的简单操作使数据分析轻松完成。他们也有一个“新手入门工具包”和丰富的培训资料，可帮助用户创建创更多的分析报告。

11、Fusion Tables你可以使用它来做数据收集、数据可视化和数据共享。他就像电子数据表，但功能更强大更专业。你可以通过添加CSV、KML和电子表格中的数据集和同事共享资料。你还可以发布数据资料并将其嵌入到其他网页属性中。

12、Infogram

常见的数据可视化工具有哪些?

1. Tableau

它是最流行的数据可视化工具之一。它使用户能够处理大量用于不同领域的数据集，例如，人工智能，商业智能，机器学习等。Tableau协助数据导入和元数据管理。

Tableau的功能

带有选件以增强操作进度提供各种扩展选项以保护数据该应用程序具有不同的版本，例如台式机，云和服务器可用于250个以上的应用程序。

2. Power BI

当谈到最好的数据可视化工具时，我们不能忽略Power BI。它是一个数据可视化和商业智能工具。Power BI将从不同来源获得的所有数据转换为报表和仪表板，使其易于理解。

Power BI的功能

您可以使用其SaaS解决方案轻松进行报告管理它可以在您的报告或仪表板上提供实时更新让您通过其“自然语言查询”功能进行数据探索在混合配置下易于使用

3. Sisense

它是一个提供商业智能的数据驱动系统。Sisence收集数据，然后仔细分析数据以交互方式呈现它们。在2019年，它获得了Finance Online的最佳商业智能奖。

Sisense的特征

用户可以导出不同格式的数据，例如PDF，Word，Excel，PPT等。预算友好，并提供24×7小时的技术支持。可以跟踪数据，并且可以轻松地与其他Sisense产品集成。

4. Adaptive Insights

设计和开发此数据可视化工具是为了有效地促进您的业务。Adaptive Insights可帮助您进行计划，预算和预测，以便您做出更好的业务决策。

适应性见解的功能

让您与其他用户合作。它可以使您的数据收集过程自动化，以确保包含新数据。它使您可以实时采用计划。

5. Qlik

这是顶级的数据可视化工具之一，在世界范围内广泛用于将原始数据转换为知识。配备了高级功能，它就像大脑一样工作，无论如何都可以得到答案。

Qlik的功能

提供透明的报告和更好的可伸缩性。支持多种数据表示格式。无需任何人工输入即可维护数据和信息。它可以帮助您了解当前的市场趋势，以便您做出更好的决定。

关于常见的数据可视化工具有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

有哪些让人惊艳的数据可视化工具？

作为一名数据分析师，一提到数据可视化就会感到莫名兴奋，我认为数据可视化有两个非常重要的部分：一个是数据，一个是可视化。而我们最常见的问题就是一看已经有了数据，却不知道如何去可视化。

市面上有相当多的可视化工具，绝对能够挑花你的眼，但这些大多是门槛比较高的工具，比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等，不得不说，它们在技术层面上确实做的很牛逼，也很成熟。但是 针对的使用人群也比较单一 ，就是程序员。

个人觉得在大数据时代，数据的使用是会越来越普及的，现在的很多做数据类工具的公司都在企图让数据分析变成一件没门槛的事， 只有大家都能轻松上手，才能真正实现数据价值最大化。

所以站在这个角度上说，想给大家推荐几款人人可用，能够快速给数据赋能的可视化工具。

数据可视化的目的？

在推荐工具之前我们需要回答另外一个问题，你需要用这些数据可视化的工具来做什么，实现什么目的？

首先要明确数据分析是需要以 自我需求为导向 的，抛开目的推荐可视化工具都是刷流氓。

我们可以将他们分类为：

基于这一假设，开始基于目的性推荐几款数据可视化工具。

一、个人自助式分析

1、FineBI

简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、 探索 性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是 个人版免费。

主要优点是可以实现自助式分析，而且 学习成本极低 ，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。

在综合性方面，FineBI的表现比较突出， 不需要编程 而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择。

2、python

本来没想把python放进来的，毕竟python这种脚步语言学习起来是 比较麻烦 的，但是最终考虑还是python太强大了，数据分析可视化只是python的一小部分应用方向，如果你不想敲代码的话，建议忽略这一节。

其实利用Python 可视化数据并不是很麻烦，因为Python中有两个专用于可视化的库matplotlib和seaborn能让我们很容易的完成任务。

3、Tableau

Tableau是各大外企在用的数据分析类报表工具，个人感觉主打的是：人人都会用的数据分析工具，通过简单的图形化操作（类似Excel）就可以得出自己想要的分析结果。

原理是通过连接公司数据库基于一定的SQL语法建立基本数据集，对数据集进行分析。这对数据集的 完整性有很高的要求 。

二、指标监控型报表

1、FineReport

可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的 日常报表平台 。

尤其是公司体系内经营报表，我们用的是商业报表工具，就是FineReport。推荐他是因为有两个高效率的点：

三、动态数据可视化

一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表，它是由百度团队开源的。

在实际开发中使用的往往会要求从服务器端取数据进行动态显示，一般来说数据请求过程如下：

通常都是用 Jsp+Servlet+Echarts 来实现动态数据可视化的。

您的问题非常好，很高兴结合工作实践回答您的问题。

数字经济下半场，数据将成为新的石油，云计算提供强大的算力引擎，而5G则为更高速、更低延时的信息就速公路（当然，后面必然还会有6G，nG，包括可能大力发展的卫星通信）

2020年伊始，中央六次点名新基建，中央六次点名新基建，4月20日，国家首次明确新基建范围，其中，数据中心建设，被列为算力基础设施之一。

数据，已经在不断成为重要的资源，从国家到企业，都将视之为新兴战略资源，不断积累、加工、挖掘，产生新的生产力，在已经到来的智能经济时代，各国不断从数据大国走向数据强国，将是一个持久的命题与实践。

回到本题。正因为数据越来越重要，数据蕴含的价值越来越得到共识与重视，所以，不论是企事业单位还是个人，对数据的可视化需求将越来越多，用数据来分析，基于数据来决策，甚至进行预测、智能模拟。

这几年，除了国外以款数据可视化平台，国内相关系统平台也发展迅速。笔者2019年基于公司BI项目建设，对市场上主流的几款BI工具如永洪、亿信、帆软、金蝶数据魔方等进行了选型。最终选型了市场占有率及品牌口碑较好的帆软FineReport、FineBi10.0，经过一年多的建设，平台运行良好、稳定，开发敏捷。

另外，近年来，python不断兴起，其数据抓取、处理能力异常强大，有条件的企业或个人，也可以利用python及其开源的django、matplotlib等架构库，自行开发可视化系统工具，保持利用最新的技术迭代。这是笔者强烈推荐的方式。

以上，就是个人的一点体会，谨以分享，供您参考，共同学习，天天向上。

说到可视化工具，值得一提的就是 图扑软件 Hightopo 的 HT for Web （2D/3D） 编辑器 。

独创的自定义格式矢量渲染引擎，从底层设计就追求极致的性能，所有组件皆可承受上万甚至几十万以上图元量，上万的表格数据、网络拓扑图元和仪表图表承载力，更好的适应了物联网大数据时代需求。可以用于业务数据的快速呈现，制作仪表板，也可以构建可视化的大屏幕。各种多维数据库，广泛应用于企业级。

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。

在信息时代发展迅速的前提下，数据是当今重要的信息载体，可以通过数据的捕获，通过监管和维护去了解一个行业下关于工业管控下的数据可视化系统。