強烈推薦一款Python可視化神器!強烈必備!

比較后，Plotly Express 作為一個新的 Python 可視化庫，在 Plotly 生態(tài)系統(tǒng)下，將會迅速發(fā)展。

我們可以用哪些工具做大數(shù)據(jù)可視化分析?

1、FineBI是新一代自助大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能產(chǎn)品，提供了從數(shù)據(jù)準備、自助數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化于一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。

2、FineBI FineBI是新一代自助大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能產(chǎn)品，提供了從數(shù)據(jù)準備、自助數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化于一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。

3、大數(shù)據(jù)可視化分析工具有：Tableau，連續(xù)六年在GatherBI與數(shù)據(jù)分析魔力象限報告中占據(jù)***地位的體量巨大的老牌產(chǎn)品。

4、大數(shù)據(jù)可視化工具有很多，其中就有思邁特軟件Smartbi。我們常常聽說的數(shù)據(jù)可視化大多指狹義的數(shù)據(jù)可視化以及部分信息可視化。

5、數(shù)據(jù)可視化工具有思邁特軟件Smartbi，Tableau，Qlik Sense，QlikView，DataFocus，F(xiàn)ineBI。

6、編程語言 當然很多對編程語言比較熟悉的人還可以使用python、R語言、Matlab中的可視化庫對數(shù)據(jù)進行可視化展現(xiàn)，這里也推薦echarts，作為入門級別的工具庫，對于初學(xué)者還是比較友好。

三維可視化

三維可視化是用于顯示描述和理解地下及地面諸多地質(zhì)現(xiàn)象特征的一種工具，廣泛應(yīng)用于地質(zhì)和地球物理學(xué)的所有領(lǐng)域。三維可視是描繪和理解模型的一種手段，是數(shù)據(jù)體的一種表征形式，并非模擬技術(shù)。

三維可視化基本原理是融合多媒體技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及三維鏡像技術(shù)完成數(shù)據(jù)處理的虛擬化，根據(jù)對物體多方位的監(jiān)管，搭建依據(jù)現(xiàn)實的3D虛擬現(xiàn)實技術(shù)實際效果，讓數(shù)據(jù)呈現(xiàn)更加直觀和易于了解。

三維可視化是一種利用計算機技術(shù)，再現(xiàn)三維世界中的物體，并能夠表示三維物體的復(fù)雜信息，使其具有實時交互的能力的一種可視化技術(shù)，是對現(xiàn)實世界的真實再現(xiàn)。

如何實現(xiàn)大數(shù)據(jù)可視化?

另一種就是開源的可視化工具，一般可以免費使用全部功能，也能制作復(fù)雜的數(shù)據(jù)可視化報表，但是通常需要編寫代碼來制作可視化圖表，對使用者的IT技術(shù)要求比較高。

需求分析 需求分析是大數(shù)據(jù)可視化項目開展的前提，要描述項目背景與目的、業(yè)務(wù)目標、業(yè)務(wù)范圍、業(yè)務(wù)需求和功能需求等內(nèi)容，明確實施單位對可視化的期望和需求。

少量的數(shù)據(jù)可以通過表格工具生成圖表、tou視表的方式進行分析，但是大數(shù)據(jù)的分析就需要借助專門的可視化工具了，常見的可視化工具包括：Tableau、BDP、Davinci、QuickBI、有數(shù)等。

應(yīng)確保數(shù)據(jù)類型和分析目標可反映所選的可視化類型。Mihailovski稱：人們通常會采用相反的方法，他們先看到整潔或模糊的可視化類型，然后試圖使其數(shù)據(jù)相匹配。

借助Echarts、HighCharts、Djs等開源的可視化插件，嵌入代碼，開發(fā)成插件包。數(shù)據(jù)可視化，是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究。

分析原始數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)是可視化背后的主角，逆向可視化與從零構(gòu)建可視化的***步一樣：從原始數(shù)據(jù)入手。不同的是在逆向時我們看到的是數(shù)據(jù)經(jīng)過圖形映射、加工、修飾后的比較終結(jié)果，而原始數(shù)據(jù)隱藏在紛繁復(fù)雜的視覺效果中。