可視化數據分析軟件有哪些（信息可視化分析軟件）

本篇文章給大家談談可視化數據分析軟件有哪些，以及信息可視化分析軟件對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。 今天給各位分享可視化數據分析軟件有哪些的知識，其中也會對信息可視化分析軟件進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！

本文目錄一覽：

• 1、數據可視化軟件哪家好？
• 2、可視化數據分析軟件有哪些
• 3、國內有哪些好的數據可視化工具，推薦一下
• 4、有哪些讓人驚艷的數據可視化工具？
• 5、有哪些用來收集、分析和可視化數據的軟件？

數據可視化軟件哪家好？

數據可視化軟件好的有FineBI、Infogr.am、Easel.ly、Color Brewer、ChartBlocks等這些，有需要的朋友可以參考一下。

1、FineBI

簡潔明了的數據分析工具，優點是零代碼可視化、可視化圖表豐富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可視化效果，擁有數據整合、可視化數據處理、探索性分析、數據挖掘、可視化分析報告等功能，更重要的是個人版免費。

2、Infogr.am

十分強大的圖表制作工具，本身帶有十分豐富多樣的模板，如果個人不滿意還可以手動設計，優點也是不需要代碼編程，缺點就是只能用來制作圖表，更加炫酷的可視化效果實現起來比較困難。

3、Easel.ly

幾年前開始流行的信息圖制作軟件，界面簡潔、操作簡便、圖片精美，而且用戶只需要登錄Easel.ly官方網站即可開始進行信息圖制作，在網站上你可以盡情分享和查找素材，當然有些是不免費的。

4、Color Brewer

強大的配色工具，在這里面幾乎可以找到任何想要的顏色，本身也是一個繪圖系統，擁有很多配色模板，可以當做一個小工具收藏，配合其他可視化工具使用。

5、ChartBlocks

英國的一家公司開發的制作統計圖表的線上工具，省去在Excel軟件里制作圖表的繁復，讓圖表更加多樣化，無需專業的軟件技能就可以輕松制作漂亮的圖表，但是功能不多。

可視化數據分析軟件有哪些

1、FineBI，這就是一款非常適合使用可視化數據分析軟件有哪些的數據可視化軟件工具，,也是國內很多企業都會使用可視化數據分析軟件有哪些的。2、Echarts，這是一款使用純Java可視化數據分析軟件有哪些的數據，可視化軟件工具，也是屬于百度可視化數據分析軟件有哪些的一個產品，主要就應用于軟件的產品開發，有著各種不一樣的圖表種類，而且還能夠體現動態可視化的效果。有著眾多不同的圖表種類，而且主題也并非只是一種，以往大家所使用的，可能最多也只是對于可視化進行定制，但是在這一個軟件中主要以圖表為準，也提供文本和表格的一種模式，可以按照相應的需求直接就引入表格或者是文本。3、HighCharts，這也是一款具有可視化效果的數據可視化軟件工具，雖然說屬于國外的產品，但是相對來說，文檔的介紹還是比較詳細的，有著眾多不一樣的圖表種類，但是也同樣需要進行二次開發，不過就是因為需要付費的問題，可能很多人會放棄這一款軟件，而選擇其可視化數據分析軟件有哪些他的一些軟件。4、AntV，是來自于螞蟻金服的一款數據可視化軟件工具，不僅僅能夠有效體現可視化的一種作用，而且還會具備數據簡單分析的一種能力。不過在使用過程中也同樣需要進行二次開發，就是因為所選擇的語法本身就有一定優勢性，很多企業在使用過程中也會覺得更具有方便的特色，難怪也引來更多人的認可。

國內有哪些好的數據可視化工具，推薦一下

誠然，數據可視化可謂是數據分析工作的最后一道工序，前面的作業做得再好，如果不能很好地展現出來，那就算是臨門一腳、功虧一簣了……下面給大家列出好用的數據可視化工具清單，希望可以為你的學習或工作帶來一些幫助。

1、強大的R可視化包-ggplot2

R是一款偏向于統計分析的腳本語言軟件，基于S語言開發，如果你是R語言忠實fans，我相信你一定不會不知道R里單獨的一個繪圖包—ggplot2，之所以給ggplot2“強大”的頭銜，一方面確實能夠輕松應付各個領域的圖像繪制，靜態的，動態的，說的出名字的，個性化特制的；另一方面小編就是學統計學的，自然相對熟悉這個包。

ggplot2由Hadley Wickham在2005年創造。受歡迎的原因是將圖形分解為語素（如尺度、圖層）的思想。ggplot2可以作為R語言基礎繪圖包的替代，同時ggplot2預設有多種印刷及網頁尺寸。

較R基礎繪圖包而言，ggplot2允許用戶在更抽象的層面上增加、刪除或轉換圖表中的元素。 這種抽象化的代價是執行速度。ggplot2 較 lattice 繪圖包而言更耗時。

2、數據科學的達芬奇—matplotlib

如果你偏好使用python做數據分析，那我相信你對matplotlib不能再熟悉了，matplotlib 是Python語言及其數學擴展包 NumPy的可視化操作界面。

Matplotlib的優點：帶有內置代碼的默認繪圖樣式；與Python的深度集成；圖形繪制相較Gnuplot更加美觀。缺點嘛，高度依賴其他包，如Numpy。只適用于Python：很難在Python以外的語言中使用。

我們來用python里的matplotlib做一個散點圖試試：

import matplotlib.pyplot as plt

from numpy.random import rand

a = rand(100)

b = rand(100)

plt.scatter(a,b)

plt.show()

3、菜單式操作用戶的福音書—Tableau

近期有企業招聘要求會Tbaleau，小編也是最近才知道這個軟件的。

tableua是一家軟件公司總部設在西雅圖，華盛頓，美國產生交互式數據可視化產品，著重于商務智能。Tableau產品查詢關系數據庫，OLAP多維數據集，云數據庫和電子表格，然后生成許多圖表類型。產品還可以從其內存數據引擎中提取數據并存儲和檢索。

4、微軟忠實用戶離不開的交互式標板—PowerBI

Power BI是Microsoft提供的業務分析服務。它提供具有自助式商業智能功能的交互式可視化，最終用戶可以自行創建報告和儀表板，而無需依賴信息技術人員或數據庫管理員.PowerBI與excel無縫接入，專業增強版的excel更是不需要安裝PowerBI插件，打開excel就可食用了。

當然有些數據分析軟件也帶透視表、繪圖功能，如MySQL、SPSS，但數據可視化不作為主要功能，這里就不如上面較詳細說了。

有哪些讓人驚艷的數據可視化工具？

作為一名數據分析師，一提到數據可視化就會感到莫名興奮，我認為數據可視化有兩個非常重要的部分：一個是數據，一個是可視化。而我們最常見的問題就是一看已經有了數據，卻不知道如何去可視化。

市面上有相當多的可視化工具，絕對能夠挑花你的眼，但這些大多是門檻比較高的工具，比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等，不得不說，它們在技術層面上確實做的很牛逼，也很成熟。但是 針對的使用人群也比較單一 ，就是程序員。

個人覺得在大數據時代，數據的使用是會越來越普及的，現在的很多做數據類工具的公司都在企圖讓數據分析變成一件沒門檻的事， 只有大家都能輕松上手，才能真正實現數據價值最大化。

所以站在這個角度上說，想給大家推薦幾款人人可用，能夠快速給數據賦能的可視化工具。

數據可視化的目的？

在推薦工具之前我們需要回答另外一個問題，你需要用這些數據可視化的工具來做什么，實現什么目的？

首先要明確數據分析是需要以 自我需求為導向 的，拋開目的推薦可視化工具都是刷流氓。

我們可以將他們分類為：

基于這一假設，開始基于目的性推薦幾款數據可視化工具。

一、個人自助式分析

1、FineBI

簡潔明了的數據分析工具，也是我個人最喜歡的可視化工具，優點是零代碼可視化、可視化圖表豐富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可視化效果，擁有數據整合、可視化數據處理、 探索 性分析、數據挖掘、可視化分析報告等功能，更重要的是 個人版免費。

主要優點是可以實現自助式分析，而且 學習成本極低 ，幾乎不需要太深奧的編程基礎，比起很多國外的工具都比較易用上手，非常適合經常業務人員和運營人員。

在綜合性方面，FineBI的表現比較突出， 不需要編程 而且簡單易做，能夠實現平臺展示，比較適合企業用戶和個人用戶，在數據可視化方面是一個不錯的選擇。

2、python

本來沒想把python放進來的，畢竟python這種腳步語言學習起來是 比較麻煩 的，但是最終考慮還是python太強大了，數據分析可視化只是python的一小部分應用方向，如果你不想敲代碼的話，建議忽略這一節。

其實利用Python 可視化數據并不是很麻煩，因為Python中有兩個專用于可視化的庫matplotlib和seaborn能讓我們很容易的完成任務。

3、Tableau

Tableau是各大外企在用的數據分析類報表工具，個人感覺主打的是：人人都會用的數據分析工具，通過簡單的圖形化操作（類似Excel）就可以得出自己想要的分析結果。

原理是通過連接公司數據庫基于一定的SQL語法建立基本數據集，對數據集進行分析。這對數據集的 完整性有很高的要求 。

二、指標監控型報表

1、FineReport

可視化的一大應用就是數據報表，而FineReport可以自由編寫整合所需要的報表字段進行報表輸出，支持定時刷新和監控郵件提醒，是大部分互聯網公司會用到的 日常報表平臺 。

尤其是公司體系內經營報表，我們用的是商業報表工具，就是FineReport。推薦他是因為有兩個高效率的點：

三、動態數據可視化

一個使用 JavaScript 實現的開源可視化庫，底層依賴輕量級的矢量圖形庫 ZRender，提供直觀，交互豐富，可高度個性化定制的數據可視化圖表，它是由百度團隊開源的。

在實際開發中使用的往往會要求從服務器端取數據進行動態顯示，一般來說數據請求過程如下：

通常都是用 Jsp+Servlet+Echarts 來實現動態數據可視化的。

您的問題非常好，很高興結合工作實踐回答您的問題。

數字經濟下半場，數據將成為新的石油，云計算提供強大的算力引擎，而5G則為更高速、更低延時的信息就速公路（當然，后面必然還會有6G，nG，包括可能大力發展的衛星通信）

2020年伊始，中央六次點名新基建，中央六次點名新基建，4月20日，國家首次明確新基建范圍，其中，數據中心建設，被列為算力基礎設施之一。

數據，已經在不斷成為重要的資源，從國家到企業，都將視之為新興戰略資源，不斷積累、加工、挖掘，產生新的生產力，在已經到來的智能經濟時代，各國不斷從數據大國走向數據強國，將是一個持久的命題與實踐。

回到本題。正因為數據越來越重要，數據蘊含的價值越來越得到共識與重視，所以，不論是企事業單位還是個人，對數據的可視化需求將越來越多，用數據來分析，基于數據來決策，甚至進行預測、智能模擬。

這幾年，除了國外以款數據可視化平臺，國內相關系統平臺也發展迅速。筆者2019年基于公司BI項目建設，對市場上主流的幾款BI工具如永洪、億信、帆軟、金蝶數據魔方等進行了選型。最終選型了市場占有率及品牌口碑較好的帆軟FineReport、FineBi10.0，經過一年多的建設，平臺運行良好、穩定，開發敏捷。

另外，近年來，python不斷興起，其數據抓取、處理能力異常強大，有條件的企業或個人，也可以利用python及其開源的django、matplotlib等架構庫，自行開發可視化系統工具，保持利用最新的技術迭代。這是筆者強烈推薦的方式。

以上，就是個人的一點體會，謹以分享，供您參考，共同學習，天天向上。

說到可視化工具，值得一提的就是 圖撲軟件 Hightopo 的 HT for Web （2D/3D） 編輯器 。

獨創的自定義格式矢量渲染引擎，從底層設計就追求極致的性能，所有組件皆可承受上萬甚至幾十萬以上圖元量，上萬的表格數據、網絡拓撲圖元和儀表圖表承載力，更好的適應了物聯網大數據時代需求。可以用于業務數據的快速呈現，制作儀表板，也可以構建可視化的大屏幕。各種多維數據庫，廣泛應用于企業級。

數據可視化技術 的基本思想，是將數據庫中每一個數據項作為單個圖元元素表示，大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可以從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。

在信息時代發展迅速的前提下，數據是當今重要的信息載體，可以通過數據的捕獲，通過監管和維護去了解一個行業下關于工業管控下的數據可視化系統。

有哪些用來收集、分析和可視化數據的軟件？

一般有四種方案：

一、Excel

優勢： 零成本

劣勢： 最多可承載幾萬行數據；數據分析繁瑣可視化數據分析軟件有哪些，可視化展示有限

Excel支持從數據填寫、分析到可視化的一站式需求可視化數據分析軟件有哪些，對于基礎的數據分析來說無比強大。但是，用Excel做數據可視化需要數據分析人員每天都要從公司不同的ERP、CRM、財務系統中導出大量數據，再將多個表格用vlookup和sumif進行關聯計算，最后通過把可視化圖表截圖放到PPT里進行日報和周報匯報。適合數據量小，對數據分析維度要求低、展現形式要求低的工作。

二、報表

優勢：比Excel工作量小，可以支持權限管理

劣勢：需要定制開發、單表最多可承載幾十萬行數據

報表系統是Excel的升級版，不需要復雜函數去進行數據分析，但同時，需要IT根據你的數據分析需求定制字段，用戶只能看到定制字段的數據內容，如果要進行可視化，還是需要把

三、BI（商業智能）

優勢：支持聯動、下鉆、跳轉等動態分析，單表可支持億行數據

劣勢：需要掌握Python、R語言等程序代碼，略貴

BI首先可以對接多個系統的數據源，將所有數據整合到一個平臺中進行全局分析。其次就是支持實時數據展示，分析維度和深度也遠遠強于報表系統，支持下鉆、聯動等數據交互。

四、智能BI

優勢：支持可視化自助分析（不需要代碼拖拽式操作）、實時數據分析

劣勢：等更新的產品出來可能應該就能找到了

同樣支持從數據接入、數據清洗、數據分析到數據可視化的一站式操作，但是在用戶使用層面強調低代碼（或零代碼）開發、無縫對接、靈活部署，比如用觀遠Smart ETL托拉拽進可以做分析看板，無需重新建模，賦能普通業務人員做數據分析的能力，讓數據員有更多時間可以專注如何將分析與業務結合。并且，還可以借助AI算法的能力構建基于未來的分析模型，比如銷售預測、智能排課等。

以下以觀遠智能BI為例，說下每一步是如何實現的。

1、數據收集

觀遠智能BI可無縫對接到企業各類信息化系統中，可對接幾十種數據源，實現數據互通胡融，同時也支持在線填報或Excel導入等功能。

2、數據分析

觀遠是典型的自助式BI平臺，可支持拖拽式操作，自助化分析，極大降低分析難度；賦能分析思維，讓普通業務人員專注業務本身，使其快速成長為優秀的數據分析師可視化數據分析軟件有哪些！

3、數據可視化

目前，觀遠支持50余種圖表類型，涵蓋柱形圖、雙軸圖、漏斗圖、帕累托圖等。在此基礎上，延展出投屏、幻燈片等數據可視化呈現形式，滿足絕大多數數據表達需求。在動態交互上支持鉆取、聯動、跳轉等功能，可以實現一鍵點擊即可層層剖析數據，發現問題。在可視化展示上又支持移動BI輕應用、數據大屏和web端三種模式。

展示幾張用觀遠BI做出來的數據看板和大屏：

奧威軟件的OurwayBI就是一款完整的BI智能數據可視化分析軟件。它能通過爬蟲、填報、ETL工具采集數據（支持全域數據），統一數據分析口徑后，再通過智能分析功能、可視化圖表完成數據可視化分析。最后，將分析結果直觀易懂地展現出來。

從數據采集，到數據清洗整理以及智能分析，再到后面的數據可視化呈現，都能快速實現。并且OurwayBI還有一套覆蓋多行業、主流ERP的標準解決方案，預設了包括財務、倉庫等板塊在內的數據分析模型，像金蝶/用友標準解決方案這類的，還能實現零開發呢可視化數據分析軟件有哪些！

而且奧威軟件出品的OurwayBI的ETL工具是可全面可視化的，能給開發和維護提供不少便利。

至于，數據可視化的效果，如果你去奧威軟件的demo平臺看看，就能親自體驗在線自助分析。這里就先放幾張BI數據可視化報表截圖，作為個開胃菜簡單感受下它的直觀易懂。

我們公司用的是前嗅，他們家具有數據采集，數據清洗（挖掘），多維度分析及生成可視化圖表等功能，當然，我們用得比較多的是數據采集的功能，有興趣也可以看看他們的官網。

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