内容简介:Salesforce公司的一项调查显示:53%的员工要经常查看分析数据,却只是依靠手工操作。在大量的电子表格、图表和数据中滚动鼠标,就好比是大海捞针。数据可视化工具面向用户直观显示结果,帮助用户快速理解和分析数据。高质量的可视化工具对于数据分析至关重要。数据可视化工具是一种应用软件,帮助用户以可视化、图形化的格式显示数据,呈现数据的完整轮廓。像饼状图、曲线图、热图、直方图、雷达/蜘蛛图只是可视化中的一小部分,这些方法可以简单地表示数据并展示特点和趋势。要使数据分析真正有价值和有洞察力,就需要高质量的可视化工
Salesforce公司的一项调查显示:53%的员工要经常查看分析数据,却只是依靠手工操作。在大量的电子表格、图表和数据中滚动鼠标,就好比是大海捞针。数据可视化 工具 面向用户直观显示结果,帮助用户快速理解和分析数据。
高质量的可视化工具对于数据分析至关重要。数据可视化工具是一种应用软件,帮助用户以可视化、图形化的格式显示数据,呈现数据的完整轮廓。像饼状图、曲线图、热图、直方图、雷达/蜘蛛图只是可视化中的一小部分,这些方法可以简单地表示数据并展示特点和趋势。
要使数据分析真正有价值和有洞察力,就需要高质量的可视化工具。市场上有很多产品,特点和价格各不相同,本文列出了一些广泛认可的工具。其实企业如何选择一个合适的可视化工具,并不是一件容易的事情,需要仔细的考虑。
一、企业如何选择一个合适的可视化工具
1. 清晰、简洁和可定制的界面
数据可视化程序的界面就像汽车仪表盘,你一眼就能得到想要的重要信息——从剩余油量、行车速度到续航里程。类似地,可视化界面应能在一个视图中显示所有关键信息。
一个好的数据可视化工具应该同时具备以下功能。首先样子看起来很酷。界面清晰又不失流行的颜色。太白令人厌烦,太多颜色感觉又乱,所以界面应该保持适当平衡。
其次,界面应该准确地展示所有重要的数据。比如用户关注的KPI、重要趋势或重要业务相关的数据集,都应该在界面一启动几秒钟内就能完整、清楚地显示出来。所有显示的内容应该一目了然。
界面还有一个非常重要的品质,是可定制化的。在不同时间段内,可能需要跟踪不同的数据集,那么需要自定义哪些数据重点显示。因此,数据可视化工具必须允许定制。
2. 嵌入式
要真正利用数据可视化的强大功能,将可视化报告无缝集成到其他应用程序中是非常重要的。为了让用户高效协同,跨平台共享报告,数据可视化软件应该兼容不同的应用程序。
并不是所有部门都需要分析所有数据。大多数人只希望数据的一部分与他们特定的应用程序无缝集成,从而帮助他们提高工作效率。所以一个好的数据可视化工具必须易于嵌入集成。
3. 人机交互性
由数据可视化工具生成的可视化报告必须具有较强的人机交互性,支持调整一些变量或者参数,能够看到趋势/结果的随之变化。用户能够移动、 排序 、筛选相关变量,获得相应的效果。
数据分析师和决策者需要的是,能够处理各种来源的数据并生成有价值内容的分析工具。可视化分析报告支持不同格式打开,可以在不同的时间突显不同的部分。
4. 数据采集与共享
将原始数据导入可视化工具,然后以各种不同的形式导出可视化报告,这一过程要按照用户喜欢的方式进行。一些数据集可以最原始的形式输入到工具中,而另一些数据集则需要先进行聚合,因为它们太大了。有时,数据可以从一个数据源中获取,而有时需要从不同的数据源收集数据并通过工具进行可视化。有的数据可视化工具能从多个数据源收集数据并显示在同一个界面上,但有些工具可能没有此功能。您如何选择合适的工具就看具体的需求。
需要自动化生成报告吗?团队之间是否需要共享分析报告?希望从报告中导出哪些数据呢?
5. 地理标记和智能定位
如果您所处的领域对地理位置很关注,那么您可能需要地理和位置数据的可视化工具。比如这些数据来自哪里?哪些州或地区更积极?哪些领域需要拓展?对需要跟踪基于位置kpi的业务来说,按时间和空间分层数据集的能力非常重要。
6. 数据挖掘
数据挖掘是研究大型数据集以识别其中的模式和趋势的过程。如果您处理大型数据集,并且希望可视化工具帮助提取其中的潜在信息并生成可视化报告,那么您需要可视化工具含有该功能。
7. 人工智能
许多可视化工具在使用人工智能来分析、探索和预测趋势,并根据过去的变化预测未来的趋势。如果这是你感兴趣的东西,那么集成人工智能的可视化工具就非常适合。
下面列出一些目前应用广泛的、受欢迎的数据可视化工具,具备上述的特性,帮助您做出最合适的选择。
二、十大顶级大数据可视化工具
1. Tableau
长期以来一直被誉为最好的数据可视化工具之一。他们的客户包括领英(LinkedIn)、德勤(Deloitte)、汉莎航空(Lufthansa)和百事可乐(PepsiCo)等巨头。
它的主要功能是:
- 可定制的界面,可嵌入Salesforce、SharePoint和Jive等应用程序。
- 实时交互,并支持数据挖掘
- 与动态数据和内存数据实时连接
- 安全可靠
- 移植性
2. Qlikview
Qlikview可能是Tableau最强的竞争对手。它被选为Gartner Magic Quadrant 2019的领导者,拥有康泰纳仕、斯巴鲁和全球零售银行等客户。主要功能包括:
- 嵌入式分析
- 与 Python 等第三方引擎的高级分析集成
- 可定制的界面
- 预测分析
- 共享文件管理
3. SiSense
这不仅仅是一个传统的分析工具,它具有可扩展性和处理各种数据的能力。拥有NASA、NASDAQ、三星和康卡斯特等高知名度客户。主要功能包括:
- 拥有共享、拖放和内置图表小部件的自定义界面
- 内存数据库可以处理单个服务器上的兆字节数据
- 超快运算速度
- 高级机器学习和人工智能
- 实时交互和自动生成分析报告
4. Domo
它不仅仅是一个数据可视化工具,而且是一个完整的业务管理平台。它统一从该平台处理数据分析和报告,客户有eBay、National Geographic和Sage等。其特点包括:
- 支持数百种数据源,包括Facebook, Salesforce等
- 轻松将内部数据导入Domo
- 以多种方式清除、组合和转换数据
- 使用自定义工具共享数据
- 移植与错误告警
- 自动生成报告和可定制的界面
5. Microsoft PowerBI
Microsoft Power BI界面带给人一种熟悉感,使新用户易于上手和使用。为了便于操作,Power BI提供了一个免费的基本版本,并且是开源的。它有Adobe、惠普和东芝这样的客户,主要提供了如下功能:
- 交互式界面与实时共享数据
- 用户自定义创建报告
- 简易获取数据与数据集共享
- 支持自然语言提问
- 基于云实现
6. Klipfolio
Klipfolio可以连接超过500个数据源,包括谷歌Analytics、Twitter和Moz,主要功能包括:
- 数据来源广泛
- 财务预测
- 自定义界面
- 实时性和准确性
7. Plotly
这是最丰富多彩的BI解决方案之一,巧妙地帮助用户创建易于理解的交互式图表。它的一些主要功能是:
- 根据输入定制的二维和三维图表
- 集成面向分析的语言(如Python、R和Matlab)
- 用户api
8. Chartio
Chartio是一个面向所有大小企业的BI和数据可视化工具。主要功能包括:
- 实时分析与动态变化
- 对比分析
- 设置简单
- 多种图表格式
9. Geckoboard
Geckoboard提供80多个用于实时分析的预构建模型,用户轻松地进行数据可视化。它的主要功能是:
- 自定义界面
- 与Facebook、twitter、Salesforce等api丰富集成
- 数据挖掘技术
- 定制化的图表样式和展现模式
10. Datawrapper
Datawrapper简单、清晰和易于使用的界面,迅速成为像《财富》、《琼斯妈妈》和《泰晤士报》这样的非技术客户的首选。它的主要功能是:
- 易于使用,不需要编码或设计技能
- 快速交互生成图表
- 打造不同的品牌风格
结论
选择合适的数据可视化工具是非常重要的,不仅因为它们成本非常昂贵,而且对业务策略产生巨大的影响。一个清晰的、准确的可视化报告有助您做出更好的决策,制定出更好的计划和更好地跟踪KPI。所以,根据您的业务中最重要的属性,选择出那个恰好满足你所需的可视化分析工具。
以上所述就是小编给大家介绍的《强推!十大顶级大数据可视化工具》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
猜你喜欢:本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
TensorFlow实战
黄文坚、唐源 / 电子工业出版社 / 2017-2-1 / 79
Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜,推出了分布式版本,服务框架TensorFlow Serving,可视化工具TensorFlow,上层封装TF.Learn,其他语言(Go、Java、Rust、Haskell)的绑定、Wind......一起来看看 《TensorFlow实战》 这本书的介绍吧!