PDF转Excel:高效去除AI特征,实现数据自由编辑
706
2022-12-24
本文目录一览:
数据可视化软件好的有FineBI、Infogr.am、Easel.ly、Color Brewer、ChartBlocks等这些可视化数据分析软件,有需要的朋友可以参考一下。
1、FineBI
简洁明了的数据分析工具,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。
2、Infogr.am
十分强大的图表制作工具,本身带有十分丰富多样的模板,如果个人不满意还可以手动设计,优点也是不需要代码编程,缺点就是只能用来制作图表,更加炫酷的可视化效果实现起来比较困难。
3、Easel.ly
几年前开始流行的信息图制作软件,界面简洁、操作简便、图片精美,而且用户只需要登录Easel.ly官方网站即可开始进行信息图制作,在网站上你可以尽情分享和查找素材,当然有些是不免费的。
4、Color Brewer
强大的配色工具,在这里面几乎可以找到任何想要的颜色,本身也是一个绘图系统,拥有很多配色模板,可以当做一个小工具收藏,配合其可视化数据分析软件他可视化工具使用。
5、ChartBlocks
英国的一家公司开发的制作统计图表的线上工具,省去在Excel软件里制作图表的繁复,让图表更加多样化,无需专业的软件技能就可以轻松制作漂亮的图表,但是功能不多。
一般有四种方案:
一、Excel优势: 零成本
劣势: 最多可承载几万行数据;数据分析繁琐,可视化展示有限
Excel支持从数据填写、分析到可视化的一站式需求,对于基础的数据分析来说无比强大。但是,用Excel做数据可视化需要数据分析人员每天都要从公司不同的ERP、CRM、财务系统中导出大量数据,再将多个表格用vlookup和sumif进行关联计算,最后通过把可视化图表截图放到PPT里进行日报和周报汇报。适合数据量小,对数据分析维度要求低、展现形式要求低的工作。
二、报表优势:比Excel工作量小,可以支持权限管理
劣势:需要定制开发、单表最多可承载几十万行数据
报表系统是Excel的升级版,不需要复杂函数去进行数据分析,但同时,需要IT根据你的数据分析需求定制字段,用户只能看到定制字段的数据内容,如果要进行可视化,还是需要把
三、BI(商业智能)优势:支持联动、下钻、跳转等动态分析,单表可支持亿行数据
劣势:需要掌握Python、R语言等程序代码,略贵
BI首先可以对接多个系统的数据源,将所有数据整合到一个平台中进行全局分析。其次就是支持实时数据展示,分析维度和深度也远远强于报表系统,支持下钻、联动等数据交互。
四、智能BI优势:支持可视化自助分析(不需要代码拖拽式操作)、实时数据分析
劣势:等更新的产品出来可能应该就能找到了
同样支持从数据接入、数据清洗、数据分析到数据可视化的一站式操作,但是在用户使用层面强调低代码(或零代码)开发、无缝对接、灵活部署,比如用观远Smart ETL托拉拽进可以做分析看板,无需重新建模,赋能普通业务人员做数据分析的能力,让数据员有更多时间可以专注如何将分析与业务结合。并且,还可以借助AI算法的能力构建基于未来的分析模型,比如销售预测、智能排课等。
以下以观远智能BI为例,说下每一步是如何实现的。
1、数据收集
观远智能BI可无缝对接到企业各类信息化系统中,可对接几十种数据源,实现数据互通胡融,同时也支持在线填报或Excel导入等功能。
2、数据分析
观远是典型的自助式BI平台,可支持拖拽式操作,自助化分析,极大降低分析难度;赋能分析思维,让普通业务人员专注业务本身,使其快速成长为优秀的数据分析师!
3、数据可视化
目前,观远支持50余种图表类型,涵盖柱形图、双轴图、漏斗图、帕累托图等。在此基础上,延展出投屏、幻灯片等数据可视化呈现形式,满足绝大多数数据表达需求。在动态交互上支持钻取、联动、跳转等功能,可以实现一键点击即可层层剖析数据,发现问题。在可视化展示上又支持移动BI轻应用、数据大屏和web端三种模式。
展示几张用观远BI做出来的数据看板和大屏:
奥威软件的OurwayBI就是一款完整的BI智能数据可视化分析软件。它能通过爬虫、填报、ETL工具采集数据(支持全域数据),统一数据分析口径后,再通过智能分析功能、可视化图表完成数据可视化分析。最后,将分析结果直观易懂地展现出来。
从数据采集,到数据清洗整理以及智能分析,再到后面的数据可视化呈现,都能快速实现。并且OurwayBI还有一套覆盖多行业、主流ERP的标准解决方案,预设了包括财务、仓库等板块在内的数据分析模型,像金蝶/用友标准解决方案这类的,还能实现零开发呢!
而且奥威软件出品的OurwayBI的ETL工具是可全面可视化的,能给开发和维护提供不少便利。
至于,数据可视化的效果,如果你去奥威软件的demo平台看看,就能亲自体验在线自助分析。这里就先放几张BI数据可视化报表截图,作为个开胃菜简单感受下它的直观易懂。
我们公司用的是前嗅,他们家具有数据采集,数据清洗(挖掘),多维度分析及生成可视化图表等功能,当然,我们用得比较多的是数据采集的功能,有兴趣也可以看看他们的官网。
诚然,数据可视化可谓是数据分析工作的最后一道工序,前面的作业做得再好,如果不能很好地展现出来,那就算是临门一脚、功亏一篑了……下面给大家列出好用的数据可视化工具清单,希望可以为你的学习或工作带来一些帮助。
1、强大的R可视化包-ggplot2
R是一款偏向于统计分析的脚本语言软件,基于S语言开发,如果你是R语言忠实fans,我相信你一定不会不知道R里单独的一个绘图包—ggplot2,之所以给ggplot2“强大”的头衔,一方面确实能够轻松应付各个领域的图像绘制,静态的,动态的,说的出名字的,个性化特制的;另一方面小编就是学统计学的,自然相对熟悉这个包。
ggplot2由Hadley Wickham在2005年创造。受欢迎的原因是将图形分解为语素(如尺度、图层)的思想。ggplot2可以作为R语言基础绘图包的替代,同时ggplot2预设有多种印刷及网页尺寸。
较R基础绘图包而言,ggplot2允许用户在更抽象的层面上增加、删除或转换图表中的元素。 这种抽象化的代价是执行速度。ggplot2 较 lattice 绘图包而言更耗时。
2、数据科学的达芬奇—matplotlib
如果你偏好使用python做数据分析,那我相信你对matplotlib不能再熟悉了,matplotlib 是Python语言及其数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。
Matplotlib的优点:带有内置代码的默认绘图样式;与Python的深度集成;图形绘制相较Gnuplot更加美观。缺点嘛,高度依赖其他包,如Numpy。只适用于Python:很难在Python以外的语言中使用。
我们来用python里的matplotlib做一个散点图试试:
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import rand
a = rand(100)
b = rand(100)
plt.scatter(a,b)
plt.show()
3、菜单式操作用户的福音书—Tableau
近期有企业招聘要求会Tbaleau,小编也是最近才知道这个软件的。
tableua是一家软件公司总部设在西雅图,华盛顿,美国产生交互式数据可视化产品,着重于商务智能。Tableau产品查询关系数据库,OLAP多维数据集,云数据库和电子表格,然后生成许多图表类型。产品还可以从其内存数据引擎中提取数据并存储和检索。
4、微软忠实用户离不开的交互式标板—PowerBI
Power BI是Microsoft提供的业务分析服务。它提供具有自助式商业智能功能的交互式可视化,最终用户可以自行创建报告和仪表板,而无需依赖信息技术人员或数据库管理员.PowerBI与excel无缝接入,专业增强版的excel更是不需要安装PowerBI插件,打开excel就可食用了。
当然有些数据分析软件也带透视表、绘图功能,如MySQL、SPSS,但数据可视化不作为主要功能,这里就不如上面较详细说了。
关于可视化数据分析软件和数据可视化软件有哪些的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。 可视化数据分析软件的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于数据可视化软件有哪些、可视化数据分析软件的信息别忘了在本站进行查找喔。版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。