可视化数据分析软件有哪些（信息可视化分析软件）

本篇文章给大家谈谈可视化数据分析软件有哪些，以及信息可视化分析软件对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享可视化数据分析软件有哪些的知识，其中也会对信息可视化分析软件进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、数据可视化软件哪家好？
• 2、可视化数据分析软件有哪些
• 3、国内有哪些好的数据可视化工具，推荐一下
• 4、有哪些让人惊艳的数据可视化工具？
• 5、有哪些用来收集、分析和可视化数据的软件？

数据可视化软件哪家好？

数据可视化软件好的有FineBI、Infogr.am、Easel.ly、Color Brewer、ChartBlocks等这些，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。

可视化数据分析软件有哪些

1、FineBI，这就是一款非常适合使用可视化数据分析软件有哪些的数据可视化软件工具，,也是国内很多企业都会使用可视化数据分析软件有哪些的。2、Echarts，这是一款使用纯Java可视化数据分析软件有哪些的数据，可视化软件工具，也是属于百度可视化数据分析软件有哪些的一个产品，主要就应用于软件的产品开发，有着各种不一样的图表种类，而且还能够体现动态可视化的效果。有着众多不同的图表种类，而且主题也并非只是一种，以往大家所使用的，可能最多也只是对于可视化进行定制，但是在这一个软件中主要以图表为准，也提供文本和表格的一种模式，可以按照相应的需求直接就引入表格或者是文本。3、HighCharts，这也是一款具有可视化效果的数据可视化软件工具，虽然说属于国外的产品，但是相对来说，文档的介绍还是比较详细的，有着众多不一样的图表种类，但是也同样需要进行二次开发，不过就是因为需要付费的问题，可能很多人会放弃这一款软件，而选择其可视化数据分析软件有哪些他的一些软件。4、AntV，是来自于蚂蚁金服的一款数据可视化软件工具，不仅仅能够有效体现可视化的一种作用，而且还会具备数据简单分析的一种能力。不过在使用过程中也同样需要进行二次开发，就是因为所选择的语法本身就有一定优势性，很多企业在使用过程中也会觉得更具有方便的特色，难怪也引来更多人的认可。

国内有哪些好的数据可视化工具，推荐一下

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。

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。

有哪些用来收集、分析和可视化数据的软件？

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数据分析软件有哪些，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可视化数据分析软件有哪些，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可视化数据分析软件有哪些！

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，还能实现零开发呢可视化数据分析软件有哪些！

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。

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