excel能翻译英语吗
839
2022-12-30
开源数据可视化工具（开源数据可视化工具有哪些）
本篇文章给大家谈谈开源数据可视化工具，以及开源数据可视化工具有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
今天给各位分享开源数据可视化工具的知识，其中也会对开源数据可视化工具有哪些进行解释，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！
1、RAWGraphs是一个在线的数据可视化开源工具开源数据可视化工具，经常被用来处理Excel表中的数据。开源数据可视化工具你只需要将数据上传到RAWGraphs中开源数据可视化工具，设计出你想要的图表开源数据可视化工具，然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外，上传到RAWGraphs的数据只会在网页端进行处理，保证开源数据可视化工具了数据的安全性。
2、ChartBlocks是一个在线可视化工具，它的智能数据导入向导可以引导你一步一步地导入数据和设计图表，简单易用，还可以通过ChartBlocks一键在社交媒体（如Facebook和Twitter）上分享自己的图表。你还可以将图表作导出为SVG，PNG，JPEG格式的图片以及PDF，也可以生成源码并将图表嵌入到网站上。除了免费的个人账户以外，ChartBlocks还提供功能更加强大的专业账户和旗舰账户。一些数据可视化工具还为个人、团队和企业提供了不同的版本，这些工具比免费工具有更丰富的功能和技术支持。
3、Tableau是全球知名度很高的数据可视化工具，你可以轻松用Tableau将数据转化成你想要的形式。Tableau是一个非常强大，安全，灵活的分析平台，支持多人协作。你还可以通过Tableau软件、网页、甚至移动设备来随时浏览已生成的图表，或将这些图表嵌入到报告、网页或软件中。
4、PowerBI是微软开发的商业分析工具，可以很好地集成微软的Office办公软件。用户可以自由导入任何数据，如文件、文件夹和数据库，并且可以使用PowerBI软件、网页、手机应用来查看数据。PowerBI对个人用户是免费的，团队版也很便宜，单个用户每月只收取9、9美元。
数据可视化是一个处于连续不断演化当中的概念，其边界在不断扩大。具体指的是技术上比较高级的技术方法，而这些技术方法容许运用图形，图像处理，计算机视觉及其用户界面，通过表达，建模及其对立体，表面，属性以及动画的显示，对数据信息加以可视化诠释。与立体建模之类的特殊技术方法相比较，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
相对于百度的echarts，思迈特软件Smartbi还是一款比较容易入手的数据分析工具。最后，思迈特软件Smartbi提供开源数据可视化工具了免费的版本，功能齐全，更加适合个人对数据分析的学习和使用。
思迈特软件Smartbi大数据分析产品融合BI定义的所有阶段，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。
数据可视化工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用
马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
2、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
3、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
4、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
5、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
①可视化：快速和灵活的客户端图形具有多种选项。面板插件为许多不同的方式可视化指标和日志。
②报警：可视化地为最重要的指标定义警报规则。Grafana将持续评估它们，并发送通知。
③通知：警报更改状态时，它会发出通知。接收电子邮件通知。
④动态仪表盘：使用模板变量创建动态和可重用的仪表板，这些模板变量作为下拉菜单出现在仪表板顶部。
⑤混合数据源：在同一个图中混合不同的数据源!可以根据每个查询指定数据源。这甚至适用于自定义数据源。
⑥注释：注释来自不同数据源图表。将鼠标悬停在事件上可以显示完整的事件元数据和标记。
⑦过滤器：过滤器允许您动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器将自动应用于使用该数据源的所有查询。
Dashboard的建立都是基于某一个数据源的，所以要先加一个数据源。
可视化方式有很多种，不过Graph、Table、Pie chart 这三种基本就已经满足数据展现要求了。
把这个Graph折线图Copy一份，改一下展现方式即可。
注意：默认添加完table后，如果有数字，会以K为单位，比如将300000展示位30k。
数字展示方式修改，Add column style：
当表格中出现数据后，需要通过筛选条件进行筛选，grafana提供了模板变量用于自定义筛选字段。
Type:定义变量类型
Query:这个变量类型允许您编写一个数据源查询，该查询通常返回一个 metric names, tag values or keys。例如，返回erver names, sensor ids or data centers列表的查询。
interval:interval值。这个变量可以代表时间跨度。不要按时间或日期直方图间隔硬编码一个组，使用这种类型的变量。
Datasource:此类型允许您快速更改整个仪表板的数据源。如果在不同环境中有多个数据源实例，则非常有用。
Custom:使用逗号分隔列表手动定义变量选项。
Constant:定义一个隐藏常数。有用的metric路径前缀的dashboards，你想分享。在dashboard export,期间，常量变量将作为一个重要的选项。
Ad hoc filters:非常特殊类型的变量，只对某些数据源，InfluxDB及Elasticsearch目前。它允许您添加将自动添加到使用指定数据源的所有metric查询的key/value 过滤器。
上面的Table和Graph分别使用了interval和query来定义变量进行筛选，不再重复。
grafana只有graph支持告警通知。
grafana的告警通知渠道有很多种，像Email、Teams、钉钉等都有支持。
在grafana.ini中开启告警：
要能发送邮件通知，首先需要在配置文件grafana.ini中配置邮件服务器等信息：
Grafana是个功能强大、展现层很漂亮的数据可视化监控工具，本篇主要介绍了Grafana基于MySQL数据源的安装及常用姿势，也支持其他数据源如ElasticSearch、InfluxDB等。更多内容可看 官网 关于开源数据可视化工具和开源数据可视化工具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。 开源数据可视化工具的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于开源数据可视化工具有哪些、开源数据可视化工具的信息别忘了在本站进行查找喔。
本文目录一览：
数据可视化的工具有哪些
数据可视化的软件工具有：1、RAWGraphs是一个在线的数据可视化开源工具开源数据可视化工具，经常被用来处理Excel表中的数据。开源数据可视化工具你只需要将数据上传到RAWGraphs中开源数据可视化工具，设计出你想要的图表开源数据可视化工具，然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外，上传到RAWGraphs的数据只会在网页端进行处理，保证开源数据可视化工具了数据的安全性。
2、ChartBlocks是一个在线可视化工具，它的智能数据导入向导可以引导你一步一步地导入数据和设计图表，简单易用，还可以通过ChartBlocks一键在社交媒体（如Facebook和Twitter）上分享自己的图表。你还可以将图表作导出为SVG，PNG，JPEG格式的图片以及PDF，也可以生成源码并将图表嵌入到网站上。除了免费的个人账户以外，ChartBlocks还提供功能更加强大的专业账户和旗舰账户。一些数据可视化工具还为个人、团队和企业提供了不同的版本，这些工具比免费工具有更丰富的功能和技术支持。
3、Tableau是全球知名度很高的数据可视化工具，你可以轻松用Tableau将数据转化成你想要的形式。Tableau是一个非常强大，安全，灵活的分析平台，支持多人协作。你还可以通过Tableau软件、网页、甚至移动设备来随时浏览已生成的图表，或将这些图表嵌入到报告、网页或软件中。
4、PowerBI是微软开发的商业分析工具，可以很好地集成微软的Office办公软件。用户可以自由导入任何数据，如文件、文件夹和数据库，并且可以使用PowerBI软件、网页、手机应用来查看数据。PowerBI对个人用户是免费的，团队版也很便宜，单个用户每月只收取9、9美元。
数据可视化工具有哪些？
数据可视化工具有思迈特软件Smartbi开源数据可视化工具，Tableau，Qlik Sense，QlikView，DataFocus，FineBI。数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。与信息图形，信息可视化，科学可视化以及统计图形密切相关。数据可视化是一个处于连续不断演化当中的概念，其边界在不断扩大。具体指的是技术上比较高级的技术方法，而这些技术方法容许运用图形，图像处理，计算机视觉及其用户界面，通过表达，建模及其对立体，表面，属性以及动画的显示，对数据信息加以可视化诠释。与立体建模之类的特殊技术方法相比较，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
相对于百度的echarts，思迈特软件Smartbi还是一款比较容易入手的数据分析工具。最后，思迈特软件Smartbi提供开源数据可视化工具了免费的版本，功能齐全，更加适合个人对数据分析的学习和使用。
思迈特软件Smartbi大数据分析产品融合BI定义的所有阶段，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。
数据可视化工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用
马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台
5个常用的大数据可视化分析工具
1、FineReportFineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
2、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
3、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
4、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
5、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
Grafana的介绍与使用
Grafana是一款用Go语言开发的开源数据可视化工具，可以做数据监控和数据统计，带有告警功能。目前使用grafana的公司有很多，如paypal、ebay、intel等。①可视化：快速和灵活的客户端图形具有多种选项。面板插件为许多不同的方式可视化指标和日志。
②报警：可视化地为最重要的指标定义警报规则。Grafana将持续评估它们，并发送通知。
③通知：警报更改状态时，它会发出通知。接收电子邮件通知。
④动态仪表盘：使用模板变量创建动态和可重用的仪表板，这些模板变量作为下拉菜单出现在仪表板顶部。
⑤混合数据源：在同一个图中混合不同的数据源!可以根据每个查询指定数据源。这甚至适用于自定义数据源。
⑥注释：注释来自不同数据源图表。将鼠标悬停在事件上可以显示完整的事件元数据和标记。
⑦过滤器：过滤器允许您动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器将自动应用于使用该数据源的所有查询。
Dashboard的建立都是基于某一个数据源的，所以要先加一个数据源。
可视化方式有很多种，不过Graph、Table、Pie chart 这三种基本就已经满足数据展现要求了。
把这个Graph折线图Copy一份，改一下展现方式即可。
注意：默认添加完table后，如果有数字，会以K为单位，比如将300000展示位30k。
数字展示方式修改，Add column style：
当表格中出现数据后，需要通过筛选条件进行筛选，grafana提供了模板变量用于自定义筛选字段。
Type:定义变量类型
Query:这个变量类型允许您编写一个数据源查询，该查询通常返回一个 metric names, tag values or keys。例如，返回erver names, sensor ids or data centers列表的查询。
interval:interval值。这个变量可以代表时间跨度。不要按时间或日期直方图间隔硬编码一个组，使用这种类型的变量。
Datasource:此类型允许您快速更改整个仪表板的数据源。如果在不同环境中有多个数据源实例，则非常有用。
Custom:使用逗号分隔列表手动定义变量选项。
Constant:定义一个隐藏常数。有用的metric路径前缀的dashboards，你想分享。在dashboard export,期间，常量变量将作为一个重要的选项。
Ad hoc filters:非常特殊类型的变量，只对某些数据源，InfluxDB及Elasticsearch目前。它允许您添加将自动添加到使用指定数据源的所有metric查询的key/value 过滤器。
上面的Table和Graph分别使用了interval和query来定义变量进行筛选，不再重复。
grafana只有graph支持告警通知。
grafana的告警通知渠道有很多种，像Email、Teams、钉钉等都有支持。
在grafana.ini中开启告警：
要能发送邮件通知，首先需要在配置文件grafana.ini中配置邮件服务器等信息：
Grafana是个功能强大、展现层很漂亮的数据可视化监控工具，本篇主要介绍了Grafana基于MySQL数据源的安装及常用姿势，也支持其他数据源如ElasticSearch、InfluxDB等。更多内容可看 官网 关于开源数据可视化工具和开源数据可视化工具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。 开源数据可视化工具的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于开源数据可视化工具有哪些、开源数据可视化工具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。
相关文章
推荐文章
最近发表
