做数据分析想要达到数据可视化效果，怎么弄

1. 做数据分析想要达到数据可视化效果，怎么弄

可以借助数据可视化分析软件呀。如果数据太多，不好好的做数据可视化分析根本无法判断好坏；没有达到数据可视化的话，很多问题容易被隐藏。数据可视化分析一般通过仪表盘、柱状图、折线图以及各类图表的展现，以更易理解的方式来诠释数据之间的复杂关系和发展趋势，以便更好地利用数据分析结果。——奥 威 BI 好  用
可以看看

2. 数据分析之常见的数据可视化方法有哪些?

【导读】现如今已然是大数据时代，许多企业的发展离不开数据分析。大数据可视化分为不同的类型：探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看。那么，在数据分析中，常见的数据可视化方法有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

时态
时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图，显示诸如某些区域的温度信息。
多维
可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。
分层
分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图，可以显示语言组。
网络
在网络中展示数据间的关系,它是一种常见的展示大数据量的方法。结构较为复杂。
以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据分析之常见的数据可视化方法有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

3. 大数据时代，那么一般通过什么方法（软件）收集、分析和可视化数据？

数据是平台运营商的重要资产，可能提供API接口允许第三方有限度地使用，但是显然是为了增强自身的业务，与此目的抵触的行为都会受到约束。
收集数据主要是通过计算机和网络。凡是经过计算机处理的数据都很容易收集，比如浏览器里的搜索、点击、网上购物、……其他数据（比如气温、海水盐度、地震波）可以通过传感器转化成数字信号输入计算机。
收集到的数据一般要先经过整理，常用的软件：Tableau和Impure是功能比较全面的，Refine和Wrangler是比较纯粹的数据整理工具，Weka用于数据挖掘。
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。用于统计分析的R语言有个扩展R + Hadoop，可以在Hadoop集群上运行R代码。更具体的自己搜索吧。
可视化输出的工具很多。建议参考wikipedia的“数据可视化”条目。
Tableau、Impure都有可视化功能。R语言也可以绘图。
还有很多可以用来在网页上实现可视化输出的框架或者控件。
大致基于四种技术：Flash(Flex)或者JS(HTML5)或者Java或者ASP.NET(Silverlight)
Flash的有Degrafa、BirdEye、Axiis、Open Flash Chart
JS的有Ajax.org、Sencha Ext JS、Filament、jQchart、Flot、Sparklines、gRaphael、TufteGraph、Exhibit、PlotKit、ExplorerCanvas、MilkChart、Google Chart API、Protovis
Java的有Choosel、google-visualization-java、GWT Chronoscope、JFreeChart
ASP.NET的有Telerik Charts、Visifire、Dundas Chart
目前我比较喜欢d3(Data-Driven Documents)，图形种类丰富，有交互能力，你可以去d3js.org看看，有很多种图形的demo。

4. 大数据时代，一般通过什么方法（软件）收集、分析和可视化数据？

收集数据主要是通过计算机和网络。凡是经过计算机处理的数据都很容易收集，比如浏览器里的搜索、点击、网上购物、……其他数据（比如气温、海水盐度、地震波）可以通过传感器转化成数字信号输入计算机。
1、数据是平台运营商的重要资产，可能提供API接口允许第三方有限度地使用，但是显然是为了增强自身的业务，与此目的抵触的行为都会受到约束，收集到的数据一般要先经过整理，常用的软件：Tableau和Impure是功能比较全面的，Refine和Wrangler是比较纯粹的数据整理工具，Weka用于数据挖掘。
2、Java中比较常用的图表绘制类库是JFreeChart，它完全使用Java语言编写，是为applications, applets, servlets 以及JSP等使用所设计。JFreeChart可生成饼图（pie charts）、柱状图（bar charts）、散点图（scatter plots）、时序图（time series）、甘特图（Gantt charts）等等多种图表，并且可以产生PNG和JPEG格式的输出，还可以与PDF和EXCEL关联。

5. 一般通过什么软件收集、分析和可视化数据？

数据收集一般指数据存储在各业务系统中，或者手动录入数据库里。这里就要提到一个功能叫数据填报。数据填报功能是亿信华辰新推出的一款产品，一站式数据分析平台—ABI中数据采集的一个特色功能。数据填报功能可对报表进行数据回填设置，对缺失的数据进行补录，也可以制作全新的填报表单用于录入数据，真正的实现了数据分析填报一体化。回填报表支持导入excel数据，让大数据量填报不再是困扰，同时支持数据审核，确保数据正确性。
亿信华辰一站式数据分析平台—ABI，是一款全能型产品，融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。其中数据分析和数据可视化又是亿信ABI的长处也是其核心功能。亿信ABI拥有多种特色分析手段，除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外，ABI还支持自助式分析，包括拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时，类word即席报告、幻灯片报告，让汇报展示更加出彩。亿信ABI的数据可视化也是丰富多彩，其报表中内置了上百种可视化元素和图形。不仅支持80多种统计图，还囊括了世界、中国各省市的地图及gis地图，通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果。同时abi还支持动态炫酷的酷屏分析，独特的3D全景视角，自由快捷制作各类交互式常规屏和大屏报表，将创意变为现实。

6. 大数据时代，一般通过什么方法（软件）收集、分析和可视化数据？

收集数据主要是通过计算机和网络。凡是经过计算机处理的数据都很容易收集，比如浏览器里的搜索、点击、网上购物、??其他数据（比如气温、海水盐度、地震波）可以通过传感器转化成数字信号输入计算机。
1、数据是平台运营商的重要资产，可能提供API接口允许第三方有限度地使用，但是显然是为了增强自身的业务，与此目的抵触的行为都会受到约束，收集到的数据一般要先经过整理，常用的软件：Tableau和Impure是功能比较全面的，Refine和Wrangler是比较纯粹的数据整理工具，Weka用于数据挖掘。
2、Java中比较常用的图表绘制类库是JFreeChart，它完全使用Java语言编写，是为applications, applets, servlets 以及JSP等使用所设计。JFreeChart可生成饼图（pie charts）、柱状图（bar charts）、散点图（scatter plots）、时序图（time series）、甘特图（Gantt charts）等等多种图表，并且可以产生PNG和JPEG格式的输出，还可以与PDF和EXCEL关联。

7. 操作简单的大数据可视化分析工具有推荐吗？

当企业发展到一定阶段之后，企业的数据也会逐渐累积丰富，对数据分析的时效性、准确性也有越来越高的要求。为了更快的满足业务部门的数据分析需求，搭建自助数据分析平台是大势所趋。
对于一般企业的可视化数据分析需求来说，由于可视化分析工具市面上已经有不少成熟的产品，相比于自研一个新产品，成熟产品的用户教育成本更低、实施更快、稳定性也比较好，因此有不少公司都不会重复造轮子。但相应的，在进行可视化数据分析产品，即商业BI工具的选型时，我们常常会遇到以下问题：
1、 市场上BI工具的同质化严重，各家基本功能差不多；
2、 纯工具的采购风险很高，能不能用起来对客户本身有很大的挑战。
3、 工具的后续运营和持续价值如何发挥。
那么围绕这三个核心问题，面向市场营销等企业常见的普通业务场景，部门决策人在进行BI工具软件的选型时具体应该考虑哪些细节？我们采访了多位资深市场营销人，一起来听听他们的建议。
选购工具软件之前，要先明确自己的核心业务需求
BI领域作为一个相对成熟和清晰的方向，产品同质化在国内市场上表现的非常明显，且竞争更激烈。在网上随便搜索，都有几十家或大或小的产品可供选择。但是深入研究后就会发现，成熟的商业工具在核心功能上差别不大，你家支持大屏设计，我家也可以；你家数据源丰富我家也不差；你家操作简单，我家上手也容易……
所以，从工具功能本身而言，只要是国内正规产品厂商，基本都能符合企业使用场景和需求，这时我们就需要在采购之前详细分析自身的使用需求，尤其要关注本部门和其他部门在数据分析领域的长期使用需求前景和一些企业的一些业务特点。
比如说如果企业内部对BI工具的使用需求较频繁，需要工具平台开设大量储备账号和兼具较高的查询效率，那么类似Power BI这类小而美的工具就不太适合你；而如果企业自身对数据分析的质量要求较高，除可视化数据分析之外还需要进行数据模型机器学习分析的相关工作，那么你可能就更需要像美林数据旗下Tempo大数据分析平台这样能够兼容数据处理、数据建模、数据分析多维度功能的工具。

工具型产品采购的风险，核心在用户本身的使用能力
企业开展任何业务，工具终究只是一个辅助，只是帮我们规划流程、执行落地与辅助决策的工具，工作成效本身，取决与我们本身的业务模式和执行实施。以市场部门举例，它本身就是“花钱的部门”，且市场推广运营效果很难由于一个工具的使用去量化，故而选择工具就需要慎之又慎。加上我们当前自身业务提升遇到的各种困难和挑战，最后产品选择除了功能本身外，就需要考虑服务和支持，看哪家能更好的支撑我们的业务提升。
BI工具也面临同样的问题，BI工具主要是企业数字化转型过程中一环，通过数据分析和可视化展示，为企业业务决策提供辅助支持，或者通过数据可视实现业务监测管控。纯工具采购，后续问题会比较多，除非客户有一个强大的IT团队可以支持。故而大部分企业会提供产品+服务的模式，从而解决这个问题。随着市场的发展和积累，在企业经营分析领域，营销、财务、人事、供应链等商业领域服务模式和体系各家基本成熟，形成标准行业模板，能满足大部分客户需求。
但随着企业数字化转型的深入，除了互联网、金融等服务行业应用外，在水电油气等能源企业以及高端装备制造企业等为代表的工业领域，BI工具要想发挥价值，就需要结合具体行业业务场景，进行数据治理、指标设计与可视化场景开发，才能真正发挥工具的价值，为客户决策提供支持和依据。
这个就要求提供服务的厂商，不仅需要有产品，还需要了解工业企业基础的信息化建设、业务特点，才能满足客户需求。目前国内的厂商之中，美林数据作为一家大数据公司，在数十年的发展中，积累了丰富和行业实践经验。国家电网、中石油、中广核、航发集团、兵器集团……等很多能源和工业制造领域企业的数字化转型都有美林数据的参与；同时美林数据TempoBI本身在开放性和定制化能力上也是能力突出，自由式报表/3D/地图等设计组件、多种开发接口与集成模式支持，使平台在具体项目交付中，可以根据不同客户的需求实现灵活定制。

“鱼与渔兼得”，工具才有更好的生命力
产品+服务的模式基本解决了客户工具采购使用问题，也能根据实际目标快速产生成果。但是企业业务的变化速度是非常快的，第三方服务有时无法做到实时与灵活相应。工具本身的使用与运维，如何长远的发挥价值和左右，也需要客户自身提升个人使用能力，将工具与业务结合，深度应用，才能获得工具本身的长远价值收益。
随着数字化转型的深入，依据数据分析的业务决策也越老越普遍，人人都是数据分析师的理念也被更多客户所认可，销售、财务、运营、生产等各环节业务专家也加入了数据分析的行列，他们与IT的配合已经不再是简单的提出需求+响应的状态，而是基于数据价值发现与应用的协作。IT核心承担整体的规划建设、底层数据与能力的构建，而业务用户自身根据需求，自助式开展分析，没有人比他们更懂自己的业务需求，自己分析的时效性和准确性也最高，这样才能真正的推进企业数据分析文化的构建，打造组织数据分析与应用能力。
基于这样的场景和需求，在工具选择的时候，功能与基础服务是一方面，易用性和符合业务用户思维则更加重要。
美林数据的TempoBI在这个方面，也是下足功夫，从数据接入-数据处理-可视化分析-成果应用，流程化操作与引导模式，让业务用户快速上手。


内置模版与定制模版的功能，让用户可以固化自己分析场景，实现内部快速成果复用。比如在项目实施服务过程中，就可以根据典型场景需求，定制多套分析模板，后续客户在自己使用过程中，只需要简单更换数据即可。

还有类Excel的数据处理、丰富的图形组件、智能化图形推荐、业务计算规划……等各种基础功能，业务用户简单培训，即可自主开展数据分析与探索。

归根结底，无论是大数据与人工智能技术，还是SCRM、BI、AI工具的选项，都是一种解决问题的新方法或者辅助支撑，要让技术或者工具发挥价值，首先要明确业务需求与工作目标，与自身业务深度结合，才能真正的赋能业务，实现业务价值。与此同时自身业务能力的提升也很关键，工具+意愿+能力，才能推动业务不断变革提升，实现长远收益。

8. 做完数据分析后，用什么可视化工具展示分析结果？

市面上常见的数据可视化工具有挺多，个人觉得真正有用的有以下几款：

1. Powerpoint
所谓的Powerpoint，其实就是经常所说的PPT。作为微软老大哥经典的软件工具，其商务场合出现的频次无人能及。而我身边很多数据分析师的朋友，其可视化的最终结果，通常都是用PPT来进行呈现的。


2. Excel
对于数据分析师而言，Excel就像是瑞士军刀，便捷、所见即所得的数据处理方式让分析师爱不释手。但，Excel的报表功能也是不能忽略的。通过Excel自带的图表功能，我们可以将自己分析的报表结果黏贴成Dashboard的形式。并且，只要更改数据源，就可以将链接数据的Dashboard进行实时更改。

3.Echarts
随着在数据分析行业越来越久，你就会发现无论是PPT还是Excel，其自带的图表样式还是很有限的。如果你想把玩更加丰富的图表类型，强烈推荐百度的Echarts工具。当然，这款工具需要学会一定的JS代码。
另外，如果你会用Axure，你还可以将Echarts做的图表嵌入到Axure的原型中，以网页的形式给别人展示你的可视化结果。

4.PowerBI仪表盘工具
微软或许也发现了自己传统工具的弊端，因此生产了PowerBI仪表盘工具。只要你会用Excel，短短几周你就可以学会使用PowerBI。通过借助PowerBI，你可以制作出丰富多彩的图表Dashboard，并且支持多维度层层剖析等功能。
当然，除了以上工具，还有很多可视化平台，比如Tableau、BDP等。