数据分析师之可视化工具推荐指南,数据可视化分析工具有哪些

4747 2083 2023-06-30

本文讲了数据分析师之可视化工具推荐指南,数据可视化分析工具有哪些。

双十二一过,元旦也悄然飘去,不能抓住2018年末的尾巴了,2019的大门随即打开,我相信这个时候财务工作的小姐姐或者“表哥表姐”就开始为年度汇报工作发愁了:汇报量大,数据多,数据文件更是一个又一个……传统的表格自己看这都费劲,不能抓住主要信息第一时间,何况你的老板,还好,世界上还有数据可视化这么个黑科技。今天就诚意满满为你列出好用的数据可视化工具清单!

数据可视化

我相信聪明的你戳进这篇推文大概率是知道什么是数据可视化的,不过咱也照顾照顾暂时还不知道这个概念的同学,来,简单说说什么是数据可视化。

数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。

为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。

数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。

好用的数据可视化工具

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。

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()

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。

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就可使用了。

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。

大数据时代,数据的利用与分析在职场工作中十分重要,而数据可视化能够帮助企业更好地分析数据。数据可视化的本质是视觉对话,通过图形化的手段,清晰直观地表达信息,帮助企业从数据中获取价值。那么,有哪些好用的数据可视化工具呢?

1. Microsoft Excel(和 Power BI)

从最严格的意义上讲,Excel是一个电子表格软件,而不是一个数据可视化工具。即便如此,它还具有有用的数据可视化功能。

根据Excel使用电子表格中的数据设计至少20种类型的图表。其中包括常见选项(如条形图、饼图和散点图)以及更高级的选项(如雷达图、直方图和树状图)。

在 Excel 中创建的内容存在限制,如果需要更强大的数据可视化工具,但希望保留 Excel 生态系统中,则 Power BI 是一个很好的替代方法。Power BI 专门作为数据分析和可视化工具构建,可以从各种源导入数据,并以各种格式输出可视化效果。

2. Google图表

Google图表是一个受欢迎的免费工具。该工具可以从各种来源(包括 Salesforce、SQL 数据库和 Google 表格)中提取数据,并使用 HTML5/SVG 技术生成图表,从而使它们具有令人难以置信的可访问性。它提供了18种类型的图表,包括条形图,饼图,直方图,地理图和面积图等。

3.Data Analytics

Data Analytics 则是新一代的敏捷BI(商务智能)平台,其基于探索式分析技术,具备操作简单、部署灵活、秒级响应等特点,并提供了从数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化于一体的完整解决方案,进而帮助企业搭建一站式的业务数据可视化分析平台。目前,Data Analytics 广泛用于政府、互联网、消费、能源等行业用户的数据分析实践之中。

4. Tableau

Tableau 是市场上最受欢迎的数据可视化工具之一,主要有两个原因:它相对易于使用且功能强大。该软件可以与数百个源集成,以导入数据并输出数十种可视化类型 - 从图表到地图等等。Tableau 由 Salesforce 拥有,拥有数百万用户和社区成员,并在企业层面广泛使用。

Tableau 提供多种产品,包括其分析平台的桌面、服务器和 Web 托管版本,以及客户关系管理 (CRM) 软件。

5. Zoho分析

Zoho分析是一款数据可视化工具,专为可视化商业智能的专业人士而设计。Zoho分析有几种付费选项,具体取决于自身的需求。还有一个免费版本,允许构建有限数量的报告,如果正在测试水域以确定哪种工具最适合您的业务,这个将很有帮助。

还有许多其他工具的工作方式与Zoho分析类似,并且是为销售和营销专业人员量身定制的。HubSpot 和 Databox 是两个示例,两者都包含强大的数据可视化功能。

6. 数据包装器

数据包装器是一种工具,与Google图表一样,用于生成图表,地图和其他图形以供在线使用。该工具的原始目标受众是从事新闻报道的记者,但任何负责管理网站的专业人员都可以从中找到价值。

虽然数据包装易于使用,但它有些有限的。一些常见的输出包括散点图、折线图、堆叠条形图、饼图、范围图以及各种地图和表格。提供免费和付费选项。

7. Infogram

Infogram是另一个流行的选项,可用于生成图表,报告和地图。

Infogram与此列表中的其他工具的不同之处在于,可以使用它来创建信息图表(其名称的来源)。此外,该工具还包括一个拖放编辑器,这对初学者很有帮助。

可视化效果可以另存为图像文件和 GIF 以嵌入到报表和文档中,或以 HTML 格式在线使用。与此列表中的大多数其他工具一样,Infogram具有分层定价,从免费版本到企业级版本。

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上文就是小编为大家整理的数据分析师之可视化工具推荐指南,数据可视化分析工具有哪些。

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