echarts流程图 echarts流程图直角线

大数据分析工具都有哪些？

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，那么大数据分析的工具都有哪些呢？大数据分析的工具有很多很多，一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面我们就对大数据分析工具进行详细介绍。

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首先我们从数据存储来讲数据分析的工具，我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。

1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力；

2、SQL 的新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL 数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。

接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。

1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表；

2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。

第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具。

1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;

2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。

后说表现层的软件，一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。

1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告；

2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;

3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash;

以上的内容就是对于数据分析的工具的列举， 想必大家看这篇文章能够给大家带来帮助大家在进行数据分析的时候一定要注意好上面提到的内容，这样才能够对数据分析的很好。后感谢大家的阅读。

一些我觉得实用的大数据分析工具

1.专业的大数据分析工具

2.各种Python数据可视化第三方库

3.其它语言的数据可视化框架

一、专业的大数据分析工具

1、FineReport

FineReport是一款纯Ja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，只需要简单的拖拽作便可以设计复杂的式报表，搭建数据决策分析系统。

2、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。

二、Python的数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。

1、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的jascript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。

2、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，可以高性能地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。

三、其他数据可视化工具

1、Echarts

前面说过了，Echarts是一个开源免费的jascript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。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

大数据可视化工具都有什么

国内现在也有很多数据可视化平台或软件，发展较好的可视化软件或平台有：山海鲸、有数、阿里云DataV、百度数据可视化sugar、腾讯云图、京东城市莫奈、帆软FineReport、华为云数据可视化DLV、迪赛智慧数可视化互动平台等等。

大数据可视化分析工具，既然是大数据，那必须得有处理海量数据的能力和图形展现和交互的能力。能快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。

这方面的工具一般是企业级的应用，像国外的Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、IBM都有支持数据分析和分析结果展示的产品，个中优劣你可以分别去了解下。国内阵营的话，有侧重于可视化展示的也有侧重于数据分析的，两者兼有的以商业智能产品比如FineBI为代表。

BAT都有大数据可视化平台，百度数据可视化Sugar、腾讯云图、阿里DATAV，我们帮客户做可视化大屏，都是直接用现成的软件！

蛛网系统，BI报表展现和图形化界面都是通过拖拽零代码就可以搞定！

可以了解一下国内的永洪~

一般用哪些工具做大数据可视化分析？

ThingJS 基于 HTML5 和 WebGL 技术，可方便地在主流浏览器上进行浏览和调试，支持 PC 和移动设备。ThingJS

ThingJS

ThingJS提供如下相关组件和工具供用户使用：

CityBuilder：聚焦城市的 3D 地图搭建工具，打造你的 3D 城市地图。

CamBuilder：简单、好用、免费的 3D 场景搭建工具。

ThingPano：全景图制作工具，轻松制作并开发全景图应用，实现 3D 宏观场景和全景微观场景的无缝融合。

ThingDepot：上万种模型，数十个行业，自主挑选，一次制作多次复用。

1、统计数据可视化：用于对统计数据进行展示、分析，一般都是以数据库表的形式提供，常见的有 HighCharts、ECharts、G2、Chart.js 、FineBI等等；

2、关系数据可视化：主要表现为和边的关系，比如流程图、网络图、UML 图、力导图等。常见的关系可视化类库有 mxGraph、JointJS、GoJS、G6 等；

3、地理空间数据可视化：常见类库如 Leaflet、Turf、Polymaps 等等；

4、还有时间序列数据可视化（如 timeline）、文本数据可视化（如 worldcloud）等等；

echarts

这个是js，里面有信息可视化用到的各种图形，只要你把数据算好放进去就可以展示了，当然还要js页面编程的。

其他有一体化工具，比如tableau之类的，但是这个收费

酷屏是亿信华辰的数据可视化产品，内置上百种可视化元素和六十余种风格各异的表格、导航、统计图等组件及SVG可供用户选择，通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果。在提供传统的柱状图、饼图、仪表盘等基础图表组件的基础上，还提供了光晕图、泡泡图、流向地图等十余种新颖夺目的个性化图表，更有独特的3D全景视角，自由快捷制作各类交互式常规屏和大屏报表。

几款超级实用的数据可视化工具,帮助数据分析一招亮眼

数据可视化分类/表现形式

指标卡：直观展示具体数据和同环比情况；

计量图/仪表盘：直观显示数据完成的进度；

折线图：看数据的变动走势；

柱状图：直观展示对应的数据、可以对比度的数值；

（堆积柱状图）

条形图：可以理解成横向的柱状图；

双轴图：柱状图+折线图，这种图表大家都很经常用到；

饼图/环图：分析数据所占比例；

行政地图：有省份或者城市数据即可；

GIS地图：更精准的经纬度地图，需要有经纬度数据，可以到乡镇等小粒度的区域，参考链接： 经纬度可视化地图

漏斗图：路径、数据转化情况；

词云：即标签云，展示词频分布，率、；

矩形树图：分析不同维度数据的占比分布情

旭日图：表达清晰的层级和归属关系

旭日图（Sunburst Chart）是一种现代饼图，它超越传统的饼图和环图，能表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况。旭日图中，离远点越近表示级别越高，相邻两层中，是内层包含外层的关系。

平行坐标系

在 ECharts 中平行坐标系（parallel）是一种常用的可视化高维数据的图表。平行坐标系的具有良好的数学基础， 其射影几何解释和对偶特性使它很适合用于可视化数据分析。

例如以下数据中，每一行是一个『数据项』，每一列属于一个『维度』。（例如上面数据每一列的含义分别是：『日期』,『AQI指数』, 『PM2.5』, 『PM10』, 『值』, 『值』, 『值』）。

平行坐标系适用于对这种数据进行可视化分析。每一个维度（每一列）对应一个坐标轴，每一个『数据项』是一条线，贯穿多个坐标轴。在坐标轴上，可以进行数据选取等作。

桑基图

桑基图（series[i]-sankey），也称桑基能量平衡图，具有特殊类型的流程图，它主要用来表示原材料、能量等如何从初始形式经过中间过程的加工、转化到达终形式。以下是使用桑基图的一个实例，您可以参考它。

漏斗图

在 ECharts 系列中，漏斗图使用 series[i]-funnel 表示。漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。

象形柱图：PictorialBar

B.技术的发展已导致数据的大爆炸。这反过来又促使数据展示方式的激增。一般来说，大多数据可视化分为2种不同的类型：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。

此外，有不同的方法可用于创建这2种类型。常见的数据可视化方法包括：