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    強(qiáng)烈推薦一款Python可視化神器 強(qiáng)烈必備 (大屏可視化開(kāi)源框架)

    時(shí)間:2023-05-05 13:04:04

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    強(qiáng)烈推薦一款Python可視化神器!強(qiáng)烈必備!

    比較后,Plotly Express 作為一個(gè)新的 Python 可視化庫(kù),在 Plotly 生態(tài)系統(tǒng)下,將會(huì)迅速發(fā)展。

    我們可以用哪些工具做大數(shù)據(jù)可視化分析?

    1、FineBI是新一代自助大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能產(chǎn)品,提供了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自助數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化于一體的完整解決方案,也是我比較推崇的可視化工具之一。

    2、FineBI FineBI是新一代自助大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能產(chǎn)品,提供了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自助數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化于一體的完整解決方案,也是我比較推崇的可視化工具之一。

    3、大數(shù)據(jù)可視化分析工具有:Tableau,連續(xù)六年在GatherBI與數(shù)據(jù)分析魔力象限報(bào)告中占據(jù)***地位的體量巨大的老牌產(chǎn)品。

    4、大數(shù)據(jù)可視化工具有很多,其中就有思邁特軟件Smartbi。我們常常聽(tīng)說(shuō)的數(shù)據(jù)可視化大多指狹義的數(shù)據(jù)可視化以及部分信息可視化。

    5、數(shù)據(jù)可視化工具有思邁特軟件Smartbi,Tableau,Qlik Sense,QlikView,DataFocus,F(xiàn)ineBI。

    6、編程語(yǔ)言 當(dāng)然很多對(duì)編程語(yǔ)言比較熟悉的人還可以使用python、R語(yǔ)言、Matlab中的可視化庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展現(xiàn),這里也推薦echarts,作為入門(mén)級(jí)別的工具庫(kù),對(duì)于初學(xué)者還是比較友好。

    三維可視化

    三維可視化是用于顯示描述和理解地下及地面諸多地質(zhì)現(xiàn)象特征的一種工具,廣泛應(yīng)用于地質(zhì)和地球物理學(xué)的所有領(lǐng)域。三維可視是描繪和理解模型的一種手段,是數(shù)據(jù)體的一種表征形式,并非模擬技術(shù)。

    三維可視化基本原理是融合多媒體技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及三維鏡像技術(shù)完成數(shù)據(jù)處理的虛擬化,根據(jù)對(duì)物體多方位的監(jiān)管,搭建依據(jù)現(xiàn)實(shí)的3D虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)實(shí)際效果,讓數(shù)據(jù)呈現(xiàn)更加直觀和易于了解。

    三維可視化是一種利用計(jì)算機(jī)技術(shù),再現(xiàn)三維世界中的物體,并能夠表示三維物體的復(fù)雜信息,使其具有實(shí)時(shí)交互的能力的一種可視化技術(shù),是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)再現(xiàn)。

    如何實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)可視化?

    另一種就是開(kāi)源的可視化工具,一般可以免費(fèi)使用全部功能,也能制作復(fù)雜的數(shù)據(jù)可視化報(bào)表,但是通常需要編寫(xiě)代碼來(lái)制作可視化圖表,對(duì)使用者的IT技術(shù)要求比較高。

    需求分析 需求分析是大數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目開(kāi)展的前提,要描述項(xiàng)目背景與目的、業(yè)務(wù)目標(biāo)、業(yè)務(wù)范圍、業(yè)務(wù)需求和功能需求等內(nèi)容,明確實(shí)施單位對(duì)可視化的期望和需求。

    少量的數(shù)據(jù)可以通過(guò)表格工具生成圖表、tou視表的方式進(jìn)行分析,但是大數(shù)據(jù)的分析就需要借助專(zhuān)門(mén)的可視化工具了,常見(jiàn)的可視化工具包括:Tableau、BDP、Davinci、QuickBI、有數(shù)等。

    應(yīng)確保數(shù)據(jù)類(lèi)型和分析目標(biāo)可反映所選的可視化類(lèi)型。Mihailovski稱(chēng):人們通常會(huì)采用相反的方法,他們先看到整潔或模糊的可視化類(lèi)型,然后試圖使其數(shù)據(jù)相匹配。

    借助Echarts、HighCharts、Djs等開(kāi)源的可視化插件,嵌入代碼,開(kāi)發(fā)成插件包。數(shù)據(jù)可視化,是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺(jué)表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究。

    分析原始數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)是可視化背后的主角,逆向可視化與從零構(gòu)建可視化的***步一樣:從原始數(shù)據(jù)入手。不同的是在逆向時(shí)我們看到的是數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)圖形映射、加工、修飾后的比較終結(jié)果,而原始數(shù)據(jù)隱藏在紛繁復(fù)雜的視覺(jué)效果中。

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