【IT168 资讯】如今，有大量功能强大的可视化工具可以帮助您展示想法、可视化数据、进行谈话，与客户和全球社区分享您的重要分析。在本文中，我们将比较最常用的平台并分析其主要功能，以帮助您选择一个或多个平台，为您的工作交流提供不可或缺的帮助。

在评估各种商业智能(BI)工具时，很难将事实与虚构分离开来，因为每个BI供应商都将其产品作为唯一的“最佳”解决方案进行销售，这往往使得互联网充斥着偏见的评论。如果你想了解功能性产品的价值，避免大肆宣传和点击无尽的部分评论，那么你来对地方了。

我们将引导您了解所有主要工具(如QlikView，Klipfolio，Tableau，Geckoboard，Power BI和Google Data Studio)的特性、优点和缺点。我们还将比较它们的关键参数，包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。让我们分别看看每个工具。

QlikView

QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案。它允许用户在工作流程中探索和发现数据，这与开发人员在处理数据时的工作方式类似。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性，该软件致力于维护数据之间的关联。这可以帮助最终用户发现您的数据，即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的，这些数据也会提醒您检索相关项目。

QlikView非常灵活。它允许设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义可视化和仪表板的外观和感觉。具有如此大的灵活性，还有一个集成的ETL(提取，转换，加载)引擎，使您能够执行普通的数据清理操作。但是，这可能会很昂贵。

产品差异化

许多Qlikview在商业智能领域的竞争对手认识到差异化商品的高价值，并试图重现其许多特征，但大多数情况下都失败了。 Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的，这些应用程序既创新又直观易用。由于具有先进的搜索功能，它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在内存中提取数据的功能，如上所述。

特征

Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有一席之地，并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序。

QlikView拥有众多的功能，使其对基于来自多个来源的数据创建高级仪表板非常有用。

其中一个特点是QlikView能够自动操作数据关联：它可以识别集合中各种数据项之间的关系，而无需用户进行任何明确的预配置工作。这项任务的自动化极大地加快了仪表板开发的进程。

Qlikview处理数据输入的另一个重要特性是将其保存在多个用户的内存中，即保存在服务器的RAM中。这样可以加快查询速度，从而加快数据探索速度，并改善用户在运行中计算的聚合体验，而不是基于存储的计算。由于Qlikview保留了内存中的数据，因此根据需要计算聚合要快得多，而不是查询预先计算的聚合值。另外，它更具有内存效率。

将数据保存在内存中肯定是一项艰巨的进步，因为它需要大量的内存来处理所有的数据。 QlikView通过令人难以置信的压缩级别将数据缩小至原始大小的10%来解决此问题。我们相信这是通过大量使用数据字典并仅使用分析所需的最重要的数据获得的最大的Qlikview功能之一。

可用性

即使对普通用户来说，QlikView的仪表板和报告也很容易浏览。但是，构建报表可能非常具有挑战性，因为它需要高水平的开发人员技能，熟悉默认SQL以及使用Qlikview的专有查询语言进行训练以构建数据库交互。

定价

QlikView被评为BI领域最昂贵的平台之一。完整的价格政策可在以下链接中找到：qlik。定价方案相当复杂，可能令人困惑。许多新用户通过其“文档许可证”陷入了代价高昂的陷阱，该文档许可证以某种模糊的方式表达了工作条件。最初的定价计划实际上可能会让您费用增加一倍，因为速率仅适用于一个“文档”(.tde文件)。许多客户后来发现这是令人不愉快的惊喜，并且它还可以刺激用户的价格近两倍。与Qlikview相比，其他竞争对手的定价政策更直接。

QlikView是关于目的地的，所以你需要确切地知道你要去的地方。如果有些问题仍然模糊，则可能花费大量时间尝试将多个表单放在一起，最终可能会丢弃多个表单，因为任何误解的数据都会影响最终结果。只要您不改变原始问题，QlikView就可以让您使用您的数据完成精彩的事情。

总而言之，如果您有正确的思维方式来应用程序化界面，并且能够从一开始就整合正确的问题，以便您的数据以不同形式派生，那么Qlikview可能是适合您的解决方案。当然，您还需要准备投入额外的努力来维护正确的报告。

　KLIPFOLIO

Klipfolio是一个BI解决方案，在云中占据100%(不需要桌面应用程序)，为数据可视化和仪表盘组成提供了一个真正具有洞察力的工具。这使得它能够最有效地处理数据、增强实时解决方案和优化，而不是依赖于周期性回归模型。

Klipfolio支持连接到各种数据源，包括在线和离线数据源。在线资源整合了一系列云托管存储，包括Google表格、关系数据库和其他以各种形式提供数据的服务。服务部门可以在这里找到连接服务的完整参考资料。使用RESTful API也可以连接到您自己的数据源。

Klipfolio支持多种离线服务类型：MS Excel、CSV、XML、JSON等。可以通过与上面提到的在线来源相同的链接找到完整的参考列表，但是仅在数据存储库部分。

所有这些数据源，无论是单独或组合，都可以有效地用于整合各种指标，以提取数据愿景，创建、转换和共享定制可视化，以揭示任何无用数字背后的实际含义。

Klipfolio采用响应原则，利用智能手机和平板电脑等各种技术平台，以及跨越会议室墙壁的台式计算机和智能电视，帮助发现仪表板。

产品差异化

Klipfolio代表了一个功能强大的数据仪表盘构建平台，可以访问真实世界，不断变化的生动数据源。当动态变化非常重要并且可能需要紧急决策时，它最适用于实时监视和控制连续数据流。实时数据连接是数据检索的一种方式，可以保持数据准确性和可靠性所需的时间一致性，而响应速度则可用于快速决策的时间因素。

特征

·将多个数据源整合到一个报告中

·无限连接尽可能多的用户

·管理重要信息的访问权限和限制

·移动辅助功能(iOS，Android，黑莓，Windows)

·灵活的REST连接器，用于设置自定义数据源

·安全连接到SQL数据库

·支持Excel、CSV、JSON、XML文件格式

·方便的注释到分享报告的用户看到的报告

·自助式KPI编辑平台

·易于使用的阈值指标。

可用性

Klipfolio包括大量的可视化类型，包括普通表、条形图、饼图、线和面积图，这些图表的组合以及散点图。此外，通过使用一些HTML和CSS，用户可以伪造自己独特的可视化效果。在WYSIWYG编辑器的帮助下，所有这些组件都在复合仪表板上进行布局。一些更复杂的可视化元素添加了各种公式和功能。

Klipfolio仪表板具有广泛的协作框架，可根据权限与其他用户共享信息，通过电子邮件启用通知和分发。使用Klipfolio时的显著差异出现在建筑图表和图表中。

用户不必简单地将数据表中的字段拖放到工作表中，而必须使用不同的函数和公式来实现所有计算。通过这种方式，您可以使用任何类型的可视化创建工作表，但是您需要考虑如何组合和更改数据。

定价

Klipfolio是BI行业中历史最悠久的企业之一，拥有丰富的经验和专业知识，通过开发可行的解决方案为其铺平了道路。 Klipfolio主要投注今天的云服务，同时也提供前提解决方案选项。 Klipfolio仪表板(作为SaaS)使用用户每月定价政策进行分配，根据数量和时间承诺有一些小的总变化。定价从每月19美元开始，提供多种选项和定制的付款方案。 Klipfolio还提供14天的免费试用期，用于测试和学习目的。

Tableau

今天的另一个重要角色就是Tableau。与大多数其他商务智能工具一样，它通过可视化方式进行零数据分析。它旨在轻松创建和分发交互式数据仪表板，通过简单而有效的视觉效果提供对动态，变化趋势和数据密度分布的深入描述。

与许多其他服务一样，Tableau提供了连接多种系统类型的数据源的工具，如以文件格式(CSV，JSON，XML，MS Excel等)组织的数据系统，关系数据系统和非关系数据系统(PostgreSQL ，MySQL，SQL Server，MongoDB等)，云系统(AWS，Oracle Cloud，Google BigQuery，Microsoft Azure)。

与竞争对手的核心区别在于Tableau具有数据混合的特点。另一个独特的特点是实时协作的能力，使其成为商业和非商业组织的宝贵投资。有几种方法可以在Tableau中共享这些报告：将它们发布到Tableau服务器;通过电子邮件Tableau Reader功能;通过公开发布Tableau工作簿并授予访问任何有链接的人员的权限。这种选择的大小可以带来很大的灵活性并消除许多限制

产品差异化

Tableau提供了多种具有鲜明特征的可视化功能，实现了数据发现和深入洞察的智能方式。丰富的可视化类型库包括“文字云”和“气泡图”，可为Tableau提供独特的高级别理解。树图和树形图为视觉效果提供上下文信息。后者通常用于描述零件分类数据，重点关注最相关的信息。

Tableau仪表板非常灵活。它的中心特征允许以期望的方式用任何“重叠”来布置仪表板，这在屏幕空间人体工程学中非常方便。

Tableau很容易理解为工作工具，其学习曲线非常温和，因为它努力为任何类型的用户提供其所有权力，甚至是那些以前从未接触过可视化工作流技术细节的用户。

从开发人员的角度来看，Tableau不仅简单易用，而且在目的地方面也非常整洁，因为它提供了通过附加自定义参数的附加过滤来控制结果的能力。所有的数据都以清晰、有吸引力和互动的方式进行交流。Tableau提供了对数据的深刻见解，并允许有效地压缩复杂的决策过程。

上面的共享系统以其巨大的灵活性和不同的数据共享选择而闻名。即使是最挑剔的用户也肯定会找到一个合适的解决方案来满足他们最多变的需求。

　特性

·免费共享能力(有一定的限制)

·支持连接到30多个数据源类型

·混合数据源

·支持多维数据集

·与R的集成，为许多数据库映射现成的驱动程序

·领导社区建设工作(各种培训视频、博客、论坛、社交网络参与)

可用性

非常容易使用，从这个列表看，它被认为是最好的易于使用的工具。考虑到这些广泛的Tableau特性，它最方便的用例是通过图表、图形和其他可视化类型发现结构化数据。没有其他的BI解决方案可以让它比Tableau更容易，给它的用户带来惊人的力量。对于一个普通的业务用户来说，这很容易，而且与开发工具一样强大。导入数据、构建有吸引力的可视化，共享并以简单明了的形式发布它们。此外，大量的教程视频、howto -tos、blogs和论坛将节省时间，避免寻找正确的解决方案的长期斗争。

定价

Tableau有不同的许可计划，类似于其他BI解决方案。Tableau提供了三种截然不同的产品，价格截然不同。

这三种产品分别是Tableau桌面、Tableau和Tableau服务器，它们的价格不同。详细的价格信息可以在官方网站上找到。

Tableau桌面是为大多数的个人用户设计的，每年为个人用户提供$999，企业使用$1,999，覆盖支持。个人使用意味着它是针对单个开发人员的，并且支持6个数据源。企业使用意味着它是为业务需求而设计的，并允许多达44个数据源。

Tableau是一个基于云的BI平台，由Tableau供应商提供web界面。Tableau可以免费使用它的公共选项，但重要的是要记住，这个解决方案是托管在公共服务器上的，所有的报告都是公开共享的。这个私人在线版本的售价为500用户/年。

Tableau服务器对于运营自己服务器的公司来说是一个成熟的业务工具，它希望对数据流进行完全控制，并保证后台主机的安全性。然而，它的价格是每10个用户1万美元。客户的支持还提供了额外的25%的年成本。

它是又一个基于云的可视化解决方案。如果你需要使用基本预定义的小部件显示某些值，它可以成为适合您的工具。 Geckoboard提供了使用各种小部件来组合仪表板的功能。它具有丰富的与Facebook准备集成的库： twitter、Salesforce API，以便您可以即时查看您的社交媒体参与或业务数据。

它还提供了以两种方式与您自己的数据源创建自定义集成的能力：:Pull或Push。Pull意味着您的小部件每隔N秒就会提交一次数据请求(您可以设置N值)，该数据与提取数据的位置链接到特定的URL(您也可以设置)。Push意味着您可以通过向特殊小部件URL发送HTTP请求来手动为小部件提供数据。这会将您发送的数据与该小部件相关联，并将其显示在仪表板上。

Geckoboard为您提供了几个可能的小部件模板，如折线图或直方图，每个模板都有自己的可以显示的JSON格式的数据。拉式服务器或推送器以适当的格式发送数据很重要。否则，它不会在仪表板上显示任何内容。

您还可以更改窗口小部件的样式表，更改颜色模式，添加两个或更多仪表板或添加多个用户。 Geckoboard拥有一支可靠的支持团队，通常能够相对快速地做出响应，�...

上篇已经介绍过了可视化大数据分析软件要掌握的6个核心技术的其中3个，这篇把剩下的3个继续介绍完。这些技术在某种程度上可以促进可视化大数据分析软件的技术更新，所以这也是本篇分享的目的所在。

1. 大数据存储与管理

总体上，按数据类型的不同，大数据的存储和管理采用不同的技术路线，大致可以分为3类。 第1类主要面对的是大规模的结构化数据。针对这类大数据，通常采用新型数据库集群。它们通过列存储或行列混合存储以及粗粒度索引等技术，结合MPP(Massive Parallel Processing)架构高效的分布式计算模式，实现对PB 量级数据的存储和管理。这类集群具有高性能和高扩展性特点，在企业分析类应用领域已获得广泛应用；

第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。应对这类应用场景，基于Hadoop开源体系的系统平台更为擅长。它们通过对Hadoop生态体系的技术扩展和封装，实现对半结构化和非结构化数据的存储和管理；

第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，因此采用MPP 并行数据库集群与Hadoop 集群的混合来实现对百PB 量级、EB量级数据的存储和管理。

2. 大数据计算模式与系统

所谓大数据计算模式，即根据大数据的不同数据特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象(abstraction)或模型(model)。例如，MapReduce 是一个并行计算抽象，加州大学伯克利分校著名的Spark系统中的“分布内存抽象RDD”，CMU 著名的图计算系统GraphLab 中的“图并行抽象”(Graph Parallel Abstraction)等。传统的并行计算方法，主要从体系结构和编程语言的层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型，但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征，因此大数据处理需要更多地结合这些高层特征考虑更为高层的计算模式。

根据大数据处理多样性的需求和以上不同的特征维度，目前出现了多种典型和重要的大数据计算模式。与这些计算模式相适应，出现了很多对应的大数据计算系统和工具。由于单纯描述计算模式比较抽象和空洞，因此在描述不同计算模式时，将同时给出相应的典型计算系统和工具，如表1所示，这将有助于对计算模式的理解以及对技术发展现状的把握，并进一步有利于在实际大数据处理应用中对合适的计算技术和系统工具的选择使用。

3. 大数据分析与可视化

在大数据分析的应用过程中，可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。可视化与可视分析能够迅速和有效地简化与提炼数据流，帮助用户交互筛选大量的数据，有助于使用者更快更好地从复杂数据中得到新的发现，成为用户了解复杂数据、开展深入分析不可或缺的手段。大规模数据的可视化主要是基于并行算法设计的技术，合理利用有限的计算资源，高效地处理和分析特定数据集的特性。通常情况下，大规模数据可视化的技术会结合多分辨率表示等方法，以获得足够的互动性能。在科学大规模数据的并行可视化工作中，主要涉及数据流线化、任务并行化、管道并行化和数据并行化4 种基本技术。微软公司在其云计算平台Azure 上开发了大规模机器学习可视化平台(Azure Machine Learning)，将大数据分析任务形式为有向无环图并以数据流图的方式向用户展示，取得了比较好的效果

关于玩可视化大数据分析软件要掌握的6个核心技术，这里就介绍完毕了。其实这两篇似乎把大数据技术阐述得非常难的感觉，但其实，可视化大数据分析软件的使用并没有那么神乎其神，毕竟可视化大数据分析软件的发明是为了企业日常的数据化运营而产生的，所以不能太过于难用。

　考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。

　　数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。一切决策、策略或者方法都需要依托于对数据的分析方可实现。随着“大数据分析”逐步替代其上代版本，即“商务智能”，企业正面临着一个更加复杂、且商业情报规模更为庞大的新时代。

　　考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。

　　1. OpenRefine

　　这是一款高人气数据分析工具，适用于各类与分析相关的任务。这意味着即使大家拥有多川不同数据类型及名称，这款工具亦能够利用其强大的聚类算法完成条目分组。在聚类完成后，分析即可开始。

　　2.hadoop

　　大数据与Hadoop可谓密不可分。这套软件库兼框架能够利用简单的编程模型将大规模数据集分发于计算机集群当中。其尤为擅长处理大规模数据并使其可用于本地设备当中。作为Hadoop的开发方，Apache亦在不断强化这款工具以提升其实际效果。

　　3. Storm

　　同样来自Apache的Storm是另一款伟大的实时计算系统，能够极大强化无限数据流的处理效果。其亦可用于执行多种其它与大数据相关的任务，具体包括分布式RPC、持续处理、在线机器学习以及实时分析等等。使用Storm的另一大优势在于，其整合了大量其它技术，从而进一步降低大数据处理的复杂性。

　　4. Plotly

　　这是一款数据可视化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。

　　5. Rapidminer

　　作为另一款大数据处理必要工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，且通过可视化编程机制发挥作用。其功能包括对模型进行修改、分析与创建，且能够快速将结果整合至业务流程当中。Rapidminer目前备受瞩目，且已经成为众多知名数据科学家心目中的可靠工具。

　　6. Cassandra

　　Apache Cassandra 是另一款值得关注的工具，因为其能够有效且高效地对大规模数据加以管理。它属于一套可扩展NoSQL数据库，能够监控多座数据中心内的数据并已经在Netflix及eBay等知名企业当中效力。

　　7. Hadoop MapReduce

　　这是一套软件框架，允许用户利用其编写出以可靠方式并发处理大规模数据的应用。MapReduce应用主要负责完成两项任务，即映射与规约，并由此提供多种数据处理结果。这款工具最初由谷歌公司开发完成。

　　8. Bokeh

　　这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。

　　9. Wolfram Alpha

　　这是一套搜索引擎，旨在帮助用户搜索其需要的计算素材或者其它内容。举例来说，如果大家输入“Facebook”，即可获得与Facebook相关的HTML元素结构、输入解释、Web托管信息、网络统计、子域、Alexa预估以及网页信息等大量内容。

　　10. Neo4j

　　其官方网站将这款工具称为图形数据库技术的下一场革命。这种说法在一定程度上并不夸张，因为此套数据库使用数据间的关系以操作并强化性能表现。Neo4j目前已经由众多企业用于利用数据关系实现智能应用，从而帮助自身保持市场竞争优势。

End.

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数据分析在业务管理是重中之重，能将业务以数据的形式可视化地展现，为决策提供依据。

面对海量繁琐的数据，该如何进行处理才能更直观更有效地利用呢？这里推荐几款可视化分析工具，有图表插件、有报表工具也有BI工具。（只做推荐，不代表立场）

也许，你见过的数据分析大咖的报表，是这样的：

或者是这样的

而你的Excel图表可能是这样的

没有对比就没有伤害……

不过别急，下面推荐几个大招了！用上这几个高大上的数据可视化平台，让你的数据分析不仅有高逼格而且有高效率！

Echarts

首推Echarts。这个平台来自BAT巨头之一百度，是十足的良心国货。它不仅有在线工具，也有免费的下载软件，方便可行，可视化的效果高端又酷炫。

Highcharts

Highcharts操作十分简单便捷，不需要像Flash和Java那样需要插件才可以运行，而且运行速度快。另外HighCharts还有很强的兼容性，能够完美支持当前大多数浏览器，包括iOS和IE等等。而且它免费用于非商业，图表类型也非常丰富。

帆软报表（FineReport）

FineReport不同于以上，是报表工具，用于复杂数据复杂报表的开发展示。制作报表时不需要复杂的代码，它类似于Excel编辑器，简单设置就可以查看数据展示。实用性强，图表的可视化和交互效果也非常棒。除去可视化，FineReport在应用中还有填报功能，可对数据库进行增删改，区别于传统意义上只能做数据展示的报表。

FineBI

FineBI同样是帆软一个数据分析BI工具，核心在于数据的自助分析和交互体验，以及与各类数据库、数据仓库，大数据平台等对接，大数据处理性能优异，用户可以自行拖拽维度分析。

Power BI

Power BI是微软发布的一款可视化BI工具，类似Excel升级版的大表哥。一改以往excel需要数据透视表，写大量函数的复杂特点，这款工具拖拖拽拽操作起来十分简单。

文|小天文章源自：起点学院学习联盟

在小白们眼里，大神们的数据分析报表基本上是这样的……

要么就是像这样的……

而大部分人，差不多是这样的……

啊多么痛的领悟……

怎样才能又快又好地做出一份高颜值的数据报表呢？带着立志要把这样的图表从癞蛤蟆脱胎成白天鹅的坚定和悲壮，这里搜集了5个笔者之前用过，用户评价不错，用起来还顺手的可视化数据平台。

话不多说，直接上正文。如果你也有推荐的平台，欢迎留言分享~

-1-Echarts

没想到这个第一次用就惊艳到我的产品竟然是国产，而且还来自百度，简直堪称良心。先上几张用Echarts制作的效果图。

貌似很多小伙伴喜欢用Echarts制作地图类的可视化效果……毕竟酷炫……

除了这些惊艳的地图，Echarts同样可以运用于散点图、折线图、柱状图等这些常用的图表的制作。

如果你需要展示实时变化的数据，相信Echarts里的动态接口会对你十分有帮助。

Echarts的优点在于，文件体积比较小，打包的方式灵活，可以自由选择你需要的图表和组件。而且图表在移动端有良好的自适应效果，还有专为移动端打造的交互体验。

-2-Highcharts

这个也是很多小伙伴在使用的一个平台。完全不用担心找不到参考的样图，因为已经有很多中国区的用户在上面更新并维护着很多实例，你往往能从这些丰富的例子找到类似的表达样图。

它的图表类型自然也是很丰富啦，线图、柱形图、饼图、散点图、仪表图、雷达图、热力图、混合图等类型的图表都可以制作，也可以制作实时更新的曲线图。

Highcharts对非商用免费，对于个人网站，学校网站和非盈利机构，可以不经过授权直接使用Highcharts系列软件。Highcharts还有一个好处在于，它完全基于HTML5技术，不需要安装任何插件，也不需要配置PHP、Java等运行环境，只需要两个JS文件即可使用。

-3-帆软报表（FineReport）

FineReport的可视化效果虽然没有上面两种那么酷炫，因为定位是报表软件。但是赢在操作相当简易，不会上面那些复杂的代码也没关系。它采用类似于Excel的编辑器，只需要点选拖拽等操作，拖动数据列绑定至对应单元格，简单设置就可以在web端查看数据展示。

目前，它有普通报表、聚合报表和决策报表三类报表设计模式，基本可以满足企业各类日常数据分析的情景需求。

数据的可视化与交互效果也很不错。最牛逼的可以做高大上的动态报表

还有一个比较强大的地方，就是它的数据填报。区别于传统意义上只能做数据展示的报表，FineReport允许用户对数据库的增删改。而且，它填报报表的流程非常简单，只要四步：报表设计、控件添加、设置填报属性和填报录入，这样，填报工作就能轻松搞定啦~

-4-数说立方

数说立方是大数据应用与服务提供商“数说故事”旗下一款面向数据分析师的在线商业智能产品。在数据的可视化呈现方面，操作比较简便，即使是非数据分析的专业人员，也能轻松实现。

同时，它的实时数据可视化引擎也能让使用者可以第一时间获得数据的可视化反馈，直观地了解到数据的变化情况。

-5-PowerBI

PowerBI是微软发布的一款可视化BI工具，类似Excel升级版的大表哥。一改以往excel需要数据透视表，写大量函数的复杂特点，这款工具拖拖拽拽操作起来十分简单。

大家都知道，选购可视化大数据分析软件就是为了通过数字化运营来促进收益。一款出色的可视化分析软件会将各个指标的数据都分析到位，帮助领导做出良好正确的决策。然而，不是所有可视化大数据分析软件都能发挥该发挥的作用。其实，在使用可视化大数据分析软件的过程中，学会几招重要技巧，可以帮助最大程度发挥可视化分析软件的功能。

采用动态报告

当企业需要实施商业智能解决方案时您应该考虑动态报告。动态报告可以随意创建，操作和修改。

它们旨在为企业提供想要的信息。企业可以通过添加、过滤，以及更改信息来控制如何查看数据。

当企业使用动态报告分析销售指标时，可以按地区，产品或客户细分信息。简而言之，动态报告是直接而直观的。静态分析报告无法提供其相同的灵活性。一旦建立了静态报告，就不能改变其基本结构。

对于像提交月度报告和季度报告，这可能没有问题，但是，企业将无法深入分析数据。

自助式商业智能

在数据分析方面，传统上只有专家能够理解复杂的报告。而另一方面，商业智能使数据分析更加简单。现在任何级别的用户都可以随时轻松访问数据。这就是为什么自助式商业智能越来越受欢迎的原因。它允许人们使用商业智能解决方案来实时研究数据，并自行构建准确的可视化报告。

选择自助式可视化大数据分析软件，将为企业的工作人员提供易用性。

移动商业智能

一个良好的商业智能解决方案应该让用户随时随地访问信息。移动应用的增长和智能手机的能力已经导致移动商业智能(Mobile BI)的兴起。

根据阿伯丁集团的数据，使用移动商业智能的公司比没有采用的公司有更多的时间获得商业数据。这是一个竞争优势，因为能够做出明智的商业决策。

行业的认可

企业应该检查自己正在考虑的商业智能提供商是否具有良好的信誉。 包括业务价值，客户满意度，以及供应商支持。

着眼未来

对商业智能解决方案的投资是企业对其业务未来的投资。如果企业选择一个正在向前发展的供应商，其业务也将向前发展。

以上就是一款出色的可视化大数据分析软件该具备的几个被人忽视的功能。好好掌握这几招，将对你的企业决策有一定的帮助。

如今，企业越来越重视数据分析给业务决策带来的有效应用，而可视化是数据分析结果呈现的重要步骤。而可视化技术/工具在国内国外也发展的相当成熟，很多都已经做成应用（比如可视化图表库，BI工具等等），并投入商用。

如何利用大数据可视化，如何做好大数据可视化，今天就给大家介绍一些实用的工具，有图表库、有BI ......

国外产品系列

1、ChartBlocks

ChartBlocks是一款网页版的可视化图表生成工具，在线使用。通过导入电子表格或者数据库来构建可视化图表。整个过程可以在图表的向导指示下完成。它的图表在HTML5的框架下，使用强大的JavaScript库D3.js来创建图表。图表是响应式的，可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。 还可以将图表嵌入任何网页中。

2、D3.js

D3是个图表库，对于前端工程师来说，D3.js 称得上是最好的数据可视化工具库。

D3厉害的地方在于它建立了一整套数据到SVG属性的计算框架，常用Data visualization模型，大多都可以再d3.layout里面找到。D3.js运行在JavaScript上，并使用HTML，CSS和SVG。

D3.js是开源工具，使用数据驱动的方式创建漂亮的网页，D3.js可实现实时交互，这个库非常强大和前沿。

3、Tableau

Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字"画布"上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。其两种不同的变体是基于云计算的Tableau Online和Tableau Server。

它们都是为与大数据有关的组织设计的。企业使用这个工具非常方便，而且提供了闪电般的速度。还有一件事对这个工具是肯定的，Tableau具有用户友好的特性，并与拖放功能兼容。但是在大数据方面的性能有所缺陷，每次都是实时查询数据，如果数据量大，会卡顿。

国内做数据可视化产品/工具的公司

国内有独立成一行业的公司，围绕可视化做一些应用产品/系统的公司，比如：

帆软——报表软件finereport、商业智能finebi、大屏可视化阿里——蚂蚁金服可视化控件AntV、数据可视化大屏DataV数字冰雹——大屏可视化百度——开源图表控件Echarts网易——数据分析平台（BI）网易有数

除此之外，还有很多互联网公司会开发自己的数据可视化产品、BI平台，引用国内外开源，对内形成解决方案，但是不对外。软件集成商也对针对客户需求，做专门的方案，自己开发或者集成别人的应用。

1、FineBI

FineBI是一款商业智能BI工具，做数据分析和可视化数据展现，以分析为主，提供多种数据接入方式，可视化功能强大，平台更适合掌握分析方法了解分析的思路的用户，其他用户的使用则依赖于分析师的结果输出。FineBI也是找了很久感觉很不错的一款数据可视化工具。其中还有很多对数据处理的公式和方法，图表也比较全面。相对于百度的echarts，FineBI还是一款比较容易入手的数据分析工具。最后，FineBI提供了免费的版本，功能齐全，更加适合个人对数据分析的学习和使用。

2、EchartChart

echarts的优点：

国产货有语言优势或区域优势。毕竟是中国制造，自己家做出来的，亲和力高，比较适用于我们的思维，对于城市的地理坐标、城市代码等都已经配置好了，需要的时候，直接调用，很方便。免费，各类图，各种形式，K线图完全免费开源。能减少制作成本，也方便使用，（不用担心以后会有什么）当客户选择的时候，我们可以有更多的方案为他们准备。对于处理大量的数据和3D绘图：基于canvas绘图，所以3D绘图方面占据绝对的优势。（可以结合百度地图的使用，而且方便快捷。）一个纯Javascript的图表库：可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互。（使用了几个浏览器，均没发现什么问题。）支持和弦图、力导布局图、拖拽重计算、数据视图、值域漫游、大规模散点。支持动态类型切换（十分方便，以内置代码，轻轻动动手指就可）

3、支付宝AntV

AntV 是蚂蚁金服的数据可视化解决方案，主要包含「数据驱动的高交互可视化图形语法」G2、专注解决流程与关系分析的图表库 G6、适于对性能、体积、扩展性要求严苛场景下使用的移动端图表库 F2 以及一套完整的图表使用指引和可视化设计规范。已为阿里集团内外2000+个业务系统提供数据可视化能力，其中不乏日均千万 UV 级的产品

推荐一些简单的，日常工作能实际应用，或者个人学习数据分析、可视化有必要的工具。

希望大家能真的用起来！

推荐顺序：

能中文版的，尽量不推荐没汉化的，密密麻麻我也头疼；

能“傻瓜式”使用的，尽量不写代码，怕把你们吓跑；

能免费的尽量不付费，破解咱不提倡哈。

本文章提要：

纯可视化图表生成（3个）可视化报表类（1个）商业智能分析（3个）数据地图类（2个）可视化大屏类（3个）数据挖掘编程语言（2个）

纯可视化图表生成类——适合开发，工程师

Echart

一个纯Javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或网页的统计图表模块。可在Web端高度定制可视化图表，图表种类多，动态可视化效，各类图表各类形式都完全开源免费。能处理大数据量和3D绘图也不逊色，据说结合百度地图的使用很出色。

Echart还是多用于一些开发场景的，但它也衍生了一个0代码的图表生成器—“百度图说”，我体验了下，操作基本上就是选择图标，把数据复制过去，然后生成图表，保存为图或者代码嵌入。

AntV

AntV又是蚂蚁金服出品（阿里系）的一套数据可视化语法，貌似是国内第一个采用The grammar Of Graphics这套理论的可视化库。antv带有一系列的数据处理API，简单数据的数据归类，分析的能力，被很多大公司用作自己BI平台的底层工具。

Highcharts

说道Echarts，都会拿来与Hicharts对比，两者有点像WPS和OFFICE的关系，倒不是说Echarts怎样，日常图表动效Echarts完全够了。

Highcharts同样是可视化库，只不过是国外的，商用的话需要付费。其优势是文档详细, 实例也很很详细，文档中依赖哪些js脚本，css都十分详细，学习和开发都比较省时省力，相应的产品稳定性较强。

可视化报表类——适合报表开发、BI工程师

FineReport

一个报表软件，企业级的应用。用于系统的开发业务报表，数据分析报表。也可集成在OA，ERP，CRM等应用系统内，做数据报表模块，也可以开发成财务分析系统，就看你如何驾驭数据了。

两大核心功能是填报和数据展示，但我觉得比较惊艳的一点是，它内置了大量的图表和可视化动效，可视化很丰富，完全没有印象中做报表那种古板的风格。多以它能做出格式各样的dashboard、甚至是可视化大屏，一点不虚。

我之前工作有段时间拿finereport，感触最深的是开发报表很省力，10张门店报表以往做10张excel的，在他里面就是一个参数查询，然后批量导出，用一个模板。

所以有号称：

工作用小屏，决策用大屏。办公用微软，经营用帆软。

商业智能分析——适合BI工程师、数据分析师

Tableau

几乎是数据分析师人人会提的工具，内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。

因为是商业智能，解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也非常拿得出手。

FineBI

自助是BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。

有别于Tableau的是，它更倾向于企业应用，从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类多维数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。

PowerBI

软继Excel之后推出的BI产品，可以和Excel无缝连接使用，创建个性化的数据看板。

数据地图类

很多工具都能实现数据地图，比如上面提到的Echarts、finereport、tableau等。

这里强烈安利的Power Map 2016，可以快速体验一把爽。

还有比较快速的，地图慧

内置的是百度地图，选择模板、上传数据、保存地图很简单的3步。

可视化大屏类

阿里DataV

天猫双十一大屏就用DataV做的，是阿里云的拖拽式可视化工具，主要用于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，像一些展览中心，企业管控中心用。

不需要编程，通过简单的拖拽配置就能生成可视化大屏或者仪表盘。

FineReport

上面提过，这个工具它也能做可视化报表，也能做大屏。

因为后端通常连接业务系统数据，所以可以实时连接业务数据，做企业的一些经营数据展示。比如展览中心、BOSS驾驶舱，还有城市交通管控中心、交易大厅等。

数字冰雹

产品技术不了解，也只是有幸在一次活动上见过。

专注于做数据图像、三维处理、数据分析等相关业务，通过图像可视化方式呈现数据分析，在智慧城市、工业监控用的比较多。

就是商业的，不过官网上有很多大屏设计，可以提供灵感。

数据挖掘编程语言——适合技术性数据分析师、数据科学家

典型如R和Python

R-ggplot2

Python

大数据及移动互联网时代，每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据，而作为互联网服务提供的产品来说，也在持续不断的积累数据。数据如同人工智能一样，往往能表现出更为客观、理性的一面，数据可以让人更加直观、清晰的认识世界，数据也可以指导人更加理智的做出决策。

而在大数据时代的今天，最有价值的商品则是数据。那么今天小编在这里给大家推荐一些常用于数据分析的必备神器。

1.Tableau

Tableau 帮助人们快速分析、可视化并分享信息。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。数以万计的用户使用 Tableau Public 在博客与网站中分享数据。

项目地址：https://tableau/

2.ECharts

Echarts可以运用于散点图、折线图、柱状图等这些常用的图表的制作。Echarts的优点在于，文件体积比较小，打包的方式灵活，可以自由选择你需要的图表和组件。而且图表在移动端有良好的自适应效果，还有专为移动端打造的交互体验。

项目地址：http://echarts.baidu/

3.Highcharts

Highcharts的图表类型是很丰富的，线图、柱形图、饼图、散点图、仪表图、雷达图、热力图、混合图等类型的图表都可以制作，也可以制作实时更新的曲线图。

另外，Highcharts是对非商用免费的，对于个人网站，学校网站和非盈利机构，可以不经过授权直接使用 Highcharts 系列软件。Highcharts还有一个好处在于，它完全基于 HTML5 技术，不需要安装任何插件，也不需要配置 PHP、Java 等运行环境，只需要两个 JS 文件即可使用。

项目地址：https://hcharts/

4.魔镜

魔镜是中国最流行的大数据可视化分析挖掘平台，帮助企业处理海量数据价值，让人人都能做数据分析。

魔镜基础企业版适用于中小企业内部使用，基础功能免费，可代替报表工具和传统BI，使用更简单化，可视化效果更绚丽易读。

项目地址：http://moojnn/

5.图表秀

图表秀的操作简单易懂， 而且站内包含多种图表，涉及各行各业的报表数据都可以用图表秀实现， 支持自由编辑和Excel、csv等表格一键导入，同时可以实现多个图表之间联动， 使数据在我们的软件辅助下变的更加生动直观，是目前国内先进的图表制作工具。

项目地址：http://tubiaoxiu/

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