python 3d大数据可视化软件_十大顶级大数据可视化工具推荐

要使数据分析真正有价值和有洞察力，就需要高质量的可视化工具。市场上有很多产品，特点和价格各不相同，本文列出了一些广泛认可的工具。其实企业如何选择一个合适的可视化工具，并不是一件容易的事情，需要仔细的考虑。

据某公司的一项调查显示：53%的员工要经常查看分析数据，却只是依靠手工操作。在大量的电子表格、图表和数据中滚动鼠标，就好比是大海捞针。数据可视化工具面向用户直观显示结果，帮助用户快速理解和分析数据。

高质量的可视化工具对于数据分析至关重要。数据可视化工具是一种应用软件，帮助用户以可视化、图形化的格式显示数据，呈现数据的完整轮廓。像饼状图、曲线图、热图、直方图、雷达/蜘蛛图只是可视化中的一小部分，这些方法可以简单地表示数据并展示特点和趋势。

一、企业如何选择一个合适的可视化工具

1. 清晰、简洁和可定制的界面

数据可视化程序的界面就像汽车仪表盘，你一眼就能得到想要的重要信息——从剩余油量、行车速度到续航里程。类似地，可视化界面应能在一个视图中显示所有关键信息。

一个好的数据可视化工具应该同时具备以下功能。首先样子看起来很酷。界面清晰又不失流行的颜色。太白令人厌烦，太多颜色感觉又乱，所以界面应该保持适当平衡。

其次，界面应该准确地展示所有重要的数据。比如用户关注的KPI、重要趋势或重要业务相关的数据集，都应该在界面一启动几秒钟内就能完整、清楚地显示出来。所有显示的内容应该一目了然。

界面还有一个非常重要的品质，是可定制化的。在不同时间段内，可能需要跟踪不同的数据集，那么需要自定义哪些数据重点显示。因此，数据可视化工具必须允许定制。

2. 嵌入式

要真正利用数据可视化的强大功能，将可视化报告无缝集成到其他应用程序中是非常重要的。为了让用户高效协同，跨平台共享报告，数据可视化软件应该兼容不同的应用程序。

并不是所有部门都需要分析所有数据。大多数人只希望数据的一部分与他们特定的应用程序无缝集成，从而帮助他们提高工作效率。所以一个好的数据可视化工具必须易于嵌入集成。

3. 人机交互性

由数据可视化工具生成的可视化报告必须具有较强的人机交互性，支持调整一些变量或者参数，能够看到趋势/结果的随之变化。用户能够移动、排序、筛选相关变量，获得相应的效果。

数据分析师和决策者需要的是，能够处理各种来源的数据并生成有价值内容的分析工具。可视化分析报告支持不同格式打开，可以在不同的时间突显不同的部分。

4. 数据采集与共享

将原始数据导入可视化工具，然后以各种不同的形式导出可视化报告，这一过程要按照用户喜欢的方式进行。一些数据集可以最原始的形式输入到工具中，而另一些数据集则需要先进行聚合，因为它们太大了。有时，数据可以从一个数据源中获取，而有时需要从不同的数据源收集数据并通过工具进行可视化。有的数据可视化工具能从多个数据源收集数据并显示在同一个界面上，但有些工具可能没有此功能。您如何选择合适的工具就看具体的需求。

需要自动化生成报告吗?团队之间是否需要共享分析报告?希望从报告中导出哪些数据呢?

5. 地理标记和智能定位

如果您所处的领域对地理位置很关注，那么您可能需要地理和位置数据的可视化工具。比如这些数据来自哪里?哪些州或地区更积极?哪些领域需要拓展?对需要跟踪基于位置kpi的业务来说，按时间和空间分层数据集的能力非常重要。

6. 数据挖掘

数据挖掘是研究大型数据集以识别其中的模式和趋势的过程。如果您处理大型数据集，并且希望可视化工具帮助提取其中的潜在信息并生成可视化报告，那么您需要可视化工具含有该功能。

7. 人工智能

许多可视化工具在使用人工智能来分析、探索和预测趋势，并根据过去的变化预测未来的趋势。如果这是你感兴趣的东西，那么集成人工智能的可视化工具就非常适合。

下面列出一些目前应用广泛的、受欢迎的数据可视化工具，具备上述的特性，帮助您做出最合适的选择。

二、十大顶级大数据可视化工具

1. Tableau

长期以来一直被誉为最好的数据可视化工具之一。他们的客户包括领英(LinkedIn)、德勤(Deloitte)、汉莎航空(Lufthansa)和百事可乐(PepsiCo)等巨头。

它的主要功能是：