国内都有哪些好的数据可视化工具,推荐一下

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了国内都有哪些好的数据可视化工具,推荐一下相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

诚然,数据可视化可谓是数据分析工作的最后一道工序,前面的作业做得再好,如果不能很好地展现出来,那就算是临门一脚、功亏一篑了……下面给大家列出好用的数据可视化工具清单,希望可以为你的学习或工作带来一些帮助。

1、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。

2、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()

3、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。

4、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就可食用了。

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。

参考技术A 就介绍一下我好用的:
Tableau(国外)。很出名的一款可视化工具,知道的人应该也很多,可视化功能比较全面,也很强大,但同时对电脑硬件要求也比较高,操作也较为复杂,专业需要的人士可以用这个。
EXCEL。这个属于最基本的数据分析工具了,不要小瞧它,你能用好它的话,已经比很多人都强了,数据分析、图表、清洗数据等等,基础入门功能还是不错的,小白入门级。
镝数(国内)。这个放在这里,属于是办公,对复杂操作没有特别要求的同学用的,这要把数据粘贴编辑上去,就可以做一些简单的交互式图表了,输出的图表颜值也很高,主要是这是一个在线免费的,不用下载,直接放在收藏夹里面,平时做啥图还是很方便的,没有专业性要求的可以考虑
参考技术B 推荐图表秀,在数据可视化端国内算是比较优秀的。我一般在做工作汇报的时候用的会比较多,操作起来很方便。最重要的是:不用花钱,谢谢。 参考技术C 数据展现比较好的必定要提到Tableau,qlikview等,国外大牌,质、量都不错,价钱也符合其国际地位。本地的,帆软公司的FineBI产品值得考虑,数据安全性可以放心,性价比高。 参考技术D bdp个人版不错啊,酷炫的可视化图表通过拖拽就能生成,对于我这种小白来说,简直太不可思议了。支持柱状图、折线图、饼图、雷达图、经纬度地图、热力地图、词云图、漏斗图、旭日图、树图等一系列好看又直观的图表,不错~

百度都有哪些开源项目呢?本文推荐一下。

ECharts是一款由百度前端技术部开发的,基于Javascript的数据可视化图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表。

  提供大量常用的数据可视化图表,底层基于ZRender(一个全新的轻量级canvas类库),创建了坐标系,图例,提示,工具箱等基础组件,并在此上构建出折线图(区域图)、柱状图(条状图)、散点图(气泡图)、饼图(环形图)、K线图、地图、力导向布局图以及和弦图,同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现。

 

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  开源自动驾驶平台 ApolloAuto

  Apollo (阿波罗)是一个开放的、完整的、安全的平台,将帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统,快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。

  Apollo 是百度重点打造的 AI 开放平台之一,计划主要包含 4 个技术模块:定位/感知模块、车辆规划与运营(AI+大数据,精准控制车辆,适合不同路况)、软件运营框架(支持英特尔、英伟达等多种芯片)。

 

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  百度文件系统 BFS-Baidu

  百度的核心数据库Tera将数据持久化在分布式文件系统上,分布式文件系统的性能、可用性和扩展性对整个上层搜索业务的稳定性与效果有着至关重要的影响。现有的分布式文件系统(如HDFS等)无法满足低延迟、高可用、跨地域扩展等方面的需求,所以我们从百度搜索的业务特点出发,开发了自己的分布式文件系统BFS。

  系统主要由NameServer、MetaServer、ChunkServer、SDK、bfs_mount和bfs_client等几个模块构成。

  其中NameServer是中心控制模块,采用集群化部署,负责目录树的管理;ChunkServer是数据节点负责提供文件块的读写服务;SDK以静态库的形式提供了用户使用的API;bfs_mount通过libfuse,将bfs挂载到本地,作为本地文件系统访问;bfs_client是一个二进制的管理工具。

 

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  在线脑图编辑器 Kity Minder

  KityMinder 是百度FEX团队的f-cube小组(原UEditor小组)的又一力作。作为一款在线的脑图编辑工具,它有着很多Native编辑工具的交互体验。KM与UE有着一样的宗旨,就是注重最终用户的使用体验。同时,它充分发挥了Web云存储的优势,可以直接将编辑中的脑图同步到云端。此外,借由独创的 “云盘分享”功能,用户可以一键将当前编辑的脑图直接生成在线链接共享给其他用户,实现无缝沟通。

 

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  分布式配置管理平台 Disconf

  专注于各种 分布式系统配置管理 的通用组件/通用平台, 提供统一的配置管理服务。包括 百度、滴滴打车、银联、网易、拉勾网 等知名互联网公司正在使用!

 

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  分布式表格系统 Tera

  Tera 是一个高性能、可伸缩的数据库系统,被设计用来管理搜索引擎万亿量级的超链与网页信息。为实现数据的实时分析与高效访问,我们使用按行键、列名和时间戳全局排序的三维数据模型组织数据,使用多级Cache系统,充分利用新一代服务器硬件大内存、SSD盘和万兆网卡的性能优势,做到模型灵活的同时,实现了高吞吐与水平扩展。

 

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  Android自动化测试框架 Cafe

  Cafe 测试框架是一款来自百度QA部门的具有开创性意义的Android平台的自动化测试框架,框架覆盖了Android自动化测试的各种需求。框架致力于实现跨进程测试、快速测试、深度测试,解决了Android自动化测试中的诸多难题,比如业界一直没有解决的跨进程测试问题。

 

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 富文本编辑器 Ueditor

  UEditor是由百度web前端研发部开发所见即所得富文本web编辑器,具有轻量,可定制,注重用户体验等特点。

 

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  地图可视化工具库 Mapv

  Mapv 是一款基于百度地图的大数据可视化开源库,可以用来展示大量的点、线、面的数据,每种数据也有不同的展示类型,如直接打点、热力图、网格、聚合等方式展示数据。

 

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  全新 3D 可视化库 ECharts-X

  ECharts-X是 ECharts 团队推出的全新 3D 可视化库,它是基于 ECharts 的扩展,底层深度整合了 WebGL 库QTEK和 Canvas2D 库ZRender。

 

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  百度音乐播放内核 MuPlayer

  MuPlayer 是一款跨平台、轻量级的音频播放解决方案,是百度@音乐前端团队开发维护的浏览端音频播放内核,它基于HTML5 Audio及Flash音频技术,已在百度音乐多个线上产品线中应用,具备很强的灵活性和稳定性。

 

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  文件上传组件 WebUploader

  WebUploader 是由Baidu WebFE(FEX)团队开发的一个简单的以HTML5为主,FLASH为辅的现代文件上传组件。在现代的浏览器里面能充分发挥HTML5的优势,同时又不摒弃主流IE浏览器,延用原来的FLASH运行时,兼容IE6+,Andorid 4+,IOS 6+。两套运行时,同样的调用方式,可供用户任意选用。

 

以上是关于国内都有哪些好的数据可视化工具,推荐一下的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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