用啥工具可以实现数据可视化的效果呢？

Posted 2023-04-21

展示的可视化千篇一律，有创新力的数据可视化产品万里挑一~

基于 html5 标准技术的 Web 前端 2D 和 3D 图形界面开发框架，低代码，拖拽即可实现。提供从 SDK 的 API 组件库到行业图标和三维模型资源库，构成了一站式的数据可视化解决方案。兼备可视化轻量跨平台操作的优秀特点，可与企业自有系统无缝整合，轻松将边缘数据统一为一个功能全面的数据可视化系统。实现现代化、高性能、跨平台图形展示和良好的交互体验。

多年来形成了一整套经实践证明的高效开发流程和生态体系，已成为国内电信网管和工业互联网、数据可视化图形组态领域的头部品牌。

基于局部刷新、批量聚合、图像缓存、极少化 DOM 元素等，从底层设计就追求极致的性能，组件可承受万级甚至十万级别数据量，突破了诸多传统行业应用极限。在智慧城市、智慧水务、电力、燃气、新基建、数字孪生、智慧园区、智慧楼宇等诸多行业领域被广泛应用。多年来，Hightopo数百个工业互联网可视化项目实施经验，形成了⼀整套实践证明高效开发流程和生态系，打破了企业数据孤岛现象，全方位、多维度不断推动产业数智化，实现信息互联互通，进行数智化改造全覆盖。

其中，HT for Web GIS 产品的定位在于运用产品强大的可视化技术，将地理信息系统（Geographic Information System，GIS）的数据进行丰富的可视化展示。将 GIS 数据和云计算、大数据、物联网等技术相结合，构建真正的数字经济，数字城市，数字中国；以时空为基础，通过可视化分析技术，对规划、布局、分析和决策提供技术支撑，推进数字化转换和建设。

HT for Web GIS 产品支持对不同地图瓦片服务或数据、航拍倾斜摄影实景的 3DTiles 格式数据以及城市建筑群等不同的 GIS 数据的加载，同时，IM 数据轻量化、三维视频融合以及 2D 和 3D 的无缝融合等技术优势，在 GIS 系统中对海量的 POI 数据、交通流量数据、规划数据，现状数据等进行多样化的可视化展示。HT for Web GIS 产品颠覆传统的 GIS 系统的开发，让 2D GIS 系统和 3D GIS 系统的开发变得更加便捷，数据更加直观，展现更加多样化。

若有 BIM 模型的需求，HT 提供了 BIM 模型转 HT 图元的功能，可对 BIM 文件做轻量化处理，确保其加载的流畅度。

通过 HT 三维可视化和信息技术在机房电信、电力能源、工业交通、城市金融等领域的推广和应用，将为行业运维管理带来极大的便利，数字孪生技术将帮助优化管理流程、提升管理质量、并形象生动的展示数据。

参考技术A

数据分析云本意是为了方便企业快速完成数据可视化分析，实现数据驱动业务，乃至未来的一款智能数据分析。因此在软件设置上，应做到操作简单、数据分析能力强、数据呈现直观、数据可上传至云端。因此，可视化分析无门槛是数据分析云不可或缺的一点。

数据可视化的效果图

数据可视化分析无门槛，实习生也能快速上手

拖曳式布局、点击式选择维度、系统自动聚合运算……

简单来说，报表制作者只需要清楚自身需要分析凸显哪些指标，应运用哪种分析图表便可运用SpeedBI数据分析云快速完成数据可视化分析报表的制作。

拖曳式布局效果

在熟悉分析报表的基础上，掌握一个分析功能甚至花不了十分钟。SpeedBI数据分析云的智能分析功能在操作使用上有着高度的人性化，相互之间设置方式类似，可以说只需简简单单花上一点时间，便可实现举一反三，快速掌握SpeedBI数据分析云的操作步骤。

多维动态分析，非制作者也能自定义BI报表

在以前，当业务部门或高层提出一个另一个角度的数据分析需求，企业信息化人员就得老老实实地从零开始，重新制作数据分析报表，这期间需要的时间根据所需数据多寡、复杂程度划分，少则三两天，多则十天半个月。大大降低了数据分析效果，削减数据信息传递的及时性。

在SpeedBI数据分析云中，浏览者可在浏览状态下，自定义字段与维度组合，从而秒速切换到不同角度观察数据。同时在浏览状态下，浏览者只需双击便可钻取到任何所需报表/明细中（此功能需在报表制作中提前运用）。

参考技术B

链接：http://pan.baidu.com/s/1BWBtFMYeQazJWUYSmHi5fw

提取码：yz10

Python&Tableau：商业数据分析与可视化。Tableau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。

快速分析：在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据，任何数据：无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务，任何数据都可以轻松探索。

课程目录：

前置课程-Python在咨询、金融、四大等领域的应用以及效率提升

Python基础知识

Python入门：基于Anaconda与基于Excel的Python安装和界面

简单的数学计算

Python数据分析-时间序列2-数据操作与绘图

Python数据分析-时间序列3-时间序列分解

......

参考技术C

近几年冒出来的BI之秀，如TB、qlk都强调可视化，一改传统BI工具SAP BO、IBM家的cognos（不过近几年貌似都在研发云BI）。  这里不谈开源，还没见到能成熟应用的BI。成熟的BI工具如 FineBI （国内）和 Tableau（国外），都很推荐。tableau可视化探索分析很赞，数据量多的时候性能较差，企业用多并发价格贵。FineBI 国产帆软，为数不多能占据世界领先地位的数据工具，重在数据处理性能和企业应用的复杂情况（市场步伐很快），自带ETL，可视化还行，价格良心，个人用免费。如图可视化效果：

参考技术D 对于普通用户的数据采集很多软件是可以实现可视化操作的，海量难度较高的数据还是需要专业的代码的技术人员实现的。如果是接触过一点点计算机代码的话可以用“forespider”既可以可视化，又可以采集有点难度的网站数据，很方便。若是没有接触过的话只能简单采集一些数据了。

使用Python+Folium实现地理空间可视化效果

概述

• 如今，有多个数据科学项目需要使用交互式地图。可以通过各种工具制作这种交互式绘图，其中一种工具是 Python 的 Folium 库

• 本文重点介绍使用 Folium 库创建令人印象深刻的地理可视化效果。

介绍

地理空间可视化是使用地理空间可视化工具和技术来分析地理空间数据。地理空间数据可视化旨在将交互式可视化添加到传统地图中，这有助于在分析地理区域和地理位置的不同因素的同时，探索地图的不同层次，对地图的外观进行实验。

解释地图一直是地理空间分析的重要组成部分。研究地图的最佳方法之一是通过交互式可视化。这种可视化帮助我们获得解决复杂数据科学用例的重要见解。

多种工具可用于地理空间可视化，我们将重点关注的工具是Folium。

Folium是一个强大的 Python 库，专门用于创建多种类型的 Leaflet 地图。它是最常用的工具之一，用于解释和从地图中获取见解。

使用 Folium，只需使用纬度和经度值即可创建任何位置的地图。它既可以将数据绑定到地图以进行等值线可视化，也可以将丰富的矢量/栅格/HTML 可视化作为地图上的标记传递。

Folium 提供了多种令人兴奋的功能，我们将在整个项目中探索这些功能！！

学习目标

• 了解地理可视化

• 探索 Folium 以进行地图绘制

• 构建Stamen Toner图和Stamen Terrain图

• 定位和可视化世界各地的各个城市

• 现实生活中的应用

安装

通过以下命令在你的 jupyter notebook 中安装最新版本的 folium 并开始使用！

pip install folium

导入必要的库

导入执行项目所需的库。我们将使用 NumPy 库，它对 Python 中的科学计算很有用。Pandas 库是主要的数据结构库。连同用于地理可视化的 Folium 库。

import numpy as np  
import pandas as pd
import folium

探索基本地图

让我们从绘制基本地图开始。我们可以使用*folium.map()*函数创建世界地图。使用这个简单的命令，我们可以看到正在绘制的世界地图。

world_map = folium.Map()
world_map

现在我们可以通过预先调整缩放级别来制作特定国家的绘图。要绘制特定位置，我们必须输入区域的纬度和经度。

我们可以通过提供纬度为 20.5937 和经度为 78.9629 来绘制印度的地图。相应地设置缩放级别。

world_map = folium.Map(location=[20.5937, 78.9629], zoom_start=4)
world_map

为了定位更清晰的区域，我们可以简单地增加缩放级别。这将提供更深入的地图前景。我们可以通过选择“+”或“-”号在图周围移动并增加或减少缩放。我们也可以双击地图进一步放大地图。

world_map = folium.Map(location=[28.7041, 77.1025], zoom_start=6)
world_map

Folium 为我们提供了通过自定义缩放、标记和滑动以及其他与地图交互的功能。

Stamen Toner图

Stamen Toner图可以快速轻松地可视化，它们可以生成美丽的高对比度黑白图。它们主要用于数据混搭、探索河流曲折和沿海地区。

我们可以使用**“Stamen Toner”**贴图来创建相同的贴图，只需将此贴图添加到之前创建的Map函数并绘制地图。

world_map = folium.Map(location=[28.7041, 77.1025], zoom_start=4, tiles = "Stamen Toner")
# display world map
world_map

Stamen Terrain图

Stamen Terrain图非常适合可视化所有类型的地形。它们提供山体阴影、自然植被颜色并展示双车道道路的高级标记和概括。

现在让我们通过将图块指定为“Stamen Terrain”来尝试一下。

world_map = folium.Map(location=[28.7041, 77.1025], zoom_start=4, tiles = "Stamen Terrain")
world_map

现在我们已经了解了使用 Folium 库绘制不同地图的基础知识。所以，为什么不根据我们的项目要求，通过可视化的方式来进行更多的实验呢!

在这里，我通过选择纬度和经度来可视化美丽的德拉敦市。

latitude = 30.3165
longitude = 78.0322
# create map and display it
dehradun_map = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=10)
# display the map 
dehradun_map

实际应用

要了解绘制和可视化地图的重要性，我们必须探索地理可视化的现实应用。

数据导入

让我们从导入数据集开始，对于这个项目，我们将使用 Pandas 库来使用警察局事件。

df = pd.read_csv('https://s3-api.us-geo.objectstorage.softlayer.net/cf-courses-data/CognitiveClass/DV0101EN/labs/Data_Files/Police_Department_Incidents_-_Previous_Year__2016_.csv')
df.head()

使用**df.head()**函数显示前五个记录。

使用shape函数我们可以看到我们的数据集由 150500 行和 13 列组成。这些是2016年发生的事件的数量。这是一个巨大的数据集，需要大量的计算能力，因此让我们使用前100个值进行工作。

df.shape
limit = 100
df= df.iloc[0:limit, :]

可视化

可视化发生在 2016 年的事件。为了绘制地图，让我们从默认样式开始，指定旧金山的纬度和经度，然后将缩放级别初始化为 12。

latitude = 37.77
longitude= -122.42
sanmap = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=12)
sanmap

添加标记

为了使地图更具交互性，我们可以将犯罪地点整合到地图上。

这可以通过使用Folium 库的FeatureGroup()函数来完成。为此，我们可以创建一个具有自己的特征和样式的特征组并将其添加到地图中。

首先，为数据帧中的事件实例化特征组。

incidents = folium.map.FeatureGroup()

遍历犯罪并将它们添加到事件特征组。我们可以为标记选择任何所需的颜色，并通过指定半径来设置标记的大小。

for lat, lng, in zip(df.Y, df.X):
    incidents.add_child(
        folium.CircleMarker(
            [lat, lng],
            radius=5,
            color='yellow',
            fill=True,
            fill_color='blue',
            fill_opacity=0.6
))

添加弹出文本

我们还可以添加一些弹出文本，当你将鼠标悬停在标记上时，这些文本将显示出来。这些弹出窗口可以显示我们想要的任何东西。在这里，每个标记都应该显示犯罪的类别。

for lat, lng, in zip(df.Y, df.X):
    incidents.add_child(
    folium.CircleMarker(
    [lat, lng],
    radius=5, 
    color='yellow',
    fill=True,
    fill_color='blue',
    fill_opacity=0.6
))
latitudes = list(df.Y)
longitudes = list(df.X)
labels = list(df.Category)
for lat, lng, label in zip(latitudes, longitudes, labels):
    folium.Marker([lat,lng], popup=label).add_to(sanmap)    
sanmap.add_child(incidents)

删除位置标记

如果我们不想显示位置标记，我们可以简单地将文本添加到圆标记中。创建并显示地图。

sanfmap = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=12)
for lat, lng, label in zip(df.Y, df.X, df.Category):
    folium.CircleMarker(
        [lat, lng],
        radius=5, 
        color='yellow',
        fill=True,
        popup = label,
        fill_color='blue',
        fill_opacity=0.6
    ).add_to(sanfmap)
sanfmap

 

尾注

我们已经讨论了地理空间可视化的用例和实际应用。探索 Folium 库以绘制各种类型的地图。使用Folium进行进一步的实验，以创建功能强大的交互式可视化！！