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免费的数据可视化工具?

一、免费的数据可视化工具? 不做则已,一旦做了,自然要用上新技术。这个道理放在BI可视化分析上也同样行得通,毕竟新技术新功能使用简单、效率高、分析效果好。但问题就在于

一、免费的数据可视化工具?

不做则已,一旦做了,自然要用上新技术。这个道理放在BI可视化分析上也同样行得通,毕竟新技术新功能使用简单、效率高、分析效果好。但问题就在于:去哪里试用BI可视化分析的新技术新功能?当然是由资深BI厂商奥威软件独立开发的SpeedBI数据分析云免费版。这里汇聚了BI可视化分析新技术,能让个人用户、正在考察BI的企业级用户免费试用各种新功能,更合理评估奥威BI软件的可视化分析能力与效果。

智能语音,给你一个用说就能做分析的平台

SpeedBI数据分析云新增智能语音功能,实现用说的来操作BI的效果。就如在年终会议上,在各种思想看法相互碰撞的探讨会上,不用操作鼠标,只需对着屏幕发出数据分析指令,下一秒屏幕上将呈现一份完整的可视化分析报表。手动切换报表?手动制作BI可视化分析报表?手动修改数据源、抽取数据?不!只需用说的,SpeedBI数据分析云将自动在后台完成数据智能匹配、智能分析,并最终以图像化分析报表呈现出来。

全新更优布局,新手上路不懵逼

SpeedBI数据分析云采用最新布局界面,将常用的、重要的功能模块放在醒目位置,不在需要从其他地方调用,直接在操作页面上就能应用,步骤更少、操作更快。

新布局不仅更有利于精简BI报表制作步骤,提升智能数据分析效率,同时也对新手上路更友好,新人再也不用担心难以适应新平台。

填报功能深度优化,使用更顺手

SpeedBI数据分析云基于原填报功能进行了深度优化,优化范围覆盖附件上传、填报查询、审批、填报列来源定义等多个方面。

除填报功能外,SpeedBI数据分析云还同时针对性优化内存计算功能、增加更丰富交互功能、新增多项简表功能优化,如通过简表行-列拼接实现复杂的中国式报表等。

SpeedBI数据分析云同步更新奥威BI系列各项先进智能可视化分析功能与板块,致力于为更广泛的BI用户提供第一手BI新功能体验,协助企业用户更全面科学评估BI功能效果。欢迎来自各行各业,有着丰富智能数据分析、数据可视化需求的用户免费登录SpeedBI数据分析云,体验奥威BI强大、实用的智能可视化分析效果。

二、大数据可视化分析工具都有哪些?

“有哪些让人惊艳的数据可视化工具?请介绍下功能特点,擅长领域,价格成本等。”看了很多小伙伴们的回答,已经分享了很多数据可视化工具,那么这里再补充一款表格工具:SeaTable,它虽然不是专门的数据可视化工具,但它作为新型的协同表格和信息管理工具,不仅记录和管理信息比 Excel 更简单易用,而且有着非常实用的数据可视化功能。不能用惊艳来形容它,因为它给你的是易用、自动、实用,而不是花里胡哨。不需要你再去专门学习可视化工具使用,只要你简单用过 表格,那么你就可以在 SeaTable 表格上快速实现数据可视化,上手就会。

表格支持丰富的数据类型。文件可在线查看
某个案例表格

产品人群:面向小白、业务人员、数据管理人员、项目管理者、常用表格等广泛的人群。价格:免费使用数据可视化功能特点

  • 无需下载安装表格,在网页端和微信小程序上都可以使用、查看、共享。也支持私有化部署。
  • 可用表格完成数据的收集汇总、存储、管理、可视化、分析、共享协作、内外部查询等。它同时结合了协同表格的易用性和数据库强大的数据处理能力,可实现数据的集中管理和可视化。单表支持千万级数据。
  • 数据可视化功能丰富且免费:有日历、时间线甘特图、图库、看板、地图、BI高级统计等。可导出。
  • 无需任何可视化基础,通过点选就可以快速自动实现。
  • 可从本地直接导入数据,可直接在表格里记录和管理数据。可导出数据。并且也具有完善的 Python API,可快速地开发自定义数据处理流程。

本回答围绕数据可视化,简单介绍几点。当我们用 SeaTable 表格管理和可视化数据时,比如:

时间线甘特图可视化:当需要把表格管理的项目信息以甘特图形式可视化时,那么从表格的“插件”里一键添加“时间线”插件,仅需简单点选,就可以自动把项目任务呈现为时间线甘特图,不用再去费劲的布局和画图。并且可以添加多个时间线甘特图;可以设置显示字段、时间线颜色等;可选择以年、月、天展示。点击时间线条,可以直接进去查看和编辑详情。时间线图可下载为图片。如下图:

日历可视化:日历插件的设置同样很简单,也可以增加多个日历视图。点击日历上的标题可以直接进去查看和编辑。能以不同时间形式来展示日历。可打印。如下图:

日历
能以不同时间形式来展示日历,可打印

看板可视化:它能以“单选”等类型列作为分组依据,来展示表格里的信息,让团队成员一目了然地查看工作任务。点击就可以进去查看和编辑记录详情。如下图:

普通地图可视化:地图插件支持普通地图、气泡地图、图片地图三种地图类型(高级统计插件中的地图支持更多地图)。通过它可把表格中的地理位置自动展示到地图上。可设置地理位置标签颜色、直接显示字段、悬浮显示字段等,可缩放查看,也支持大屏查看,可下载为图片。

普通地图
图片地图

图库数据可视化:可把表格中的图片以图库形式展示出来,可设置展示出的字段。点击标题可直接进去查看和编辑记录详情,点击图片可放大查看图片。如下图:

统计功能数据可视化:使用表格右上角的“统计”功能,仅需点选,就可以为不同的视图创建出统计表格、统计图表,快速完成数据透视、数据可视化。点击图标、数字可直接进去查看和编辑对应的统计记录。图表可导出为图片。统计表格可作为新子表导出到表格中。如下图:

统计功能
统计表格设置
统计图表设置

BI高级统计数据可视化:内置BI功能的“高级统计”插件,同样免费使用。里面有丰富的可视化图表类型,如卡片、地图、热力图等。同样仅需点选,就可以快速创建出数据可视化图表。轻松完成数据分析、报表工作。图表可导出为图片。如下图:

卡片可视化:自动统计并比较
图表类型丰富
数据可视化图表
中国地图统计省份销售额设置,颜色越深代表数值越大
条形图统计省份销售额设置

本回答就介绍这么多,希望让你多一个更简单易用、更实用的数据可视化和表格工具,当然,它的功能还有很多哦。了解更多可访问 SeaTable

使用案例:

SeaTable:案例 | 工程项目成本核算管理,用 SeaTable 更简单高效SeaTable:资源 | 历届冬奥会信息表,让我们为北京冬奥会加油,一起向未来!SeaTable:数据分析 | 如何对年终销售数据进行可视化分析,快速搞定统计图表SeaTable:教程 | SeaTable 地理位置列、地图插件、高级统计中的地图使用介绍SeaTable:案例 | 记录和管理团队工作计划,用 SeaTable 表格更简单方便SeaTable:比传统表单更灵活的数据收集神器,试试 SeaTable 的数据收集表

三、BI数据可视化工具应该如何选择?

桌面版本推荐Power BI、Tableau

Power BI

微软出品,容易上手,就是图形配色不怎么样

Tableau

老牌的可视化工具了

如果你有编程功底,可选的就很多了,D3、ECHARTS、PY等等

四、怎么把数据库导入可视化工具?

如果是navicat,第一:建立连接一般是127.0.0.

1第二步:双击链接展开折叠,右键链接新建数据库,第三步:右键新建数据库名字点击运行文件把准备好的数据库文件即可。

五、数据分析可视化图表工具推荐?

推荐数据分析可视化图表工具有:Tableau,ECharts,FineBI,QlikSense,QlikView,DataFocus等。

数据分析可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究,是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

六、6个顶级bi和数据可视化工具?

1.QlikView

这是一个专注于用户作为数据接收者的解决方案,用户可以按照类似于开发人员处理数据的工作流程,来探索和发现数据

2.Klipfolio

这是一种 100% 部署在云端的 BI 解决方案(无需桌面应用程序),为数据可视化和仪表盘组合提供了真正具有洞察力的工具

3.Tableau

与大多数其他 BI 工具一样,Tableau 通过可视化方式对数据分析进行调整归零。

4.Geckoboard

这是另一个基于云的可视化解决方案

5.Power BI

这是由微软开发和支持的软件解决方案,用于商业智能和分析。

6.Google Data Studio

它是谷歌分析解决方案的一部分

七、大数据 可视化工具

大数据在现代社会中的重要性

随着信息时代的快速发展,大数据已经成为当今社会最重要的资产之一。大数据是指体积巨大、类型繁多的数据集合,通过运用先进的技术和工具进行分析和处理,从中挖掘出有价值的信息和洞见。在各行各业,包括金融、医疗、零售等领域,大数据都扮演着至关重要的角色。

大数据分析与挖掘

大数据分析是指通过对大规模数据集进行分析和挖掘,以发现模式、趋势和关联,并从中提取有价值的信息。这种分析需要依赖于各种工具和技术,其中可视化工具则扮演着非常重要的角色。可视化工具能够将复杂的数据以直观的方式呈现,帮助用户更好地理解数据背后的含义。

可视化工具的作用

在大数据分析过程中,可视化工具起着至关重要的作用。它们能够将抽象的数据转化为易于理解的图形和图表,帮助用户更快速地发现数据之间的关系和趋势。通过可视化工具,用户能够直观地看到数据之间的联系,更好地做出决策和预测。

大数据和可视化工具的结合应用

大数据分析与可视化工具的结合应用,为企业提供了更多的商业洞察和决策支持。通过对大数据的分析,企业可以更好地了解市场需求、客户行为和竞争对手的情况。而可视化工具则能够将这些分析结果以直观的方式展现出来,让决策者更好地理解数据背后的含义。

如何选择适合的可视化工具
  • 需求分析:首先需要明确自己的需求,确定需要分析的数据类型和展示方式。
  • 功能比较:对不同的可视化工具进行功能比较,选择适合自己需求的工具。
  • 易用性:考虑到用户的使用习惯和技术水平,选择易用的可视化工具。
  • 数据安全:确保所选可视化工具具有良好的数据安全性,保护重要数据不被泄露。
  • 技术支持:选择有良好技术支持和售后服务的可视化工具,以便在使用过程中遇到问题时能够及时解决。
  • 结语

    大数据分析和可视化工具的结合应用,为企业带来了前所未有的商业机会和竞争优势。只有充分挖掘和利用大数据,并通过合理选择适合的可视化工具,企业才能真正实现数据驱动的决策和发展。希望本文能够帮助读者更好地了解大数据和可视化工具的重要性,并在实际应用中取得更好的效果。

    八、好用的数据分析工具(软件)?要能做数据可视化?

    实用的数据可视化分析软件需要做到以下几点:1、产品足够稳定避免出现数据连接中断,数据显示错乱等问题。企业数据多且杂,一旦出现了数据错乱将会是一个巨大的工作负担。你或许要花上比之前多好几倍的时间进行补救。2、具备实时分析功能企业的发展是争分夺秒的,市场随时在变化,决策随时需要调整,因此若能保证数据实时性,能够处理大数据量。对企业的经营来说将会是一大助力。3、样式要求较高报告毕竟是给上司层看的,简洁明了的样式不仅能让人心上愉悦,也更容易让人一眼看到突出的重点,让看报告的人快速了解数据,做出科学决策。4、同时支持电脑端、移动端等多型号的终端设备自适应任意终端伴随而来的是企业办公的多元化,企业的管理也要突破时间和空间的限制,随时随地地查看企业运营状况,及时作出分析脱离电脑端限制,能实现移动端实时监测查阅数据。毕竟对许多企业高层来说,若是在路上也能随时查阅实时数据,掌握企业经营动态变化,将使工作更高效。5、支持多种数据源有些公司需要处理多种不同的数据源,因此如果数据分析软件能支持多种数据源,处理数据将更加高效便捷。6、数据挖掘需求通过预测数据变化趋势,以起到对相关政策下达的导向作用,并对后续政策实施的导向作用。7、自动识别功能也就是能够适度识别关键数据的错误并进行标记。使用的数据正确了才能提供科学数据支持。这是很重要的一点。8、操作简单方便数据可视化分析软件本身就是为了提高企业数据分析效率,为决策提供科学数据支撑而诞生的。因此在使用方面,为了保证其高效,要求其操作简单方便。奥威推出采用ZUI新的前后端技术的大数据可视化分析软件(OurwayBI),更快更强更酷,独有的内存OLAP,轻松完成分析模型创建,高性能百亿数据分析秒级响应,基于H5,一次开发,自适应设备,优化极致移动体验,集合任意业务系统数据,打破信息孤岛,实现企业内部数据的打通和共享。拖曳式操作,业务员也可以快速上手。经过数十年的发展,商业智能BI如OurwayBI已经发展地比较完善,功能齐全、稳定性高、运行速度快、操作方便简单,同时支持电脑端、移动端等多型号的终端设备以及多种数据源。

    九、大屏数据可视化系统架构?

    大屏数据可视化系统是一种基于数据分析和可视化技术的监控、分析和管理工具。其架构主要包括以下几个部分:

    1. 数据采集层:负责从各个数据源采集数据,并将采集的数据进行清洗、处理、转换和存储。常见的数据源包括数据库、API接口、文件、第三方服务等。

    2. 数据处理层:负责将采集的数据进行加工处理、计算和分析,并将分析结果存储到数据存储层中。数据处理层通常也包括数据预处理、数据挖掘、数据建模等功能模块。

    3. 数据存储层:负责存储采集的数据和处理后的结果。数据存储层可以采用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等技术。

    4. 可视化展示层:负责将处理后的数据通过可视化手段展示出来,供用户进行数据分析和决策。可视化展示层包括大屏幕展示、Web界面、移动端应用等。

    5. 用户管理和数据权限控制:负责对用户进行权限管理,确保用户只能看到其有权限查看的数据。用户管理和数据权限控制可以基于角色、用户、数据分类等进行授权管理。

    针对大屏数据可视化系统,一般采用分布式架构可以加强系统的可扩展性和性能。同时,为了保证系统的稳定性,还需要考虑高可用性和容灾备份。

    十、数据可视化大屏布局技巧?

    包括:1. 确定目标受众:了解大屏的主要观众,根据他们的需求和兴趣设计布局。2. 确定展示内容:明确要展示的数据、图表和信息,确保它们与目标受众相关。3. 确定布局主题:选择一个与目标受众和展示内容相符的主题,如时间线、地理位置、流程图等。4. 确定布局元素:选择合适的图表、文字、图片等元素,以清晰地展示数据和信息。5. 确定布局色彩:使用色彩来吸引观众的注意力,同时使整个布局看起来协调统一。6. 简洁明了:避免过度装饰和复杂的设计,使整个布局看起来简洁、明了、易于理解。7. 交互性:如果可能,添加一些交互元素,如筛选器、按钮等,使用户可以更深入地探索数据。8. 测试和调整:在大屏布局完成后,让一些观众进行测试,收集他们的反馈,并根据需要进行调整。9. 更新和维护:定期更新数据和信息,并维护大屏布局,确保其始终保持最佳状态。10. 培训和支持:为观众提供培训和支持,帮助他们理解大屏内容和功能。

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