数据可视化,到底该用什么软件来展示数据
1.使用你最熟悉的软件 学习用编程建立数据可视化不代表要摒弃你已经熟悉的工具。
我一般使用任何能够最快速解决问题的工具,这个工具可以是Excel,GoogleSheets,或者是Python。
你不需要只用R或者只用JavaScript做完所有工作,在一项工作中囊括不同的工具是有好处的。
你的最终目的是制作可视化图表,每一步的结果会引导你进行到下一步,所以不要太纠结于用“正确”的方法做事。
2.从基础做起 不要期待你第一次尝试就会做出非常高级非常惊艳的视觉效果。
尤其在学习的初期,你是有很多路要走的,所以要从基础做起,再慢慢去使用更加高级的技巧。
这样你才不会一开始就感到备受打击,从而放弃学习的希望。
在R语言中,有很多工具包可以帮助你做事情,甚至有时候你只要使用一个函数就行了。
但是如果你不熟悉R的编程句法,我还是建议你从最基本的R语言学起,即便可能会有些难。
就好比我之前提到的d3.js这个JacaScript函式库,如果你不熟悉JavaScript,或者刚刚开始学习编程,很多类似的东西都会看起来很难。
我建议你从MikeBostock写的基础教程学起,慢慢开始了解你做的东西。
3.找一个项目去完成 不要认为要把所有的东西学完再开始做项目,这样你会被耽搁。
先学习一些基础知识就可以开始了,这至少可以保证,日后当你遇到问题在网上搜索的时候,能够看懂那些解决方法。
选择一些数据,然后开始着手尝试可视化吧。
一开始的进展肯定非常缓慢,你也会觉得很困惑,这都是很正常的。
我直到现在还经常因为一些问题感到困惑,但你一定要坚持做完。
做项目的受益之处,在于它逼着你去学习你需要知道的。
你每做完一个项目,下一个就会变得容易一些了。
通常一个数据可视化的项目会分成以下的步骤。
处理和格式化数据 Python 当我有一个非矩形分隔的文件 ,或数据比较凌乱时,我会写一些特别的Python脚本。
幸运的话,我会找到并重新利用过去已有的脚本。
有时会用Beautiful Soup来修饰,有时会用csvkit 。
R 我只有在需要加载csv格式表格时才会用到R,通常只是做数据聚合,合并,或处理从原来的数据中派生的部分。
Tabula 多用于公开的政府数据,包括在 PDF文件中涉及的数据。
没有 Tabula的话这个过程将非常痛苦。
Microsoft Excel 只有在有需求的时候才会用到它。
数据读入Excel中,然后再导入像Numbers或是OpenOffice这样的工具中。
Google Sheets 有时使用电子表格比写脚本更快,我很喜欢这样简洁的过程。
分析数据 在你去做最后的图形之前,你需要先了解这个数据集。
R 这里我想到的是R。
因为R作为一个开源的统计计算语言,它有一个很丰富的社区,数不尽的扩展包,以及在Stack Overflow上大量的已解答的问题。
制作静态图形 这对我来说通常包含两个阶段:(i)在R中进行可视化; (ii)在Illustrator中润色。
R 在R中有可视化工具包,如ggplot2,但我几乎全部使用R自带的那些功能,即base R。
Adobe Illustrator 如果图形要发布给别人看,我会以PDF格式保存R生成的图形,并在Illustrator中编辑。
虽然有些矫枉过正,但效果还不错。
我也在考虑试着用Sketch。
制作交互式图形 Flash已经过时了,而JavaScript是新的宠儿。
R在这里应用不广。
d3.js 我用数据驱动的文档来做交互式的数据可视化(我还在学习中)。
有许多例子可以用来试手。
但如果我想快速完成一个图表,我有时也会尝试用 Vega-Lite 。
4.认真阅读编程指南和范例 编程指南是很有用的。
一开始可能会有些难,但你必须要适应。
如果你的程序出了问题,很大可能是因为你写的不对,而不是代码的实现有问题。
所以这个时候你就需要仔细阅读指南,确认你的函数运用是正确的。
在R语言中,所有函数的指南都是用相同的格式写的,它会告诉你这个函数有哪些参数,返回值是什么,并且之后会给出使用的范例,这些范例都非常经典。
d3.js函式库的创建者MikeBostock就写了非常好的指南,在网上也有很多其他教程。
Bostock在指南中收录的大量范例是非常有用的,每当我遇到问题,在网上搜索解决方法的时候,我一般都会把出现的问题和“mbostock”放在一起搜索。
5.着手去做 我有时会也会因为想太多而迟迟不开始,但是只要你能着手按照以上的小提示去做,能节省很多时间。
用工具进行数据可视化,一般会有一个最优的做法,但没有必要从一开始就去寻找它。
先把形状和颜色在屏幕上试下,然后将数据编译进去,让数据在大体上看起来没问题。
如果有些不对劲(尤其是对于含有互用和动画的可视化项目),你再去寻求更优化的做法。
一般情况下,即使不是最优,你的图表也是没错的。
常用的数据可视化软件有哪些
展开全部 1. 开源大数据生态圈Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生,早期Hadoop生态圈逐步形成。
开源生态圈活跃,并免费,但Hadoop对技术要求高,实时性稍差。
2. 商用大数据分析工具一体机数据库/数据仓库(费用很高)IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。
数据仓库(费用较高)Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
数据集市(费用一般)QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Ma尝伐佰和脂古拌汰饱咯rt 等等。
前端展现用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。
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常用的数据挖掘工具有哪些
1、 WekaWEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理,分类,回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
2、 Rapid MinerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。
它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。
3、 OrangeOrange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,它的功能即友好,又很强大,快速而又多功能的可视化编程前端,以便浏览数据分析和可视化,基绑定了 Python以进行脚本开发。
它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理,并提供了数据帐目,过渡,建模,模式评估和勘探的功能。
其由C++ 和 Python开发,它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
4、 KnimeKNIME (Konstanz Information Miner) 是一个用户友好,智能的,并有丰演的开源的数据集成,数据处理,数据分析和数据勘探平台。
5、 jHepWorkjHepWork是一套功能完整的面向对象科学数据分析框架。
Jython宏是用来展示一维和二维直方图的数据。
该程序包括许多工具,可以用来和二维三维的科学图形进行互动。
6、 Apache MahoutApache Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 开发的一个全新的开源项目,其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法,供开发人员在 Apache 在许可下免费使用。
该项目已经发展到了它的最二个年头,目前只有一个公共发行版。
Mahout 包含许多实现,包括集群、分类、CP 和进化程序。
此外,通过使用 Apachehadoop库,Mahout 可以有效地扩展到云中。
7、 ELKIELKI(Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index-Structures)主要用来聚类和找离群点。
ELKI是类似于weka的数据挖掘平台,用java编写,有GUI图形界面。
可以用来寻找离群点。
8、 RattleRattle(易于学习的 R 分析工具)提供数据的统计和可视化摘要,将数据转换成容易建模的形式,从数据中构建无监督和监督模型,以图形方式呈现模型的性能,并得出新的数据集。
可视化数据分析软件有哪些好用的?
展开全部 数据挖掘与R语言>本书首先介绍了R软件的基本知识(安装、R数据结构、R程序设计、R输入输出等)。
然后,通过四个数据挖掘案例(藻类频率预测、股票趋势预测和交易系统模拟、交易欺诈预测、微阵列数据分类),介绍了数据挖掘技术。
这四个案例基本上涵盖了常见的数据挖掘技术,从无监督数据挖掘技术、监督数据挖掘技术到半监督数据挖掘技术。
对实际问题、解决办法和解决办法进行探讨,以主线组织内容,明确脉络,每章都是自足的。
读者可以从第一章到最后一章学习,也可以根据自己的需要学习,找到解决问题的方法。
不需要读者具备r和数据挖掘的基本知识。
无论是R初学者还是熟练R用户,他们都能从书中找到有用的内容。
读者可以使用这本书作为学习如何应用R的优秀教材,也可以作为数据挖掘工具。
机器学习:机器学习的一个实际案例分析是计算机科学中一个非常重要的研究领域,近年来人工智能,不仅在许多计算机科学领域和机器学习技术已成为一个重要的支持显示技能满,一些交叉学科。
这本书更全面和系统地描述机器学习的方法和技术。
它不仅阐述了许多经典的学习方法,而且还探讨了一些具有生命力的新理论和新方法。
书中既有分类问题,又有回归问题。
它包括监督学习和无监督学习。
从分类、回归等方面讨论了本书中讨论的案例,然后讨论了聚类、降维和优化问题。
这些情况包括:垃圾邮件识别,分类排序:智能收件箱,回归模型:页面视图,预测正则化:文本回归优化:密码破解,无监督学习:股票市场的指数,空间相似性建设:记录在美国参议院的投票系统聚类的推荐,推荐给用户:R语言包社会网络推特分析:在人们的利益,相比你的模型:发现问题的最优算法。
每一章都力图明确这一原则的概念和正确表达。
它强调理论与实践相结合,具有启发性和易理解性。
用于探索这些情况的基本工具是R统计程序设计语言。
R语言非常适合于机器学习中的案例研究,因为它是一种用于数据分析的高级功能脚本语言。
本书涵盖了200多种R语言的实用方法,可以帮助读者快速有效地使用R进行数据分析。
R语言为我们提供了统计分析的所有工具,但R的结构本身可能有点难以掌握。
这本书提供了面向任务的、简洁的R语言的基本分析方法,包括任务的输入和输出、统计分析和绘图、线性回归等内容,它们会让你的工作效率,R. 每个R语言的方法集中在一个特定的问题,并讨论下面的问题了解决和解释它是如何工作的。
对于R的主要用户来说,R语言的经典例子将帮助你进入R的大厅;对于R的资深用户,这本书将加深你对R的理解,开阔你的视野。
通过这本书,你可以使你的分析工作顺利,了解更多关于R语言。
这本书由一个跷跷板。
R R R R R R语言是世界上最流行的数据处理和统计分析脚本语言。
考古学家们用它来记录古代文明的传播,和制药公司用它来探索药物更加安全、有效,与精算师利用它们来评估金融风险,确保市场平稳运行。
总之,在大数据时代,统计数据、分析数据离不开计算机软件的支持,在这方面,R语言特别好。
这本书将带你去游览R语言软件开发步骤,从最基本的数据类型和数据结构,递归闭包,匿名函数等高级话题,讲解细腻,完全从浅入深,读者不需要统计学的知识,即使没有编程。
许多的书中提到的高级编程技术是认证综述
如何将数据分析结果进行可视化展现
数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,将海量的信息数据在经过分布式数据挖掘处理后将结果可视化。
数据可视化主要是借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。
依据数据及其内在模式和关系,利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。
(ITJOB)利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。
但是,这并不就意味着,数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。
为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。
(ITJOB)对于数据可视化应用软件的开发就迫在眉睫,数据可视化软件的开发既要保证实现其功能用途,同时又要兼顾美学形式,这样就对数据可视化软件提出了更高的要求。
目前,在国内能同时兼顾这两方面的数据可视化软件屈指可数。
其中,比较受用户欢迎的是一款名为大数据魔镜的可视化分析软件。
企业通过大数据魔镜可以将积累的各种来自内部和外部的数据整合起来实时分析,推动自身实现数据智能化管理,增强核心竞争力,将数据价值转化为商业价值,获取最大化利润。
(ITJOB)
常见的数据分析软件有哪些?
1、数加平台数加是阿里云发布的一站式大数据平台,可以提供数据采集、结构化、加工到展示分析整套的一站式数据服务。
可采集不同系统及物理存储的源头数据,在分布式计算平台上进行数据的深度整合、计算、挖掘,将计算的结果通过可视化的工具进行个性化的数据分析和展现,也可直观的展示分析现有云上业务系统的数据库数据。
优点:有完整的产品规划,功能完善;图形展示和客户感知良好;提供SQL查询;缺点:需要捆绑阿里云才能使用,一般用户还不能真正使用起来;部分体验功能一般,有一定的学习成本;2、TableauTableau是目前市面上较为成功的BI工具。
产品既有针对性,又有普适性。
拖放式界面,操作简单。
数据兼容性强,适用于多种数据文件与数据库,同时也兼容多平台,windows、mac、Online均可使用。
而且重要的一点是免费为用户安排现场培训或按需求进行在线培训。
优点:处于行业领导者地位,功能完善;有较好的图形展现与客户感知;新产品开始支持云端展现,但是需要客户端支持;缺点:相比于商业智能BI,更像一个基于数据查询的数据展示工具;处理不规范数据、转化复杂模型比较难;无法处理大量数据;国内网络连接Online版速度较慢;3、QlikQlikView只需轻轻单击几下,就可以对所有数据源进行合并、搜索、可视化和分析,可在不影响性能的前提下连接到多个数据源;其次视图种类丰富,界面简洁,互动性强,总体来说是一款简单易用的BI产品。
Qlik用户可通过各类可视化效果,将Qlik扩展到任何应用程序中。
另外用户也可以通过使用标准的和最新的网络API,可将可视化效果数据嵌入网站或应用程序。
优点:产品功能完善,图形展现和客户感知良好;支持SAAS,有权限管理功能;缺点:有一定的学习成本;报表规范性要求很高;数据抓取功能都非常弱,需要有非常好的数据仓库作为基础;4、SpotfireSpotfire服务对象是一线工作人员和日常决策人员,其交互界面形象易懂,无需写脚本语言和编写程序就可以对数据进行添加、分离操作。
内置搜索引擎,可以随意查找任意信息。
支持R、S+等统计、挖掘功能;有丰富、开源的R模型。
标记有自身特色,提供了过滤、钻取等功能,多个标记同时还可以实现图形化的集合运算。
优点:交互界面形象易懂,即使是普通的业务人员也能轻而易举地进行复杂的数据分析;不一定要建数据仓库,还可以直接从多个异构数据源提取数据进行分析;支持SAAS,有权限管理功能;缺点:SAAS版只支持30M,由于是国外服务器所以上传很慢;不适合中国式的固定报表;进军中国市场较晚,国内案例较少;工具的适应性范围广,但是难易跨度大;5、神策分析神策分析的产品有完整的使用文档,每个模块都有详细的使用说明以及示例,降低了用户的学习成本。
而且支持私有部署、任意维度的交叉分析,并帮助客户搭建专属的数据仓库。
目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能,未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等,工具需要付费使用。
优点:专注于用户行为数据分析,不追求做大而追求做全;有详细的产品使用文档以及案例;提供SQL查询;缺点:更多的是demo示例,不能开箱即用;纯dashboard展示,并不能对单独一块数据作自定义分析;