Reúna una colección de herramientas prácticas de análisis visual de big data
Introducción Con el desarrollo de la sociedad, se puede decir que los datos afectan nuestra era. Estamos rodeados y afectados por varios números todos los días. Como analista de big data, uno de los contenidos del trabajo es analizar datos. Extraiga los datos, optimícelos y finalmente utilícelos para nosotros. Hoy, el editor ha recopilado una colección de herramientas prácticas de análisis visual de big data para usted. Espero que le resulte útil.
1. Datawrapper
Datawrapper es una herramienta de visualización enfocada a noticias y publicaciones.
Datawrapper es muy fácil de usar y no requiere ningún conocimiento de programación. Solo necesita cargar sus datos y podrá crear y publicar fácilmente gráficos e incluso mapas. Datawrapper proporciona muchas estructuras personalizadas y plantillas de mapas.
2.Tableau
Tableau
Public es quizás la herramienta de visualización más popular, que admite varios cuadros, gráficos, mapas y otros gráficos. Esta es una herramienta completamente gratuita y los gráficos que crea con ella se pueden integrar fácilmente en cualquier página web. Tienen una bonita galería que muestra visualizaciones creadas con Tableau.
3. Smartbi
Como plataforma madura de análisis de big data, Smartbi tiene efectos de visualización reutilizables,
combinados dinámicamente, lo que hace que la visualización de datos sea flexible. Potente y dinámica. proporciona capacidades de aplicación ilimitadas y espacio de imaginación para la mayoría de los usuarios.
Además de admitir el uso de Excel como planificador de informes, es totalmente compatible con los elementos de configuración de Excel. Admite todos los gráficos integrados, gráficos de fondo, formatos condicionales y otros estilos de tablero complejos de Excel, y también admite la biblioteca de gráficos ECharts
completa, que admite una amplia gama de gráficos, incluidos gráficos en cascada y gráficos de contactos. , gráficos de radar y volumen de petróleo Docenas de gráficos interactivos dinámicos, como gráficos, mapas de calor y diagramas de árbol, también crean funciones de análisis de mapas con la ayuda de la tecnología de información geográfica.
4. Google Charts
Google Charts
Basado en HTML5 y SVG, considera completamente la compatibilidad entre navegadores y admite versiones antiguas a través del navegador VML IE. Todos los gráficos que creará son interactivos y algunos se pueden ampliar. Google
Charts es muy fácil de usar y tiene una biblioteca de plantillas completa donde puedes encontrar las plantillas que necesitas.
5. ChartBlocks
ChartBlocks es una herramienta en línea fácil de usar que puede crear gráficos visuales a partir de hojas de cálculo y bases de datos sin codificación. Todo el proceso se puede completar con la guía de una guía gráfica. Los gráficos responden y son compatibles con cualquier formato de pantalla y dispositivo.
6.Chart.js
Muy adecuado para proyectos pequeños. Aunque sólo hay seis tipos de gráficos, la biblioteca de código abierto Chart.js es la herramienta de visualización de datos perfecta para pasatiempos y proyectos pequeños. Utilice el elemento canvas HTML 5
para crear gráficos, Chart.js crea diseños gráficos responsivos y se está convirtiendo rápidamente en una de las bibliotecas de gráficos de código abierto más populares.
De hecho, existen muchas más herramientas, cada una de las cuales tiene sus propias ventajas. Podemos elegir el software más adecuado y conveniente según nuestras necesidades y su rendimiento laboral. Lo anterior es el contenido relevante que el editor ha compilado y compartido con ustedes hoy sobre la "Colección de herramientas prácticas de análisis visual de Big Data". Espero que sea útil para todos. El editor cree que si desea marcar la diferencia en la industria de big data, debe obtener algunos certificados de analista de datos de gran valor, seguir aprendiendo y seguir mejorando para tener más competitividad central y capital competitivo.