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好用的数据分析可视化工具有哪些?
好用的数据分析可视化工具有哪些?
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好用的数据分析可视化工具有哪些?

1.Excel 作为一个入门级工具,Excel是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具,Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。 2.CSV/JSON CSV(逗号分隔值)和JSON(JavaScript对象注释)虽然并不是真正的可视化工具,但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构,并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。 3.Google Chart API Google Chart API工具集中取消了静态图片功能,目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVGCanvas和VML的浏览器中使用,但是Google Chart的一个大问题是:图表在客户端生成,这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用,此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式,之前的静态图片就不存在这个问题。 4.Flot Flot 是一个优秀的线框图表库,支持所有支持canvas的浏览器(目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持)。

操作简单的大数据可视化分析工具有推荐吗?
提示:

操作简单的大数据可视化分析工具有推荐吗?

当企业发展到一定阶段之后,企业的数据也会逐渐累积丰富,对数据分析的时效性、准确性也有越来越高的要求。为了更快的满足业务部门的数据分析需求,搭建自助数据分析平台是大势所趋。 对于一般企业的可视化数据分析需求来说,由于可视化分析工具市面上已经有不少成熟的产品,相比于自研一个新产品,成熟产品的用户教育成本更低、实施更快、稳定性也比较好,因此有不少公司都不会重复造轮子。但相应的,在进行可视化数据分析产品,即商业BI工具的选型时,我们常常会遇到以下问题: 1、 市场上BI工具的同质化严重,各家基本功能差不多; 2、 纯工具的采购风险很高,能不能用起来对客户本身有很大的挑战。 3、 工具的后续运营和持续价值如何发挥。 那么围绕这三个核心问题,面向市场营销等企业常见的普通业务场景,部门决策人在进行BI工具软件的选型时具体应该考虑哪些细节?我们采访了多位资深市场营销人,一起来听听他们的建议。 选购工具软件之前,要先明确自己的核心业务需求 BI领域作为一个相对成熟和清晰的方向,产品同质化在国内市场上表现的非常明显,且竞争更激烈。在网上随便搜索,都有几十家或大或小的产品可供选择。但是深入研究后就会发现,成熟的商业工具在核心功能上差别不大,你家支持大屏设计,我家也可以;你家数据源丰富我家也不差;你家操作简单,我家上手也容易…… 所以,从工具功能本身而言,只要是国内正规产品厂商,基本都能符合企业使用场景和需求,这时我们就需要在采购之前详细分析自身的使用需求,尤其要关注本部门和其他部门在数据分析领域的长期使用需求前景和一些企业的一些业务特点。 比如说如果企业内部对BI工具的使用需求较频繁,需要工具平台开设大量储备账号和兼具较高的查询效率,那么类似Power BI这类小而美的工具就不太适合你;而如果企业自身对数据分析的质量要求较高,除可视化数据分析之外还需要进行数据模型机器学习分析的相关工作,那么你可能就更需要像美林数据旗下Tempo大数据分析平台这样能够兼容数据处理、数据建模、数据分析多维度功能的工具。 工具型产品采购的风险,核心在用户本身的使用能力 企业开展任何业务,工具终究只是一个辅助,只是帮我们规划流程、执行落地与辅助决策的工具,工作成效本身,取决与我们本身的业务模式和执行实施。以市场部门举例,它本身就是“花钱的部门”,且市场推广运营效果很难由于一个工具的使用去量化,故而选择工具就需要慎之又慎。加上我们当前自身业务提升遇到的各种困难和挑战,最后产品选择除了功能本身外,就需要考虑服务和支持,看哪家能更好的支撑我们的业务提升。 BI工具也面临同样的问题,BI工具主要是企业数字化转型过程中一环,通过数据分析和可视化展示,为企业业务决策提供辅助支持,或者通过数据可视实现业务监测管控。纯工具采购,后续问题会比较多,除非客户有一个强大的IT团队可以支持。故而大部分企业会提供产品+服务的模式,从而解决这个问题。随着市场的发展和积累,在企业经营分析领域,营销、财务、人事、供应链等商业领域服务模式和体系各家基本成熟,形成标准行业模板,能满足大部分客户需求。 但随着企业数字化转型的深入,除了互联网、金融等服务行业应用外,在水电油气等能源企业以及高端装备制造企业等为代表的工业领域,BI工具要想发挥价值,就需要结合具体行业业务场景,进行数据治理、指标设计与可视化场景开发,才能真正发挥工具的价值,为客户决策提供支持和依据。 这个就要求提供服务的厂商,不仅需要有产品,还需要了解工业企业基础的信息化建设、业务特点,才能满足客户需求。目前国内的厂商之中,美林数据作为一家大数据公司,在数十年的发展中,积累了丰富和行业实践经验。国家电网、中石油、中广核、航发集团、兵器集团……等很多能源和工业制造领域企业的数字化转型都有美林数据的参与;同时美林数据TempoBI本身在开放性和定制化能力上也是能力突出,自由式报表/3D/地图等设计组件、多种开发接口与集成模式支持,使平台在具体项目交付中,可以根据不同客户的需求实现灵活定制。 “鱼与渔兼得”,工具才有更好的生命力 产品+服务的模式基本解决了客户工具采购使用问题,也能根据实际目标快速产生成果。但是企业业务的变化速度是非常快的,第三方服务有时无法做到实时与灵活相应。工具本身的使用与运维,如何长远的发挥价值和左右,也需要客户自身提升个人使用能力,将工具与业务结合,深度应用,才能获得工具本身的长远价值收益。 随着数字化转型的深入,依据数据分析的业务决策也越老越普遍,人人都是数据分析师的理念也被更多客户所认可,销售、财务、运营、生产等各环节业务专家也加入了数据分析的行列,他们与IT的配合已经不再是简单的提出需求+响应的状态,而是基于数据价值发现与应用的协作。IT核心承担整体的规划建设、底层数据与能力的构建,而业务用户自身根据需求,自助式开展分析,没有人比他们更懂自己的业务需求,自己分析的时效性和准确性也最高,这样才能真正的推进企业数据分析文化的构建,打造组织数据分析与应用能力。 基于这样的场景和需求,在工具选择的时候,功能与基础服务是一方面,易用性和符合业务用户思维则更加重要。 美林数据的TempoBI在这个方面,也是下足功夫,从数据接入-数据处理-可视化分析-成果应用,流程化操作与引导模式,让业务用户快速上手。 内置模版与定制模版的功能,让用户可以固化自己分析场景,实现内部快速成果复用。比如在项目实施服务过程中,就可以根据典型场景需求,定制多套分析模板,后续客户在自己使用过程中,只需要简单更换数据即可。 还有类Excel的数据处理、丰富的图形组件、智能化图形推荐、业务计算规划……等各种基础功能,业务用户简单培训,即可自主开展数据分析与探索。 归根结底,无论是大数据与人工智能技术,还是SCRM、BI、AI工具的选项,都是一种解决问题的新方法或者辅助支撑,要让技术或者工具发挥价值,首先要明确业务需求与工作目标,与自身业务深度结合,才能真正的赋能业务,实现业务价值。与此同时自身业务能力的提升也很关键,工具+意愿+能力,才能推动业务不断变革提升,实现长远收益。

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