Im Jahr 2021 müssen diese fünf Visualisierungstools genutzt werden

Als Datenanalyst bin ich unerklärlicherweise begeistert, wenn es um Datenvisualisierung geht. Ich denke, dass Datenvisualisierung aus zwei sehr wichtigen Teilen besteht: zum einen aus Daten und zum anderen aus Visualisierung. Das häufigste Problem, das wir haben, ist, dass wir bereits über Daten verfügen, aber nicht wissen, wie wir diese visualisieren sollen.

Es gibt eine ganze Reihe von Visualisierungstools auf dem Markt, die Ihre Augen definitiv blenden können, aber die meisten davon sind Tools mit relativ hohen Schwellenwerten, wie Gantti, Paper.js, Highchart.js usw. Es Man muss sagen, dass sie auf technischer Ebene tatsächlich sehr beeindruckend und sehr ausgereift sind. Aber auch die Zielgruppe der Zielgruppe ist relativ Single, nämlich Programmierer.

Ich persönlich habe das Gefühl, dass die Nutzung von Daten im Zeitalter von Big Data immer beliebter wird. Viele Unternehmen, die Datentools herstellen, versuchen, die Datenanalyse zu einer barrierefreien Sache zu machen Indem wir den Einstieg vereinfachen, können wir den Wert der Daten wirklich maximieren.

Aus dieser Perspektive möchte ich mehrere Visualisierungstools empfehlen, die jeder nutzen kann und mit denen sich Daten schnell verbessern lassen.

Der Zweck der Datenvisualisierung?

Bevor wir Tools empfehlen, müssen wir eine weitere Frage beantworten: Was müssen Sie mit diesen Datenvisualisierungstools erreichen?

Vielleicht haben Sie eine vollständige Idee, die durch Fakten bestätigt wurde und intuitiver und leichter verständlich dargestellt werden muss, um eine Logik oder eine Geschichte zu erzählen.

Vielleicht Sie Es gibt eine große Menge an Daten. Wie möchten Sie Wissen oder Erkenntnisse hinter den Daten entdecken, auswerten und anzeigen?

Vielleicht haben Sie alle Arten von Daten, aber Sie wissen nicht, ob Sie Daten verstehen Für die Modellierung, Programmierung oder Datenbereinigung benötigen Sie ein benutzerfreundliches Datenvisualisierungstool, das die Datenvisualisierung per Drag & Drop vervollständigen und die am besten geeigneten Anzeigegrafiken bereitstellen kann.

Möglicherweise gibt es noch verschiedene andere Szenarien , aber alle Datenvisualisierungstools haben ein Szenario ihrer Kerndienste. Schön, benutzerfreundlich, einfach, kollaborativ, intelligent usw. sind allesamt Bezeichnungen, die jedem Datenvisualisierungstool von seinen Eltern gegeben werden. Wir benötigen passende Tags, um entsprechende Empfehlungen abzugeben .

Zuallererst muss klar sein, dass die Datenanalyse sich an den eigenen Bedürfnissen orientieren muss. Visualisierungstools unabhängig vom Zweck zu empfehlen, ist Betrug.

Wir können sie wie folgt klassifizieren:

Persönliche Self-Service-Analyse: nicht programmierte Visualisierung, geeignet für Geschäftspersonal, Betriebspersonal usw., um eine Selbstdatenanalyse durchzuführen, ohne auf IT-Personal angewiesen zu sein , repräsentative Tools Zum Beispiel BI-Tools wie Python, FineBI und Tableau;

Indikatorüberwachungsberichte: können die tatsächliche Geschäftssituation zeitnah widerspiegeln und Datenanalyseunterstützung für prädiktive Analysen und Entscheidungsdiagnosen bieten usw. Das Haupttool ist eine Berichtsplattform auf Unternehmensebene. In China scheint es nichts anderes zu geben als FineReport. Dynamische Datenvisualisierung: Es kann die Aktualisierung und Anzeige dynamischer Echtzeitdaten realisieren Zusätzlich zu den Zeitreihendaten gibt es auch dynamische Pfaddaten, Echtzeit-Trajektoriendaten usw., was recht professionelle Tools sind.

Okay, basierend auf dieser Annahme werde ich es tun Beginnen Sie damit, je nach Zweck persönliche, bevorzugte Datenvisualisierungstools zu empfehlen.

1. Persönliche Self-Service-Analyse

FineBI

Ein prägnantes und übersichtliches Datenanalysetool, das auch mir gehört Persönlicher Favorit Die Vorteile des Visualisierungstools sind die Visualisierung ohne Code und umfangreiche visuelle Diagramme. Sie müssen nur Drag-and-Drop durchführen, um sehr coole Visualisierungseffekte zu erzielen. Es verfügt über Funktionen wie Datenintegration, visuelle Datenverarbeitung, explorative Analyse und Data Mining. und visuelle Analyseberichte. Noch wichtiger ist, dass die persönliche Version kostenlos ist.

Der Hauptvorteil besteht darin, dass eine Self-Service-Analyse möglich ist und der Lernaufwand äußerst gering ist. Es erfordert kaum eine fundierte Programmiergrundlage viele ausländische Werkzeuge, sehr gut geeignet für normales Geschäftspersonal und Betriebspersonal. In Bezug auf die Vollständigkeit ist FineBI nicht programmierbar und einfach zu verwenden. Es ist besser für Unternehmensbenutzer und Einzelbenutzer geeignet >

Python

Ich wollte Python ursprünglich nicht einbeziehen. Schließlich ist Python eine umständliche Sprache zum Erlernen, aber am Ende war ich der Meinung, dass Python zu mächtig ist Die Visualisierung der Datenanalyse ist nur ein kleiner Teil von Python. Wenn Sie bei einigen Anwendungsanweisungen keinen Code eingeben möchten, wird empfohlen, diesen Abschnitt zu ignorieren.

Tatsächlich ist es nicht sehr problematisch, Python zur Visualisierung von Daten zu verwenden, da es in Python zwei Bibliotheken für die Visualisierung gibt, Matplotlib und Seaborn, die uns dies problemlos ermöglichen Schließe die Aufgabe ab.

Tableau

Tableau ist ein Datenanalyse-Berichtstool, das von großen ausländischen Unternehmen verwendet wird: Ein Datenanalysetool, das jeder verwenden kann. Durch einfache grafische Operationen (ähnlich wie Excel) können Sie das erhalten, was Sie wollen die Ergebnisse.

Das Prinzip besteht darin, einen Basisdatensatz basierend auf einer bestimmten SQL-Syntax zu erstellen, indem eine Verbindung zur Unternehmensdatenbank hergestellt und der Datensatz analysiert wird. Dies stellt hohe Anforderungen an die Integrität des Datensatzes.

2. Indikatorenüberwachungsberichte

finereport

Eine Hauptanwendung der Visualisierung ist die Datenberichterstattung, und FineReport kann frei verwendet werden Stellen Sie die für die Integration erforderlichen Berichtsfelder für die Berichtsausgabe zusammen und unterstützen Sie die regelmäßige Aktualisierung und Überwachung von E-Mail-Erinnerungen. Es handelt sich um eine tägliche Berichtsplattform, die von den meisten Internetunternehmen verwendet wird.

Speziell für Betriebsberichte innerhalb des Unternehmenssystems nutzen wir ein Business-Reporting-Tool, Finereport. Ich empfehle es, weil es zwei hocheffiziente Punkte hat: ① Es kann den Prozess des Abrufens von Daten aus der Datenbank (mit der Funktion der Datenintegration) – des Entwerfens von Berichtsvorlagen – der Datenanzeige abschließen. ② Ähnlich wie beim Erstellen von Berichten in Excel kann eine Vorlage in Kombination mit einer Parameterabfrage Dutzende von Berichten ersetzen.

3. Dynamische Datenvisualisierung

Eine mit JavaScript implementierte Open-Source-Visualisierungsbibliothek. Die unterste Ebene basiert auf der leichten Vektorgrafikbibliothek ZRender, die eine intuitive, umfassende Interaktion bietet und kann Ein hochgradig personalisiertes und angepasstes Datenvisualisierungsdiagramm, das vom Baidu-Team als Open Source bereitgestellt wird.

In der tatsächlichen Entwicklung müssen Daten häufig zur dynamischen Anzeige vom Server abgerufen werden. Im Allgemeinen ist der Datenanforderungsprozess wie folgt:

Der Client sendet eine Anfrage über Ajax

Das serverseitige Servlet empfängt die Anfrage;

generiert JSON-Daten und gibt sie an den Client zurück.

zeigt sie an, nachdem der Client die Daten empfangen hat.

Jsp+Servlet+Echarts wird normalerweise verwendet, um eine dynamische Datenvisualisierung zu erreichen.

Die chinesische PHP-Website bietet eine große Anzahl kostenloser Python-Einführungs-Tutorials, die jeder gerne lernen kann!

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