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En 2021, ces cinq outils de visualisation doivent être utilisés

Dec 11, 2019 pm 03:38 PM
可视化 工具

En 2021, ces cinq outils de visualisation doivent être utilisés

En tant qu'analyste de données, je me sens inexplicablement enthousiasmé par la visualisation de données. Je pense que la visualisation de données comporte deux parties très importantes : l'une est les données et l'autre est la visualisation. Le problème le plus courant que nous rencontrons est que nous disposons déjà de données mais que nous ne savons pas comment les visualiser.

Il existe de nombreux outils de visualisation sur le marché, qui peuvent certainement vous éblouir les yeux, mais la plupart d'entre eux sont des outils avec un seuil relativement élevé, comme Gantti, Paper.js, Highchart.js, etc. Il faut dire qu'ils sont effectivement très impressionnants et très matures sur le plan technique. Mais le groupe d’utilisateurs cible est également relativement unique, à savoir les programmeurs.

Personnellement, je pense qu'à l'ère du Big Data, l'utilisation des données deviendra de plus en plus populaire. De nombreuses entreprises qui fabriquent des outils de données tentent de faire de l'analyse des données une activité sans obstacle. en facilitant le démarrage, pouvons-nous réellement maximiser la valeur des données.

Donc, de ce point de vue, je voudrais recommander plusieurs outils de visualisation que tout le monde peut utiliser et qui peuvent rapidement valoriser les données.

En 2021, ces cinq outils de visualisation doivent être utilisés

Le but de la data visualisation ?

Avant de recommander des outils, nous devons répondre à une autre question : que devez-vous réaliser en utilisant ces outils de visualisation de données ?

Peut-être avez-vous une idée complète qui a été vérifiée par des faits et qui doit être présentée d'une manière plus intuitive et plus facile à comprendre pour raconter une logique ou une histoire

Peut-être que vous ; Il existe une grande quantité de données. Comment souhaitez-vous découvrir, exploiter et afficher des connaissances ou des idées derrière les données

Peut-être avez-vous toutes sortes de données, mais vous ne les comprenez pas ? la modélisation, la programmation ou le nettoyage des données, vous avez besoin d'un outil de visualisation de données facile à utiliser, capable de compléter la visualisation des données par glisser-déposer et de fournir les graphiques d'affichage les plus appropriés

Peut-être qu'il existe divers autres scénarios ; , mais tous les outils de visualisation de données ont un scénario de leurs services de base. Beau, facile à utiliser, simple, collaboratif, intelligent, etc. sont autant d'étiquettes attribuées à chaque outil de visualisation de données par ses parents. Nous avons besoin de faire correspondre les balises pertinentes pour faire les recommandations correspondantes. .

Tout d'abord, il doit être clair que l'analyse des données doit être orientée par vos propres besoins. Recommander des outils de visualisation, quel que soit leur objectif, est une arnaque.

Nous pouvons les classer comme :

Analyse personnelle en libre-service : visualisation non programmée, adaptée au personnel commercial, au personnel d'exploitation, etc. pour effectuer une analyse d'auto-données sans faire appel au personnel informatique , outils représentatifs Par exemple, des outils de BI tels que Python, FineBI et Tableau ;

Rapports de surveillance des indicateurs : peuvent refléter la situation réelle de l'entreprise en temps opportun et fournir un support d'analyse des données pour l'analyse prédictive et le diagnostic de prise de décision. , etc. L'outil principal est une plate-forme de reporting au niveau de l'entreprise , il ne semble y avoir rien d'autre en Chine que FineReport ;

Visualisation dynamique des données : elle peut réaliser la mise à jour et l'affichage de données dynamiques en temps réel ; en plus des données de séries chronologiques, il existe également des données de chemin dynamique, des données de trajectoire en temps réel, etc., qui sont assez professionnelles, les outils représentatifs sont les ECharts, etc. ; commencer à recommander des outils de visualisation de données personnels préférés en fonction de leur objectif.

1. Analyse personnelle en libre-service

FineBI

Un outil d'analyse de données concis et clair, qui est aussi mon favori personnel Les avantages de l'outil de visualisation sont la visualisation sans code et les graphiques visuels riches. Il vous suffit de glisser-déposer pour obtenir des effets de visualisation très intéressants. Il possède des fonctions telles que l'intégration de données, le traitement visuel des données, l'analyse exploratoire, l'exploration de données, et des rapports d'analyse visuelle. Ce qui est plus important, c'est que la version personnelle est gratuite.

En 2021, ces cinq outils de visualisation doivent être utilisésLe principal avantage est qu'il peut réaliser une analyse en libre-service et que le coût d'apprentissage est extrêmement faible. Il ne nécessite guère une base de programmation approfondie. Il est plus facile à utiliser. De nombreux outils étrangers, très adaptés au personnel commercial régulier et au personnel opérationnel. En termes d'exhaustivité, FineBI a des performances exceptionnelles. Il ne nécessite pas de programmation et est simple et facile à utiliser. Il peut réaliser l'affichage de la plateforme et est plus adapté aux utilisateurs d'entreprise et aux utilisateurs individuels. >

python

Au départ, je ne voulais pas inclure python. Après tout, python est un langage lourd à apprendre, mais au final, j'ai considéré que python est trop puissant. , et la visualisation de l'analyse des données n'est qu'une petite partie de Python. Pour certaines directions d'application, si vous ne souhaitez pas taper de code, il est recommandé d'ignorer cette section.

En fait, il n'est pas très gênant d'utiliser Python pour visualiser des données, car il existe deux bibliothèques en Python dédiées à la visualisation, matplotlib et seaborn, qui nous permettent de facilement terminer la tâche. En 2021, ces cinq outils de visualisation doivent être utilisés

Tableau

Tableau est un outil de reporting d'analyse de données utilisé par de grandes entreprises étrangères. Personnellement, l'objectif principal est : un outil d'analyse de données que tout le monde peut utiliser Grâce à des opérations graphiques simples (similaires à Excel), vous pouvez obtenir ce que vous voulez. les résultats.

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Le principe est d'établir un ensemble de données de base basé sur une certaine syntaxe SQL en se connectant à la base de données de l'entreprise et en analysant l'ensemble de données. Cela impose des exigences élevées en matière d’intégrité de l’ensemble de données.

2. Rapports de surveillance des indicateurs

finereport

Une application majeure de la visualisation est la création de rapports de données, et FineReport peut être librement généré. Compilez les champs de rapport requis pour l'intégration pour la sortie du rapport et prend en charge l'actualisation régulière et la surveillance des rappels par courrier électronique. Il s'agit d'une plate-forme de rapport quotidienne utilisée par la plupart des sociétés Internet.

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Spécialement pour les rapports d'exploitation au sein du système de l'entreprise, nous utilisons un outil de reporting commercial, finereport. Je le recommande car il a deux points de haute efficacité : ① Il peut compléter le processus de récupération des données de la base de données (avec la fonction d'intégration des données) - conception de modèles de rapport - affichage des données. ② Semblable à la création de rapports dans Excel, un modèle combiné à une requête de paramètres peut remplacer des dizaines de rapports.

3. Visualisation dynamique des données

Une bibliothèque de visualisation open source implémentée à l'aide de JavaScript La couche inférieure s'appuie sur la bibliothèque de graphiques vectoriels légère ZRender, qui offre une interaction intuitive et riche. et peut Un graphique de visualisation de données hautement personnalisé et personnalisé, open source par l'équipe Baidu.

Dans le développement réel, les données doivent souvent être récupérées du serveur pour un affichage dynamique. De manière générale, le processus de demande de données est le suivant :

Le client envoie une requête via ajax ; 🎜>

Le servlet côté serveur reçoit la requête ;

génère des données json et les renvoie au client

les affiche une fois que le client a reçu les données.

Jsp+Servlet+Echarts est généralement utilisé pour réaliser une visualisation dynamique des données.

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