2021年はこの5つの可視化ツールが必須

データ アナリストとして、データの視覚化に関しては説明のつかない興奮を感じますが、データの視覚化には 2 つの非常に重要な部分があると考えています。1 つはデータ、もう 1 つは視覚化です。私たちが抱えている最も一般的な問題は、データはすでにあるものの、それを視覚化する方法がわからないことです。

市場には、間違いなく目がくらむような視覚化ツールが数多くありますが、そのほとんどは、Gantti、Paper.js、Highchart.js など、比較的敷居の高いツールです。技術的なレベルでは、確かに非常に印象的で、非常に成熟していると言わざるを得ません。しかし、ターゲットとなるユーザー グループもプログラマという比較的単一のグループです。

個人的には、ビッグデータの時代にはデータ活用がますます進むと感じています。データツールを作っている多くの企業がデータ分析のバリアフリー化に取り組んでいます。簡単に始められるようにすることで、データの価値を真に最大化することができます。

したがって、この観点から、誰もが使用でき、すぐにデータを活用できる視覚化ツールをいくつかお勧めしたいと思います。

#データ視覚化の目的は何ですか?

ツールを推奨する前に、これらのデータ視覚化ツールを使用して何をする必要があるのか​​、またどのような目的を達成する必要があるのか​​という別の質問に答える必要があります。

あなたは、事実によって検証されており、ロジックやストーリーを伝えるために、より直感的でわかりやすい方法で提示する必要がある完全なアイデアを持っているかもしれません。大量のデータがあります。データの背後にある知識や洞察をどのように発見、発掘、表示したいですか?

あらゆる種類のデータを持っているかもしれませんが、データを理解していれば、そうではありません。モデリング、プログラミング、またはデータ クリーニングには、ドラッグ アンド ドロップでデータ視覚化を完了でき、最適な表示グラフィックスを提供できる、使いやすいデータ視覚化ツールが必要です。

おそらく他にもさまざまなシナリオがあるでしょう。 , しかし、すべてのデータ視覚化ツールには、そのコア サービスのシナリオがあります。美しい、使いやすい、シンプル、協調的、スマートなどはすべて、親によって各データ視覚化ツールに与えられたラベルです。対応する推奨事項を作成するには、関連するタグを一致させる必要があります。

まず、データ分析は自己ニーズに基づいて行う必要があることを明確にしておく必要があり、目的を問わず可視化ツールを推奨するのは詐欺です。

これらは次のように分類できます:

個人的なセルフサービス分析: プログラムを使用しない視覚化。ビジネス担当者や運用担当者などが IT 担当者に頼らずにセルフデータ分析を行うのに適しています。 、代表的なツール 例えば、Python、FineBI、Tableau などの BI ツール;

指標監視レポート: 実際のビジネス状況をタイムリーに反映し、予測分析、意思決定、および分析のためのデータ分析サポートを提供できます。主なツールはエンタープライズ レベルのレポート プラットフォームで、中国では FineReport 以外に何もないようです;

動的データ視覚化: 動的リアルタイム データの更新と表示を実現できます。時系列データ以外にもダイナミックパスデータやリアルタイム軌跡データなどもあり、かなり専門的です 代表的なツールとしてはEChartsなどが挙げられます;

わかりました、この前提を踏まえて、は、目的に基づいて個人のお気に入りのデータ視覚化ツールの推奨を開始します。

1. 個人的なセルフサービス分析

FineBI

シンプルで明確なデータ分析ツールであり、私の個人的なものでもあります視覚化ツールの利点は、ゼロコードの視覚化と豊富なビジュアル チャートです。ドラッグ アンド ドロップだけで非常にクールな視覚化効果を完成させることができます。データ統合、視覚的データ処理、探索的分析、データ マイニング、視覚的な分析レポート さらに重要なのは、個人版は無料であるということです。

最大の利点は、セルフサービス分析を実現できることと、学習コストが非常に低いこと、深いプログラミングの基礎がほとんど必要ないことです。多くの海外ツールよりも使用でき、通常のビジネス担当者や運用担当者に非常に適しています。 FineBI は、包括性の点で優れたパフォーマンスを発揮し、プログラミングが不要でシンプルで使いやすい、プラットフォーム表示を実現でき、企業ユーザーや個人ユーザーに適している、データの視覚化の点で優れた選択肢です。

python

# もともと Python を入れるつもりはありませんでした。結局、Python のようなスクリプト言語を学ぶ方が面倒ですが、最終的には、 Python は強力すぎるため、データ分析の視覚化は Python のほんの一部に過ぎないと考えましたが、アプリケーションの指示によっては、コードを入力したくない場合は、このセクションを無視することをお勧めします。

実際、Python を使用してデータを視覚化することはそれほど面倒ではありません。Python には視覚化専用の 2 つのライブラリ (matplotlib と seaborn) があり、これらを使用すると簡単にデータを視覚化できます。タスクを完了します。

タブロー

Tableau は外資系大手企業でも使われているデータ分析レポートツールですが、個人的には「誰でも使えるデータ分析ツール」が一番のポイントだと感じています（Excel に似た）簡単なグラフィカル操作で、目的の情報を得ることができます結果を分析します。

#原則は、企業データベースに接続して特定の SQL 構文に基づいた基本データ セットを確立し、そのデータ セットを分析することです。このため、データセットの整合性に対して高い要求が課されます。

2. 指標監視レポート

finereport

視覚化の主要なアプリケーションの 1 つはデータ レポートであり、FineReport は次のことができます。レポート出力の統合に必要なレポート フィールドを自由にコンパイルでき、定期的な更新と電子メール リマインダーの監視をサポートしており、ほとんどのインターネット企業で使用されている日次レポート プラットフォームです。

特に社内システム内のビジネスレポートには、finereport というビジネスレポートツールを使用します。私がおすすめするのは、①データベースからのデータ取得（データ統合機能あり）～レポートテンプレートの設計～データ表示までを完結できるという2つの効率性の高さです。 ② Excel でレポートを作成するのと同様に、パラメーター クエリと組み合わせた 1 つのテンプレートで数十のレポートを置き換えることができます。

3. 動的データ視覚化

JavaScript を使用して実装されたオープン ソースの視覚化ライブラリ、基礎となる層は、直感的で豊富な対話を提供する軽量のベクター グラフィックス ライブラリ ZRender に依存しています。高度にパーソナライズされカスタマイズされたデータ視覚化チャート。Baidu チームによってオープンソース化されています。

実際の開発では、動的表示のためにサーバーからデータを取得する必要があることがよくありますが、一般的に、データ要求プロセスは次のとおりです:

クライアントは ajax を介してリクエストを送信します。

# #サーバー側のサーブレットはリクエストを受け取ります;

json データを生成してクライアントに返します;

クライアントはデータを受け取った後に表示します。

Jsp サーブレット Echart は通常、動的なデータ視覚化を実現するために使用されます。

PHP 中国語 Web サイトには、無料の

Python 入門チュートリアル が多数あり、誰でも学習できます。

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