2021년에는 이 다섯 가지 시각화 도구를 사용해야 합니다.

데이터 분석가로서 저는 데이터 시각화에 있어서 매우 중요한 두 부분이 있다고 생각합니다. 하나는 데이터이고, 하나는 시각화입니다. 우리가 겪는 가장 일반적인 문제는 이미 데이터가 있지만 시각화하는 방법을 모른다는 것입니다.

시중에는 확실히 여러분을 놀라게 할 시각화 도구가 꽤 많이 있지만 이들 중 대부분은 Gantti, Paper.js, Highchart.js 등과 같이 상대적으로 높은 임계값을 가진 도구입니다. , 나는 그들이 기술적 수준에서 실제로 매우 강력하고 성숙하다고 말해야 합니다. 그러나 대상 사용자 그룹도 비교적 단일, 즉 프로그래머입니다.

개인적으로 빅데이터 시대에는 데이터의 활용이 점점 더 대중화될 것이라고 생각합니다. 데이터 도구를 만드는 많은 회사에서는 데이터 분석을 장벽 없는 작업으로 만들려고 노력하고 있습니다. 누구나 쉽게 시작할 수 있어 데이터의 가치가 진정으로 극대화될 수 있습니다.

그러므로 저는 누구나 사용할 수 있고 데이터에 빠르게 힘을 실어줄 수 있는 시각화 도구 몇 가지를 추천하고 싶습니다.

데이터 시각화의 목적?

도구를 추천하기 전에 다른 질문에 답해야 합니다. 이러한 데이터 시각화 도구를 사용하여 달성하려면 무엇이 필요합니까?

사실에 의해 검증되었으며 논리나 스토리를 전달하기 위해 보다 직관적이고 이해하기 쉬운 방식으로 제시되어야 하는 완전한 아이디어가 있을 수 있습니다.

#🎜 🎜#데이터가 많을 수도 있는데, 데이터 뒤에 숨은 지식이나 인사이트를 어떻게 발견하고 채굴하고 보여주고 싶나요?

다양한 데이터가 있지만 데이터를 모르실 수도 있습니다. 모델링, 프로그래밍, 데이터 정리 등을 위해서는 드래그 앤 드롭으로 데이터 시각화를 완성할 수 있고 가장 적절한 디스플레이 그래픽을 제공할 수 있는 사용하기 쉬운 데이터 시각화 도구가 필요합니다. #🎜🎜 #

다양할 수 있습니다. 다른 시나리오도 있지만 모든 데이터 시각화 도구에는 핵심 서비스에 대한 하나의 시나리오가 있습니다. 아름다움, 사용 용이성, 단순성, 협업, 지능 등은 모든 데이터 시각화 도구의 부모이므로 관련 레이블을 일치시켜야 합니다. 해당 권장사항을 작성하는 라벨입니다.

우선, 데이터 분석은 자기 필요에 따라 지향되어야 한다는 점을 분명히 해야 합니다. 목적과 상관없이 시각화 도구를 추천하는 것은 사기입니다.

다음과 같이 분류할 수 있습니다.

개인 셀프 서비스 분석: 프로그래밍되지 않은 시각화, 비즈니스 담당자, 운영 담당자 등이 별도의 작업 없이 자체 데이터 분석을 수행하는 데 적합합니다. IT 담당자, Python, FineBI, Tableau 및 기타 BI 도구와 같은 대표적인 도구에 의존

지표 모니터링 보고서: 실제 비즈니스 상황을 적시에 반영하고 예측 분석을 위한 데이터 분석 지원을 제공할 수 있습니다. 의사결정, 진단 등이 주요 도구입니다. 기업 수준의 보고 플랫폼은 FineReport 외에는 중국에 다른 기업 수준 보고 플랫폼이 없는 것 같습니다.

동적 데이터 시각화: 동적 실시간 데이터의 업데이트 및 표시를 실현할 수 있으며 동적 경로 데이터, 실시간 궤적 데이터 등도 있으며 비교적 전문적이며 대표적인 도구는 ECharts 등입니다.

그럼, 이러한 가정을 바탕으로 목적에 따라 개인적으로 선호하는 데이터 시각화 도구를 추천해 보도록 하겠습니다.

1. 개인 셀프 서비스 분석

FineBI

간결하고 명확한 데이터 분석 도구는 제가 개인적으로 가장 좋아하는 시각화 도구이기도 합니다. 장점은 코드가 필요 없는 시각화와 풍부한 시각적 차트입니다. 데이터 통합, 시각적 데이터 처리 및 탐색적 분석을 완료하려면 끌어서 놓기만 하면 됩니다. , 데이터 마이닝, 시각적 분석 보고서 및 기타 기능, 그리고 더 중요한 것은 개인용 버전이 무료라는 것입니다.

가장 큰 장점은 셀프 서비스 분석을 구현할 수 있다는 점이며, 학습 비용이 극도로 저렴하고 심오한 학습이 거의 필요하지 않습니다. 프로그래밍 기초. 많은 외국 도구에 비해 상대적으로 사용하기 쉽고 일반 비즈니스 담당자 및 운영 담당자에게 매우 적합합니다. 포괄성 측면에서 FineBI는 프로그래밍이 필요하지 않고 사용이 간편하며 기업 사용자와 개인 사용자에게 더 적합합니다. 🎜#

python

원래는 파이썬을 넣을 생각은 아니었어요. 결국 파이썬 같은 스크립트 언어를 배우는 게 더 귀찮지만, 결국 저는 Python이 데이터 분석에 너무 강력하다고 생각했습니다. 시각화는 Python의 응용 방향 중 작은 부분일 뿐이므로 코드를 입력하고 싶지 않다면 이 섹션을 무시하는 것이 좋습니다.

사실 Python을 사용하여 데이터를 시각화하는 것은 크게 어렵지 않습니다. Python에는 시각화 전용 라이브러리 matplotlib와 seaborn이 두 개 있기 때문입니다. 작업을 쉽게 완료할 수 있습니다.

Tableau

Tableau는 외국의 주요 기업에서 사용하는 데이터 분석 보고 도구입니다. 개인적으로 가장 중점을 두는 점은 누구나 사용할 수 있는 간단한 그래픽 작업(Excel과 유사)을 통해 분석 결과를 얻을 수 있다는 것입니다. 원하다. .

회사 데이터베이스에 연결하여 특정 SQL 구문을 기반으로 기본 데이터 세트를 구축하고 데이터 세트를 분석하는 것이 원칙입니다. 이로 인해 데이터 세트의 무결성에 대한 요구가 높아집니다.

2. 지표 모니터링 보고서

finereport

시각화의 주요 응용 프로그램은 데이터 보고이며, FineReport는 보고서 출력에 필요한 보고서 필드를 자유롭게 작성하고 통합할 수 있으며 예약된 새로 고침 및 모니터링 이메일 알림을 지원합니다. 대부분의 인터넷 기업이 사용하는 일일 보도 플랫폼입니다.

특히 회사 시스템 내 사업 보고의 경우, Finereport라는 사업 보고 도구를 사용합니다. 효율성이 높은 두 가지 포인트가 있기 때문에 추천합니다. ① 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 프로세스(데이터 통합 ​​기능 포함) - 보고서 템플릿 디자인 - 데이터 표시를 완료할 수 있습니다. ② 엑셀 보고서 작성과 유사하게, 하나의 템플릿과 매개변수 쿼리를 결합하면 수십 개의 보고서를 대체할 수 있습니다.

3. 동적 데이터 시각화

JavaScript를 사용하여 구현된 오픈 소스 시각화 라이브러리. 기본 레이어는 경량 벡터 그래픽 라이브러리 ZRender를 사용하여 직관적이고 대화형이며 고도로 사용자 정의 가능한 데이터 시각화 차트를 제공합니다. 바이두 팀.

실제 개발에서는 동적 표시를 위해 서버에서 데이터를 가져와야 하는 경우가 많습니다. 일반적으로 데이터 요청 프로세스는 다음과 같습니다.

클라이언트는 ajax를 통해 요청을 보냅니다.

서버 측 서블릿은

json 데이터를 생성하고 클라이언트에 반환합니다.

클라이언트는 데이터를 받은 후 표시합니다.

보통 Jsp+Servlet+Echarts는 동적 데이터 시각화를 달성하는 데 사용됩니다.

PHP 중국어 웹사이트에는 수많은 무료 Python 입문 튜토리얼이 있습니다. 누구나 배울 수 있습니다!

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