几款数据可视化的工具介绍
DT（Data Technology）时代已经来临，使用BI工具代替手工统计分析数据，已经成为企业和政府快速致胜的武器。好的BI工具能有效的帮助企业提高分析效率、减少分析成本、提高数据价值、完善信息化水平。 新型的数据可视化产品层出不穷，基本上各种语言都有自己的可视化库，传统数据分析及BI软件也都扩展出一定的可视化功能，再加上专门的用于可视化的成品软件，我们的可选范围实在是太多了。那么，我们要选
来自： 社区博客大数据可视化技术 为桥梁SHM数据的有效利用提供可能
[图片] 结构健康监测技术被广泛应用于大型桥梁的养护管理，但受数据分析方法和计算方式的限制，桥梁结构健康监测系统所积累的海量监测数据并未得到有效利用。近几年,大数据技术的发展为桥梁结构健康监测数据的有效利用带来了希望。大数据可视化分析是大数据分析的一个分支,能够实现高维数据可视化的同时，识别数据中的模式。 桥梁SHM的数据应用 在传统的桥梁养护管理中，基于人工检测的结构状态评估扮演了重要角色，然
来自： 社区博客数据可视化分析靠什么捕获用户？
数据可视化分析凭什么将传统excel数据分析挤走？ 为什么领导更喜欢可视化的数据分析？ 数据可视化分析不就是图好看点吗？ Excel也能制作分析图，为什么还是不敌商业BI？ 这些问题的答案都只有一个，因为可视化的数据分析更高效易懂，灵活性更强。 [图片] 商业BI 因为高效 长时间接触数据的都知道传统数据分析步骤多、数字多，一眼看去全是密密麻麻的数字，不然就是各种机械的图。别说一个月，一天下来都
来自： 社区博客7大开源数据可视化分析工具
市场上有许多用于社交网络分析的数据可视化开源工具，例如NetworkX，R和Gephi中的iGraph包等。在所有工具中，Gephi被认为是最值得推荐的工具，它可以帮助你轻松实现超过100000个节点的可视化。其他免费工具包括Social Networks Visualizer和NodeXL，它们也是开源的，易于使用。 [图片] Gephi Gephi是领先的开源图形可视化平台之一，也是非常受欢
来自： 社区博客数据可视化现在在市场上重不重要？
现在市面上已经有不少智能可视化分析工具可以帮助业务人员完成数据分析工作。数据的智能分析包含了数据筛选分析、多维分析、对比拆分、数据预警、图表联动等在内的基本分析内容，同时也包含了数据挖掘、机器学习类和深度学习类内容，如聚类算法、决策树、神经网络、基因算法等能力。这些功能和词汇听起来非常复杂，似乎对业务人员要求很高，数据可视化就能很好的解决这个问题。在可视化方面，数据展现方式也更多样化，桑基图等各
来自： 社区问答从可视化到AI能力服务，看海云数据如何征服百亿政务市场 爱分析调研
大数据时代到来，Hadoop、MPP架构的成熟让企业有能力将数据存储起来。然而，数据本身价值有限，真正宝贵的是其所隐藏的知识、经验、关联关系，如何挖掘数据价值，是市场迫切的需求。 海云数据成立于2013年，以可视分析技术与AI技术服务市场，挖掘数据价值，深耕公安、交通、城市管理等行业多年，建立了较深的行业壁垒。 从可视化到AI赋能平台，图易不断靠近决策需求 海云数据的核心产品是AI能力服务平台图
来自： 社区博客数据可视化分析工具汇总
Excel作为一个入门级工具，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、线条和样式上课选择的范围有限，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。 [图片] ETHINK大数据平台 一款集数据可视化分析、数据挖掘、机器学习等功能为一体的综合性大数据平台。拖拽式操作，操作简单，支持多种数据源，上卷下钻，数据预测，聚类分析，相关性分析，数据联
来自： 社区博客不明觉厉！IT界的“高富帅”——数据可视化大屏
们的日常生活之中，更多的是在国家和企业被使用的居多。而作为IT界的“高富帅”数据可视化大屏近几年逐渐被更多的企业所青睐。从2015年开始，数据可视化大屏几乎是一夜成名惊艳了很多企业，很多企业都想跃跃欲试
来自： 社区博客如何制作有趣好看的数据可视化图表？
不请自来，想要制作漂亮的数据可视化图表，除了工具之外，还需要了解图表设计中的原则，下面分享我厂交互设计师对于图表设计的一些感悟，希望对题主有所帮助。 图表设计的过程实则是将数据进行可视化表达的过程，其研究的对象源头是数据，然而，数据本身价值不大，所谓的“数据”往往是由一些看起来有用和没用的“数字”组成，用户很难从这些散乱的数字中发现有价值的信息，so，如果把这些“数字”从商业目的、用户动机进行有
来自： 社区问答4种更快更简单实现Python数据可视化的方法
参与：Geek AI、刘晓坤 热力图、二维密度图、蜘蛛网图和树状图，这些可视化方法你都用过吗？ 数据可视化是数据科学或机器学习项目中十分重要的一环。通常，你需要在项目初期进行探索性的数据分析（EDA），从而对数据有一定的了解，而且创建可视化确实可以使分析的任务更清晰、更容易理解，特别是对于大规模的高维数据集。在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁而引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的，让你的受
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