b站數據可視化用什麼軟體

A. B站UP主粉絲變化數據可以在哪兒看

一、PC端登錄查看

登錄pc端嗶哩嗶哩之後，進入up主的主頁，江滑鼠移動至粉絲數上，就會顯示up主粉絲數的實時數據。

二、工具查詢
1、up主具體粉絲數量實時查詢網址：http://www.gustudio.cn/bilibilichart/index.html
使用方法：輸入up主ID就可以查看實時的up主粉絲數，系統5秒自動刷新，數據的真實性我不保證哦~
2、up主id如何獲取？
進入up主主頁，查看網址，藍色的那一段就是用戶ID
「天」單位粉絲實時數據（up主漲粉趨勢）
1、up主漲粉趨勢監測：http://www.hsydata.com
up主漲粉趨勢，數據顯示每日up主的總粉絲數量，以及每日up主的粉絲增量
2、使用方法：登錄火燒雲，使用「up主查找」功能，找到up主，查看詳情就能看到up主的漲粉趨勢，滑鼠對應到日期就能看到當日的粉絲數量。
這種好處就是不需要一直盯著這個數據，系統自動保留數據匯總結果，並可視化。

B. 如何對嗶哩嗶哩（B站）UP主進行全面的數據分析

可以利用第三方數據分析平台

C. bilibili數據可視化怎麼做的 就是每一年的數據都在變化的那種很直觀的視頻

up見齊 空間里有教程，自行參考。

D. 像抖音這樣的數據條對比視頻怎麼做的

你想問的是數據可視化視頻吧，就是數據自己動起來的那種酷炫效果。
推薦B站搜索數據可視化，有很多教程，可以看看哪個合適自己，練習一下。
如果是靜態圖表的話，基礎excel就能實現。
如果對您有幫助，請採納，謝謝！

E. 數據分析可視化工具推薦

其實國內外有不少可視化工具還是相當好用的，比如FineBI、Echart、Tableau等等。借這個話題我盤點了一下國內外的可視化工具，涉及數據分析、軟體分析、圖像處理等等幾乎所有可視化相關領域，大家可以Mark起來當做參考。

1、FineBI

簡潔明了的數據分析工具，優點是零代碼可視化、可視化圖表豐富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可視化效果，擁有數據整合、可視化數據處理、探索性分析、數據挖掘、可視化分析報告等功能，更重要的是個人版免費。

2、Infogr.am

十分強大的圖表製作工具，本身帶有十分豐富多樣的模板，如果個人不滿意還可以手動設計，優點也是不需要代碼編程，缺點就是只能用來製作圖表，更加炫酷的可視化效果實現起來比較困難。

3、Easel.ly

幾年前開始流行的信息圖製作軟體，界面簡潔、操作簡便、圖片精美，而且用戶只需要登錄Easel.ly官方網站即可開始進行信息圖製作，在網站上你可以盡情分享和查找素材，當然有些是不免費的。

4、Color Brewer

強大的配色工具，你在這裡面幾乎可以找到任何你想要的顏色，它本身也是一個繪圖系統，擁有很多配色模板，可以當做一個小工具收藏，配合其他可視化工具使用。

5、ChartBlocks

英國的一家公司開發的製作統計圖表的線上工具，省去在Excel軟體里製作圖表的繁復，讓圖表更加多樣化，無需專業的軟體技能就可以輕松製作漂亮的圖表，但是功能不多。

6、Visual.ly

在線圖表神器，這家網站以豐富的信息圖資源而著稱，很多用戶樂意把自己製作的信息圖上傳到網站中與他人分享，最近好像爆出消息還能幫助人們製作信息圖，不知道免不免費。

42.dc.js

dc.js 是一個開源的 Java 繪圖庫。它非常適合用來創建互動式的儀表盤（Dashboard），圖表之間是有聯系的，所以當你與其中一個部分進行交互時，其他部分都會做出實時的反饋

F. 熱門短視頻數據分析的工具有哪些

飛瓜數據的視頻指數分析對視頻進行了詳細的分析，最基礎的視頻點贊、轉發等數據，總結出了視頻熱詞和商品熱詞，可以更快了解到用戶對視頻的關注點。

G. 有哪些數據分析軟體，哪個比較好

思邁特軟體Smartbi 軟體在國內BI 領域處於領先地位，產品廣泛應用於金融、政府、製造、零售、地產等眾多行業，擁有3000+行業頭部客戶。

判斷一個大數據分析軟體好不好，首先要看這個款產品的穩定性，在數據分析的過程中，穩定性非常重要，它決定了數據分析過程的質量和效率；其二、系統設計人性化，操作簡單方便，合適不同客戶群體；

其三、分析結果准確率高；其四、客戶體驗滿意度，產品好不好只有客戶體驗滿意才是好的產品。

思邁特軟體Smartbi 是國內領先的BI廠商，企業級商業智能和大數據分析平台，經過多年的持續發展，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
Smartbi是目前國內大數據分析軟體的佼佼者。主打的是企業報表和自助式分析2個特點，最高可以支撐20億數據的秒級呈現，適用於企業中的技術人員、業務人員和數據分析師，可以完全自主的進行探索式分析，軟體在易用性和功能上做的都很不錯，說實話，國內的BI行業由於起步較晚，能做到這個程度的確是下了一番功夫。相較於國外產品而言，Smartbi最大的優勢在於Smartbi自主搭建的實施團隊和服務團隊，強大的服務讓它成為國內首屈一指的商業智能產品。

1、智能鑽取
Smartbi數據分析軟體獨有的智能鑽取功能，只需雙擊滑鼠，就能實現任意報表之間的穿透鑽取，不管這些報表是不是來自同一分析模型，只要有數據關聯就能實現秒速智能鑽取。最關鍵的是，他不需要IT開發人員做任何預設，系統將智能匹配報表與參數傳遞，真正做到了報表無邊界，想鑽哪裡就鑽哪裡的效果。
Smartbi數據分析軟體已全面落地Smartbi智能鑽取功能，為用戶提供更智能、靈活又高效的數據鑽取服務。

2、多維動態分析
在多維資料庫中，數據是以立方體（即Cube）的形式存儲的。但在企業中不同角色進行數據分析時關注的維度是不同的，那麼如何才能做到讓不同角色可以基於自己所關注的維度，對數據進行多角度展示和靈活動態分析呢？
Smartbi 多維分析可以直接對接多維資料庫（Essbase、SSAS等），通過將多維數據集中的各個維度進行有機組合，查詢出相應的數據。它提供了切片、切塊、鑽取以及行列互換等多種可視化操作方式，使得不同角色可基於自身所關注的維度進行靈活的數據分析，從而使用戶對大量復雜數據的分析變得輕松而高效，以利於迅速做出正確的判斷，輔助決策。

一般的分析報表只有一個固定的分析角度，瀏覽者只能被動接受，無法根據自己的需求、思維方式去做進一步分析。但在Smartbi數據分析軟體上，報表瀏覽者能夠自主決定分析角度與內容。就如當我想從銷售駕駛艙中進一步分析廣東門店的銷售情況，可通過高效聯動、智能鑽取、篩選等多種方式進行切換。

多維動態分析技術的應用，讓報表瀏覽者自主決定欄位與維度組合，自主決定分析內容，從而擁有更多維的數據分析角度，更深入詳細的數據分析挖掘能力。

3、無須預建模的透視分析

通過Smartbi這些工作都得到了極大的簡化，採用「類Excel數據透視表」的設計，多維分析不再需要建立模型，就能夠組合維度、匯總計算、切片、鑽取，洞察數據。不僅如此，任何欄位都可直接作為輸出欄位或篩選條件，輕松實現對數據的查詢與探索。

數據分析軟體靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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H. 論文撰寫的6個實用軟體分享

1.Excel

Excel這個軟體我相信大家都不陌生，就不過多介紹了，我主要用它來將一些數據表格化插到論文中。

2.fritzing

fritzing這個軟體我也是最近才了解到的。相比與Altium designer和allegro，fritzing多了一個原理圖模式，能夠很美觀的展示電路板的電氣連接。能夠用於畫一些簡單器件的電路連接，顯示效果極好。

3.mathpix snipping Tool

這是一款開源的公式OCR軟體，能夠識別公式轉換成為Latex語法，直接輸入在MathType公式編輯器中。這款軟體需要和mathtype一起使用，體驗感更好，直接將第二行的Latax語句復制到Mathtype中即可完成轉換。

4.MathType

MathType是一款著名的公式編輯器軟體，編輯的公式能夠在Word中直接修改。

5.Matlab

Matlab是工科生應該都知道的一款軟體，應該也有一些同學的畢業設計就是和Matlab相關。我用的功能比較淺，就是一些基本的圖像處理與一些模擬功能。Matlab的數據繪圖也是很強的，下圖是使用Matlab畫制的三維圖形。

6.Originlab

這是一款專業的數據分析軟體，與matlab一樣，功能也非常的強大，我現在也只會一點皮毛，B站上有相關的教程：Originlab的官方中文教程 很多SCI論文的數據可視化插圖都是使用這款軟體畫制出來的。Originlab軟體的強大隻有你自己使用過才知道。

以上是環球青藤小編推薦的用於寫論文的6個實用軟體，希望能夠對你有所幫助，如果你想了解更多的論文寫作相關內容，歡迎大家關注本平台哦!

I. bilibili怎麼做短視頻數據分析

需要藉助第三方數據分析工具，火燒雲數據，多維數據分析精準專業。

J. 抖音/小紅書/視頻號數據分析軟體有哪些

這類軟體主要用於更專業的數據分析挖掘工作，尤其是在銀行、金融、保險業。

SPSS、SAS都是用於統計分析，圍繞統計學知識的一些基本應用，包括描述統計，方差分析，因子分析，主成分分析，基本的回歸，分布的檢驗等等。SPSS用於市場研究較多，SAS銀行金融和醫學統計較多，有一些難度。

R語言像是綜合性較強的一類數據分析工具，集統計分析、數據挖掘，數據可視化。

展開來，講講數據分析~

這些數據分析工具的使用還是看需求，每個企業應用的選擇和方式都不同。數據分析的概念很廣，站在IT的角度，實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度：

第一維度：數據存儲層——數據報表層——數據分析層——數據展現層

第二維度：用戶級——部門級——企業級——BI級

1、數據存儲層

數據存儲設計到資料庫的概念和資料庫語言，這方面不一定要深鑽研，但至少要理解數據的存儲方式，數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。

Access2003、Access07等，這是最基本的個人資料庫，經常用於個人或部分基本的數據存儲；MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力；

SQL Server2005或更高版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了；

DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台；

BI級別，實際上這個不是資料庫，而是建立在前面資料庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse，建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平台，整合了各種數據分析，報表、分析和展現，BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。

2、報表/BI層

企業存儲了數據需要讀取，需要展現，報表工具是最普遍應用的工具，尤其是在國內。過去傳統報表大多解決的是展現問題，如今像帆軟報表FineReport也會和其他應用交叉，做數據分析報表，通過介面開放功能、填報、決策報表功能，能夠做到打通數據的進出，涵蓋了早期商業智能的功能。

3、數據分析層

這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel。

Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的；當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作！但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體；

SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體；

SAS軟體：SAS相對SPSS其實功能更強大，SAS是平台化的，EM挖掘模塊平台整合，相對來講，SAS比較難學些，但如果掌握了SAS會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等還是SAS比較好用，另外，SAS的學習材料比較多，也公開，會有收獲的！

JMP分析：SAS的一個分析分支

XLstat：Excel的插件，可以完成大部分SPSS統計分析功能

4、表現層

表現層也叫數據可視化，以上每種工具都幾乎提供了一點展現功能。FineBI和Tableau的可視化功能上文有提過。其實，近年來Excel的可視化越來越棒，配上一些插件，使用感更佳。

PPT：辦公常用，用來寫數據分析報告；

Xmind&網路腦圖：梳理流程，幫助思考分析，展現數據分析的層次；

Xcelsius軟體：Dashboard製作和數據可視化報表工具，可以直接讀取資料庫，在Excel里建模，互聯網展現，最大特色還是可以在PPT中實現動態報表。

最後，需要說明的是，這樣的分類並不是區分軟體，只是想說明軟體的應用。有時候我們把資料庫就用來進行報表分析，有時候報表就是分析，有時候分析就是展現；當然有時候展現就是分析，分析也是報表，報表就是數據存儲了！