數據可視化有哪些圖片

Ⅰ 什麼叫做象形統計圖

象形統計圖（Pictogram）是一種使用圖片或圖標來表示數量或比例的數據可視化方式。它通過將每個數據點轉換為一個或多個相關聯的圖標來傳達數據信息，從而使得數據更加直觀和易於理解。

象形統計圖通常用於呈現不同類別之間的數量和比例關系，例如用小汽車圖標代表汽車銷售量、用人物圖標代表人口數量等。在製作象形統計圖時，需要考慮到圖標之間的大小、顏色、排列方式等因素，以便傳達出更加准確和有意義的信息。

象形統計圖的優點

1、直觀易懂：與傳統的表格和圖表相比，象形統計圖更加直觀和易於理解。它通過使用生動的圖標和符號來代表數據點，使得數據更加形象和直觀。

2、色彩豐富：象形統漏橋計圖可以使用多種顏色和圖標來代表不同的數據點，從而使得數據可視化效果更加生動、豐富和吸引人。

3、記憶深刻：由於象形統計圖具有直觀性和生動性，因此更容易被人們記憶和理解。特別是對於兒童和非專業人士，其理解和記憶能力更加突出。

4、傳達信息量大：象形統計圖可以通過圖標的大小、數量、顏色等方式來傳遞更加詳細和豐富的信息，從而對數據進行更加全面和深入的分析。

需要注意的是，盡管象形統計圖具有以上優點，但在應用時需要結合數據類型、目標受眾、可比性等因素進行權衡和選擇，以便得到准確、有效和完整的數據可視化結果。

Ⅱ 數據可視化的工具有哪些

數據可視化的軟體工具有：
1、RAWGraphs是一個在線的數據可視化開源工具，經常被用來處理Excel表中的數據。你只需要將數據上傳到RAWGraphs中，設計出你想要的圖表，然後將其導出為SVG格式或PNG格式的圖片。此外，上傳到RAWGraphs的數據只會在網頁端進行處理，保證了數據的安全性。
2、ChartBlocks是一個在線可視化工具，它的智能數據導入向導可以引導你一步一步地導入數據和設計圖表，簡單易用，還可以通過ChartBlocks一鍵在社交媒體（如Facebook和Twitter）上分享自己的圖表。你還可以將圖表作導出為SVG，PNG，JPEG格式的圖片以及PDF，也可以生成源碼並將圖表嵌入到網站上。除了免費的個人賬戶以外，ChartBlocks還提供功能更加強大的專業賬戶和旗艦賬戶。一些數據可視化工具還為個人、團隊和企業提供了不同的版本，這些工具比免費工具有更豐富的功能和技術支持。
3、Tableau是全球知名度很高的數據可視化工具，你可以輕松用Tableau將數據轉化成你想要的形式。Tableau是一個非常強大，安全，靈活的分析平台，支持多人協作。你還可以通過Tableau軟體、網頁、甚至移動設備來隨時瀏覽已生成的圖表，或將這些圖表嵌入到報告、網頁或軟體中。
4、PowerBI是微軟開發的商業分析工具，可以很好地集成微軟的Office辦公軟體。用戶可以自由導入任何數據，如文件、文件夾和資料庫，並且可以使用PowerBI軟體、網頁、手機應用來查看數據。PowerBI對個人用戶是免費的，團隊版也很便宜，單個用戶每月只收取9、9美元。

Ⅲ 數據可視化的工具有哪些

開門見山，不說廢話！Hightopo是由廈門圖撲軟體科技有限公司獨立自主研發，專注於2D和3D 圖形界面組件數據可視化領域，用戶遍及電信、電力、政府、交通、水利、公安、國防、醫療、金融、科研等行業。提供從 SDK 的 API 組件庫到行業圖標和三維模型資源庫，構成了一站式的數據可視化解決方案。

建立1：1高保真模擬，通過數字工廠三維場景為基礎，展現礦業各個生產廠區的建設、運行情況、安全配備以及注意事項，達到逼真震撼的視覺效果。

可以構建現代化的，跨桌面和移動終端的企業應用，無需擔憂跨平台兼容性，及觸屏手勢交互等棘手問題。

Ⅳ 數據可視化的三種類型

數據可視化的三種類型有：

餅圖中的數據點 （數據點：在圖表中繪制的單個值，這些值由條形、柱形、折線、餅圖或圓環圖的扇面、圓點和其他被稱為數據標記的圖形表示。相同顏色的數據標記組成一個數據系列。）顯示為整個餅圖的百分比。

Ⅳ 數據可視化常用的圖有哪些，有什麼特點

DataViz可視化數據分析軟體中含有豐富的各種圖表，可以幫助用戶通過簡單的拖拽就可以輕松的創建用於數據分析的圖表，或者將多個圖表組成圖冊來進行交互分析並進行大屏展示。

DataViz中圖表聯動可以實現對同一個數據集或不同數據集的圖表的聯動，通過圖表聯動可以讓某個圖表作為篩選器，點擊其中某一個數據項，與其關聯的圖表將會篩選出所選項的數據內容，快速且直觀展現數據分析結果。下面我們來介紹下DataViz中圖表聯動的幾種方式。

●實現與指定的圖表進行聯動
圖表聯動可以設置指定的圖表與當前圖表進行聯動，在圖冊編輯頁中點擊選擇某個圖表後，在選中圖表的「內容設置」中，有一個「圖表聯動設置」的功能按鈕。

DataViz中圖表聯動設置簡單，業務人員只需要簡單拖拽就可以實現可視化的圖表聯動分析，直觀展現數據分析結果。幫助企業用戶快速准確地洞悉數據背後隱藏的商業價值，讓決策更「有據可依」。

Ⅵ 常用的可視化數據展示工具有哪些

推薦一款國內最新的BI產品DataFocus，採用了最新的中文自然語言處理系統，部署完成後使用起來和用瀏覽器搜索一樣便捷簡單，而且性價比很高，可以在他們的官網申請試用試試看。 簡單介紹下：

首先是基於大數據前提的數據處理技術，可以對TB級的數據實現秒級響應，能互動式分析，上鑽下鑽挖掘數據；

然後是以無IT背景業務人員為目標用戶，當然數據分析師也一樣能用，而且可以更關注於問題本身，略去以前繁重的編程過程。 再者不需要IT人員進行事先建模，可在分析過程中靈活調整以及自動建模，提升分析的效率從而提升企業決策的洞察力和及時性。

最後，DataFocus採用自然語言分析處理，運用搜索問答式的交互方式，更貼合用戶使用習慣，並在使用中運用AI智能去輔助用戶對數據進行探索。輕量建模、數據直連、靈活交互，相比傳統BI成本更低、上線更快、使用更方便、價值更大。

效果是這樣的

Ⅶ 有哪些值得推薦的數據可視化工具

值得推薦的數據可視化工具：

1、Visual.ly

Visual.ly是一個綜合圖庫和信息圖表生成器，相當於可視化的內容服務，提供了大量信息圖模板。它在內容上比一般的視覺分析工具表達更深入。要強調的是，它有一點做的特別好，Visual.ly會給用戶發送你所有項目關鍵點的郵件通知，讓你能夠實時了解項目動態和進度。

2、Flourish

可以說是最好用的免費可視化在線flash網站，提供了非常多的數據可視化模板，你只要把數據導入到模板里，設置好相應的速度、顏色、圖標等信息，可視化圖表就完成了，繪制完成的可視化圖表可以發布並且嵌入到網頁或者PPT中。

3、FineBI

它是我們國產的商業智能軟體，主打自助數據分析，操作很簡便，拖拽就能自動生成圖表，而且內置的可視化圖表不比專業圖表網站差，用來製作可視化儀錶板或大屏都很方便。值得一提的是，FineBI不僅有企業版，對個人來說也是個很好的選擇，因為個人版免費，且沒有閹割功能，這一點算是國產良心了。

4、PowerBI

PowerBI在全球知名度都很高的數據可視化工具，用戶群體龐大，操作界面很靈多，圖表設計簡潔明了，是很多可視化愛好者的選擇。個人使用體驗來說，個性化程度高，易用性和交互體驗都很不錯，但由於是國外的產品，在學習理解方面對國內個人用戶不友好，而且PowerBI的可視化大屏模板還是有點丑，圖形設計太弱太死板，表格個性化設計不如Excel方便。

Ⅷ 數據可視化的方法有哪些

數據可視化就是將數據分析的結果用圖表的形式展現出來。

可以實現數據可視化的工具有：Excel、報表、BI

圖表的展現形式有：柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、雷達圖、地圖、漏斗圖、儀錶板圖、散點圖、桑基圖、詞雲和矩形樹圖等各種各種圖形。

以下展示幾張通過觀遠數據BI平台做的數據可視化大屏：

Ⅸ 有哪些值得推薦的數據可視化工具

大講台數據可視化培訓為你解答：
第一部分：入門級工具
1、Excel
Excel的圖形化功能並不強大，但Excel是分析數據的理想工具，上圖是Excel生成的熱力地圖
作為一個入門級工具，Excel是快速分析數據的理想工具，也能創建供內部使用的數據圖，但是Excel在顏色、線條和樣式上可選擇的范圍有限，這也意味著用Excel很難製作出能符合專業出版物和網站需要的數據圖。但是作為一個高效的內部溝通工具，Excel應當是你百寶箱中必備的工具之一。
2、CSV/JSON
CSV(逗號分隔值)和JSON（JavaScript對象注釋）雖然並不是真正的可視化工具，但卻是常見的數據格式。你必須理解他們的結構，並懂得如何從這些文件中導入或者導出數據。以下將要介紹的所有數據可視化工具都支耐灶持CSV、JSON中至少一種格式。
第二部分：在線數據可視化工具
3、GoogleChartAPI
GoogleChartAPI工具集中取消了靜態圖片功能，目前只提供動態圖表工具。能夠在所有支持SVG\Canvas和VML的瀏覽器中使用，但是GoogleChart的一個大問題是：圖表在客戶端生成，這意味著那些不支持JavaScript的設備將無法使用，此外也無法離線胡畝逗使用或者將結果另存其他格式，之前的靜態圖片就不存在這個問題。盡管存在上述問題，不可否認的是GoogleChartAPI的功能異常豐富，如果沒有特別的定製化需要，或者對Google視覺風格的抵觸，那麼你大可以從GoogleChart開始。
4、Flot
Flot是一個優秀的線框圖表庫，支持所有支持canvas的瀏覽器（目前主流的瀏覽器如火狐、IE、Chrome等都支持）。
5、Rapha?l
Rapha?l是創建圖表和圖形的JavaScript庫，與其他庫最大的不同是輸出格式僅限SVG和VML。SVG是矢量格式，在任何解析度下的顯示效果都很好。
6、D3
D3（DataDrivenDocuments）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。雖然D3能夠提供非常花哨的互動圖表，但你在選擇數據可視化工具時，需要牢記的一點是：知道在何時保持簡潔。
7、Visual.ly
如果你需要製作信息圖而不僅僅是數據褲賣可視化，目前也有大把的工具可用。Visual.ly就是最流行的一個選擇。雖然Visual.ly的主要定位是：「信息圖設計師的在線集市」，但是也提供了大量信息圖模板。雖然功能還有很多限制，但是Visual.ly絕對是個能激發你靈感的地方。
第三部分：互動圖形用戶界面（GUI）控制
如果數據可視化的互動性強大到可以作為GUI界面會怎樣？隨著在線數據可視化的發展，按鈕、下拉列表和滑塊都在進化成更加復雜的界面元素，例如能夠調整數據范圍的互動圖形元素，推拉這些圖形元素時輸入參數和輸出結果數據會同步改變，在這種情況下，圖形控制和內容已經合為一體。以下這些工具能夠幫你實現這些功能：
8、Crossfilter
當我們為方便客戶瀏覽數據開發出更加復雜的工具時，我們已經能夠創建出既是圖表，又是互動圖形用戶界面的小程序。JavaScript庫Crossfilter就是這樣的工具。
Crossfilter應用：當你調整一個圖表中的輸入范圍時，其他關聯圖表的數據也會隨之改變。
9、Tangle
JavaScript庫Tangle進一步模糊了內容與控制之間的界限。在下圖這個應用實例中，Tangle生成了一個負載的互動方程，讀者可以調整輸入值獲得相應數據。
第四部分：地圖工具
地圖生成是web上最困難的任務之一。GoogleMaps的出現完全顛覆了過去人們對在線地圖功能的認識。而Google發布的MapsAPI則讓所有的開發者都能在自己的網站中植入地圖功能。
近年來，在線地圖的市場成熟了很多，如果你需要在數據可視化項目中植入定製化的地圖方案，目前市場上已經有很多選擇，但是知道在何時選擇何種地圖方案則成了一個很關鍵的業務決策。地圖方案看上去功能都很強大，但是切忌：「有了一把錘子，看什麼都像釘子。」
10、ModestMaps
顧名思義，ModestMaps是一個很小的地圖庫，只有10KB大小，是目前最小的可用地圖庫。這似乎意味著ModestMaps只提供一些基本的地圖功能，但是不要被這一點迷惑了。在一些擴展庫的配合下，例如Wax，ModestMaps立刻會變成一個強大的地圖工具。
11、Leaflet
CloudMade團隊為大家帶來了Leaflet，這是另外一個小型化的地圖框架，通過小型化和輕量化來滿足移動網頁的需要。Leaflet和ModestMaps都是開源項目，有強大的社區支持，是在網站中整合地圖應用的理想選擇。
12、PolyMaps
Polymaps是另外一個地圖庫，但主要面向數據可視化用戶。Polymaps在地圖風格化方面有獨到之處，類似CSS樣式表的選擇器，是不可錯過的好東西。
13、OpenLayers
OpenLayers可能是所有地圖庫中可靠性最高的一個。雖然文檔注釋並不完善，且學習曲線非常陡峭，但是對於一些特定的任務來說，OpenLayers無可匹敵。例如能夠提供一些其他地圖庫都沒有的特殊工具。
14、Kartograph
Kartograph的標記線是對地圖繪制的重新思考，我們都已經習慣了莫卡托投影（Mercatorprojection），但是Kartograph為我們帶來了更多的選擇。如果你不需要調用全球數據，而僅僅是生成某一區域的地圖，那麼Kartogaph將使你脫穎而出。
15、CartoDB
CartoDB是一個不可錯過的網站。你可以用CartoDB很輕易就把表格數據和地圖關聯起來，這方面CartoDB是最優秀的選擇。例如，你可以輸入CSV通訊地址文件，CartDB能將地址字元串自動轉化成經度/維度數據並在地圖上標記出來。目前CartoDB支持免費生成五張地圖數據表，更多使用需要支付月費。
ChartingFonts（隨著iPad3等高清移動設備的普及）web開發的一個最新趨勢是將符號字體與字體整合（把符號變成字體），創建出漂亮的矢量化圖標。在這些新型字體中，例如FFChartwell和Chartjunk是專門用來顯示圖表和圖形的。他們與OpenType碰到的問題一樣，就是不能被所有的瀏覽器支持，但是不久的未來這些矢量字體將是數據可視化工作中需要考慮到的因素。
第五部分：進階工具
如果你准備用數據可視化做一些「嚴肅」的工作，那麼你可能不會對在線可視化工具或者web小程序有太大興趣，你需要的是桌面應用和編程環境。
16、Processing
Processing是數據可視化的招牌工具。你只需要編寫一些簡單的代碼，然後編譯成Java。目前還有一個Processing.js項目，可以讓網站在沒有JavaApplets的情況下更容易地使用Processing。由於埠支持Objective-C，你也可以在iOS上使用Processing。雖然Processing是一個桌面應用，但也可以在幾乎所有平台上運行，此外經過數年發展，Processing社區目前已近擁有大量實例和代碼。
17、NodeBox
NodeBox是OSX上創建二維圖形和可視化的應用程序。你需要了解Python程序，NodeBox與Processing類似，但是沒有Processing的互動功能。
第六部分：專家級工具
與Excel相對的是專業數據分析工具。如果你是一個專業的數據分析師，那麼你就必須對下面將要介紹的工具有所了解（如果不是精通的話）。眾所周知，SPSS和SAS是數據分析行業的標准工具，但是這些工具的費用不菲，只有大型組織和學術機構才有機會使用，下面我們介紹幾種免費的替代工具，這些開源工具的共同特徵是都有強大的社區支持。開源分析工具性能不輸老牌專業工具，插件的支持甚至更好。
18、R
作為用來分析大數據集的統計組件包，R是一個非常復雜的工具，需要較長的學習實踐，學習曲線也是本文所介紹工具中最陡峭的。但是R擁有強大的社區和組件庫，而且還在不斷成長。當你能駕馭R的時候，一切付出都是物有所值的。
19、Weka
當你成長成一名數據科學家的時候，你需要將個人能力從數據可視化擴展到數據挖掘領域。Weka是一個能根據屬性分類和集群大量數據的優秀工具，Weka不但是數據分析的強大工具，還能生成一些簡單的圖表。
20、Gephi
Gephi是進行社交圖譜數據可視化分析的工具，不但能處理大規模數據集並生成漂亮的可視化圖形，還能對數據進行清洗和分類。Gephi是一種非常特殊的軟體，也非常復雜，先於他人掌握Gephi將使你一騎絕塵。