数据可视化有哪些图片

Ⅰ 什么叫做象形统计图

象形统计图（Pictogram）是一种使用图片或图标来表示数量或比例的数据可视化方式。它通过将每个数据点转换为一个或多个相关联的图标来传达数据信息，从而使得数据更加直观和易于理解。

象形统计图通常用于呈现不同类别之间的数量和比例关系，例如用小汽车图标代表汽车销售量、用人物图标代表人口数量等。在制作象形统计图时，需要考虑到图标之间的大小、颜色、排列方式等因素，以便传达出更加准确和有意义的信息。

象形统计图的优点

1、直观易懂：与传统的表格和图表相比，象形统计图更加直观和易于理解。它通过使用生动的图标和符号来代表数据点，使得数据更加形象和直观。

2、色彩丰富：象形统漏桥计图可以使用多种颜色和图标来代表不同的数据点，从而使得数据可视化效果更加生动、丰富和吸引人。

3、记忆深刻：由于象形统计图具有直观性和生动性，因此更容易被人们记忆和理解。特别是对于儿童和非专业人士，其理解和记忆能力更加突出。

4、传达信息量大：象形统计图可以通过图标的大小、数量、颜色等方式来传递更加详细和丰富的信息，从而对数据进行更加全面和深入的分析。

需要注意的是，尽管象形统计图具有以上优点，但在应用时需要结合数据类型、目标受众、可比性等因素进行权衡和选择，以便得到准确、有效和完整的数据可视化结果。

Ⅱ 数据可视化的工具有哪些

数据可视化的软件工具有：
1、RAWGraphs是一个在线的数据可视化开源工具，经常被用来处理Excel表中的数据。你只需要将数据上传到RAWGraphs中，设计出你想要的图表，然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外，上传到RAWGraphs的数据只会在网页端进行处理，保证了数据的安全性。
2、ChartBlocks是一个在线可视化工具，它的智能数据导入向导可以引导你一步一步地导入数据和设计图表，简单易用，还可以通过ChartBlocks一键在社交媒体（如Facebook和Twitter）上分享自己的图表。你还可以将图表作导出为SVG，PNG，JPEG格式的图片以及PDF，也可以生成源码并将图表嵌入到网站上。除了免费的个人账户以外，ChartBlocks还提供功能更加强大的专业账户和旗舰账户。一些数据可视化工具还为个人、团队和企业提供了不同的版本，这些工具比免费工具有更丰富的功能和技术支持。
3、Tableau是全球知名度很高的数据可视化工具，你可以轻松用Tableau将数据转化成你想要的形式。Tableau是一个非常强大，安全，灵活的分析平台，支持多人协作。你还可以通过Tableau软件、网页、甚至移动设备来随时浏览已生成的图表，或将这些图表嵌入到报告、网页或软件中。
4、PowerBI是微软开发的商业分析工具，可以很好地集成微软的Office办公软件。用户可以自由导入任何数据，如文件、文件夹和数据库，并且可以使用PowerBI软件、网页、手机应用来查看数据。PowerBI对个人用户是免费的，团队版也很便宜，单个用户每月只收取9、9美元。

Ⅲ 数据可视化的工具有哪些

开门见山，不说废话！Hightopo是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，专注于2D和3D 图形界面组件数据可视化领域，用户遍及电信、电力、政府、交通、水利、公安、国防、医疗、金融、科研等行业。提供从 SDK 的 API 组件库到行业图标和三维模型资源库，构成了一站式的数据可视化解决方案。

建立1：1高保真模拟，通过数字工厂三维场景为基础，展现矿业各个生产厂区的建设、运行情况、安全配备以及注意事项，达到逼真震撼的视觉效果。

可以构建现代化的，跨桌面和移动终端的企业应用，无需担忧跨平台兼容性，及触屏手势交互等棘手问题。

Ⅳ 数据可视化的三种类型

数据可视化的三种类型有：

饼图中的数据点 （数据点：在图表中绘制的单个值，这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示。相同颜色的数据标记组成一个数据系列。）显示为整个饼图的百分比。

Ⅳ 数据可视化常用的图有哪些，有什么特点

DataViz可视化数据分析软件中含有丰富的各种图表，可以帮助用户通过简单的拖拽就可以轻松的创建用于数据分析的图表，或者将多个图表组成图册来进行交互分析并进行大屏展示。

DataViz中图表联动可以实现对同一个数据集或不同数据集的图表的联动，通过图表联动可以让某个图表作为筛选器，点击其中某一个数据项，与其关联的图表将会筛选出所选项的数据内容，快速且直观展现数据分析结果。下面我们来介绍下DataViz中图表联动的几种方式。

●实现与指定的图表进行联动
图表联动可以设置指定的图表与当前图表进行联动，在图册编辑页中点击选择某个图表后，在选中图表的“内容设置”中，有一个“图表联动设置”的功能按钮。

DataViz中图表联动设置简单，业务人员只需要简单拖拽就可以实现可视化的图表联动分析，直观展现数据分析结果。帮助企业用户快速准确地洞悉数据背后隐藏的商业价值，让决策更“有据可依”。

Ⅵ 常用的可视化数据展示工具有哪些

推荐一款国内最新的BI产品DataFocus，采用了最新的中文自然语言处理系统，部署完成后使用起来和用浏览器搜索一样便捷简单，而且性价比很高，可以在他们的官网申请试用试试看。 简单介绍下：

首先是基于大数据前提的数据处理技术，可以对TB级的数据实现秒级响应，能交互式分析，上钻下钻挖掘数据；

然后是以无IT背景业务人员为目标用户，当然数据分析师也一样能用，而且可以更关注于问题本身，略去以前繁重的编程过程。 再者不需要IT人员进行事先建模，可在分析过程中灵活调整以及自动建模，提升分析的效率从而提升企业决策的洞察力和及时性。

最后，DataFocus采用自然语言分析处理，运用搜索问答式的交互方式，更贴合用户使用习惯，并在使用中运用AI智能去辅助用户对数据进行探索。轻量建模、数据直连、灵活交互，相比传统BI成本更低、上线更快、使用更方便、价值更大。

效果是这样的

Ⅶ 有哪些值得推荐的数据可视化工具

值得推荐的数据可视化工具：

1、Visual.ly

Visual.ly是一个综合图库和信息图表生成器，相当于可视化的内容服务，提供了大量信息图模板。它在内容上比一般的视觉分析工具表达更深入。要强调的是，它有一点做的特别好，Visual.ly会给用户发送你所有项目关键点的邮件通知，让你能够实时了解项目动态和进度。

2、Flourish

可以说是最好用的免费可视化在线flash网站，提供了非常多的数据可视化模板，你只要把数据导入到模板里，设置好相应的速度、颜色、图标等信息，可视化图表就完成了，绘制完成的可视化图表可以发布并且嵌入到网页或者PPT中。

3、FineBI

它是我们国产的商业智能软件，主打自助数据分析，操作很简便，拖拽就能自动生成图表，而且内置的可视化图表不比专业图表网站差，用来制作可视化仪表板或大屏都很方便。值得一提的是，FineBI不仅有企业版，对个人来说也是个很好的选择，因为个人版免费，且没有阉割功能，这一点算是国产良心了。

4、PowerBI

PowerBI在全球知名度都很高的数据可视化工具，用户群体庞大，操作界面很灵多，图表设计简洁明了，是很多可视化爱好者的选择。个人使用体验来说，个性化程度高，易用性和交互体验都很不错，但由于是国外的产品，在学习理解方面对国内个人用户不友好，而且PowerBI的可视化大屏模板还是有点丑，图形设计太弱太死板，表格个性化设计不如Excel方便。

Ⅷ 数据可视化的方法有哪些

数据可视化就是将数据分析的结果用图表的形式展现出来。

可以实现数据可视化的工具有：Excel、报表、BI

图表的展现形式有：柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图等各种各种图形。

以下展示几张通过观远数据BI平台做的数据可视化大屏：

Ⅸ 有哪些值得推荐的数据可视化工具

大讲台数据可视化培训为你解答：
第一部分：入门级工具
1、Excel
Excel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，上图是Excel生成的热力地图
作为一个入门级工具，Excel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、线条和样式上可选择的范围有限，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。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。
2、CSV/JSON
CSV(逗号分隔值)和JSON（JavaScript对象注释）虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支耐灶持CSV、JSON中至少一种格式。
第二部分：在线数据可视化工具
3、GoogleChartAPI
GoogleChartAPI工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用，但是GoogleChart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用，此外也无法离线胡亩逗使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题，不可否认的是GoogleChartAPI的功能异常丰富，如果没有特别的定制化需要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大可以从GoogleChart开始。
4、Flot
Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。
5、Rapha?l
Rapha?l是创建图表和图形的JavaScript库，与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。SVG是矢量格式，在任何分辨率下的显示效果都很好。
6、D3
D3（DataDrivenDocuments）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。虽然D3能够提供非常花哨的互动图表，但你在选择数据可视化工具时，需要牢记的一点是：知道在何时保持简洁。
7、Visual.ly
如果你需要制作信息图而不仅仅是数据裤卖可视化，目前也有大把的工具可用。Visual.ly就是最流行的一个选择。虽然Visual.ly的主要定位是：“信息图设计师的在线集市”，但是也提供了大量信息图模板。虽然功能还有很多限制，但是Visual.ly绝对是个能激发你灵感的地方。
第三部分：互动图形用户界面（GUI）控制
如果数据可视化的互动性强大到可以作为GUI界面会怎样？随着在线数据可视化的发展，按钮、下拉列表和滑块都在进化成更加复杂的界面元素，例如能够调整数据范围的互动图形元素，推拉这些图形元素时输入参数和输出结果数据会同步改变，在这种情况下，图形控制和内容已经合为一体。以下这些工具能够帮你实现这些功能：
8、Crossfilter
当我们为方便客户浏览数据开发出更加复杂的工具时，我们已经能够创建出既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。JavaScript库Crossfilter就是这样的工具。
Crossfilter应用：当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。
9、Tangle
JavaScript库Tangle进一步模糊了内容与控制之间的界限。在下图这个应用实例中，Tangle生成了一个负载的互动方程，读者可以调整输入值获得相应数据。
第四部分：地图工具
地图生成是web上最困难的任务之一。GoogleMaps的出现完全颠覆了过去人们对在线地图功能的认识。而Google发布的MapsAPI则让所有的开发者都能在自己的网站中植入地图功能。
近年来，在线地图的市场成熟了很多，如果你需要在数据可视化项目中植入定制化的地图方案，目前市场上已经有很多选择，但是知道在何时选择何种地图方案则成了一个很关键的业务决策。地图方案看上去功能都很强大，但是切忌：“有了一把锤子，看什么都像钉子。”
10、ModestMaps
顾名思义，ModestMaps是一个很小的地图库，只有10KB大小，是目前最小的可用地图库。这似乎意味着ModestMaps只提供一些基本的地图功能，但是不要被这一点迷惑了。在一些扩展库的配合下，例如Wax，ModestMaps立刻会变成一个强大的地图工具。
11、Leaflet
CloudMade团队为大家带来了Leaflet，这是另外一个小型化的地图框架，通过小型化和轻量化来满足移动网页的需要。Leaflet和ModestMaps都是开源项目，有强大的社区支持，是在网站中整合地图应用的理想选择。
12、PolyMaps
Polymaps是另外一个地图库，但主要面向数据可视化用户。Polymaps在地图风格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器，是不可错过的好东西。
13、OpenLayers
OpenLayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善，且学习曲线非常陡峭，但是对于一些特定的任务来说，OpenLayers无可匹敌。例如能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。
14、Kartograph
Kartograph的标记线是对地图绘制的重新思考，我们都已经习惯了莫卡托投影（Mercatorprojection），但是Kartograph为我们带来了更多的选择。如果你不需要调用全球数据，而仅仅是生成某一区域的地图，那么Kartogaph将使你脱颖而出。
15、CartoDB
CartoDB是一个不可错过的网站。你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。例如，你可以输入CSV通讯地址文件，CartDB能将地址字符串自动转化成经度/维度数据并在地图上标记出来。目前CartoDB支持免费生成五张地图数据表，更多使用需要支付月费。
ChartingFonts（随着iPad3等高清移动设备的普及）web开发的一个最新趋势是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。在这些新型字体中，例如FFChartwell和Chartjunk是专门用来显示图表和图形的。他们与OpenType碰到的问题一样，就是不能被所有的浏览器支持，但是不久的未来这些矢量字体将是数据可视化工作中需要考虑到的因素。
第五部分：进阶工具
如果你准备用数据可视化做一些“严肃”的工作，那么你可能不会对在线可视化工具或者web小程序有太大兴趣，你需要的是桌面应用和编程环境。
16、Processing
Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。目前还有一个Processing.js项目，可以让网站在没有JavaApplets的情况下更容易地使用Processing。由于端口支持Objective-C，你也可以在iOS上使用Processing。虽然Processing是一个桌面应用，但也可以在几乎所有平台上运行，此外经过数年发展，Processing社区目前已近拥有大量实例和代码。
17、NodeBox
NodeBox是OSX上创建二维图形和可视化的应用程序。你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但是没有Processing的互动功能。
第六部分：专家级工具
与Excel相对的是专业数据分析工具。如果你是一个专业的数据分析师，那么你就必须对下面将要介绍的工具有所了解（如果不是精通的话）。众所周知，SPSS和SAS是数据分析行业的标准工具，但是这些工具的费用不菲，只有大型组织和学术机构才有机会使用，下面我们介绍几种免费的替代工具，这些开源工具的共同特征是都有强大的社区支持。开源分析工具性能不输老牌专业工具，插件的支持甚至更好。
18、R
作为用来分析大数据集的统计组件包，R是一个非常复杂的工具，需要较长的学习实践，学习曲线也是本文所介绍工具中最陡峭的。但是R拥有强大的社区和组件库，而且还在不断成长。当你能驾驭R的时候，一切付出都是物有所值的。
19、Weka
当你成长成一名数据科学家的时候，你需要将个人能力从数据可视化扩展到数据挖掘领域。Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。
20、Gephi
Gephi是进行社交图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并生成漂亮的可视化图形，还能对数据进行清洗和分类。Gephi是一种非常特殊的软件，也非常复杂，先于他人掌握Gephi将使你一骑绝尘。