大数据可视化分析软件开发 如何实现报表的数据可视化？
如何实现报表的数据可视化？
很多读者看见漂亮的图表都会问“这个怎摸做”，“用什么工具基于”。制做漂亮的可视化就像有那样的话几个
利用Excel内置的图表做一些第一项的统计图。高级急切的再者日志图表，图表的筛选后展示更多可以不实际写VBA来实现程序。
、Python一类的数据分析语言，调用图表功能包，呈现出可视化的数据，数据分析广泛。
借助Echarts、HighCharts、D3.js等开源的可视化插件，附着代码，旗下成插件包，可视化工程师和前端开发具体方法。
可视化最功能多的场景是做报表。呢既然刚才的主题是可视化，那小编今天就细细地讲帮一下忙炫酷的可视化报表是怎末做的？有哪些基础和有高级的可视化图表？代码开发是怎末一回事？大屏又是怎么不能操作？
贞洁戒工具FineReport（），此前能介绍过其使用场景和功能。本质是一个不分地区的报表制作和数据可视化工具，是一个新区的商业报表工具。君不见Excel，小到是可以存储统计数据、怎么制作奇形怪状的图表、dashboard，大到怎么制作财务报表、开发进销存系统。大家若不比较熟悉，可无法和Excel绑定对比。
基础图表表格柱形图、折线图、饼图、气泡图、散点图等能满足的条件常见的数据统计。拿去数据后，先分析什么要展示更多几个维度，选用天然什么样的图表，是需要几个图表展示等。
要如何选择类型图表的类型？
房地产数据分析怎么让它数据可视化？
步骤分三步：
1.采集数据：方法大部分了，用python也行，用爬虫系统也是可以，之前用前嗅ForeSpider喂养灵兽过房天下，小白适用规定，总觉得还是可以。
2.数据处理：依据什么你想能够得到的数据分析的效果，来会推出不需要的计算精确数据，把原始数据进行再次筛选，排重，和计算等处理。再筛选排重爬虫软件就也可以做出来，计算出的话看你难易程度了。
3.数据可视化展示：是可以是自己凭借excel，ppt等数据处理工具来通过偏文科类的操作，也可以不用可视化软件来并且了，刚刚说的前嗅FOreSpider爬虫，他们家官网也有一个数据可视化工具，相似的市场上也有很多，你都也可以再试试。
当然你的操作是很简单地，只不过如果是想把数据更加直观合算的影像展示进去的话，极其必须的是一个好的逻辑算法，你要清晰自己打算的目的是什么，接着有目的的对数据参与采集讲全面处理。
有哪些经典的数据可视化的例子？
简单的方法想强调一点数据可视化的重要性，数据可视化是数据分析中的的一种方法，它同其他数据分析方法，比如说机器学习等一样的重要，它们之间应该是并行的存在，相互结合，而不是什么一个锦上添花的事情，不是说我凭借机器学习完成一个工作，到最后画一个图只不过这么多简单。数据可视化是实际可视的和人机交互的行为来参与数据分析的管用的工具。也就是说，有很多事情机器并不是很幻术系，而人很最擅长，尤其是视觉，这样，让机器做机器最擅长的事情，让人来做人要有原则最善长的事情，这二者的结合那就是可视化的根本原先。
有了数据可视化，我们也可以让海量藏书的科学数据艺术的形式并且呈现出，让科学与美感相互交融，使部分无序的信息大山化为纸面的绚丽缤纷。下面我推荐几个跪求可视化的经典的例子：
1）圣经脚注可视化
卡耐基梅隆大学的克里斯·哈里斯（Chris Harrison）就做了这样的话三个深入圣本内容的工作，他把圣经中再次出现的一些名字和地理位置提取进去并且研究，下面这张图就展示出了圣经中各章节之间互相引用的关系。比如圣经中4.3节脚注了8.2节中的内容，那就就用一条弧线将两个章节再连接出声，结果呈现出出下图交叉参考（彩色弧线）被映到到完全不同章节中的（灰条）。其实这个操作是很容易实现程序的，新颖的是这个想法，在做科研或则工作的过程中，应明确可视化的内容很有用，一旦目的明确，基于过程则是一件很容易的事情了。
2）论文引用
下面这个图是关于论文引用的，每一个科研工作者都会公开发表很多论文，论文中会必然各自引用的关系。下图把这个社群关系以图形的淋漓尽致地展现不出来，从图中就可以看出谁在这个圈子里面比较列害，发表的论文多，直接引用的别人的论文多等问题。每个点代表一个人，点的大小它表示这个人发表的论文数量，点与点之间的一根线它表示论文之间的脚注关系，粗细程度来表示了两个人之间论文联系联系的紧密程度。在完全呈现社交网络关系上，这种很有借鉴价值。这个方法也这个可以应用到在微博上，我们早上都会刷微博，发微博，而也会微博转发别人的微博，而别人也有可能会转发消息你的微博，能量转化成图形之后其中的关系立见分晓。
3）霍乱关系图
下面这个图是历史上利用可视化解决了问题的第一个工作。19世纪的伦敦突然爆发了一场也很严重的霍乱瘟疫，当时医疗条件很落后挨打，还没有显微镜和细菌的概念，因为很容易发现病源处。有一个医生手工画了一张城市街区图，用小黑点表示一个个患者，把城市中患者的地理位置标在地图上，实际位置关系分析，最终达到找到什么了水井是此病的原因，毕竟患者多数其分布在水井周围，这个很经典的可视化案例也真接说明了数据可视化的重要性。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
