任何一项产品的选择都需要谨慎而全面,BI数据可视化工具的选择就更不用说了.作为企业的IT部门,如果没有良好的BI工具支持,IT部门将会十分容易陷入困境.那么面对多元化的BI工具市场,IT部门该如何选择BI工具呢?BI工具选择的标准有很多,其中数据可视化效果的呈现也是不可或缺的一项要求. 俗话说得好,"没有数据可视化功能的BI工具都是耍流氓."那么数据可视化功能为什么会如此重要呢? 数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据,信息的质量很大程度上依赖于其表达方式.对数字罗列所组成的数据中所包…

本文来自网易云社区. 关于如何选择BI数据可视化工具,总体而言,主流BI产品在选择的时候要除了需要考虑从数据到展现.从公司内到公司外等各种场景,结合前面朋友的回答,还需要考虑以下几点:1:以后的数据处理能力,是否能够在大批量,上亿条数据的情况下给出解决方案:2:BI的侧重点是不是和公司的需求匹配,如报表智能预警还是预测分析或者是数据挖掘:3:厂商的创新能力和迭代速度,因为BI发展太过迅速,没人想买一个产品刚刚部署用了好长时间没有更新的:4:移动办公支持能力:5:最重要的,厂商的服务水平,作为B端…

伴随着大数据时代的到来,企业对数据的需求从"IT主导的报表模式"转向"业务主导的自助分析模式",可视化BI工具也随之应运而生.面对如此众多的可视化BI工具,我们应该使用什么标准来筛选出最适合企业业务的可视化BI工具呢? 第一个关键因素就是要熟悉你的用户,否则你最终可能只是买了几套BI工具和数据可视化软件,并没有发挥他们的全部作用,甚至根本没用上.许多种可视化分析产品,包括来自较大供应商的一些产品.它们功能很丰富,但是你需要这些功能吗?你的员工里有人真的用过这些功能吗…

数据可视化用专业术语来就是通过视觉的方式向人类展示数据,这种在文本基础上的图表即简单又实用,而且相关性.趋势分析都非常明确,也非常可靠,通过图表一目了然.用通俗的话说就是画一张图表,将数据以比例的方式展示,让人能一眼就了解到自己想要了解的数据.数据可视化工具软件是大数据市场催生的致力于帮助企业快速.直观解决大数据分析的关键工具.目前数据可视化工具软件排名如何?其实排名先后都带有主观色彩,所以这边我就以我觉得好用的4款数据可视化工具软件推荐给大家,拿走不谢!(排名不分先后) 1. Tableau…

相信现在互联网的发展,大家有目共睹,在互联网的快速发展下,所产生的数据已经成为庞然大物,各行各业都在进行数据化转型,大数据分析也就成了香饽饽,bi数据可视化平台能够让数据可视化,通过数据分析可以业务人员获取更多的有价值的数据. 虽然在日常工作中,业务人员和IT人员都在进行大数据分析驱动业务增长,但是同样伴随着存在着诸多现实瓶颈.诸如业务发展瓶颈.IT中心瓶颈.大数据应用瓶颈. 一.企业发展瓶颈: 1.数据分析需求没有及时响应,公司的发展似乎在黑暗中前进.缺乏对业务现状的准确把握,报告固定老化,数…

Linux 上的数据可视化工具 5 种开放源码图形化工具简介 Linux® 上用来实现数据的图形可视化的应用程序有很多,从简单的 2-D 绘图到 3-D 制图,再到科学图形编程和图形模拟.幸运的是,这方面的工具有很多开放源码实现,包括 gnuplot.GNU Octave.Scilab.MayaVi.Maxima 等.每个工具都有自己的优缺点,并且都是针对不同的应用程序而设计的.对这些开放源码图形可视化工具进行一下探索,有助于我们更好地决定哪个工具最适合我 们的应用程序. 0 评论: M. Ti…

ROS数据可视化工具Rviz和三维物理引擎机器人仿真工具V-rep Morse Gazebo Webots USARSimRos等概述 Rviz Rviz是ROS数据可视化工具,可以将类似字符串文本等枯燥的数据以二维或三维等非常形象的可视化方式进行显示,如下:   除此之外,也是重要的人机交互界面,如下以一个六足机器人为例: 单足(初始--调整):           数值结果如下: --- header: seq: 9034 stamp: secs: 1487127789 nsecs: 815…

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前言 "可视化之工具,可爱者甚蕃.统计学家独爱R,自Python来,世人盛爱matplotlib.余独爱Power BI之出微软而不染(免费),濯Office而不妖(够精简).......".先开个玩笑,哈哈^_^. 本文向大家介绍微软公司最近发布的可视化神器 - PowerBI.将重点讲解它的主要功能.和同类可视化工具的对比.以及基本使用方法. 本系列后面文章则将针对该工具的具体使用进行详细深入的讲解. Power BI的主要功能 顾名思义,PowerBI是一款BI(商务智能)工具,…

作为一个理工男.用过了形形色色能够用于科学作图/数据可视化软件:从大学时做实验课推荐用于分析简单採集数据的 Origin; 毕业论文时用来呈现实验时序信号和离线分析脑电信号的 MATLAB.后面还发现了 Octave 以及 Gnuplot : 以及实验室师兄推荐用的 Matplotlib 软件; 工作后随着 HTML5 大红大紫,也发现了一些基于 Web 前端的软件,比方 d3js/Highcharts, 还有 Python 的 Bokeh-- 这些软件都有各自的优缺点,因为自己平时工作会做一些…