老鐵們，大家好，相信還有很多朋友對于echarts大屏數據展示和開源大屏可視化的相關問題不太懂，沒關系，今天就由我來為大家分享分享echarts大屏數據展示以及開源大屏可視化的問題，文章篇幅可能偏長，希望可以幫助到大家，下面一起來看看吧！
有哪些讓人驚艷的數據可視化工具
作為一名數據分析師，一提到數據可視化就會感到莫名興奮，我認為數據可視化有兩個非常重要的部分：一個是數據，一個是可視化。而我們最常見的問題就是一看已經有了數據，卻不知道如何去可視化。
市面上有相當多的可視化工具，絕對能夠挑花你的眼，但這些大多是門檻比較高的工具，比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等，不得不說，它們在技術層面上確實做的很牛逼，也很成熟。但是針對的使用人群也比較單一，就是程序員。
個人覺得在大數據時代，數據的使用是會越來越普及的，現在的很多做數據類工具的公司都在企圖讓數據分析變成一件沒門檻的事，只有大家都能輕松上手，才能真正實現數據價值最大化。
所以站在這個角度上說，想給大家推薦幾款人人可用，能夠快速給數據賦能的可視化工具。
數據可視化的目的？
在推薦工具之前我們需要回答另外一個問題，你需要用這些數據可視化的工具來做什么，實現什么目的？
也許你因為有一個完整的想法，已經通過事實驗證了，需要用更直觀易懂的方式來展現出來，從而講述一個邏輯或者是一個故事；也許你是有大量的數據，你想怎么從這些數據中間發現，挖掘，并展現一些數據背后的知識或者洞察，發現等；也許你是有各種各樣的數據，但是你不懂數據建模，編程，或者數據清洗，你需要一個易用的數據可視化工具實現通過拖拽就能完成數據的可視化，并且可以給出最合適的展示圖形；也許還有其他的各種場景，但是所有數據可視化工具都有他核心服務的一個場景，漂亮，易用，簡單，協作，智能，等等都是每一個數據可視化工具的父母給予他的一個標簽，我們需要匹配相關的標簽來做對應的推薦。首先要明確數據分析是需要以自我需求為導向的，拋開目的推薦可視化工具都是刷流氓。
我們可以將他們分類為：
個人自助式分析：非編程式可視化，能夠適合業務人員、運營人員等進行自我數據分析，不需要依賴IT人員，代表工具比如python、FineBI、Tableau等BI工具；指標監控型報表：能夠及時反映業務實際情況，給予數據分析支持進行預測分析、決策診斷等，主要工具是應用于企業級的報表平臺，國內除了FineReport似乎也沒有別的；動態數據可視化：能夠實現動態實時數據的更新與展示，除了時間序列數據，還有動態路徑數據、實時軌跡數據等等，比較專業，代表工具為ECharts等；基于這一假設，開始基于目的性推薦幾款數據可視化工具。
一、個人自助式分析
1、FineBI
簡潔明了的數據分析工具，也是我個人最喜歡的可視化工具，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。
主要優點是可以實現自助式分析，而且學習成本極低，幾乎不需要太深奧的編程基礎，比起很多國外的工具都比較易用上手，非常適合經常業務人員和運營人員。
在綜合性方面，FineBI的表現比較突出，不需要編程而且簡單易做，能夠實現平臺展示，比較適合企業用戶和個人用戶，在數據可視化方面是一個不錯的選擇。
2、python
本來沒想把python放進來的，畢竟python這種腳步語言學習起來是比較麻煩的，但是最終考慮還是python太強大了，數據分析可視化只是python的一小部分應用方向，如果你不想敲代碼的話，建議忽略這一節。
其實利用Python可視化數據并不是很麻煩，因為Python中有兩個專用于可視化的庫matplotlib和seaborn能讓我們很容易的完成任務。
3、Tableau
Tableau是各大外企在用的數據分析類報表工具，個人感覺主打的是：人人都會用的數據分析工具，通過簡單的圖形化操作（類似Excel）就可以得出自己想要的分析結果。
原理是通過連接公司數據庫基于一定的SQL語法建立基本數據集，對數據集進行分析。這對數據集的完整性有很高的要求。
二、指標監控型報表
1、FineReport
可視化的一大應用就是數據報表，而FineReport可以自由編寫整合所需要的報表字段進行報表輸出，支持定時刷新和監控郵件提醒，是大部分互聯網公司會用到的日常報表平臺。
尤其是公司體系內經營報表，我們用的是商業報表工具，就是FineReport。推薦他是因為有兩個高效率的點：
可以完成從數據庫取數（有整合數據功能）—設計報表模板—數據展示的過程。類似excel做報表，一張模板配合參數查詢可以代替幾十張報表。三、動態數據可視化
一個使用JavaScript實現的開源可視化庫，底層依賴輕量級的矢量圖形庫ZRender，提供直觀，交互豐富，可高度個性化定制的數據可視化圖表，它是由百度團隊開源的。
在實際開發中使用的往往會要求從服務器端取數據進行動態顯示，一般來說數據請求過程如下：
客戶端通過ajax發送請求；服務器端Servlet接收請求；生成json數據并返回給客戶端；客戶端接收數據后顯示。通常都是用Jsp+Servlet+Echarts來實現動態數據可視化的。
有哪些可視化數據分析工具推薦
個人比較傾向壹看板，我是做運營的，經常要分析新媒體各個渠道的數據，比如微信公眾號、一點資訊、今日頭條等等，需要分析每個渠道的內容數據，還要進行橫向對比，分析渠道的優劣勢，因為數據比較分散，分析起來很麻煩，每天都要花費很多時間，用了壹看板就可以解決這個問題，有一個“行業智庫”的板塊，提供好多新媒體渠道的分析模板，可以直接套用，上圖：
今日頭條內容分析模板：
微信公眾號內容分析模板：
數據可視化工具有哪些
市面上的數據可視化工具很多，大體分為3類：
1、專業圖表制作類，專業的圖表制作網站/軟件，針對性的制作一些可視化圖表，一般不帶有數據處理功能
2、開發工具，比如python，調用第三方可視化庫可以制作非常個性化的可視化圖表，門檻高，要會寫代碼
3、零代碼可視化分析工具，比如BI工具，操作簡單，門檻低，自帶數據處理功能，適合普通的業務人員或者數據分析師
專業圖表制作網站1、Flourish
推薦人群：可視化愛好者
我用過最好用的免費可視化在線網站，擁有非常豐富的可視化模板，操作非常便捷，個性化程度稍微差一點，唯一的缺點是界面全英文，看起來有點費勁
2、圖表秀
國內免費的在線圖表制作工具，支持自由布局與聯動交互分析。主要看中它幾點：圖表新穎豐富，操作簡單一鍵替換，支持一鍵導出PPT、在線動態數據展示。不過和大部分圖表制作網站一樣，個性化程度不高，樣式受模板限制。
除了這種綜合性的圖表制作網站，還有針對地圖、詞云圖等特殊圖表制作的網站，比如：
數據地圖：PolyMaps
詞云圖：微詞云
開發工具1、Echarts
百度出品的開源免費的javascript數據可視化工具，專為大數據量可視化設計的，數據實時展現，需要一定的代碼能力
2、D3.js
開源的可視化庫，在JS繪圖界的地位很靠前。功能非常強大，靈活性高，很多其他的庫都是基于它所開發。非常適合開發者學習研究，需要牛逼的編程功底，門檻較高。
3、Highcharts
國外的產品，對標的是Echarts，兩者用起來差不多，圖表種類也很豐富，不過和Echarts一樣都需要進行二次開發，它的優點是它有詳細的文檔，示例和詳細的CSS，產品穩定性好，缺點是商用版付費。
零代碼工具1、tableau
全球知的數據可視化工具，除了可視化圖表制作，還帶有數據處理、數據連接功能，是一個專業的數據分析工具，操作簡單，圖表設計也比較簡潔，個性化程度高用。入門門檻低，一般的業務人員就能上手，缺點是免費版功能有限，收費版對于個人用戶來說有點貴。
2、FineBI
和tableau類似的一款數據分析工具，國產的，圖表制作方法和tableau基本差不多，也帶有數據處理、數據鏈接功能，主打的是數據分析，可視化圖表非常豐富，而且帶有智能圖表推薦功能。操作相比于tableau更加符合中國人的使用習慣，而且個人版免費，功能和收費版相比，沒有閹割
大數據可視化軟件和工具有哪些
主要有以下一些：
1.Excel：是一個入門級工具，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。相信大多數人都接觸過Excel軟件，其中還有很多人會專門學習，excel中也自帶很多圖表功能，可以對數據進行可視化展現。
2.?GoogleChartAPI：目前只提供動態圖表工具。能夠在所有支持SVGCanvas和VML的瀏覽器中使用。
3.?Tableau：商業分析必備的工具，功能和運行速度很強大，而且易于上手，做出來的圖表也十分美觀。
而且Tableau還可以連接數據庫，進行數據處理，目前支持市面上幾乎所有的數據庫連接，當然也支持本地文件直接輸入軟件。
4.?Qlikview：Qlikview可能是Tableau最強的競爭對手。它被選為GartnerMagicQuadrant2019的領導者，擁有康泰納仕、斯巴魯和全球零售銀行等客戶。
5.?MicrosoftPowerB：MicrosoftPowerBI界面帶給人一種熟悉感，使新用戶易于上手和使用。為了便于操作，PowerBI提供了一個免費的基本版本，并且是開源的。
6.?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并生成漂亮的可視化圖形，還能對數據進行清洗和分類。
7.Plotly:這是最豐富多彩的BI解決方案之一，巧妙地幫助用戶創建易于理解的交互式圖表。它的一些主要功能是：根據輸入定制的二維和三維圖表,集成面向分析的語言(如Python、R和Matlab),用戶api等。
8.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。
9.Datawrapper：Datawrapper簡單、清晰和易于使用的界面，它的主要功能是：易于使用，不需要編碼或設計技能，快速交互生成圖表，打造不同的品牌風格。
10.?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，然后編譯成Java。
11.?阿里的DataV:DataV旨在讓更多的人看到數據可視化的魅力，幫助非專業的工程師通過圖形化的界面輕松搭建專業水準的可視化應用。DataV提供豐富的可視化模板，滿足您會議展覽、業務監控、風險預警、地理信息分析等多種業務的展示需求。
如何設計一份優質的PPT數據圖表
謝邀，我是Excel大全，每日分享實用的Excel小技巧。
這個問題，我來分享下我的一些看法，大家可以在評論相互討論下。
關于數據圖表喬布斯如是說：“簡潔就是終極的復雜，越復雜越要保持簡潔”
這個我覺得很好地回答了題主的這個問題！
優質的PPT數據圖表，我覺得應該是簡潔到極致，
“布局簡潔、觀點鮮明，加任何內容都會覺得多余，刪除任何項目就會覺得不完美。甚至連顏色配置、字體選擇、圖表中各個要素的布局都能做到精益求精。”
PPT數據圖表的設計思路這里，我就不介紹圖表的具體設計技巧，畢竟太多了，我主要分享下個人的幾個思路，歡迎討論。
選擇圖表形式
升級改造圖表
讓你的脫穎而出
01選擇圖表選擇合適的圖表
不同的圖表類型，適合不同的場景。是用餅圖，還是柱狀圖，或者是折線圖？
圖表的選擇步驟如下所示：
不同圖表表達的意思不盡相同：比如：餅圖，可以直觀地反應各種組合的份額；柱狀圖，則可以直接地對比不同區域的不同；
注意力不同，表達的信息也不相同：再如，相同的柱狀圖，不一樣的坐標，所表達的信息也不會相同。
至于，怎么選擇圖標，分享給大家一張圖，供參考
02升級改造圖表默認的圖表總是平平無奇的，想要你的圖表優質，那可以從如下幾個方面入手：
配色
布局
字體
細節：標題、配置、參數、重點突出等等；
這個涉及的技巧就太多了，大家可以參考幾個大公司的發布PPT，很多的精美圖表PPT，都值得我們去模仿的。
03讓你的圖表脫穎而出融入你的個人風格，比如，一代大師喬布斯的極簡風格，引領了一代風騷！
當然，這不是技巧就可以搞定的，需要不斷地積累，個人的沉淀！
“簡潔就是終極的復雜，越復雜越要保持簡潔”
最后這句話送給大家！
好了，這個問題我就分享到這，希望能幫到你！我是Excel大全，碼字不易，點個贊再走唄！好看的數據可視化的圖片是怎么樣做的
可視化死磕excel是不行的，作為數據分析行業的偷懶大戶，分享一些我在可視化工具上的使用心得，總結了三大類：快速出圖類、專業圖表類、高端大屏類。個人經驗，大家按需采納：
一、快速出圖類如果你只是因為偶爾想要出一些好看的圖表、長圖等用在你的報告、PPT里，就沒有必要用一些太專業的軟件，下面這些是一些小巧精美、能夠快速滿足出圖需要的工具。
1、datawrapper
優點：適合自媒體快速出圖、操作簡單、開源、免費
datawrapper創建之初是為了服務一些新聞網站和報紙媒體的，尤其是金融媒體，需要用到非常多的可視化圖表，而datawrapper的優勢就在于能夠在幾分鐘內就制作出一些簡單、正確和可嵌入的圖片。
注意：制作圖表前要先將數據放到google文檔里，然后在軟件里導入Google文檔。
比如下面的示例，先添加新的圖表輸入google文檔地址
第二步是檢查和調整數據，可以在這一步進行數據的刪減、查詢等。
第三步就是選擇圖表，datawrapper提供了非常多的圖表模板，這里就用分列橫向柱狀圖吧
第四步就可以生成圖表，也可以生成分享鏈接，上傳到平臺上讓更多人看到。
整個過程幾乎不怎么費時間，缺點是外文工具，沒有漢化版。
2、inforgram
優點：應用場景準確，有圖表動畫功能
inforgram的傳播面應該是很廣了，主要得益于他本身帶有的豐富模板，基本上你能想到的圖表都能在inforgram里找到，而且inforgram還支持圖表動畫，做出的效果非常高大上。
但是缺點就是如果你不充錢，就只能用一些簡單的圖表，像可視化地圖這種就需要升級到會員才可以制作，如果是長期用圖患者，沖一個會員倒也合算。
3、piktochart
優點：地圖圖表非常好用、免費
跟上面那個家伙不一樣，piktochart的地圖模板是免費的，操作起來也很簡單，類似于制作PPT，用戶可以將信息圖導出成靜態圖，用于PPT展示或網頁、博客中。
但是缺點就是piktochart其他類型的圖表模板比較缺乏、單一，只能適合一些特殊圖表（如可視化地圖）的制作。
二、專業圖表類如果你是一名專業的數據分析師、甚至是數據工程師，經常需要制作可視化圖表來進行數據展示和表達，那么就需要用到一些專業的可視化工具。除了可視化功能之外，還需要考慮工具的數據連接、數據處理、數據挖掘等功能：
1、python
萬能語言python，專業數據分析師比較喜歡用，因為python能通過對數據的處理和加工，對可視化圖表進行隨心所欲的設計和展示。而python主要得益于它豐富的可視化庫，除了最常見的matplotlib之外，其實他還有vispy、bokeh、seaborn、pyga、folium、networkx等等。
當然了，畢竟是門語言，學習難度是有的，因此不建議非專業人士使用。
2、finebi
優點：操作簡單、國產中文、個人免費
國產的商業智能BI軟件，除了對數據進行可視化展示之外，主要是進行企業級的數據化管理，當然也適合個人進行數據分析，總體來說屬于國內一流的BI可視化軟件。
當然更重要的是，finebi學習成本比較小，相比python要更簡單、容易上手，而且個人版免費。
3、Tableau
優點：OLAP功能強大、支持網頁集成、學習難度適中
tableau也是專業的數據分析和可視化工具，但是對計算機的硬件要求比較高（不止一次卡死過），而且需要有些可視化功能需要收費。
4、簡道云
優點：更靈活、便捷，可與業務銜接，適合中小數據量
如果并不需要處理百萬級的數據量，那么比起前三個，簡道云更適合處理團隊或企業的中小量數據，并且使用非常簡單。和finebi同是帆軟公司出品，提供8大類圖表，支持顏色、標簽、文字等自定義：
同時，由于他主打“應用搭建”，因此能夠隨意搭建各種數據管理系統，從業務流中的數據采集、數據處理到數據分析，輕巧靈活：
三、高端大屏類上面兩類基本都能滿足個人的需求，但是如果是企業想要制作高端大氣上檔次的大屏怎么辦？這時候，就需要用到一些企業級應用。因為要考慮軟件應用的本地化應用，所以下面大多數以國產軟件為主：
1、finereport
finereport算是一個報表工具，主要就是面對企業的，除了報表應用之外，其實它同時也提供大屏的服務，通過布局、色彩、綁定數據等環節完成大屏的制作，擁有很多自助開發的可視化插件庫。
2、dataV
阿里出品，dataV提供了豐富的模板與圖形，支持多數據源，拖拉式布局，支持服務化服務方式和本地部署，整體來說是一款很好的大屏的產品。
3、百度圖說
由echarts衍生出來的子產品，同樣繼承了echarts的特點，圖表種類多，沒有提供文本和表格方面的展現庫。Echarts接受json格式的數據，百度圖說把數據格式進行了封裝，可以通過表格的形式組織數據。
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