搜索
大数据中国 首页 数据分析 查看内容
分析零距离 数据可视化产品选型指南
2014-5-13 00:55 |来自: IT168| 查看: 16994| 评论: 0


二、主流数据可视化工具介绍

企业获取数据可视化功能主要通过编程和非编程两类工具实现。主流编程工具包括以下三种类型:从艺术的角度创作的数据可视化,比较典型的工具是Processing.js,它是为艺术家提供的编程语言。从统计和数据处理的角度,R语言是一款典型的工具,它本身既可以做数据分析,又可以做图形处理。介于两者之间的工具,既要兼顾数据处理,又要兼顾展现效果,D3.js是一个不错的选择。像D3.js这种基于Javascript的数据可视化工具更适合在互联网上互动的展示数据。

除此之外,笔者还将盘点如下五款商业化的数据可视化工具,它们的共同特点是技术门槛低、便捷易用,并且支持多种数据源,能够帮助企业更直观的获得数据中的价值。

1. Tableau Desktop

Tableau Desktop是Tableau公司开发的桌面系统中最简单的商业智能工具软件,Tableau没有强迫用户编写自定义代码,新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上,不仅能够监测信息,而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活,具有高度的动态性。

主流数据可视化工具介绍

如上图所示,Tableau将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。程序通过拖放将所有的数据展示到数字“画布”上,转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是,界面上的数据越容易操控,公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误,就能了解得越透彻。

Tableau Desktop数据来源有多种方式,能同时支持Excel、支持各种数据库类型,同时能以web模式发布至网络中,以供别人访问。也支持团队协作,由多个人同时完成一件任务。

主流数据可视化工具介绍

如上图所示,Tableau Desktop有多种展现形式,操作人员能操作人员能够自定义图表类型,并以多种图形的方式进行展现,同时根据图形的不同,针对不同的展示图形有不同的提示。

当用户从Tableau Desktop完成图形的绘制后,数据会从数据库中进行自动更新,从而对展示的数据进行自动同步,同时Tableau Desktop中集成了趋势分析,能对数据未来的走向进行一定的趋势分析,同时Tableau Desktop也与地理信息等进行了较好集成。

在Tableau Desktop使用中发现,使用该软件操作反应较慢,由于该软件将数据全部加载至内存,因此对计算机的内存等使用要求较高。

同时Tableau Desktop的趋势分析模块中,用户无法根据自己的需求选择算法,用户从而无法根据自己的商业特性对未来进行一个预测。

2. QlikView

下图是QlikView的界面截图,QlikView是一个完整的商业分析软件,使开发者和分析者能够构建和部署强大的分析应用。QlikView应用使各种各样的终端用户以一个高度可视化,功能强大和创造性的方式,互动分析重要业务信息。

主流数据可视化工具介绍

QlikView把商业分析需要的三个因素放在一个独立软件包里。QlikView的客户能得到:

一个具有完全集成的ETL工具的向导驱动的应用开发环境、一个考虑到无限钻取的强大AQL分析引擎和一个高度直觉化的、使用简单的用户界面。QlikView让开发者能从多种数据库里提取和清洗数据,建立强大、高效的应用,而且使它们能被Power用户、移动用户和每天的终端用户修改后使用。QlikView获得专利的AQL构架利用了计算机和网络设备的提高,例如价格便宜,速度快的内存。当提供灵活、强大的分析能力时,AQL构架改变了需要OLAP立方体的需求,也不一定要使用数据库。QlikView是一个可升级的解决方案,完全利用了基础硬件平台,来用上亿的数据记录进行业务分析。QlikView由以下组成:开发工具(QlikView Local Client);服务器组件(QlikView Server);发布组件(QlikView Publisher);其他应用接口(SAP\Salesforce\Informatica)。服务器支持多种方式发布如AJAX客户端、ActiveX客户端。还可以与其他CS/BS系统进行集成。

主流数据可视化工具介绍

上图是使用QlikView工具进行数据可视化的第一步,用户可以选择想使用的图表类型来进行建模,用上图可以看出,QlikView的图表类型较Tableau Desktop较少。QlikView 数据支持的格式与Tableau Desktop 一样,支持多种数据来源 ,所不同的是,QlikView通过导入数据后生成qvw来对数据进行展示,因为采用了自有的qvw格式,因此在使用QlikView过程中发现,该工具使用起来展示速度较Tableau View迅速。

免责声明: 除非特别声明,文章均为投稿或网络转载,仅代表作者观点,与大数据中国网无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,请读者仅作参考,并请自行核实相关内容。如果本文内容有侵犯你的权益,请发送信息至ab12-120@163.com,我们会及时删除

最新评论

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

 
 
大数据行业交流
大数据行业交流
大数据求职招聘
大数据求职招聘
站长电话:
15010106923
微信联系:
hb-0310
站长邮箱:
ab12-120@163.com
大数据中国微信

QQ   

版权所有: Discuz! © 2001-2013 大数据.

GMT+8, 2024-5-18 17:50 , Processed in 0.043826 second(s), 24 queries .

返回顶部