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1 数据可视化分析平台「练习:A0 消费等级」

PPT 可视化数据分析介绍

A、可视化平台

1、FineBI 

虽作一个BI工具,但是可视化效果很好,可制作Dashboard。优势在于一旦准备好数据可自助式的随意分析,大数据量的处理性能牛逼。支持多数据源接入;FineBI的移动端可以很方便看到数据的变动和趋势,需求和问题都很快响应;在国内的市场份额还是蛮大的。

2、Tableau  https://www.tableau.com/zh-cn/products

Tableau在可视化能力上比较突出,,可视化效果不华丽但很出色,而且给用户提供了非常自由的图表制作能力,如果会写代码有时间富裕,基本可以做出绝大多数能想到的图表。和Tableau对比的数据可视化工具,FineBI更符合国内用户使用的习惯吧。

3、BDP个人版   https://me.bdp.cn

BDP,是一款在线、免费的数据可视化工具。是百度高管出来搞的独立的数据分析平台,这几年发展很迅猛。不得不提BDP的大数据处理能力——BDP对Hive、Hadoop存储的非结构化大数据做了结构化处理,用户可以感受云计算带来的快感。

4、Power BI    https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/desktop/

一个基于Web的业务分析工具套件,擅长数据可视化,采用的CS架构,浏览器端可以进行简单的报表编辑。操作基本都是拖拽,不过其探索式分析能力有限。学习成本较低上手快,但功能简单,无法支持复杂的业务场景,不支持定制开发

5、Davinci 

面向业务人员/数据工程师/数据分析师/数据科学家,致力于提供一站式数据可视化解决方案。用户只需在可视化UI上简单配置即可服务多种数据可视化应用,并支持高级交互/行业分析/模式探索/社交智能等可视化功能。

6、网易有数

一款企业级的数据可视化工具,主打互联网行业用户,但目前的版本功能还比较粗糙,不支持很多功能。比如不支持本地数据库,数据加载没有全量增量加载类型控制,不支持跨库跨数据源的多表关联,页面布局简单,不支持自由式表格。

7、DataFocus

全球首个中文自然语言数据分析工具DataFocus。最大的特点就是操作简单,功能强大,这个操作简单程度是其他几个没法做到的,他们采用独有的自然语言处理引擎技术,所以数据分析就跟百度搜索一样,直接输入自然语言,系统智能地以最合适的图表来回答,在权限控制,图表类型,数据清洗处理方面表现的也蛮强大,还支持移动端显示。

8、Smartbi 

也是一款国产可视化工具软件,由广州的思迈特公司开发,这家公司本是做Excel插件起家,得益于其强大的销售能力,到如今也进入到BI领域。Smartbi在功能上相较于前面的3款软件逊色不少,缺少诸如智能图表推荐等先进性的功能支撑,在大数据性能上也表现一般,产品的UI界面比较古老,可能是骨子里的Excel基因导致。另一方面,Smartbi在服务和价格上也不具备太大优势,总的来说,这是一款基础型的中庸软件。

9、Data Analytics

Data Analytics是DataHunter的核心产品。轻量级业务数据可视化工具软件。比如常见的“桑基图”,以往生成这样的桑基图可能需要掌握RPython等数据科学编程工具,借助Data Analytics只需简单拖拽就能迅速生成,而且支持异构数据源整合。人民日报、万达集团、树根互联、人民出版社、猎聘都用的DataHunter的数据可视化分析和大屏展示服务。

10、DataV     https://data.aliyun.com/visual/datav 

阿里出品的数据可视化解决方案,之所以推荐DataV这个后起之秀,完全是因为淘宝双“11”活动中实时互动大屏幕太抢眼了。DataV支持多种数据源,尤其是和阿里系各种数据库完美衔接,如果你的数据本身就存在阿里云上,那选用DataV肯定是个省时省力的好办法。图表方面,DataV内置了丰富的图表模板,支持实时数据采集和解析。

B、可视化插件

除了上述平台之外,如果注重可视化这一块,可以试试D3、Highcharts、Echarts等图表插件。

1.ECharts  https://www.echartsjs.com/examples/index.html#chart-type-dataset 

Echarts是百度前端团队做的基于html5-canvas的开源图表绘制组件。Echarts 兼容 IE6 及以上的所有主流浏览器,完全免费,代码开源。Echarts 基于Canvas,适用于数据量比较大的情况。有大规模数据模式,能展现成千上百万的数据。它也衍生了一个0代码的图表生成器—“百度图说”,但功能暂时较为简单。

2.Google Chart

Google不仅提供通用图形样式图表,还提供了组织,树形图和仪表等风格的进一步数据可视化技术。对于想要离线使用它的人来说,它有一个小小的缺点,因为它的API只能通过互联网连接使用。

3.d3.js   https://github.com/d3/d3/wiki/Gallery  

D3是最流行的可视化库之一,专业级和业余级的分水岭。D3 兼容IE9 及以上的所有主流浏览器,对于移动端的兼容性也同上。完全免费,代码开源。D3图表类型非常丰富,几乎可以满足所有开发需求,感觉Echarts一开始也参照它的图表类型新增了好几个图表示例。但代码相对于以上Echarts来说,会稍微难一点。

4.Highcharts

一个实用的Web数据可视化框架。Highcharts 兼容 IE6 及以上的所有主流浏览器,完美支持移动端缩放、手势操作。非商业免费,商业需授权,代码开源。Highcharts 基于SVG,方便自己定制,但图表类型有限。它完全基于 HTML5 技术,不需要安装任何插件,也不需要配置 PHP、Java 等运行环境,只需要两个 JS 文件即可使用。

5.Ichart.js

是一款优秀的国产开源插件,基于HTML5的图形库。使用纯javascript语言, 利用HTML5的canvas标签绘制各式图形。

6.AntV    http://antv.alipay.com/zh-cn/g2/3.x/demo/index.html

AntV又是蚂蚁金服出品(阿里系)的一套数据可视化语法,貌似是国内第一个采用The grammar Of Graphics这套理论的可视化库。antv带有一系列的数据处理API,简单数据的数据归类,分析的能力,被很多大公司用作自己BI平台的底层工具。

另外,数据可视化工具都非常之多,

还有R语言、Python语言、Processing、Weka、Minitab也都是数据分析常用的工具,这是个精彩纷呈的世界。

可参考一位知乎大拿整理的文章:值得推荐的 37 款数据可视化工具 

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按工作场景分类:

纯可视化图表生成(适合开发,工程师):Echart   、 AntV

可视化报表类(适合报表开发、BI工程师):FineReport

商业智能分析(适合BI工程师、数据分析师):Tableau 、 FineBI 、  PowerBI

数据地图类(报告):Echarts、finereport、tableau  、Power Map 2016

可视化大屏类(电商):阿里DataV 、 FineReport  、数字冰雹

数据挖掘编程语言(适合技术性数据分析师、数据科学家):R-ggplot2  、 Python

29个行业106个史上最全数据源汇总(推荐收藏)

https://mp.weixin.qq.com/s/x9NX12dmR8OaXLNZbK5tSA

行业报告常用网站


学会使用BDP可视化分析:维度/指标

1、注册登录BDP个人版

2、上传数据

文件数据是以文件形式保存的数据,需要经过上传导入,目前支持Excel与CSV。单个Excel最大100M,CSV最大800M。

支持单文件和批量上传模式。你可以将本地的数据,通过点击上传,也可以选择拖拽进行上传。

入口在工作表视图右上角“上传数据”按钮。会跳转到上传文件页面。

Ds 上传数据 1.png

上传文件页面支持点击或拖拽上传

Ds 上传数据 2.png

单文件上传

1、如果单文件存在多个sheet,可以勾选需要上传的sheet文件,默认勾选第一个sheet文件。

Ds 上传数据 3.png

2、勾选完成后,系统会将勾选的文件上传至BDP,用户可以初步预览数据,选择表格对应的表头。系统会默认选中工作表中字段最多的一行为表头。

Ds 上传数据 4.png

3、上传后,可以对工作表信息进行编辑。如存在多个sheet文件,可以通过左侧切换不同文件,进行编辑。

Ds 上传数据 5.png

3、拖拽分析 

在进入图表编辑界面后,您只需在左侧列表中选择需要分析字段,将其拖拽至维度、数值、对比、筛选器、颜色等区域,即可开始数据分析工作。

您可以分别将维度和数值字段拖拽到对应的区域,即可立即获得可视化的数据展示。

拖拽分析1.gif

您也可以拖拽维度字段到对比区域,BDP将根据对比字段展示更细粒度的数据信息

拖拽分析2.gif

您可以将数据拖入可视化属性区域,例如颜色区域,便可以使用不同的颜色来区分和代表数据

拖拽分析3.gif

您可以将数据拖入筛选区域,对数据进行筛选

4、维度、对比和数值 

维度、对比、数值是构成分析图表的基础元素,数值根据维度和对比的设置进行汇总计算,其结果转换为可视化图表输出。

下面以超市销售数据分析作为示例,为您介绍这三个基础元素的概念。

假设第一个目标是“查看一家超市各地区的销售量”。

在这句话中,最后要查看的对象“销售量”就是数值,类似可以作为数值的还有譬如“利润”,“访问量”,“访问人数”等等。
用来描述所查看数值的角度或者类目,就是维度,比如上文中的“各地区”代表把“地区”数据作为查看的角度。

按照这个逻辑,将“地区”字段拖拽到“维度”区域,将“数量”字段拖拽到“数值”区域,得到下图:


练习:A0 消费等级

练习流程:

A0 Excel文件

根据附件 的相关Excel,导入到BDP个人版

1  注册登录BDP个人版

2  创建仪表盘,参考仿制老师的仪表盘。

3  导出 PDF上传 并公开分享链接

A0仪表盘图表分享:

https://me.bdp.cn/api/su/91DAGY7X

注意事项:维度 字段排序

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