可视化数据分析工具，有哪些大屏幕实时数据可视化方案？
随着数据可视化技术的发展，数据大屏被越来越多地应用到企业的管理和生产的各个环节。大屏作为数据的显示载体被广泛的应用，特别是在智慧园区、智能工厂、智慧城市等领域。例如在智能工厂的建设过程中，越来越多制造企业为了实现监控每条生产线的生产进度和状态、产品生产质量、5S管理等车间管理需要，将生产信息相关的数据显示在电视看板上，来替代原来传统的在白板上人工绘制和更新的操作方式。
IoT 设备数据实时接入与数据大屏可视化方案
随着车间数据的实时性要求越来越高，IOT数据采集功能要求日益增长，那么随之而来的各类解决方案也就顺应时势的崭露头角。通过使用专业嵌入式BI分析软件，可以轻松实现流式数据的处理，流式数据轻松对接，并且将流式数据实时展示到仪表板中。实时直观地改变数据图表，让整个仪表板更加动态。Wyn Enterprise V5.0 Update1中所带来的流式数据，就是为了解决这一环节的数据痛点。通过对接设备源，工厂传感器，社交媒体流，服务器敏感数据收集，空气质量检测点数据发送等等一系列高频次数据源。第一时间对接数据，完成可视化展示。
有两种类型的实时数据推送数据集：
· 推送数据集
· 流式数据集
首先我们先来了解一下这些数据集之间的区别，然后讨论如何推送到各个数据集中。
推送数据集：
使用推送数据集，数据将直接推送到Wyn Enterprise服务中。Wyn Enterprise服务在接收到数据后，会自动创建一个数据表用来存储数据集。因为有一个服务会不断地将数据传入进行存储，所以我们每次通过仪表板，数据集所查询到的数据都是最新的。根据此数据集创建对应的报表/仪表板。通过此数据集所创建的仪表板/报表与其仪表板/报表的使用方式是一样的。完全拥有的仪表板的所有功能，对于报警，数据刷新等等功能完全适用。
使用推送数据集后，每次刷新后，都会将数据实时展示到仪表板中。如果仪表板中设置自动刷新，则每次数据集中有数据变化后，就会实时反馈在仪表板中。达到实时展示。
流式处理数据集:
使用流式处理数据集，数据也会被直接推送到Wyn Enterprise服务中。Wyn Enterprise服务在接收到数据后，会自动创建一个数据缓存。与推送数据集有个本质的区别；就是流式处理数据集不会创建数据表，只会临时存储到缓存中，根据设定存储时间会过期。过期后则数据自动清空。临时缓存仅仅用于展示一些历史存在过的数据。只用来表示数据历史，如一个小时内的空气质量检测，一个小时内的设备运行状态等历史数据。实时地显示出一个小时内数据的折线图等效果图。
在实际应用中，流式数据集对象最适合处理最小化数据，对于时间维度来说具有非常强的表现能力。可以直观地显示出所推送的数据。
对接软件程序/SaaS,接入JSON实现实时查询分析
JSON已经成为系统集成标准的数据通信方式，在很多场景中都有重要的应用，比如：
1、前后端分离开发时，数据在后端处理好通过API将JSON返回给前端页面
2、SaaS产品对外通过Web API返回JSON提供数据服务，而不是让用户直接连接到数据库（这样太危险，而且数据库服务通常是多租户公用，无法直接登录访问）
3、数据中台已经得到广泛应用，中台通过对后台复杂的数据环境进行服务化封装，用户可以通过API轻松获得数据服务，进行数据查询操作。
4、IoT物联网平台，通常也是通过API对外提供数据查询服务，而不是直接连接数据库环境进行查询。
在Wyn Enterprise V5.0 Update1中，对JSON与API的数据对接功能有了极大增强，Wyn 可以对JSON数据源像使用数据库一样进行灵活的查询分析，而且不用写SQL语句。比如：对JSON数据进行同比、环比、占比、排名等智能分析。也可以使用Wyn V5.0 Update1 支持的分析表达式进行更多灵活的查询操作。
1、JSON数据源配置基础
首先，数据源JSON的配置配置方式，和目前一直使用的JSON数据源非常类似：
配置工具被左右分为了【基础配置】，与【请求参数配置】区域
首先我们针对图中①的基础配置部分进行介绍：
https://gcdn.grapecity.com.cn/showtopic-136323-1-1.html
配置中将每一个请求分为了基址(Base Address)和端点(End Point),它们的关系如图所示
每个数据源都由一个或多个端点组成，而端点可选是否使用基址作为URL拼接
BI数据可视化工具应该如何选择？
先问你一个问题，为什么开源的就比商用的好呢？就为了不花钱？
如果是这样的话，那你就大错特错了。就拿BI这一方面来说，很多开源工具的后期维护成本是非常高的，而且出了问题还看不懂文档，这不得把你急死？
商用的也支持外部开发，有很多接口，可以做一些定制化的需求，一次选择终生不烦，不香吗？
给大家讲个小故事吧。
我最近忙着做一件事情，分析一款新产品的各项数据指标，为了找到增长点，完成OKR，拿到年终奖，我可是煞费苦心。
一边嫌弃Excel，自学Python和R，一边请我们的研发小哥哥用Echarts帮我搞，好吃的好喝的都供上，搞来搞去两者都没有成效不说，这个研发小哥还去脉脉上吐槽我？
我真的好气！我有办法还能来找你吗？我不要面子的吗？
我反复想了想，到底是是什么地方出了问题，我能不能不靠他，自己独立地完成数据可视化分析？
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。
数据分析中的相互关系，通常代表的是关联性和因果关系，多个变量之间应该存在着某种联系。校正数据的真实可靠性，用产品经理的视角去看待你所处理的数据，避免有问题的数据出现在可视化的展示中。
目前有很多工具或产品可以实现数据可视化，甚至可视化已成为商业智能和数据分析产品的基本配置，但在平时工作中，使用较为频繁的可视化工具是Excel，其次是R（R在数据分析领域的地位不言而喻，其丰富而强大的扩展包支持使得几乎一切数据层面的分析和操作成为可能，这些支持中就包括数据可视化。）和Python。
但是Excel在我这里行不通，一是它的可视化满足不了我，因为图表类型太少，二是数据量太大，它撑不住。至于R和Python，我都已经996了，一回家只想睡觉，哪还有空学....（扎心了）
我反复看那条吐槽，突然看到一个中兴员工的评论：
帆软产品？这是干啥的？抱着疑惑的态度我上网搜了搜，原来是一家专门做大数据的公司阿，他们旗下的FineBI应该挺适合我的，主打自助式分析，看着挺牛逼的，啥？原来个人版免费？
不管了，先下载一个用用看，死马当活马医吧。
激活并下载安装之后是这样的（中间地图马赛克了）
我看了一下，FineBI能从很多种数据源导入数据：如两大主流开源平台(Hadoop，Spark)，Excel，CSV，XML，以及各类数据库(SQL Server，Oracle，MySQL等)。，这点倒是挺方便的，无论我从哪里收集到的数据，都可以一起分析了。
连接mysql
那如何导入数据呢？仅需2步，数据准备—添加业务包，业务包是用来统一整理数据表的。
Excel为例
就得到如下的数据明细。这里可以自动识别数据的字段类型，也可以修改字段类型。
至此，数据就导入成功，接下来开始正式分析。
再来说说它的自助式分析吧，我相信这是很多人都关心的一个点，如何能让业务人员自己去探索和分析数据，这样会节省与IT的沟通，也会节省一部分人力成本，双赢。
为了完美支持业务员的分析工作，FineBI作为自助式BI工具不同与传统BI，降低了代码操作，摒弃了手动建模，将重点放在了业务员可理解的前端。
业务员可只需要从数据包中读取数据，在前端像手机一样直接拖拽字段做分析，不需再要问数据在哪？数据好了没？数据不对等这些问题。
FineBI精美的数据可视化
FineBI有丰富的可视化图表，对应不同的场景。雷达图、气泡图、热力图、GIS地图....你想要的全都有！
数据分析因为选错图表而导致陷入分析错觉的案例不在少数。每一种图表都给到了应用场景的提示，比如对地域分析要求较高的数据选用GIS地图；比如分析进度可以选用环形图或仪表盘；维度多的复杂分析，可以选用组合图。
最后再和大家聊聊我作为产品经理，整理出来的数据可视化分析思路。
（1）明确目标
明确数据可视化的目标，通过数据可视化我们要解决什么样的问题，需要探索什么内容或陈述什么事实。
（2）选择图形
围绕目标找到能提供信息的指标或者数据，选择合适的图形去展示需要可视化的数据。
（3）选择维度
分辨哪些是有价值的值得关注的维度，选择数据展示的视角。基本图表一般有哪些可用维度呢？
（4）突出关键信息
根据可视化展示目标，将重要信息添加辅助线或更改颜色等手段，进行信息的凸显，将用户的注意力引向关键信息，帮助用户理解数据意义。
CPU监控
CPU使用率监控案例，可视化的目标就是检测CPU的使用情况，特别是异常使用情况。所以图中将100％最高临界线使用特殊的颜色和线形标识出来，异常的使用段用颜色帮助用户识别。
还有人问我为什么不用Tableau？你以为我没用过吗？我的首选就是它，使用之后无奈发现：
对计算机的硬件要求很高，部署十分复杂数据模型属于宽带模型，灵活性和拓展性比较差无法控制用户查看的列级别的权限粒度，数据权限控制较差国内主要是代理商提供项目实施和技术服务，本土化稍弱，售后服务糟糕自从我用了FineBI，我就再也没和那个研发说过话，如果早点知道这个软件，我的请客吃饭钱都省了...
可视化分析是论著吗？
不是的，可视化分析是一种分析仪，主要应用于海量数据关联分析，可辅助人工操作将数据进行关联分析，并做出完整的分析图表。
数据分析工具类软件？
通过数据可视化可以非常直观的展示数据的分布特征，帮助用户快速的分析数据，解决业务问题。目前国内有很多非常优秀的数据可视化工具和技术。小编给大家梳理了一些让人惊艳的数据可视化工具。1、数据可视化语言工具类2、BI可视化工具类3、统计分析可视化工具类4、JS可视化库下面为大家详细地介绍每种类型的代表性工具。1、数据可视化语言工具数据可视化语言主要用Python、R等。Python在日常工作中，为了更直观地发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。在Python中，常见的数据可视化库有:
matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。seaborn 是建构于matplotlib基础上，能满足绝大多数可视化需求。更特殊的需求还是需要学习matplotlib。上述两个库都是静态的可视化库，大多数做过前端Web开发的同学都用到过Echarts.js库，它是一款前端可视化的JS库、功能非常之强大。在使用之前，需要导入js库到项目中。对于平时用Python较多的同学而言，如果每次实现可视化功能(特别是一些小需求)，都需要引用js库显然不太方便，于是就在想有没有Python与Echarts结合的轮子。答案是肯定的，在Github中就有一个国人开发的一个Echarts与Python结合的轮子：Pyecharts，它不仅很好的兼容了web项目，而且可以做到可视化的动态效果。Pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。常规的Echarts 是由百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。简单来说，Pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具。
R语言R语言有两大绘图系统：基础绘图系统和Grid绘图系统，两者相互独立。基础绘图系统直接在图形设备上画图；而Grid系统将界面分成矩形区域（viewport），每个区域有自己独立的坐标体系，并且相互可以嵌套，使得Grid系统可以画出更复杂的图形。用过R的朋友们知道，R的功能是通过一个个库（package）——也就是我们常说的工具包实现的。基础绘图系统依赖于graphics包。基于Grid系统的包有grid，lattice，ggplot2等。grid包仅提供低级的绘图功能（如点、线等），并不能画出完整的图形。更高级的图形是两个主流绘图包lattice和ggplot2来实现。
2、BI可视化工具类
Wyn Enterprise - 嵌入式商业智能和报表软件|可视化BI数据分析工具
作为一款商业智能软件，Wyn Enterprise 的BI仪表板内置50多种自主研发的数据可视化效果，包括：条形图、柱状图、折线图、面积图、饼图、玫瑰图、旭日图、雷达图、散点图、气泡图、树形图、组合图、KPI指标卡、2D地图、3D地图、表格、透视表、迷你图等。同时，完全开放的 可视化插件机制，可以将Echarts、D3.js、ChartJS、G2、3D模型等集成到仪表板中，满足任何可视化效果的需要。
Wyn Enterprise 商业智能零编码即可实现您的全部需要。包括屏幕自适应、多页面仪表板、自动数据刷新、3D动画特效等，并已经应用到智慧园区、智能车间、健康医疗、电力能源、校园安全、数字指挥中心等场景。
TableauTableau 是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。Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“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。
3、统计分析工具类统计分析的可视化工具的代表主要有Matlib、SPSS、Origin等。MatlibMATLAB在数据处理、运算和分析中的各种应用。和其他类似的科学计算工具相比，MATLAB图形编辑功能显得尤为强大。通过图形，用户可以直观地观察数据间的内在关系，也可以十分方便地分析各种数据结果。从最初的版本开始，MATLAB就一直致力于数据的图形表示，而且在更新版本的时候不断地使用新技术来改进和完善可视化的功能。MATLAB R2014b 推出了全新的 MATLAB 图形系统。全新的默认颜色、字体和样式便于数据解释。抗锯齿字体和线条使文字和图形看起来更平滑。图形对象便于使用–您可以在命令窗口中显示常用属性，并且对象支持熟悉的结构化语法，可以更改属性值。
SPSS在进行数据分析时，比如频数分析，想了解男女的分布比例，此时直接进行分析SPSSAU默认会生成对应的图，方差分析，T检验，交叉分析等也是如此。SPSSAU总是会默认提供最适合的图，当然也可选择使用。为什么SPSSAU可以做到这样，原因在于做分析的时候已经带着数据的类型，因此SPSSAU默认就知道应该画出什么样的图形。比如做交叉分析，在得到规范表格时，SPSSAU默认会生成对应的柱形图，条形图，堆积柱形图或堆积条形图等，SPSSAU默认提供的图通常都是最优的，如果你希望切换成其它类型，点一下就好。
4、JS可视化组件类Echarts一个纯java的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。
评价：非常好的一个可视化库，图表种类多，可选的主题。以前我们产品中就是使用echarts进行可视化需求的定制开发。Echarts中主要还是以图表为主，没有提供文本和表格方面的展现库，如果有相关需求还需要引入表格和文本方面的其他可视化库。HighCharts
与echarts相似，同样是可视化库，国外的产品，商用需要付费，文档详尽。同样是非常好的一个可视化库，图表种类多。但是同样需要进行二次开发，,没有提供文本和表格方面的展现库。而且因为商用付费，所以能选择echarts肯定不会选择highcharts。AntV
Antv是蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，是国内第一个才用the grammar of Graphics这套理论的可视化库。在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。是一个优秀的可视化库，需要进行二次开发。因为采用的是the grammar of Graphics 语法，和echarts相比各有千秋。
什么是数据可视化？
什么是数据可视化?正如信息设计的先驱者，耶鲁大学统计学和政治学退休教授，奠定了视觉化定量信息的基础。出版了包括《视觉解释》，《构想信息》，《定量信息的视觉展示》，和《数据分析的政治和政策》，《美丽的证据》在内的一系列书籍塔夫特所说，“图形表现数据。实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。”对于广大的编辑、设计师、运营分析师、大数据研究者等等都需要从不同维度、不同层面、不同粒度的数据处理统计中，借助图表和信息图的方式为用户(只获得信息)、阅读者(消费信息)及管理者(利用信息进行管理和决策)呈现不同于表格式的分析结果。数据可视化技术综合运用计算机图形学、图像、人机交互等，将采集、清洗、转换、处理过的符合标准和规范的数据映射为可识别的图形、图像、动画甚至视频，并允许用户与数据可视化进行交互和分析。而任何形式的数据可视化都会由丰富的内容、引人注意的视觉效果、精细的制作三个要素组成，概括起来就是新颖而有趣、充实而高效、美感且悦目三个特征。
languages in the world按年龄段分布的美国人口百分比是什么真正造成了全球变暖为什么要进行数据可视化?无论是哪种职业和应用场景，数据可视化都有一个共同的目的，那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。并且利用合适的图表直截了当且清晰而直观地表达出来，实现数据自我解释、让数据说话的目的。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。因此，数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。DataFocus数据看板DataFocus数据大屏1DataFocus数据大屏2DataFocus数据可视化系统这里，推荐一种非常便捷的可视化的工具，可用于数据可视化——Datafocus 。Datafocus（www.datafocus.ai）易于使用并且可供所有人使用，可以使商务人士独立，灵活和多样化。视觉分析，无需任何技术，数秒可视化数据。通过Datafocus，公司可以充分利用数据的价值并告别数据孤岛。 Datafocus性能非常出色，十亿级数据，秒级响应，实施周期以周计算，广受各行各业人士的好评。了解更多有关数据分析内容和产品相关，请移步DataFocus官网（www.datafocus.ai），我们诚挚的欢迎您的来访。
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