請問你做的是什麼數據，地理數據可視化可以通過arcgis完美展示。
B. 【收藏】實用的大數據可視化分析工具合集
【導讀】隨著社會的發展，可以說數據影響著我們這個時代，我們每天都被各種數裹挾著，影響著，作為大數據分析師的工作內容之一就是分析數據，提取數據，優化數據，最後為我們所用。今天小編就來給大家整理了實用的大數據可視化分析工具合集，希望對大家有所幫助。
1、Datawrapper
Datawrapper是一款專心於新聞和出書的可視化工具。
Datawrapper十分簡略運用，不需求任何編程根底。你只需求上傳你的數據，便能輕松地創立和發布圖表，乃至是地圖。Datawrapper供給了
許多的自界說布局及地圖模板。
2.Tableau
Tableau
Public或許是最盛行的可視化工具，它支撐各種圖表，圖形，地圖和其他圖形。這是一個徹底免費的工具，你用它製作的圖表可以很簡略地嵌入到任何網頁中。他們有一個不錯的畫廊，閃現經過Tableau創立的可視化效果。
3、Smartbi
Smartbi作為老到的大數據分析途徑，具有可復用、
動態結合一同的展示效果，使得數據可視化活絡強健，動態皆宜，為寬廣用戶供給了無限的運用才諧和幻想空間。
除了支撐運用Excel作為報表規劃器，完美兼容Excel的裝備項。支撐Excel悉數內置圖形、布景圖、條件格式等規劃凌亂的儀表盤款式，一同支撐無缺ECharts
圖形庫，支撐林林總總的圖形，包括瀑布圖、聯絡圖、雷達圖、油量圖、熱力求、樹圖等幾十種動態交互的圖形，藉助於地輿信息技術，還打造了地圖剖析功用。
4.Google Charts
Google Charts
以HTML5和SVG為根底，充沛考慮了跨瀏覽器的兼容性，並經過VML支撐舊版本的IE瀏覽器。悉數您將創立的圖表是互動式的，有的還可縮放。 Google
Charts十分人道化，有全面的模板庫，你可以從中找到所需模板。
5.ChartBlocks
ChartBlocks是一個易於運用在線工具，它無需編碼，便能從電子表格，資料庫中構建可視化圖表。整個進程可以在圖表導游的教訓下完畢。圖表是呼應式的，並且可以和任何的屏幕規范及設備兼容。
6.Chart.js
十分合適小型項目。盡管只需六種圖表類型，開源圖書館Chart.js是用於喜愛和小型項意圖完美數據可視化工具。運用HTML 5
canvas元素製作圖表，Chart.js創立呼應式平面規劃，並且正在活絡成為最盛行的開源圖表庫之一。
其實，工具還有許多許多，他們各自有各自的利益有點，咱們可以依據自己需求結合他們的工作性能來挑選最合適，最便利的軟體。以上就是小編今天給大家整理分享關於「【收藏】實用的大數據可視化分析工具合集」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，一直完善自己，這樣更有核心競爭力與競爭資本。
C. 我想把這個爬取出來的表格數據可視化成折線圖怎麼破，用python3
直接使用matplotlib或者pyecharts
D. 5個常用的大數據可視化分析工具
1.Tableau
Tableau 幫助人們快速分析、可視化並分享信息。它的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字“畫布”上，轉眼間就能創建好各種圖表。數以萬計的用戶使用 Tableau Public 在博客與網站中分享數據。
2.ECharts
Echarts可以運用於散點圖、折線圖、柱狀圖等這些常用的圖表的製作。Echarts的優點在於，文件體積比較小，打包的方式靈活，可以自由選擇你需要的圖表和組件。而且圖表在移動端有良好的自適應效果，還有專為移動端打造的交互體驗。
3.Highcharts
Highcharts的圖表類型是很豐富的，線圖、柱形圖、餅圖、散點圖、儀表圖、雷達圖、熱力圖、混合圖等類型的圖表都可以製作，也可以製作實時更新的曲線圖。
另外，Highcharts是對非商用免費的，對於個人網站，學校網站和非盈利機構，可以不經過授權直接使用 Highcharts 系列軟體。Highcharts還有一個好處在於，它完全基於 HTML5 技術，不需要安裝任何插件，也不需要配置 PHP、Java 等運行環境，只需要兩個 JS 文件即可使用。
4.魔鏡
魔鏡是中國最流行的大數據可視化分析挖掘平台，幫助企業處理海量數據價值，讓人人都能做數據分析。
魔鏡基礎企業版適用於中小企業內部使用，基礎功能免費，可代替報表工具和傳統BI，使用更簡單化，可視化效果更絢麗易讀。
5.圖表秀
圖表秀的操作簡單易懂， 而且站內包含多種圖表，涉及各行各業的報表數據都可以用圖表秀實現， 支持自由編輯和Excel、csv等表格一鍵導入，同時可以實現多個圖表之間聯動， 使數據在我們的軟體輔助下變的更加生動直觀，是目前國內先進的圖表製作工具。
關於5個常用的大數據可視化分析工具，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
E. 如何使用python爬取數據並進行可視化顯示
接下來都會這么寫：
1.梳理思路
2.找數據
3.連數據
4.pandas xjb一頓操作
5.可視化
6.總結
F. 求一款好用的數據可視化分析軟體，要做報表分析。
推薦你使用觀想報表，可以快速的製作多終端顯示的數據可視化，尤其是大屏顯示，觀向報表系統裡面有非常的多圖表樣式，除了大屏顯示，還可以移動端、pc端、大屏等多終端顯示，製作圖表就像在線ps一樣，根據需求對接多種資料庫或者本地數據（Excel），快速選擇圖表樣式，調節出自己喜歡的風格（例如藍色科技感）。可以去試用一下。
G. 數據分析之常見的數據可視化方法有哪些
【導讀】現如今已然是大數據時代，許多企業的發展離不開數據分析。大數據可視化分為不同的類型：探索型和解釋型。勘探類型幫助人們發現數據背後的故事，而解析數據方便給人們看。那麼，在數據分析中，常見的數據可視化方法有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!
時態
時態可視化是數據以線性的方式展示。最為關鍵的是時態數據可視化有一個起點和一個終點。時態可視化的一個例子可以是連接的散點圖，顯示諸如某些區域的溫度信息。
多維
可以通過使用常用的多維方法來展示目前二維或高維度的數據。多維的展示使得效果更加多元化，滿足企業的需求。
分層
分層方法用於呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體裡面的小群體。分層數據可視化的例子包括一個樹形圖，可以顯示語言組。
網路
在網路中展示數據間的關系,它是一種常見的展示大數據量的方法。結構較為復雜。
以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析之常見的數據可視化方法有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。
H. 數據可視化分析工具有沒有完全免費的
1. Excel / Spreadsheet
http://www.openoffice.org/download/
excel 基本上支持了最常用的數據分析功能：用來概述(總結)數據特徵，數據可視化，對數據轉型(去除噪音數據)從而得到新的數據集用來分析等。盡管Microsoft excel這個軟體是付費的，但你可以用其替代品，例如open office, google docs!
2. Trifacta
https://www.trifacta.com/start-wrangling/
excel在數據大小上有限制，但這個工具沒有這樣的局限，您可以安全地用它處理大數據集。這個工具有令人難以置信的特性，如圖表推薦、內置演算法、分析洞察力，您可以使用這些特性在任何時間內生成報告。
3. Rapid Miner
https://rapidminer.com/
在建立機器學習模型方面的具有專業性,包含了我們經常使用的所有ML演算法。能閃電般的快速水平上提供分析經驗。他們的生產線上有幾個為大數據、可視化、模型部署而構建的產品，其中一些產品(企業)包括訂閱費。
4. Rattle GUI
https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
它是一個旨在連接技術，業務和數據的強大工具。它可分為兩部分：編碼和非編碼。它對任何旨在發展，建立，在網路上部署和擴展模型的組織來說都是一個完整的軟體包。
12. OpenRefine
http://openrefine.org/download.html
專門研究混亂的數據;為預測建模目的而清理、轉換和塑造數據。使用Open Refine進行改進，分析人員不僅可以節省時間，還可以將其用於生產工作。
I. 求一款數據可視化分析工具,酷炫一些的,有知道的朋友給介紹一下唄。
1、可以用PS+AI畫圖形來做。我經常讓設計師童鞋幫我做設計稿，參考著樣式、布局，自己在用Echarts或者BI工具實現。一般這話總方式用於新聞報道、雜志排版，所謂信息可視化，偏注重結論，分析過程大多躺在excel里。
2、圖表插件Echarts、Highcharts、AntV、D3... 會點程序很重要，主要四JS，常用於前端網頁實現，開發一些產品工具的時候可能會集成這些開源的可視化插件（這里Highcharts不開源啊）。
3、現成的一些圖表工具、BI工具。Excel牛的話，Excel就可以實現。或者直接用Tableau、FineBI、DOMO等BI工具。
4、數據挖掘編程語言，R和Python，有可視化包，需要協會這兩種語言，難度有點高，如何想學數據分析和數據挖掘的可以直接學這兩種語言。
以上，對於簡單用用，入門小白，BI工具是最簡單的，但也要視自己能基礎和使用場景。