可视化数据分析工具-可视化数据分析工具有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于可视化数据分析工具的问题，于是小编就整理了3个相关介绍可视化数据分析工具的解答，让我们一起看看吧。

1. 有哪些用来收集、分析和可视化数据的软件？
2. 数据可视化分析的作用与好处有哪些？
3. 可视化分析图怎么做？

有哪些用来收集、分析和可视化数据的软件？

奥威软件的OurwayBI就是一款完整的BI智能数据可视化分析软件。它能通过爬虫、填报、ETL工具***集数据（支持全域数据），统一数据分析口径后，再通过智能分析功能、可视化图表完成数据可视化分析。最后，将分析结果直观易懂地展现出来。

从数据***集，到数据清洗整理以及智能分析，再到后面的数据可视化呈现，都能快速实现。并且OurwayBI还有一套覆盖多行业、主流ERP的标准解决方案，预设了包括财务、仓库等板块在内的数据分析模型，像金蝶/用友标准解决方案这类的，还能实现零开发呢！

而且奥威软件出品的OurwayBI的ETL工具是可全面可视化的，能给开发和维护提供不少便利。

至于，数据可视化的效果，如果你去奥威软件的demo平台看看，就能亲自体验在线自助分析。这里就先放几张BI数据可视化报表截图，作为个开胃菜简单感受下它的直观易懂。

我们公司用的是前嗅，他们家具有数据***集，数据清洗（挖掘），多维度分析及生成可视化图表等功能，当然，我们用得比较多的是数据***集的功能，有兴趣也可以看看他们的***。

数据可视化分析的作用与好处有哪些？

数据可视化分析作用非常关键，好处就是效率高，能准确为老板快速提供决策作为指导，所谓快鱼吃慢鱼，一流效率的企业管理在关键时刻会击败对手，赢得主动；另外产品质量、和成本控制也必须经过数据分析和图形推理，所以数据可视化可以说对企业如虎添翼一样！

数据可视化分析是将大量的数据转换为直观、易于理解的图形或图像的过程。是企业和个人决策的得力助手。下面让我们一起来了解一下数据可视化分析的作用与好处。

直观展示，易于理解

利用图表、图像等可视化工具，我们能够将复杂的数据转化为直观的形式，使得用户能够更快速地把握数据的主要特征和趋势。这种简化理解的方式使得非专业人士也能轻松掌握数据的核心信息，拓宽了数据的受众范围。

挖掘关联，发现内在逻辑

数据可视化分析使我们能够更便捷地探索数据之间的潜在联系和规律。通过对数据的图形化展示，我们能够更深入地挖掘数据的内涵，为决策提供有力的数据支持。

预测未来，引导决策

借助数据可视化分析，我们可以利用大量数据构建预测模型，对未来趋势进行预测。这种预测功能对于企业和个人都具有重要的参考价值，能够帮助我们提前规划，应对未来可能出现的变化。

促进交流，加深合作

数据可视化分析为不同领域、不同背景的人提供了一个共同的语言和平台。通过数据可视化，人们可以更加直观地交流和理解，促进跨领域的合作和创新。

数据可视化分析不仅简化了数据的理解和处理过程，还在揭示数据间的内在联系、预测未来趋势以及促进信息共享与交流等方面发挥了至关重要的作用。

企业需要发展壮大，就需要在各个阶段做出各种重大决策，这些决策有的和企业发展有关，有的则影响企业的生存。企业再没有数据分析支撑时，往往通过经验来进行判断。个人经验毕竟有限，同时企业也有数量庞大、晦涩难懂的数据，这些数据背后蕴含着巨大的商业价值。充分利用这些数据的商业价值，快速有效的数据分析成为企业进行准确商业决策至关重要的一环。

Dat***iz（***s://cloud.neusoft***/pages/product/p_dat***iz） 定位敏捷BI，面向业务人员提供自助式数据探索与可视化分析服务。平台提供可视化接入数据源、可视化定义数据集、自助式可视化分析工具和交互式故事板等功能，旨在以自助式数据探索与可视化分析方式，帮助企业用户快速准确地洞悉数据背后隐藏的商业价值，让企业决策更“有据可依”。

数据可视化是数据分析的延伸，更是对数据分析进行的完善和补全，所以数据可视化不仅弥补了传统数据分析的缺点，还有了进一步的发展，为数据添加了交流、互动等特征。

1. 数据可视化让数据更容易被消化。和纯粹的数据相比，人类更善于处理图像信息，更容易理清数据之间的关系。
2. 数据可视化让数据“动”起来。数据可视化可以通过折线图、柱形图等展现动态趋势的变化，让信息展现更加直观。
3. 数据可视化让数据可以监测。分析人员可以通过数据可视化监测数据在某段时间内的变化，对其进行预测、复盘等业务分析。
4. 数据可视化让数据展现深层信息。分析人员可以通过丰富的图表类型和联动、钻取等复杂功能，在数据分析的基础上进行复杂分析。

如果一个企业不做数据分析会怎么样？ 第一不知道现状，企业各方面的情况（如 生产速度，质量，销售情况，财务情况，客户群体）无法实时了解。 第二不知道原因，事情发生了无法及时有效的精准判断问题的原因所在。 第三从而不知道***取什么样的行动。 著名的管理***曾经说过一件事情如果不能度量，那么就无法改进它。 我们NBI一站式大数据分析平台产生的初衷就是致力于帮助所有企业以极低的成本，极快的上线周期来实现企业数据化，智慧化运营，从而提升企业业务增长。***.easydat***is***

可视化分析图怎么做？

制作可视化分析图的一般步骤如下：
1. 确定数据类型：首先，确定你要分析和展示的数据类型。数据可以是数字、文本、日期等等。
2. 选择适当的图表类型：根据数据的类型和分析目的选择合适的图表类型。常见的图表类型包括柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图等等。
3. 整理和准备数据：将原始数据整理成适合可视化的格式。这可能涉及对数据进行清洗、筛选、汇总和转换等操作。
4. 选择颜色和样式：根据展示目的和个人喜好选择合适的颜色和样式。确保颜色搭配和样式风格能够清晰地传达数据信息。
5. 使用可视化工具：选择合适的可视化工具，如Excel、Tableau、Python的Matplotlib或其他在线可视化工具。根据图表类型和数据特点使用工具提供的函数或界面进行图表的绘制。
6. 添加标签和注释：为图表添加必要的标签、标题和注释，以便读者能够理解图表所要传达的信息。
7. 优化和调整：对已经绘制的图表进行优化和调整，确保图表的可读性和美观性。可以对坐标轴刻度、标签格式、图例位置等进行调整。
8. 分享和解释：将制作好的图表分享给观众或读者，并解释图表所传达的数据和分析结果。可以通过报告、演示文稿或在线分享来进行。
最后需要注意的是，制作可视化分析图时要确保图表的简洁、准确和易读。避免使用过于复杂或冗余的图表元素，使图表能够有效地传达数据信息。

要做出一个可视化分析图，首先需要确定所要呈现的数据类型和目的。然后选择合适的图表类型，例如折线图、柱状图、饼图等，并根据数据的数量、分布和趋势进行调整。

接着，选择合适的颜色和字体，让图表尽可能清晰易懂。

最后，添加必要的标题、标签和注释，使得读者能够快速理解图表所表达的信息，并得出结论。

到此，以上就是小编对于可视化数据分析工具的问题就介绍到这了，希望介绍关于可视化数据分析工具的3点解答对大家有用。