关键词:数据可视化软件,echarts ,帆软finebi
一.数据可视化
顾名思义,数据可视化就是将数据转换成图或表等,以一种更直观的方式展现和呈现数据,让读者能“一眼看懂”你想表达的信息。通过“可视化”的方式,复杂的数据通过图形化的手段进行有效表达,准确高效、简洁全面地传递某种信息,甚至我们帮助发现某种规律和特征,挖掘数据背后的价值。
数据可视化目前有两种实现方式,一是以代码为核心的数据可视化,其中ECharts是一款基于JavaScript的数据可视化图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表;二是数据可视化软件,其中帆软finebi以拖拉拽方式实现直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表。
二.echarts
echarts官网提供了很多美观,炫酷的图表,但是其数据是静态的,换句话来说,是静态代码,如图
如果你想使用它,那你得将数据写进去,不但是非常繁琐的,并且数据不是动态的;如果要实现数据,那需要使用后端框架(小编使用的是python的flask)
python实现可视化
项目包
启动文件代码
from flask import Flask,render_template
from tiantian import midle
app=Flask(__name__)
@app.route('/')
def fun():
item,title=midle.today()
ywood=item.values()
xwood=item.keys()
print(ywood)
print(xwood)
return render_template('index.html',ywood=ywood,xwood=xwood,title=title)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
数据处理代码
def today():
with open('wa.csv','r',encoding='gbk') as f:
wood=f.readlines()
item={}
title=None
for i in range(len(wood)):
if i ==0:
title=wood[i].replace('\n','').split(',')[-1]
else:
wa=wood[i].replace('\n','').split(',')
item[wa[1]]=wa[-1]
return item,title
效果截图
总结
如果使用echarts,那么必定要使用后端框架,对于开发人员来说还好,但对于非开发人员来说,时间成本增加,图表的效果比预期低。为此,使用数据可视化软件是有必要的。
三.帆软finebi使用
1.导入数据
支持丰富的数据源连接,帮助企业进行多样数据整合
支持业务包功能,基于业务需求做好数据分类管理
2.数据处理
FineBI 提供了数据过滤功能,业务人员可以直接在原数据表的基础上新增一张数据表对数据进行过滤并保存以供后续分析使用。
3.制作数据图表流程
通过finebi的组件实现数据的可视化
四.总结
随着若干新兴技术的发展,数据存储、采集、处理、数据安全等成为国家重点扶持项目,这为数据可视化等相关细分产业,提供了广阔的赛道。据数据统计,我国数据可视化市场规模由2017年的13.2亿元快速增加至2021年的43.8亿元,预计2026年,将达到236.9亿。
数据可视化已逐步成为大数据产业链的最后一公里。把握住数据可视化就等于把握住这最后一公里。数据可视化软件在近几年中发展很快,而帆软FineBI产品是其中的佼佼者。