数据处理可视化工具有哪些?

  大数据市场是一座待挖掘的金矿。随着数据使用量的增长,将有更多的人通过数据来寻求专业问题的答案。可视化数据分析工具的出现让人们可以通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见,用数据分享故事。甚至于不懂挖掘算法的人员,也能够为用户进行画像。

  下面给大家介绍7款可视化工具的性价比

  亿信BI:

  亿信BI是一种大数据分析工具。深耕大数据应用每个环节,专为中国式复杂报表量身打造。亿信BI内置几十种图形和可视化元素,还原事件场景掌握动态数据信息。能够快速发现问题,解决问题,找到原因,发现内在关系。

  优点:

  基于B/S架构、零安装,友好的WEB操作界面、零编程交互式分析,一键更换报表皮肤,异构数据库一键迁移。

  广泛的数据源支持,轻松应对中国式复杂报表,纯WEB打印、多语言切换、报表订阅、计划任务。

  智能分析引擎、多线程并行计算、路径自动规划、支持大数据、支持集群部署。

  丰富的自定义拓展,开放的集成接口,二次开发平台,灵活兼容多种数据模型,轻松构建更多应用。

  缺点:操作页没有完善完全

  体验过程有小Bug

  Tableau

  

 

  Tableau是目前市面上较为成功的BI工具。它既有针对性,又有普遍性。拖放式的界面,操作简单。数据兼容性很强,适用于多种属数据库和多种文件,而且也兼容多平台,windows、mac、Online都可以使用。最重要的一点是免费为用户安排现场培训或按需求进行在线培训。

  优点:

  处于行业领导者地位,功能完善;

  有比较好的图形展现和客户感知;

  新产品已经支持云端展现,但是仍然需要客户端支持;

  缺点:

  相比于商业智能BI,更像是一个基于数据查询的数据展示工具;

  处理数据不规范、转化复杂模型比较难;

  无法处理海量数据;

  国内的网络连接Online版速度比较慢;

  神策分析

  

 

  神策分析的产品有完整的使用文档,而且每个模块都有详细的使用说明和示例,降低用户的学习成本。支持任意维度、私有部署的交叉分析,帮助客户搭建专属的数据仓库。目前可以 提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等分析功能,预计未来会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等。

  优点:

  专注于用户行为数据分析,追求做全数据而非做大;

  有详细的产品使用文档以及成功案例;

  提供SQL查询;

  缺点:

  更多的是demo示例,不能开箱就能用;

  纯dashboard展示,但是不能对一块数据进行单独的自定义分析;

  永洪BI

  

 

  永洪BI是一款可在前端进行多维分析和报表展现的BI软件。支持拖拽操作,数据源格式多样,提供不同级别的查询支持,支持跨库跨源连接。另外永洪提供了一款数据存储、数据处理的软件——MPP数据集市,可与BI打通,使得数据查询,钻取和展示的速度大幅度提高。不过其产品用户体验一般,拖拽过于自由,导致仪表盘布局不好控制;主题样式虽多但是给人感觉样式还是很传统。

  优点:

  商业流程完善,给人专业的感觉;

  产品定制化的版本效果不错;

  支持的数据接入较多;

  缺点:

  SAAS版体验很差,有一定的学习成本;

  UI的视觉效果一般,整体可视化效果不够现代化;

  魔镜

  

 

  魔镜支持自动拖拽建模,同时可视化效果库十分酷炫。用户可以邀请团队成员到自己的项目,合作进行探索分析,并且按照需求有效控制访问数据的成员权限。产品模块规划完整,有基础企业版到hadoop等5种选择为,而且可以支持定制化服务。但是可能是云平台版的缘故,使用过程中出现不少BUG,企业版的体验可能会相对好一点。

  优点:

  产品模块的规划比较健全,其中包括数据源导入、数据分析、仪表盘、数据挖掘和数据工厂;

  官网的设计不错,模板选择性大,颜值控可能会喜欢;

  工具使用指导清晰,使用篇和方法篇等比较详细;

  缺点:

  产品存在较多的BUG,UI和功能相对其他产品来说较简陋;

  部分产品模块并不能切实用于数据分析;

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