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有哪些免费简单的数据展示( 数据可视化)网站

1、链接：http：//pan.baidu.com/s/1BWBtFMYeQazJWUYSmHi5fw 提取码：yz10 Python&Tableau：商业数据分析与可视化。Tableau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。

web端 数据可视化(大屏)设计

左1图，不建议在饼图内与百分比数值一起显示，饼图本身的形状和大小，文字过多时容易溢出，如果出现一个2%一个1%，就很难辨别图形指向，这样也就失去了 数据可视化的意义，PPT通常有这样的设计样式，因为是个死图。

数据可视化-派可数据商业智能BI 在商业智能BI中， 数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表，只需拖拉拽就能完成 数据可视化分析，制作可视化报表，还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。

以上大屏利用了DataV 数据可视化引擎，以日常图表组件库d.chart以及地理相关组件库d.map为基础，专业 数据可视化模板设计为视觉框架，依托cube前端框架搭建起来的web服务。

而 HT 拥有一套完整丰富的 2D 组态可供用户快速上手搭建，展示上拥有独特的主题风格设计，在各种比例下不失真，加上布局机制，解决了不同屏幕比例下的展示问题。

LeaRun商业智能插件是基于浏览器的、用于配置 数据可视化大屏的工具平台。它提供了丰富的可视化设计组件，通过简单的点击、拖拽等操作，即可进行图表布局的调整，只要几分钟就可以配置出一页实用且炫酷的可视化大屏。

推荐3个超实用的 数据可视化工具,人人都是数据分析师

虽然D3能够提供非常花哨的互动图表，但你在选择 数据可视化工具时，需要牢记的一点是：知道在何时保持简洁。Visual.ly如果你需要制作信息图而不仅仅是 数据可视化，目前也有大把的工具可用。Visual.ly就是比较流行的一个选择。

AnyChart 图表目前已被很多***大公司所使用，可用于仪表盘、报表、数据分析、统计学、金融等领域。AnyChar HTML5图表高度可定制且高度兼容。

数据科学的达芬奇—matplotlib 如果你偏好使用python做数据分析，那我相信你对matplotlib不能再熟悉了，matplotlib 是Python语言及其数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。

BDP个人版 类似Tableau的在线版 数据可视化分析工具，相比竞品大数据魔镜更接地气也更好用，分析模板丰富，而且还支持制作数据地图（自带坐标纠偏）一个比较万用平台，没能力使用Tableau的人不妨试试这个平台。

近几年，数据分析和数据科学领域新出的分析工具层出不穷，有些是通用型工具，有些是针对具体某行业围绕业务的，各有各的长处，身边数据分析师对分析工具的喜好度也不断变化。我个人比较推荐大家使用思迈特软件Smartbi的产品。

FineBI FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、 数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

数据怎样可视化

做成图表样式(用折线图、柱形图、面积图等等)根究你想要的展示的维度选择不同的图表来展示。可以做成一个综合性的 数据可视化看板，在看板中将数据从多维度展示，也就是***种的综合美观版。

在 数据可视化设计前，分析人员要先完成业务需求的分析，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同优先级，为下一步取数做准备。

想要实现可靠的 数据可视化需要从两方面做准备，首先，数据分析人员需要掌握可靠的数据，能够与分析的事物相贴合，其次，数据分析人员需要使用可靠的可视化工具及可视化方法。

12个超炫 数据可视化工具推荐?

值得推荐的 数据可视化工具：Visual.ly Visual.ly是一个综合图库和信息图表生成器，相当于可视化的内容服务，提供了大量信息图模板。它在内容上比一般的视觉分析工具表达更深入。

ChartBlocks是一个在线可视化工具，它的智能数据导入向导可以引导你一步一步地导入数据和设计图表，简单易用，还可以通过ChartBlocks一键在社交媒体（如Facebook和Twitter）上分享自己的图表。

基于这一假设，开始基于目的性推荐几款 数据可视化工具。