TOP50+5大數據可視化分析工具

大數據的應用其實早已滲透到人們生活中的方方面面：亞馬遜運用大數據為客戶推薦商品信息，阿里用大數據成立了小微金融服務集團，而谷歌更是計劃用大數據接管世界……當下，很多行業都開始增加對大數據的需求。大數據時代不僅處理著海量的數據，同時也加工、傳播、分享它們。不知不覺中，數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落，畢竟普通用戶往往更關心結果的展示。伴隨去年底百度地圖采用LBS定位春運的可視化大數據，就引起了學界對新聞創新和大數據可視化的熱議。

數據可視化可以使數據變得更有意義，而且可視化也可以使數據變得更容易理解。數據可視化軟件正幫助越來越多的企業從浩如煙海的復雜數據中理出頭緒，化繁為簡，變成看得見的財富，從而實現更有效的決策過程。很多企業在上了ERP之后，面對海量數據，難以分析，難以清晰的呈現，難以從中發現問題，企業管理者也很難從中找到決策之道。 數據可視化工具能夠以一種簡便易用的方式將復雜的數據呈現出來，用戶更容易理解這些數據，也就更容易做出決策。Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、IBM等IT廠商紛紛加入數據可視化的陣營，在降低數據分析門檻的同時，為分析結果提供更炫的展現方式。

俗話說的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以讓你事半功倍，尤其是在大數據時代，更需要強有力的工具通過使數據有意義的方式實現數據可視化，還有數據的可交互性；我們還需要跨學科的團隊，而不是單個數據科學家、設計師或數據分析員；我們更需要重新思考我們所知道的數據可視化，圖表和圖形還只能在一個或兩個維度上傳遞信息， 那么他們怎樣才能與其他維度融合到一起深入挖掘大數據呢？此時就需要倚仗大數據可視化（BDV）工具，因此，筆者收集了適合各個平臺各種行業的多個圖表和報表工具，這些工具中不乏有適用于.NET、Java、Flash、HTML5、Flex等平臺的，也不乏有適用于常規圖表報表、甘特圖、流程圖、金融圖表、工控圖表、數據透視表、OLAP多維分析等圖表報表開發的。為了進一步讓大家了解如何選擇適合的數據可視化產品，本文將圍繞這一話題展開，希望能對正在選型中的企業有所幫助。下面就來看看全球備受歡迎的的可視化工具都有哪些吧！

傳統的數據可視化工具僅僅將數據加以組合，通過不同的展現方式提供給用戶，用于發現數據之間的關聯信息。近年來，隨著云和大數據時代的來臨，數據可視化產品已經不再滿足于使用傳統的數據可視化工具來對數據倉庫中的數據抽取、歸納并簡單的展現。新型的數據可視化產品必須滿足互聯網爆發的大數據需求，必須快速的收集、篩選、分析、歸納、展現決策者所需要的信息，并根據新增的數據進行實時更新。因此，在大數據時代，數據可視化工具必須具有以下特性：

（1）實時性：數據可視化工具必須適應大數據時代數據量的爆炸式增長需求，必須快速的收集分析數據、并對數據信息進行實時更新；

（2）簡單操作：數據可視化工具滿足快速開發、易于操作的特性，能滿足互聯網時代信息多變的特點；

（3）更豐富的展現：數據可視化工具需具有更豐富的展現方式，能充分滿足數據展現的多維度要求；

（4）多種數據集成支持方式：數據的來源不僅僅局限于數據庫，數據可視化工具將支持團隊協作數據、數據倉庫、文本等多種方式，并能夠通過互聯網進行展現。

數據可視化技術在現今是一個新興領域，有越來越多的發展、研究等數據可視化分析，在諸如美國這些國家不斷被需求。企業獲取數據可視化功能主要通過編程和非編程兩類工具實現。主流編程工具包括以下三種類型：從藝術的角度創作的數據可視化，比較典型的工具是 Processing.js，它是為藝術家提供的編程語言；從統計和數據處理的角度，R語言是一款典型的工具，它本身既可以做數據分析，又可以做圖形處理；介于兩者之間的工具，既要兼顧數據處理，又要兼顧展現效果，D3.js是一個不錯的選擇，像D3.js這種基于Javascript的數據可視化工具更適合在互聯網上互動的展示數據。