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有哪些好用的数据图标网站

发布时间: 2023-01-05 22:03:04

Ⅰ 数据可视化的常用在线图表工具推荐

想要通过数据得到美观的图表,除了基础版的excel,专业版的Power BI和Tableau、技术版的python-matplotlib库,R语言等等,还有一些比基础版较为高阶一点且着重于图表美化的在线工具。这些工具来源于我可视化学习过程中的不断收集和亲身体验测评,欢迎补充推荐。

这些工具的特点是1⃣️基本上都是网页类型的在线工具 2⃣️数据的处理能力不是太强,有些需要将数据二次处理后才能行可视化。3⃣️有固定的模板提供给你套用。特别适用于想将图表做得更加酷炫美观但又缺少设计基础的小白。

以下根据页面的亲和度,图表的丰富程度,操作难易度和响应迅捷度等维度来进行列举。

评价:全中文页面;图表模板不多,只能做静态图表,较为基础;操作简单,在线数据编辑不太便捷;响应速度快;可导出SVG格式;全免费。

评价:全中文页面;图表模板较多,设计风格较活泼,最大的特点是支持动态图表,有地图类型数据;在线数据编辑便捷,响应速度快;很多图表需付费使用。

评价:此为图表网络网站,介绍各种图表的使用方法,可供参考。

评价:全英文界面;无模板参考,操作专业性较强,基本上相当于网页版的AI;需要对数据进行处理后再进行作图;可导出SVG格式;免费。

评价:来自于github开源项目,全英文界面;模板不算多但利用率较高,操作简单;数据处理能力强,但是由于服务器在国外,数据处理和图表制作时间长,有几率失败,是制作桑基图的好工具;可以导出svg格式;免费。

评价:相当于共享版的可视化社区,可选中文界面;模板很丰富且不断更新,更可以使用别人上传的模板,此处的桑基图模板也不错,有国内地图模板,但大多都是tw省的;数据处理方面,表头的单独修改较为麻烦;响应速度稍慢;免费。

评价:英文界面,分门别类做的很好,特别是地图模板较多,但集中在欧美印度地区;有桑基图,3D地图和运动折线图;数据处理便捷;响应速度较慢;分为免费版与付费版,免费版也可使用全部模板,但是图表制作结果将会被公开给其他用户。

以上内容参考了gzh南京路表哥和澎拜美数课。

基本上经常会用到的就是以上这些在线工具,当新手追求快速作图以及寻找创意灵感的时候可以借助以上这些网站。

之后会更新用了那么多在线词云终于发现的超好用词云网站以及如何制作地图类型可视化图表的学习心得。

Ⅱ 有什么比较好的专门介绍数据分析,数据可视化的网站,社区啥的么

大数据魔镜,大数据魔镜社区,专门做大数据可视化,大数据分析的,有社区的。


Ⅲ 谁知道一些关于数据分析类的网站(包含图表和解说),跟易观差不多类似的,但是它只是解读关于互联网的。

网站分析沙龙
http://www.techxue.com/portal.php
中文互联网数据研究资讯中心
www.199it.com
DCCI互联网数据中心
http://www.dcci.com.cn/
中国互联网信息中心
http://www.cnnic.net.cn/

Ⅳ 请问图中该制作数据图表的网站的网址是什么

数据可视化工具,可以试试大数据魔镜,免费使用,有最大可视化效果库,500多种可视化效果!同时还有数据预测,聚类分析,相关性分析,地图,组合图等更多功能。

Ⅳ 有哪些值得推荐的数据可视化工具

推荐用BDP个人版和Tabluea这两款工具,都是可视化分析的工具,各有千秋。
1、Tabluea:之前他为了学习特地花钱买过Tabluea的个人版,话说真的蛮贵的,一年要999刀,就只买了一年,我也玩过他们很多功能,工具挺不错的,功能挺强大的,可视化效果真心不错,也有数据钻取、动态的功能效果,但是Tabluea真的太贵了。
2、BDP个人版:操作并不难,函数那些不需要自己写,拖拽字段,然后选择图表类型就能出现各种可视化图表,还可以调整颜色等,可视化效果还是很不错的,数据钻取、图表关联的功能也都有。而且BDP个人版有个好处:就是当我替换了工作表数据,我做可视化图表就会自动更新了,不需要重新劳动的感觉也是蛮好的。

Ⅵ 有哪些免费简单的数据展示(数据可视化)网站

链接:http://pan..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。这一软件的理念是,界面上的数据越容易操控,公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误,就能了解得越透彻。

快速分析:在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据,任何数据:无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务,任何数据都可以轻松探索。

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Python数据分析-时间序列3-时间序列分解

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