資料視覺化工具有哪些

　　資料視覺化工具有QlikView、Tableau、FineBI、QlikSense、DataFocus。

　　資料視覺化，是關於資料視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種資料的視覺表現形式被定義為一種以某種概要形式抽提出來的資訊，包括相應資訊單位的各種屬性和變數。資料視覺化主要旨在藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通訊息。但是，這並不就意味著資料視覺化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端複雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭並進，透過直觀地傳達關鍵的方面與特徵，從而實現對於相當稀疏而又複雜的資料集的深入洞察。然而，設計人員往往並不能很好地把握設計與功能之間的平衡，從而創造出華而不實的資料視覺化形式，無法達到其主要目的，也就是傳達與溝通訊息。

　　大資料視覺化分析工具有：

　　1、Tableau，連續六年在GatherBI與資料分析魔力象限報告中佔據領導者地位的體量巨大的老牌產品。Tableau功能強大，注重細節，傾向於較專業的資料分析師，只要資料預先處理好，就可以製作很多絢麗多彩的資訊圖。

　　2、QlikSense，作為一款典型的敏捷BI桌面軟體，有著良好的效能，圖形風格簡潔清晰很好的突顯資料主體，覆蓋資料來源型別廣且自建的qvd、qvx檔案最佳化資料載入速度，比直接錄入資料檔案或接入資料庫更快。

　　3、DataFocus，首個支援中英文類自然語言搜尋的資料分析系統，採用自動建模和簡單搜尋式的互動，系統便可以自動以資料或圖表給予回答，支援進行資料篩選、鑽取、資料聯動等操作，自由、多角度地分析資料。

　　大資料特徵為：資料型別繁多、資料價值密度相對較低、處理速度快、時效性要求高。大資料指的是無法在一定時間範圍內使用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

　　1、資料型別繁多：對資料的處理能力提出了更高的要求，例如網路日誌、音訊、影片、圖片、地理位置資訊等等多型別的資料。

　　2、處理速度快和時效性要求高：是區分於傳統的資料探勘，也這是大資料最顯著的特徵。

　　3、資料價值密度相對較低：隨著物聯網的廣泛應用，無處不在的資訊感知和資訊海量，但是價值密度卻較低。大資料時代亟待解決的難題是：如何透過強大的機器演算法可以更迅速地完成資料的價值“提純”。