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强烈推荐一款Python可视化神器!强烈必备!

比较后，Plotly Express 作为一个新的 Python 可视化库，在 Plotly 生态系统下，将会迅速发展。

我们可以用哪些工具做大数据可视化分析?

1、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。

2、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。

3、大数据可视化分析工具有：Tableau，连续六年在GatherBI与数据分析魔力象限报告中占据***地位的体量巨大的老牌产品。

4、大数据可视化工具有很多，其中就有思迈特软件Smartbi。我们常常听说的数据可视化大多指狭义的数据可视化以及部分信息可视化。

5、数据可视化工具有思迈特软件Smartbi，Tableau，Qlik Sense，QlikView，DataFocus，FineBI。

6、编程语言 当然很多对编程语言比较熟悉的人还可以使用python、R语言、Matlab中的可视化库对数据进行可视化展现，这里也推荐echarts，作为入门级别的工具库，对于初学者还是比较友好。

三维可视化

三维可视化是用于显示描述和理解地下及地面诸多地质现象特征的一种工具，广泛应用于地质和地球物理学的所有领域。三维可视是描绘和理解模型的一种手段，是数据体的一种表征形式，并非模拟技术。

三维可视化基本原理是融合多媒体技术、互联网技术及三维镜像技术完成数据处理的虚拟化，根据对物体多方位的监管，搭建依据现实的3D虚拟现实技术实际效果，让数据呈现更加直观和易于了解。

三维可视化是一种利用计算机技术，再现三维世界中的物体，并能够表示三维物体的复杂信息，使其具有实时交互的能力的一种可视化技术，是对现实世界的真实再现。

如何实现大数据可视化?

另一种就是开源的可视化工具，一般可以免费使用全部功能，也能制作复杂的数据可视化报表，但是通常需要编写代码来制作可视化图表，对使用者的IT技术要求比较高。

需求分析 需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。

少量的数据可以通过表格工具生成图表、tou视表的方式进行分析，但是大数据的分析就需要借助专门的可视化工具了，常见的可视化工具包括：Tableau、BDP、Davinci、QuickBI、有数等。

应确保数据类型和分析目标可反映所选的可视化类型。Mihailovski称：人们通常会采用相反的方法，他们先看到整洁或模糊的可视化类型，然后试图使其数据相匹配。

借助Echarts、HighCharts、Djs等开源的可视化插件，嵌入代码，开发成插件包。数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。

分析原始数据数据是可视化背后的主角，逆向可视化与从零构建可视化的***步一样：从原始数据入手。不同的是在逆向时我们看到的是数据经过图形映射、加工、修饰后的比较终结果，而原始数据隐藏在纷繁复杂的视觉效果中。