数据分析可视化优秀案例（数据分析可视化优秀案例范文）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析可视化优秀案例的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、什么是大数据，大数据的典型案例有哪些

• 2、Tableau可视化分析实战：超市分析报告之配送分析案例

• 3、大数据分析应用案例四网络营销行业的大数据分析通过使用什么大数据分析工具实

• 4、不会营销？可视化的火锅数据分析别错过了

一、什么是大数据，大数据的典型案例有哪些

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构：云存储、分布式文件存储等。

数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。

第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量

二、Tableau可视化分析实战：超市分析报告之配送分析案例

在上一节中和小黎子一起处理了客户分析案例，按照超市分析报告的输出内容思维导图。接下来我们学习处理配送分析案例。

提到配送有没有想到物流。配送主要的问题就是货在物流运输过程中没有按指定时间送达。为了让超市不缺货就需要确保配送周期的合理性，以及不同商品的发货周期也需要精确。本文将以配送周期性，配送准时性，商品发货周期，延迟商品等四个维度来分析配送数据。

1、配送周期性：货品配送周期主要是订单确认到出单的过程。我们看原有数据集市没有配送周期的字段，因此我们需要新建配送周期的计算字段。配送周期是发货日期-订单日期=配送周期。在软件中展示效果如下：

创建好计算字段后，我们开始完成配送周期的图表

2、配送准时性：配送的准时性影响因素很多，这里我们只是判断配送是否按时发货。由于数据集中没有该字段，这里需要新增计算字段-是否按时发货

3、商品发货周期：商品发货周期一般情况下，商品发货周期是指物流公司把物流信息写入到系统的时间。

4、延迟商品分析：主要分析延迟商品。

结束上面四个图的制作后，我们开始制作配送分析的工作仪表板。

配置好单个图表后，我们可以通过工作仪表板组合工作图表

本节处理到这里就结束了，下一节我们一起来处理销售分析案例。

三、大数据分析应用案例四网络营销行业的大数据分析通过使用什么大数据分析工具实

专业的大数据分析工具

2、各种Python数据可视化第三方库

3、其它语言的数据可视化框架

一、专业的大数据分析工具

1、FineReport

FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

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。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

二、Python的数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。

1、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

三、其他数据可视化工具

1、Echarts

前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

回答于 2021-08-19

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大数据分析工具有哪些，有什么特点

　一、hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。 二、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 三、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。 Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的汽车行业数据分析找哪家？可以咨询麦柯莱依斯，麦柯莱依斯信息咨询(上海)有限公司，提供汽车行业相关企业共同需要的世界各国供应商信息 ，如采购、配套、工厂情况、动态、汽车产销量数据、技术、市场调研报告、还有预测型市场投放计划等，节省企业在信息收集上花费的时间与成本。麦柯莱依斯通过新闻发布、个别调查，从外部机构购买，与企业合作等方式，独立取材，集中收集、整合并分析数据信息，构建数据库，面向汽车行业专业人士，提供数据服务。期待您的来电！

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一般用哪些工具做大数据分析

大数据图表分析的工具其实有很多，关键要看题主的是在什么样的业务场景下。一般情况下，Excel就可以满足日常的使用需求，当然前提在于你对Excel足够熟练。当然，如果你懂代码，可以用：Echarts ，如果你懂设计，可以用：Ai。这些都可以做大数据图表分析出来。可是从题主的描述中，我看到两个关键词：数据积累多、领导看。这就注定了Excel很难担此重任。所以在制作统计图表方面，你可能就需要使用一些更为灵活的软件。作为业务人员或者分析师，你可能需要用到商业智能类的软件，比如：永洪BI对于BI类产品来说，进行大数据图表分析简直就是小菜一碟，而永洪BI在国内的厂商中应该是做的最好的了。进行大数据图表分析的时候，只需要把数据导入产品中，通过拖拖拽拽就可以生成统计图表了，而且完全不用担心数据量大的问题。以下是几张有代表性的：使用BI软件可以解决统计图表制作的问题，但是大数据图表分析的过程中，如何让图表表达更清楚的含义，有以下几个原则可以借鉴：越简单越好，专注于表达核心信息；在需要表达细节的时候，可以放更多的信息；差异越大越好，这样会使得你的统计图表更明显，易于理解；

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大数据分析一般用什么工具分析

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一般用哪些工具做大数据分析？

大数据工具：数据建模工具SPSS：主要用于数据建模工作，功能稳定且强大，能够满足中小企业在业务模型建立过程中的需求。 大数据工具：数据可视化分析工具亿信华辰一站式数据分析平台ABI，提供ETL数据处理、数据建模以及一系列的数据分析服务，提供的数据分析工具丰富：除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外，ABI还支持自助式分析，包括拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时，类word即席报告、幻灯片报告，让汇报展示更加出彩。

百度网友4801fe5

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四、不会营销？可视化的火锅数据分析别错过了

对于火锅爱好者来说，“没有什么事是一顿火锅解决不了的，一顿不行，两顿、三顿......”。火锅已慢慢成了大家吃饭的一种选择。那么作为一家火锅店（或多家火锅店）的管理者，想了解店铺中收入情况如何？哪些菜品最受欢迎？大家最喜爱哪种锅底等等，如何能通过数据分析快速帮助管理者判断，哪些食材需要多采购些，哪些食材可以少准备些？从而在准备材料时，将消费者喜爱的东西多储备些，可在一定程度上减少食材的浪费。但在实际的工作中，依靠人工整理成规范数据，再以可视化图表的方式呈现数据，其分析的时效性低。

那怎么样能快速直观地浏览到火锅的数据分析情况？我们可借助BI将其销售数据可视化：

如上图所示，管理层可快速通过可视化图表的方式，掌握火锅店的数据分析情况：

火锅店总体的收入、销量情况；

各品类收入占比、收入（销量）排名情况；

各菜品销售数量、金额、排名等明细指标数据展示。

比如，在品类销量图中我们可以清楚了解到酒水饮料的销量>荤菜类>素菜类>精品小吃类>锅底>拼盘，可以看出在火锅局里酒水饮料的类很受欢迎。

假如我们还想知道酒水饮料类里哪些饮品最受欢迎，可对酒水饮料类进行过滤分析：

从图表中可以看出，人们偏爱在火锅里喝啤酒和青瓜汁等饮品，而红酒的销量最低，可见红酒在火锅局里并不太受欢迎。

假设管理层想了解哪种锅底最受欢迎，也可联动过滤锅底的数据情况：

从图中我们可看到鸳鸯锅最受欢迎，其次是香辣锅底，而番茄锅似乎并不太受欢迎。

若想了解荤菜类中哪些菜品最受欢迎可继续对荤菜类进行过滤分析：

从图中可以看出，精品黄喉的销量最高，精品肥牛、麻辣掌中宝等次之。

同理，假设管理层还想知道素菜类的菜品受欢迎程度可以继续对素菜类进行过滤分析，这里不再一一截图了。

简言之，通过这样直观的火锅店数据分析，管理层可以快速掌握店内的受欢迎菜品等，在备菜时可以考虑多增加顾客喜爱的菜品库存，减少其他不太受欢迎的菜品，从而减少食材上的浪费。

注：上述图表由数林BI制作，仅供参考，可按实际需求另行设计。

以上就是关于数据分析可视化优秀案例相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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