数据可视化的主要应用

Question

如题所述

Answer 1

报表类，如JReport，Excel，水晶报表，FineReport等。
BI分析工具，如Style Intelligence、BO，BIEE, 象形科技ETHINK ，Yonghong Z-Suite等。
国内的数据可视化工具，有BDP商业数据平台-个人版，大数据魔镜，数据观，FineBI商业智能软件等。

Answer 2

数据可视化：1~4月份海外疫情可视化数据！

Answer 3

比如进行工作汇报时，数据可视化更吸引人的眼球，将枯燥的数据进行图表的可视化，东软的DataViz就是结合了BI和数据可视化分析。

Answer 4

实时的业务看板和探索式的商业智能是目前数据可视化最常见的两个应用场景。
对于企业而言，传统的商业智能产品或报表工具部署周期很长，从设计、研发、部署到交付，往往需要数月甚至更长的时间，IT部门也需要为此付出很大精力；对于决策者而言，想要了解业务发展，不得不等待每周或每月的分析报告，这意味决策周期将更加漫长。
在商业环境快速变化的今天，每周或每月的分析报告显然无法满足企业快节奏的决策需求，企业负责人首先需要的是实时的业务看板。
实时业务看板，意味着可视化图表会随着业务数据的实时更新而变化。一方面，这使得企业决策者可以第一时间了解业务的运营状态，及时发现问题并调整策略；另一方面，实时的数据更新也大大提高了分析人员的工作效率，省去了很多重复式的数据准备工作。
实时业务看板满足了数据呈现，想要进行深入的数据分析，企业负责人还需要探索式的商业智能。
由于大数据在国外落地较早，且数据基础更好，所以探索式分析在国外已成为主流。在Gartner 2017 BI（商业智能）魔力象限报告中也可以看出，传统的BI厂商已从领导者象限出局，自助探索式分析将成为趋势。而目前，国内企业仍然以验证式分析为主。
验证式分析是一种自上而下的模式。即企业决策者设定业务指标，提出分析需求，分析人员再根据相关需求进行报表定制。这种模式必须先有想法，之后再通过业务数据进行验证。所以验证式分析对数据质量要求很高，如果数据本身出现问题，那么即便通过科学的数据建模进行分析，结果也肯定是错误的。
相比于验证式分析，探索式分析对数据质量要求相对较低，同时也不需要复杂的数据建模。“探索式分析的意义在于，它允许分析人员或决策者在不清楚数据规律、不知道如何进行数据建模的情况下，通过数据本身所呈现出的可视化图表进行查看和分析。”
以上由DataHunter整理发布。