大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析可視化優(yōu)秀案例的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的典型案例有哪些

• 2、Tableau可視化分析實(shí)戰(zhàn)：超市分析報(bào)告之配送分析案例

• 3、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用案例四網(wǎng)絡(luò)營銷行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析通過使用什么大數(shù)據(jù)分析工具實(shí)

• 4、不會(huì)營銷？可視化的火鍋數(shù)據(jù)分析別錯(cuò)過了

一、什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的典型案例有哪些

"大數(shù)據(jù)"是一個(gè)體量特別大，數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理。 "大數(shù)據(jù)"首先是指數(shù)據(jù)體量(volumes)?大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB?規(guī)模左右，但在實(shí)際應(yīng)用中，很多企業(yè)用戶把多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級(jí)的數(shù)據(jù)量；其次是指數(shù)據(jù)類別(variety)大，數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。接著是數(shù)據(jù)處理速度（Velocity）快，在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理。最后一個(gè)特點(diǎn)是指數(shù)據(jù)真實(shí)性（Veracity）高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實(shí)性及安全性。

數(shù)據(jù)采集：ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。

基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。

數(shù)據(jù)處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語言問題的一門學(xué)科。處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計(jì)算語言學(xué)(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。

統(tǒng)計(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。

數(shù)據(jù)挖掘：分類 （Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預(yù)測：預(yù)測模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。

結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

要理解大數(shù)據(jù)這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數(shù)據(jù)規(guī)模，大數(shù)據(jù)一般指在10TB(1TB=1024GB)規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)同過去的海量數(shù)據(jù)有所區(qū)別，其基本特征可以用4個(gè)V來總結(jié)(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價(jià)值密度低、速度快。

第一，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級(jí)別，躍升到PB級(jí)別。

第二，數(shù)據(jù)類型繁多，如前文提到的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息，等等。

第三，價(jià)值密度低。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。

第四，處理速度快。1秒定律。最后這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)、平板電腦、PC以及遍布地球各個(gè)角落的各種各樣的傳感器，無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣類型的巨量數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)。解決大數(shù)據(jù)問題的核心是大數(shù)據(jù)技術(shù)。目前所說的"大數(shù)據(jù)"不僅指數(shù)據(jù)本身的規(guī)模，也包括采集數(shù)據(jù)的工具、平臺(tái)和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)研發(fā)目的是發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)并將其應(yīng)用到相關(guān)領(lǐng)域，通過解決巨量數(shù)據(jù)處理問題促進(jìn)其突破性發(fā)展。因此，大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的挑戰(zhàn)不僅體現(xiàn)在如何處理巨量

二、Tableau可視化分析實(shí)戰(zhàn)：超市分析報(bào)告之配送分析案例

在上一節(jié)中和小黎子一起處理了客戶分析案例，按照超市分析報(bào)告的輸出內(nèi)容思維導(dǎo)圖。接下來我們學(xué)習(xí)處理配送分析案例。

提到配送有沒有想到物流。配送主要的問題就是貨在物流運(yùn)輸過程中沒有按指定時(shí)間送達(dá)。為了讓超市不缺貨就需要確保配送周期的合理性，以及不同商品的發(fā)貨周期也需要精確。本文將以配送周期性，配送準(zhǔn)時(shí)性，商品發(fā)貨周期，延遲商品等四個(gè)維度來分析配送數(shù)據(jù)。

1、配送周期性：貨品配送周期主要是訂單確認(rèn)到出單的過程。我們看原有數(shù)據(jù)集市沒有配送周期的字段，因此我們需要新建配送周期的計(jì)算字段。配送周期是發(fā)貨日期-訂單日期=配送周期。在軟件中展示效果如下：

創(chuàng)建好計(jì)算字段后，我們開始完成配送周期的圖表

2、配送準(zhǔn)時(shí)性：配送的準(zhǔn)時(shí)性影響因素很多，這里我們只是判斷配送是否按時(shí)發(fā)貨。由于數(shù)據(jù)集中沒有該字段，這里需要新增計(jì)算字段-是否按時(shí)發(fā)貨

3、商品發(fā)貨周期：商品發(fā)貨周期一般情況下，商品發(fā)貨周期是指物流公司把物流信息寫入到系統(tǒng)的時(shí)間。

4、延遲商品分析：主要分析延遲商品。

結(jié)束上面四個(gè)圖的制作后，我們開始制作配送分析的工作儀表板。

配置好單個(gè)圖表后，我們可以通過工作儀表板組合工作圖表

本節(jié)處理到這里就結(jié)束了，下一節(jié)我們一起來處理銷售分析案例。

三、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用案例四網(wǎng)絡(luò)營銷行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析通過使用什么大數(shù)據(jù)分析工具實(shí)

專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具

2、各種Python數(shù)據(jù)可視化第三方庫

3、其它語言的數(shù)據(jù)可視化框架

一、專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具

1、FineReport

FineReport是一款純Java編寫的、集數(shù)據(jù)展示(報(bào)表)和數(shù)據(jù)錄入(表單)功能于一身的企業(yè)級(jí)web報(bào)表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設(shè)計(jì)復(fù)雜的中國式報(bào)表，搭建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能產(chǎn)品，提供了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自助數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化于一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點(diǎn)像加強(qiáng)版的數(shù)據(jù)透視表。上手簡單，可視化庫豐富?？梢猿洚?dāng)數(shù)據(jù)報(bào)表的門戶，也可以充當(dāng)各業(yè)務(wù)分析的平臺(tái)。

二、Python的數(shù)據(jù)可視化第三方庫

Python正慢慢地成為數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的主流語言之一。在Python的生態(tài)里，很多開發(fā)者們提供了非常豐富的、用于各種場景的數(shù)據(jù)可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結(jié)合Python語言繪制出漂亮的圖表。

1、pyecharts

Echarts(下面會(huì)提到)是一個(gè)開源免費(fèi)的javascript數(shù)據(jù)可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)圖表。當(dāng)Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發(fā)者維護(hù)的Echarts Python接口，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式數(shù)據(jù)可視化工具，它提供了優(yōu)雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數(shù)據(jù)集以及流數(shù)據(jù)，幫助我們制作交互式圖表、可視化儀表板等。

三、其他數(shù)據(jù)可視化工具

1、Echarts

前面說過了，Echarts是一個(gè)開源免費(fèi)的javascript數(shù)據(jù)可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)圖表。

大家都知道去年春節(jié)以及近期央視大規(guī)劃報(bào)道的百度大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，如百度遷徙、百度司南、百度大數(shù)據(jù)預(yù)測等等，這些產(chǎn)品的數(shù)據(jù)可視化均是通過ECharts來實(shí)現(xiàn)的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復(fù)雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞云等。

回答于 2021-08-19

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大數(shù)據(jù)分析工具有哪些，有什么特點(diǎn)

　一、hadoop Hadoop 是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行處理的。Hadoop 是可靠的，因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失敗，因此它維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對(duì)失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。Hadoop 是高效的，因?yàn)樗圆⑿械姆绞焦ぷ?，通過并行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級(jí)數(shù)據(jù)。此外，Hadoop 依賴于社區(qū)服務(wù)器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。 Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運(yùn)行在 Linux 生產(chǎn)平臺(tái)上是非常理想的。Hadoop 上的應(yīng)用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。 二、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計(jì)算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學(xué)、工程、技術(shù)聯(lián)邦協(xié)調(diào)理事會(huì)向國會(huì)提交了“重大挑戰(zhàn)項(xiàng)目：高性能計(jì)算與 通信”的報(bào)告，也就是被稱為HPCC計(jì)劃的報(bào)告，即美國總統(tǒng)科學(xué)戰(zhàn)略項(xiàng)目，其目的是通過加強(qiáng)研究與開發(fā)解決一批重要的科學(xué)與技術(shù)挑戰(zhàn)問題。HPCC是美國實(shí)施信息高速公路而上實(shí)施的計(jì)劃，該計(jì)劃的實(shí)施將耗資百億美元，其主要目標(biāo)要達(dá)到：開發(fā)可擴(kuò)展的計(jì)算系統(tǒng)及相關(guān)軟件，以支持太位級(jí)網(wǎng)絡(luò)傳輸性能，開發(fā)千兆 比特網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，擴(kuò)展研究和教育機(jī)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)連接能力。 三、Storm Storm是自由的開源軟件，一個(gè)分布式的、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm可以非?？煽康奶幚睚嫶蟮臄?shù)據(jù)流，用于處理Hadoop的批量數(shù)據(jù)。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應(yīng)用企業(yè)包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、 Admaster等等。 Storm有許多應(yīng)用領(lǐng)域：實(shí)時(shí)分析、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、不停頓的計(jì)算、分布式RPC(遠(yuǎn)過程調(diào)用協(xié)議，一種通過網(wǎng)絡(luò)從遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)程序上請求服務(wù))、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的汽車行業(yè)數(shù)據(jù)分析找哪家？可以咨詢麥柯萊依斯，麥柯萊依斯信息咨詢(上海)有限公司，提供汽車行業(yè)相關(guān)企業(yè)共同需要的世界各國供應(yīng)商信息 ，如采購、配套、工廠情況、動(dòng)態(tài)、汽車產(chǎn)銷量數(shù)據(jù)、技術(shù)、市場調(diào)研報(bào)告、還有預(yù)測型市場投放計(jì)劃等，節(jié)省企業(yè)在信息收集上花費(fèi)的時(shí)間與成本。麥柯萊依斯通過新聞發(fā)布、個(gè)別調(diào)查，從外部機(jī)構(gòu)購買，與企業(yè)合作等方式，獨(dú)立取材，集中收集、整合并分析數(shù)據(jù)信息，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，面向汽車行業(yè)專業(yè)人士，提供數(shù)據(jù)服務(wù)。期待您的來電！

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一般用哪些工具做大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)圖表分析的工具其實(shí)有很多，關(guān)鍵要看題主的是在什么樣的業(yè)務(wù)場景下。一般情況下，Excel就可以滿足日常的使用需求，當(dāng)然前提在于你對(duì)Excel足夠熟練。當(dāng)然，如果你懂代碼，可以用：Echarts ，如果你懂設(shè)計(jì)，可以用：Ai。這些都可以做大數(shù)據(jù)圖表分析出來。可是從題主的描述中，我看到兩個(gè)關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)積累多、領(lǐng)導(dǎo)看。這就注定了Excel很難擔(dān)此重任。所以在制作統(tǒng)計(jì)圖表方面，你可能就需要使用一些更為靈活的軟件。作為業(yè)務(wù)人員或者分析師，你可能需要用到商業(yè)智能類的軟件，比如：永洪BI對(duì)于BI類產(chǎn)品來說，進(jìn)行大數(shù)據(jù)圖表分析簡直就是小菜一碟，而永洪BI在國內(nèi)的廠商中應(yīng)該是做的最好的了。進(jìn)行大數(shù)據(jù)圖表分析的時(shí)候，只需要把數(shù)據(jù)導(dǎo)入產(chǎn)品中，通過拖拖拽拽就可以生成統(tǒng)計(jì)圖表了，而且完全不用擔(dān)心數(shù)據(jù)量大的問題。以下是幾張有代表性的：使用BI軟件可以解決統(tǒng)計(jì)圖表制作的問題，但是大數(shù)據(jù)圖表分析的過程中，如何讓圖表表達(dá)更清楚的含義，有以下幾個(gè)原則可以借鑒：越簡單越好，專注于表達(dá)核心信息；在需要表達(dá)細(xì)節(jié)的時(shí)候，可以放更多的信息；差異越大越好，這樣會(huì)使得你的統(tǒng)計(jì)圖表更明顯，易于理解；

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大數(shù)據(jù)分析一般用什么工具分析

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一般用哪些工具做大數(shù)據(jù)分析？

大數(shù)據(jù)工具：數(shù)據(jù)建模工具SPSS：主要用于數(shù)據(jù)建模工作，功能穩(wěn)定且強(qiáng)大，能夠滿足中小企業(yè)在業(yè)務(wù)模型建立過程中的需求。 大數(shù)據(jù)工具：數(shù)據(jù)可視化分析工具億信華辰一站式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)ABI，提供ETL數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模以及一系列的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，提供的數(shù)據(jù)分析工具豐富：除了中國式復(fù)雜報(bào)表、dashboard、大屏報(bào)表外，ABI還支持自助式分析，包括拖拽式多維分析、看板和看板集，業(yè)務(wù)用戶通過簡單拖拽即可隨心所欲的進(jìn)行探索式自助分析。同時(shí)，類word即席報(bào)告、幻燈片報(bào)告，讓匯報(bào)展示更加出彩。

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四、不會(huì)營銷？可視化的火鍋數(shù)據(jù)分析別錯(cuò)過了

對(duì)于火鍋愛好者來說，“沒有什么事是一頓火鍋解決不了的，一頓不行，兩頓、三頓......”。火鍋已慢慢成了大家吃飯的一種選擇。那么作為一家火鍋店（或多家火鍋店）的管理者，想了解店鋪中收入情況如何？哪些菜品最受歡迎？大家最喜愛哪種鍋底等等，如何能通過數(shù)據(jù)分析快速幫助管理者判斷，哪些食材需要多采購些，哪些食材可以少準(zhǔn)備些？從而在準(zhǔn)備材料時(shí)，將消費(fèi)者喜愛的東西多儲(chǔ)備些，可在一定程度上減少食材的浪費(fèi)。但在實(shí)際的工作中，依靠人工整理成規(guī)范數(shù)據(jù)，再以可視化圖表的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，其分析的時(shí)效性低。

那怎么樣能快速直觀地瀏覽到火鍋的數(shù)據(jù)分析情況？我們可借助BI將其銷售數(shù)據(jù)可視化：

如上圖所示，管理層可快速通過可視化圖表的方式，掌握火鍋店的數(shù)據(jù)分析情況：

火鍋店總體的收入、銷量情況；

各品類收入占比、收入（銷量）排名情況；

各菜品銷售數(shù)量、金額、排名等明細(xì)指標(biāo)數(shù)據(jù)展示。

比如，在品類銷量圖中我們可以清楚了解到酒水飲料的銷量>葷菜類>素菜類>精品小吃類>鍋底>拼盤，可以看出在火鍋局里酒水飲料的類很受歡迎。

假如我們還想知道酒水飲料類里哪些飲品最受歡迎，可對(duì)酒水飲料類進(jìn)行過濾分析：

從圖表中可以看出，人們偏愛在火鍋里喝啤酒和青瓜汁等飲品，而紅酒的銷量最低，可見紅酒在火鍋局里并不太受歡迎。

假設(shè)管理層想了解哪種鍋底最受歡迎，也可聯(lián)動(dòng)過濾鍋底的數(shù)據(jù)情況：

從圖中我們可看到鴛鴦鍋?zhàn)钍軞g迎，其次是香辣鍋底，而番茄鍋似乎并不太受歡迎。

若想了解葷菜類中哪些菜品最受歡迎可繼續(xù)對(duì)葷菜類進(jìn)行過濾分析：

從圖中可以看出，精品黃喉的銷量最高，精品肥牛、麻辣掌中寶等次之。

同理，假設(shè)管理層還想知道素菜類的菜品受歡迎程度可以繼續(xù)對(duì)素菜類進(jìn)行過濾分析，這里不再一一截圖了。

簡言之，通過這樣直觀的火鍋店數(shù)據(jù)分析，管理層可以快速掌握店內(nèi)的受歡迎菜品等，在備菜時(shí)可以考慮多增加顧客喜愛的菜品庫存，減少其他不太受歡迎的菜品，從而減少食材上的浪費(fèi)。

注：上述圖表由數(shù)林BI制作，僅供參考，可按實(shí)際需求另行設(shè)計(jì)。

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)分析可視化優(yōu)秀案例相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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