大数据可视化工具哪个做出来最漂亮
经研究表明，人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理。因此，数据可视化是使用图表、图形和设计元素把数据进行可视化，把相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的形式展示出来的一系列手段。数据可视化可以使人们更有效率地完成某些任务，我们可以理解为三点优势：
> 美观展示: 用数据展示企业特色，大会展台，媒体现场展示等
> 数据驱动：实时查看业务概况、监控预警、驱动内部快速响应
> 发掘价值：可视化数据呈现后，带来的视觉感受会帮助人发现新的因素
在 图扑软件（Hightopo，以下简称 HT ）技术支持下，数据可视化除了“可视”，还有可交流、可互动的特点。设计带来的不仅是瞬息处理海量数据搭配酷炫的可视化样式所引起的视觉震撼，更应注重为业务需求服务，设计出符合不同行业需求的个性定制可视化，利于企业做出正确的商业决策，以有根据的数据呈现而帮助企业进行更科学的判断而避免决策的失误。
先确定图表类型，下一步要进入到布局具体的信息位置，确立交互稿的步骤。确立交互稿的第一步就是要确定大屏的尺寸。客户的大屏尺寸不用会影响到整体的布局和效果，设计的时候也要考虑下是否有拼接大屏接缝的问题，尽量以拼接屏尺寸来确立栅格化布局。
尺寸确立后，接下来要对设计稿进行布局和页面的划分。布局这里我们就要参考第一项的业务需求优先级来布局画面分割面积。核心业务指标安排在中间位置、占较大面积；其余的指标按优先级依次在核心指标周围展开。一般把有关联的指标让其相邻或靠近，把图表类型相近的指标放一起，这样能减少观者认知上的负担并提高信息传递的效率。视觉上要尽量规避文字罗列或图表罗列，注意方圆图表的面积比例问题等，也是布局期间需要注意的事项。
设计风格的确定主要以下几点来确定：
设计风格的选择切勿追求效果炫酷而不符合业务需求，选择最合适的而不是选择最绚烂的尤为重要。因为设计中涉及的范围比较广，我们在后两章节单独着重讲解。下面展示部分我们做的不同行业对应的不同构图布局与元素的应用案例：
图扑软件（Hightopo）
发动机的可视化以突出发电机产品为主，周围 UI 以大圆角形式设计，使视觉由四周向中间包围，集中于中心。
图扑软件（Hightopo）
挖掘机的可视化采用了大地色进行设计，采用了色彩共情的原理，结合简洁的线性UI，使大屏在接地气的同时不失高端雅致的效果。
图扑软件（Hightopo）
医院的可视化设计以冷白色为主，突出医院给人的干净，严肃的感觉，仿佛能闻到消毒水的气味。以模型展示为主，按钮样式也采用了以面为主的设计配合大面积色块分布为主的模型设计。
图扑软件（Hightopo）
地铁站的可视化以写实风格为主，再现了真实地铁站的样貌，以及身临其境的动画交互体验。
图扑软件（Hightopo）
农业可视化案例尝试了 low poly 风格，以简洁插画风与略抽象画的模型浓缩了农业的运作场景，色调以贴近植物的绿色为主，设计出可爱的动画风格可视化效果。
同时在设计时因为使用的设备不同，大屏有它自己独特的分辨率、屏幕组成、色彩显示以及运行、展示环境，这里的很多问题只有设计稿投到大屏上才能够被发现，所以这一步在样图沟通确认环节非常重要，有时候需要开发出demo，反复测试多次来修改协调最终上屏效果。在测试时从设计上可以重点注重以下几点：
之前确立的布局在放入设计内容后是否依然合适
确立的图表类型带入数据后是否仍然客观准确
根据关键元素、色彩、结构、质感打造出的页面风格是否基本传达出了预期的氛围和感受
已有的样式、数据内容、动效等在开发实现方面是否存在问题
大屏是否存在色差、文字内容是否清晰可见、页面是否存在变形拉伸等现象
大数据可视化越来越多，人们渐渐审美疲劳，不仅能充满艺术设计的可视化效果，还要清晰优雅的展示数据规律，更有效地产生对数据的洞察和新的理解。
利用导图是数据可视化做的漂亮的一个条件，三维图有地球，粒子，模型等等。使用了强大的WebGL引擎，允许实时可视化，可以支持网络多达50,000个节点1,000,000条边。它给用户提供了切割边缘布局算法，包括基于力的算法和多层次算法，使得操作体验更高效。
在颜色、 线条和样式上，提供更多选择的范围，能清晰迅速的发现数据规律与特点。图形可视化是将该数据图像化展示的过程，以最大限度地提高可读性，并允许获得更多洞察信息的过程。
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奥 威bi 大数据可视化大屏展示轻松实现大屏监控，满足各种大屏可视化应用场景！
任意场景：不论是内部战情观察，还是外部成果展示，不论是会议室，还是生产现场，透过大屏监控，企业关键数据一览无遗！
任意屏幕：包括数十种酷炫图表，支持文本、图片、视频等，不论单块或拼接LED屏幕，不论大小，都可以任意布局，完美自适应。
实时刷新：大屏可视化可实现实时刷新，不论是双11实时交易状况，还是生产现场，都可以及时监控、及时预警。
1. Excel
Excel是最容易上手的图表工具，善于处理快速少量的数据。结合数据透视表，VBA语言，可制作高大上的可视化分析和dashboard仪表盘。
单表或单图用Excel制作是不二法则，它能快速地展现结果。但是越到复杂的报表，excel无论在模板制作还是数据计算性能上都稍显不足，任何大型的企业也不会用Excel作为数据分析的主要工具。
2. 可视化 BI（Power BI \Tableau \ 帆软FineBI等等）
也许是Excel也意识到自己在数据分析领域的限制和眼下自助分析的趋势，微软在近几年推出了BI工具Power BI。同可视化工具Tableau和国内帆软的BI工具一样，封装了所有可能分析操作的编程代码，操作上都是以点击和拖拽来实现，几款工具的定位稍有不同。
Power BI
最大的明显是提供了可交互、钻取的仪表板，利用Power Pivot可直接生产数据透视报告，省去了数据透视表。
Tableau
可视化图表较为丰富，堪称一等， 操作更为简单。
帆软FineBI
企业级的BI应用，实用性较强，因2B市场的大热受到关注。千万亿级的数据性能可以得到保证，业务属性较重，能与各类业务挂钩。
对于个人，上手简单，可以腾出更多的时间去学习业务逻辑的分析。
编程篇
对于寻求更高境界数据分析师或数据科学家，如果掌握可视化的编程技巧，就可以利用数据做更多的事情。熟练掌握一些编程技巧，赋予数据分析工作更加灵活的能力，各种类型的数据都能适应。大多数设计新颖、令人惊艳的数据图几乎都可以通过代码或绘图软件来实现。
与任何语言一样，你不可能立刻就开始进行对话。要从基础开始，然后逐步建立自己的学习方式。很可能在你意识到之前，你就已经开始写代码了。关于编程最酷的事情在于，一旦你掌握了一门语言，学习其他语言就会更加容易，因为它们的逻辑思路是共通的。
1. Python语言
Python 语言最大的优点在于善于处理大批量的数据，性能良好不会造成宕机。尤其适合繁杂的计算和分析工作，而且，Python的语法干净易读，可以利用很多模块来创建数据图形比较受IT人员的欢迎。
2. PHP语言
PHP这个语言松散却很有调理，用好了功能很强大。在数据分析领域可以用php做爬虫，爬取和分析百万级别的网页数据，也可与Hadoop结合做大数据量的统计分析。
因为大部分 Web 服务器都事先安装了 PHP 的开源软件，省去了部署之类的工作，可直接上手写。
比如 Sparkline（微线表）库，它能让你在文本中嵌入小字号的微型图表，或者在数字表格中添加视觉元素。
一般 PHP会和 MySQL 数据库结合使用，这使它能物尽其用，处理大型的数据集。
3. HTML、JavaScript 和 CSS语言
很多可视化软件都是基于web端的，可视化的开发，这几类语言功不可没。而且随着人们对浏览器工作越来越多的依赖，Web 浏览器的功能也越来越完善，借助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接运行可视化展现的程序。
不过还是有几点需要注意。由于相关的软件和技术还比较新，在不同浏览器中你的设计可能在显示上会有所差别。在 Internet Explorer 6 这类老旧的浏览器中，有些工具可能无法正常运行。比如一些银行单位仍旧使用着IE，无论是自己使用还是开发的时候都要考虑这样的问题。
4. R语言
R语言是绝大多数统计学家最中意的分析软件，开源免费，图形功能很强大。
谈到R语言的历史，它是专为数据分析而设计的，面向的也是统计学家，数据科学家。但是由于数据分析越来越热门，R语言的使用也不瘦那么多限制了。
R的使用流程很简洁，支持 R 的工具包也有很多，只需把数据载入到 R 里面，写一两行代码就可以创建出数据图形。
当然还有很多传统的统计图表。
这些可视化的图表都是在BDP个人版上制作的，做出来的数据图表很好看，很适合用于数据报告和数据报表，有柱状图、条形图、折线图、饼（环）图、散点图、面积图、GIS地图、漏斗图、词云、旭日图等几十种好看的图表类型，可以调整主题和图表颜色，很不错~~~
