云网数据可视化（网络数据可视化）

有哪些好用的数据可视化工具?

山海鲸可视化 - 作为国内自研的CSaaS典范，山海鲸以其强大的兼容性和智能数据处理能力脱颖而出，配合山海鲸数据管家，大屏编辑功能更是如虎添翼。 Tableau - 这款端到端分析平台，内置Einstein智能引擎，用户界面友好，但对初学者可能需要一些时间去掌握。

在移动设备上，高清矢量化图标与字体成为趋势，Processing则是一款跨平台的数据可视化工具。对于专业数据分析，开源且社区活跃的替代品如SPSS/SAS和强大的统计工具R，不容忽视。同时，Weka扩展了数据科学家的工具箱，提供数据分类、集群功能以及图表生成。

工具如下：Visme：提供了大量的图片、小图标、模板、字体，供用户制作演示文稿、图表和报告。支持动态图像和实时数据。FineBI：集数据链接、数据处理、可视化分析展现于一体，具有ETL功能，内置了很多精美图表样式，支持第三方图表插件。

推荐3个超实用的数据可视化工具,人人都是数据分析师

1、图表秀 内容介绍： 图表秀是图表秀团队打造的数据可视化领域深度服务的垂直网站，主要包括在线图表制作工具和资源商城，旨在为网络个人用户提供免费的在线图表制作、展现与分享服务，用户可以快速制作做各种传统图表和高级可视化图表、动态演示和便捷分享数据可视化分析报告。

2、Infogram较早的一个在线制作工具，亮点是支持实时数据刷新，而且制作的信息图表支持在多终端展示。（2）Venngage这款工具的亮点是自带超多免费模板，超多的版式选择，配色潮流大胆。

3、零代码工具 tableau 全球知的数据可视化工具，除了可视化图表制作，还带有数据处理、数据连接功能，是一个专业的数据分析工具，操作简单，图表设计也比较简洁，个性化程度高用。入门门槛低，一般的业务人员就能上手，缺点是免费版功能有限，收费版对于个人用户来说有点贵。

4、InstantAtlas让信息分析师和研究者得以创建交互式动态分配图报告，并结合统计数据和地图数据来优化数据可视化效果。如果你正在寻找一个可以制图的数据映射工具，那么恭喜你，就是它了。 WolframAlpha WolframAlpha把自己称作计算型知识引擎、谷歌在分析领域的劲敌。

5、而DataV很适合做大屏可视化展示，效果很炫酷，而且模板越来越成熟，上手难度也越来越低，同时价格也不贵。受到了大家的好评。很多人想不明白一个问，那就是数据可视化到底是否需要编程？对于大数据量、自由度要求较高、创意设计强的可视化应当要编程，但是对于日常小规模、简化、通用的可视化，用工具即可。

6、如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，目前也有大把的工具可用。Visual.ly就是最流行的一个选择。虽然Visual.ly的主要定位是：“信息图设计师的在线集市”，但是也提供了大量信息图模板。虽然功能还有很多限制，但是Visual.ly绝对是个能激发你灵感的地方。

供应链数据可视化如何进行数据清洗和处理?

**时间序列处理：** 如果供应链数据涉及时间序列，确保对时间数据进行正确的排序和分组，以便于生成时间趋势和分析。 **数据抽样：** 如果数据量较大，可以考虑对数据进行抽样，以减小数据集的规模，提高可视化性能。

**数据清洗和预处理：- 对数据进行清洗，处理缺失值、异常值和重复数据。标准化数据以确保一致性。 **选择可视化工具：- 选择适合您的需求的可视化工具，例如Tableau、Power BI、QlikView等。这些工具可以帮助您创建仪表板和图表，展示供应链数据。

数据收集：收集与供应链相关的数据，包括产品、原材料、库存、运输、销售等。 数据清理和准备：对数据进行清洗，去除重复、异常、无效数据等，并对数据进行归一化和标准化处理。 数据可视化：使用图表和统计方式将数据可视化，以便更好地分析和理解。

数据清洗和整理： 对收集到的数据进行清洗，去除重复、错误或不完整的数据，并将不同来源的数据整合在一起。数据存储和管理： 将整理好的数据存储在适当的数据库或数据仓库中，以便后续分析。选择分析方法： 根据分析目标选择合适的数据分析方法，比如描述性统计、趋势分析、预测模型、网络分析等。