国内有哪些好的数据可视化工具，推荐一下

诚然，数据可视化可谓是数据分析工作的最后一道工序，前面的作业做得再好，如果不能很好地展现出来，那就算是临门一脚、功亏一篑了……下面给大家列出好用的数据可视化工具清单，希望可以为你的学习或工作带来一些帮助。

1、强大的R可视化包-ggplot2

R是一款偏向于统计分析的脚本语言软件，基于S语言开发，如果你是R语言忠实fans，我相信你一定不会不知道R里单独的一个绘图包—ggplot2，之所以给ggplot2“强大”的头衔，一方面确实能够轻松应付各个领域的图像绘制，静态的，动态的，说的出名字的，个性化特制的；另一方面小编就是学统计学的，自然相对熟悉这个包。

ggplot2由Hadley Wickham在2005年创造。受欢迎的原因是将图形分解为语素（如尺度、图层）的思想。ggplot2可以作为R语言基础绘图包的替代，同时ggplot2预设有多种印刷及网页尺寸。

较R基础绘图包而言，ggplot2允许用户在更抽象的层面上增加、删除或转换图表中的元素。 这种抽象化的代价是执行速度。ggplot2 较 lattice 绘图包而言更耗时。

2、数据科学的达芬奇—matplotlib

如果你偏好使用python做数据分析，那我相信你对matplotlib不能再熟悉了，matplotlib 是Python语言及其数学扩展包 NumPy的可视化 *** 作界面。

Matplotlib的优点：带有内置代码的默认绘图样式；与Python的深度集成；图形绘制相较Gnuplot更加美观。缺点嘛，高度依赖其他包，如Numpy。只适用于Python：很难在Python以外的语言中使用。

我们来用python里的matplotlib做一个散点图试试：

import matplotlibpyplot as plt

from numpyrandom import rand

a = rand(100)

b = rand(100)

pltscatter(a,b)

pltshow()

3、菜单式 *** 作用户的福音书—Tableau

近期有企业招聘要求会Tbaleau，小编也是最近才知道这个软件的。

tableua是一家软件公司总部设在西雅图，华盛顿，美国产生交互式数据可视化产品，着重于商务智能。Tableau产品查询关系数据库，OLAP多维数据集，云数据库和电子表格，然后生成许多图表类型。产品还可以从其内存数据引擎中提取数据并存储和检索。

4、微软忠实用户离不开的交互式标板—PowerBI

Power BI是Microsoft提供的业务分析服务。它提供具有自助式商业智能功能的交互式可视化，最终用户可以自行创建报告和仪表板，而无需依赖信息技术人员或数据库管理员PowerBI与excel无缝接入，专业增强版的excel更是不需要安装PowerBI插件，打开excel就可食用了。

当然有些数据分析软件也带透视表、绘图功能，如MySQL、SPSS，但数据可视化不作为主要功能，这里就不如上面较详细说了。

"FineBI
FineBI的数据处理，采用表间自动关联以及手动建立关联来实现数据之间的关系，使得数据根据业务关系有着完整的数据结构。理解业务的用户，只需要根据业务选择相应的数据，即可以进行分析数据。
FineBI采用Cube预处理以及并行计算的先进数据处理模式，使用NIO内存映射文件存储模式，同时采用高效的智能位图索引，以及智能避免重复计算的缓存机制，使得在前端页面展示数据时，运行速度高效快速。
FineBI对于分组汇总表的计算，亿万条数据，汇总计算均在10s内完成。对于明细表的展示，均在1s内即可完成。"

积水点水位监测报警系统主要为城市道路、地面、隧道、立交桥等容易积水的场合提供监测预警服务。系统采用高度集成的一体化设备，依托最新物联网技术，通过水位监测仪、电子水位计、雨量传感器、视频摄像机等设备监测各个积水点的水文、气象数据，可以完成积水深度、雨量等数据采集以及视频图像、信息的采集，再通过远程GPRS传输至电脑端/移动端软件。当积水点水位或电压超过设限值，系统会自动发送短信报警至管理人员通知其及时处理，解决了城市积水的难题并提升了城市智慧化管理水平。
三、 系统功能
1） GIS地图展示
直观显示各积水点监测站分布位置、当前水位、警戒水位、供电信息以及设备运行状态等
2） 水位实时数据
显示各积水点的实时水位和电池电压，并提供360度现场监控图像，实时展现各积水点水位小时变化曲线图。
3） 报警管理
当积水点水位高于设限水位时，系统发出报警、向管理人员手机短信或手机APP等多种形式提示报警，管理人员及时上传预警处置记录。
4） 天气预报
根据具体城市定位，显示卫星云图、雷达图、分时天气预报及七日天气预报。
5） 防汛指挥模式
当有汛情时，可切换至此模式，界面集中展示积水点监测情况，水位监控图像、实时水位集中显示，报警与指挥融为一体，使防汛工作更有时效性和科技性。

物流园区是指在物流作业集中的地区，在几种运输方式衔接地，将多种物流设施和不同类型的物流企业在空间上集中布局的场所，也是一个有一定规模的和具有多种服务功能的物流企业的集结点。智慧物流园区是基于智能及可视的数字化场景，实现了物流设施集约化、物流运作共通化、城市物流设施空间布局合理化，为城市物流企业发展提供了空间也促进城市用地结构调整。

本次案例利用 Hightopo 产品 HT for Web 数字孪生 HT 物流产业园区，将上下游系统打通并借助智能硬件实现数据联动，从园区日常管理、车流监控、人流监控、物流监控等多维度进行呈现，使各流程密切联系，搭建出智慧园区与物流仓储一体的可视化管理平台，提高物流园区的管理和工作效率，降低人工成本和管理成本。

// 全场景漫游

场景初始化后，通过 HT 可视化打造园区全景空间切换，浏览园区不同场景效果。设置白天与黑夜两种场景，在白天场景上，场景整体设计以写实风格为主，通过对园区内建筑、道路、绿化等进行三维建模，仿真还原园区整体情况。而在黑夜场景，通过图扑软件自主研发的引擎渲染出虚拟科幻的物流园区效果。

界面通过自由视角、固定路线等方式对园区全场景进行巡检式漫游。通过漫游视角为客户呈现园区的整体面貌、重点区域及设施设备分布。

HT 支持多种方式的模型渲染，采用轻量化三维建模技术， 1：1 高仿真模拟，以三维场景为基础，2D 数据面板为辅，数字化展现物流园区各区域的建设、运行情况、安全配备、周边动态环境等情况。同样支持导入 IFC 格式的 BIM 模型文件生成场景，支持渲染 3D Tiles 格式的倾斜摄影模型文件。通过 HT 实现可交互式的 Web 三维场景，可进行缩放、平移、旋转，场景内各设备可以响应交互事件。

园区日常概览

环境监测可视化

结合大数据技术以及对接天气系统，对园区内的环境进行全天候的监测，从温度、湿度、二氧化碳、PM25 等方面进行环境数据的采集，并在 2D 面板上实时展示，光照强度随着环境的改变也会进行变化。

绿色园区

为推进碳中和碳排放政策，园区建设也引入了新型能源，推动能源清洁低碳安全高效利用，推进重点行业和重要领域绿色化改造，实现绿色生态智慧物流园区。通过 HT 可视化面板展示园区的能源相关指标，协助园区运维人员对园区内的清洁能源进行监测控制管理，助力园区以及城市减排环保的新理念。

充电桩

2020 年政府工作报告中提出：“要加强新型基础设施建设，发展新一代信息网络，拓展 5G 应用，建设充电桩，推广新能源汽车，激发新消费需求，助力产业升级。”

充电桩作为车辆、用户与能源的交汇处，在电网智能调度、削峰填谷以及安全技术、商业模式创新等方面有着极大发展潜能。园区内多处设置车辆充电桩，通过 HT 2D 可视化展示园区充电桩的节能贡献占比及实时功率的监测情况。并配合 3D 效果，使用不同的颜色查看车辆的充电情况与异常告警提示。HT 的 2D 面板和图表数据相绑定，2D 与 3D 在三维空间无缝融合复用。

光伏棚与路灯

光伏棚作为分布式光伏项目，与充电桩、新能源汽车以及智慧路灯相结合，利用设在棚顶的光伏组件发电，通过充电装置储存到蓄电池中或直接供给电动车充电使用，也可以通过太阳能光伏棚为园区内路灯、公共设施等设施设备进行电力输送，以达到节能减排的作用。园区楼宇的光伏棚设置了 2D 面板的无缝融合，实时更新光伏棚的今日储电量、今日发电量、今日放电量以及累积储蓄电量、累计发电量、累积放电量的数据。

智慧城市建设及 5G 的带动下，智慧路灯成为了信息通信技术与传统城市公共基础设施融合的典范，园区内的光伏路灯、光伏棚、充电桩等绿色环保能源都可通过 HT 可视化进行系统集成的管控监测。

图扑软件也搭建了可针对路灯智能管理的综合性系统，可对范围内的所有路灯集中控制、实时数据监测、异常智能分析及故障报警，以防止设备老化及丢失所带来的问题，同时还可以实现路灯管网和其他设施配置信息化管理，以满足后续用户需求的升级。

园区租户管理可视化

将 HT 可视化与园区管理系统相结合，接入园区企业管理数据至可视化平台，实时更新园区内租户类型、租户数量及租户面积。通过对租户的情况以柱状图展示，可直观对比园区内招商引资情况。将租户行业类型做分类统计，通过数据可为接下来招商引资计划提供数据参考。

监控系统与预警告警

园区内各角落安装了多个监控系统，集成各类子系统的设备设施与监控系统的的管理，可集状态检测、故障报警、故障分析、运维管理于一体并通过 HT 可视化系统进行展示，如：今日消防报警、今日安防报警等信息。实现对各类视频监控系统相关的设备运转状态的检测与查询，运维系统一旦发现视频监控系统设备运转状态发生异常，立即自动向运维管理中心发出故障报警。

车流监控

车流信息可视化

通过 3D 展示园区内车流情况，系统通过结合地磁方式记录园区内车位情况：园区内总车位数量、空闲与已使用车位情况、展示常规车辆、新能源、货车等车辆的剩余情况。

HT 可视化不仅可以处理海量的后台信息并且通过不同的数据可视化样式展示在园车辆、轿车、货车的每日车流量数据。物流车辆在进出配合视频车牌识别系统，可统计车辆进出情况，联动系统高效统计出车辆进出总数量、进出车辆数量，并通过数据可视化形式于面板展示，以及通过监测车辆的进出汇总进出车辆的类型（免检车、直通车、消防车、大货车、访客车辆以及其他车辆）并进行分析统计。

今日车辆类别分析

园区内的物流货车都辅以 2D 面板进行信息的实时更新、展示货车编码、载货量以及货车状态，便于园区运维人员进行园区车流信息的管理。

人流监控

通过人脸识别、AI 摄像头等智能化设备对出入园区的人群进行监测、识别、跟踪、分析，实时获得区域内人群的流动数据情况，为园区运维人员提供准确的人流统计以及行为分析数据。

人流客流可视化

园区人员流动以及客流密度较为频繁，通过接入门禁识别、人脸监控等安防设备数据，利用不同的 2D 数据可视化样式展现园区内的各项人员客流情况人员。

左上方面板体现了今日人员类型的分布（员工、访客、安保等）、通过曲线图实时的变化来展示后台数据接入所体现的当日人流情况以及现阶段人员入园方式（微信预约、人脸扫描、IC 卡）、柱状分析今日人员进出情况。HT 可视化利用丰富的图表、图形和设计元素将相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以更直观理解的形式展现，便于园区运维人员的高效管理，无需通过人工核算等复杂形式进行园区的运维分析。

物流监控

物流信息可视化

通过通接入订单管理系统对园区内的货物订单进行统计、管理、追踪、分析。订单以条形码为数据源，使用数据采集终端扫描条码标识，进行数据采集。

HT 可视化系统从危险品的总库存、出入库数量、各个楼单日危险品进出情况的雷达图分析、今日订单的状态百分比分析、今日货物类型（冷冻品、易碎品、常规货物、大型货物、危险品、其他物品）的柱状图分析以及本月订单情况的分析等不同角度来管理物流信息，以便企业可以及时了解和控制订单的情况，有效地进行产品物流监控与分析跟进，减少问题件的发生情况与查询管理。

仓储管理可视化

点击 HT 仓库跳转至下一界面的初始化，映入眼帘的是带有 Hightopo 图标的集装箱样式，点击图标下钻至图扑软件物流仓储与转运中心的动画场景画面。

通过依托 HT 可视化技术，智慧仓储管理可以 2D 组态，3D 仿真形态的方式展现出仓储中心与物流转运中心的全场景管理交互系统。智能三维监控系统包含三维可视化立体仓库系统、货位管理、信息实时查询、轨迹实时追踪、设备状态实时追踪、库存管理。

物料流程监控通过 HT 3D 效果将物料从入库开始到出库完成的全过程信息监控，并对立体库货架、堆垛机、输送机、拆叠盘机、RGV（直行穿梭车）、AGV（自动导引运输车）、堆垛机、机械臂等设备状态进行信息监控，数字孪生智慧仓储物流一体化场景。使物流全过程数字可视化展现、可自动感知识别、可追踪溯缘、可实施应对、可智能化决策、各环节信息系统交互集成。

设备场景可视化

场景展示了设备的运行状态、实时位置、装载货物、容器动态、异常报警等信息。均可通过 HT 3D 可视化实现设备管理的智能运维、智能预警、智能分析、智能监测等功能，高效集中管控，流程结构优化。

设备监测管理

通过颜色标识设备的状态，如设备出现异常，可通过 HT 可视化系统及时发现哪台设备出现问题，快速定位故障点，及时提示管理人员。管理人员还可通过点击可视化平台的仿真设备，查看设备运行状态、故障信息等，以便进行故障诊断和处理，及时消除隐患。

AGV 无人驾驶

AGV 小车能方便地实现自动出入装卸站、工作台和货架等，充分适应柔性高、物流量大、搬运线路复杂等要求。AGV 通过无线网络向上位机发送当前位置和状态，上位机根据当前状态更新数据库，并同步接入 HT 可视化系统进行路径的实时展示，也可根据项目需求设置 AVG 行走路径。

码垛机器人

码垛机器人通过机械臂完成各种转动、移动或复合动作来实现规定动作，改变被抓持物件的位置和姿势。机器人码垛机可以集成在任何生产线中，为生产现场提供智能化、机器人化、网络化，可以实现各行业多样化作业的码垛物流本案例运用了 HT 的强大的渲染引擎实现了对整个码垛机器人 *** 作流程的精准把控，高仿真机器手的摆动过程。

注塑机

通过 HT 可视化使生产设备流水线管理更加的透明精细、结合 2D 面板信息展示注塑机的设备编号、能耗、工序良率、设备健康值、异常记录、工艺生产节拍、稼动率等信息。

提升机

作为“承上启下”的机械工程设备，提升机在仓储运输环节起到了输送、起吊、协助装卸物料等作用。HT 2D 将机器设备信息通过面板直接显示：设备编码、任务编码、提升机当前层、设备状态、设备下次保养时间等基础信息。便于运维人员管控预警维护。

输送机

通过输送机将货物传送至下一环节，通过 HT 可视化可全程监管货物的走向信息以及输送机设备编码状态等信息。

货物信息可视化

HT 仓储管理监控的实现对仓储场景起到监控的作用，对于货架和移动中的货品进行了数据采集，可通过可视化系统快速获取设备的运行状态，货架的数据变更以及面板数据的实时反馈，达到全方位掌握仓储转运中心的活动状态，起到监管、维护以及调配多维度统一。

货物出入库管理

集合仓储系统应用物联网、视频监控联网技术、输送和分拣技术、灵活的叉车服务模式、智能穿梭车和货架系统、嵌入智能控制与通信模块的物流机器人技术、 RFID 托盘等。数字孪生一个物流全过程，让物品出入库信息可展现，可监控，可管理。

运作实况多角度展示

通过 HT 3D 的高仿真模型效果，对生产运作流程进行数字孪生，从生产线的外部结构到机械内部细节、再到运作整体流程，多维度场景展现，并支持场景的的选择与切换。

数字孪生 物流全感知

数字化智能化的全领域覆盖，物流园区内的物品流通加工、包装、仓储、装卸搬运，园区外的货物的运输、配送全过程，以及退货和回收物流等逆向物流环节也都应用了 5G、人工智能、 RFID、GPS、GIS 传感技术、视频识别技术、物物通信 M2M 技术、物联网、可视化等新兴技术，改变传统的人工读取和记录货物信息的方式，实现了物流信息的主动“感知”。融合 HT 可视化使园区内的人、机、车、设备的一体互联，包括自动驾驶、自动分拣、自动巡检、人机交互的整体调度及管理，搭建智能物流的应用场景。

通过了解得知当前多数仓储管理仍旧存在很多困惑：企业如何减少纸张作业，实现无纸化高效办公？如何处理多帐数据对接 ？解决数据实时性 ？叉车司机如何定位？如何防止人员原因造成的仓库发货、领料失误？如何快速盘点，了解各种产品不同状态库存情况……

快递企业纷纷登陆资本市场后，业务增长放缓的同时、运营成本攀高的压力下，快递行业也在面临转型。

建议就是：从过去粗放式管理发展模式向精细化发展方向转型，提升效率，降低成本。

物流园区内的物品流通加工、包装、仓储、装卸搬运，园区外的货物的运输、配送全过程，以及退货和回收物流等逆向物流环节也都应用了 5G、人工智能、 RFID、GPS、GIS 传感技术、视频识别技术、物物通信 M2M 技术、物联网、可视化等新兴技术，改变传统的人工读取和记录货物信息的方式，实现了物流信息的主动“感知”。

打造“智能物流“。智慧物流园区是基于智能及可视的数字化场景，实现了物流设施集约化、物流运作共通化、城市物流设施空间布局合理化，为城市物流企业发展提供了空间也促进城市用地结构调整。

融合可视化使园区内的人、机、车、设备的一体互联，包括自动驾驶、自动分拣、自动巡检、人机交互的整体调度及管理。

将上下游系统打通并借助智能硬件实现数据联动，从园区日常管理、车流监控、人流监控、物流监控等多维度的呈现，使各流程密切联系，搭建出智慧园区与物流仓储的一体化可视化管理平台，提高物流园区的管理和工作效率，降低人工成本和管理成本。Hightopo通过接入订单管理系统对园区内的货物订单进行统计、管理、追踪、分析。订单以条形码为数据源，使用数据采集终端扫描条码标识，进行数据采集。

从危险品的总库存、出入库数量、各个楼单日危险品进出情况的雷达图分析、今日订单的状态百分比分析、今日货物类型（冷冻品、易碎品、常规货物、大型货物、危险品、其他物品）的柱状图分析以及本月订单情况的分析等不同角度来管理物流信息，以便企业可以及时了解和控制订单的情况，有效地进行产品物流监控与分析跟进，减少问题件的发生情况与查询管理。

智慧仓储管理可以 2D 组态，3D 仿真形态的方式展现出仓储中心与物流转运中心的全场景管理交互系统。智能三维监控系统包含三维可视化立体仓库系统、货位管理、信息实时查询、轨迹实时追踪、设备状态实时追踪、库存管理。

物料流程监控通过 3D 效果将物料从入库开始到出库完成的全过程信息监控，并对立体库货架、堆垛机、输送机、拆叠盘机、RGV（直行穿梭车）、AGV（自动导引运输车）、堆垛机、机械臂等设备状态进行信息监控。

3D 可视化展示堆码与立体仓库的运作效果，辅以信息的实时展示，对设备编码、设备运行状态（通过不同颜色来进行提示，红色为设备问题告警、为设备故障、绿色为正常运行）、指令状态、列编码、层编码等信息。通过一体化的可视管理平台让仓储运维，问题检测等管理更加及时高效。

2D 将机器设备信息通过面板直接显示：设备编码、任务编码、提升机当前层、设备状态、设备下次保养时间等基础信息。便于运维人员管控预警维护。

两侧二维面板辅以数据可视化，对各类基础建设数据以更加多样化形式展现，包含基本的折线图、柱状图、表格（内容自动滚动）、饼图、雷达图等，有着各自的动效演示。

实现交互式的 Web 三维场景，可进行缩放、平移、旋转，场景内各设备可以响应交互事件。作为基于 HTML5 标准的组件库，可以无缝结合 HTML5 各项多媒体功能，支持集成各类视频资源形成统一的视频流，可在 2D、3D 态势地图上标注摄像头对象并关联其视频信号源。

通过场景交互来调取相应监控视频，满足运维人员对场景进行实时态势感知、历史数据回溯比对、应急处理预案等监测需求。运用基于Hightopo数字孪生技术，3D 渲染模型，再连接物联网设备、多种类型传感器，实现机组设备在线故障诊断和异常情况及时预警功能，提高新能源发电安全管理成效，构建轻量化的 3D 可视化场景，建立动态的数字化变电站模型。

支持低代码完全贯穿全产业链做数字孪生产品，依托工业互联网平台实现装备的预测性维护与健康管理，已实现智能化、无代码、可配置的产业数字化管理。

其拥有独立自主研发、高性能引擎组件、一站式协同作业链以及可视化赋能产业生态的多项优势。自主研发核心产品可满足工业物联网现代化、高性能，不局限于单一平台的跨平台数据可视化需求;在技术领域追求极致性能，组件可承受万级甚至十万级别数据量。

雷达图主要应用于企业经营状况——收益性、生产性、流动性、安全性和成长性的评价。上述指标的分布组合在一起非常象雷达的形状，因此而得名。雷达图的绘制方法是：先画3个同心圆，把圆分为5个区域（每个区为72度），分别代表企业的收益性、生产性、流动性、安全性和成长性。同心圆中最小的圆代表同行业平均水平的1/2值或最差的情况；中心圆代表同行业的平均水平或特定比较对象的水平，称为标准线（区）；大圆表示同行业平均水平的15倍或最佳状态。在5个区域内，以圆心为起点，以放射线的形式画出相应的经营比率线。然后，在相应的比率线上标出本企业决算期的各种经营比率。将本企业的各种比率值用线联结起来后，就形成了一个不规则闭环图。他清楚地表示出本企业的经营态势，并把这种经营态势与标准线相比，就可以清楚地看出本企业的成绩和差距。雷达图的分析方法是：如果企业的比率位于标准线以内，则说明企业比率值低于同行业的平均水平，应认真分析原因，提出改进方向；如果企业的比率值接近或低于小圆，则说明企业经营处于非常危险的境地，急需推出改革措施以扭转局面；如果企业的比率值超过了中圆或标准线，甚至接近大圆，则表明企业经营的优势所在，用予以巩固和发扬。如果把雷达图应用于创新战略的评估，就演变成为戴布拉图。实际上戴布拉图与雷达图的绘制与分析方法完全相同，但是，戴布拉图是用企业内部管理责任：协作过程、业绩度量、教育与开发、分布式学习网络和智能市场定位，以及外部关系：知识产品/服务协作市场准入、市场形象活动、领导才能和通信技术等两个基本方面10个具体因素来替代经营雷达图的5个因素。

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