数据可视化的设计步骤有哪些?

1、需求分析

需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。

2、建设数据仓库/数据集市的模型

数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。

3、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)

数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。

4、建立可视化场景

建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。

1. Tableau

它是最流行的数据可视化工具之一。它使用户能够处理大量用于不同领域的数据集，例如，人工智能，商业智能，机器学习等。Tableau协助数据导入和元数据管理。

Tableau的功能

带有选件以增强 *** 作进度提供各种扩展选项以保护数据该应用程序具有不同的版本，例如台式机，云和服务器可用于250个以上的应用程序。

2. Power BI

当谈到最好的数据可视化工具时，我们不能忽略Power BI。它是一个数据可视化和商业智能工具。Power BI将从不同来源获得的所有数据转换为报表和仪表板，使其易于理解。

Power BI的功能

您可以使用其SaaS解决方案轻松进行报告管理它可以在您的报告或仪表板上提供实时更新让您通过其“自然语言查询”功能进行数据探索在混合配置下易于使用

3. Sisense

它是一个提供商业智能的数据驱动系统。Sisence收集数据，然后仔细分析数据以交互方式呈现它们。在2019年，它获得了Finance Online的最佳商业智能奖。

Sisense的特征

用户可以导出不同格式的数据，例如PDF，Word，Excel，PPT等。预算友好，并提供24×7小时的技术支持。可以跟踪数据，并且可以轻松地与其他Sisense产品集成。

4. Adaptive Insights

设计和开发此数据可视化工具是为了有效地促进您的业务。Adaptive Insights可帮助您进行计划，预算和预测，以便您做出更好的业务决策。

适应性见解的功能

让您与其他用户合作。它可以使您的数据收集过程自动化，以确保包含新数据。它使您可以实时采用计划。

5. Qlik

这是顶级的数据可视化工具之一，在世界范围内广泛用于将原始数据转换为知识。配备了高级功能，它就像大脑一样工作，无论如何都可以得到答案。

Qlik的功能

提供透明的报告和更好的可伸缩性。支持多种数据表示格式。无需任何人工输入即可维护数据和信息。它可以帮助您了解当前的市场趋势，以便您做出更好的决定。

关于常见的数据可视化工具有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

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