描述
决策支持图表工具FineBI的类型选择是指在组件配置界面，切换组件类型，dashboard；数据绑定是指将业务包中的数据与组件进行绑定，将数据显示在组件里面。根据组件的类型不同，数据绑定的方式有所不同，下面分dashboard组件以及过滤组件来分别讲述。
在决策支持图表工具FineBI中不论是哪种类型的组件，在绑定数据时，只能使用当前登录系统角色拥有权限的业务包数据。
1.dashboard组件
打开决策支持图表工具FineBI的新建分析，新建一个名为BIAnalytics的分析，拖曳一个表格组件至即时分析页面，点击组件右上角的点击进入配置界面或者下拉选项中的详细设置，如下图：
2.统计组件属性配置
进入到决策支持图表工具FineBI的统计组件属性配置页面，如下图：
3.类型选择
在决策支持图表工具FineBI的组件属性配置界面选择类型既可以选择该组件内部类型，也可选择不同的dashbord组件类型，我们现在选择的是第一个表格组件，点击组件后面的下拉选项，选择交叉表，即选择组件内部类型，如下图：
4.绑定数据
在决策支持图表工具FineBI的组件属性配置页面，所有业务包及数据均在页面左侧，选择业务包>数据表之后，选中相应字段，拖曳到中间的对应标签框里，比如说，选择销售分析业务包中的合同信息数据表，将里面的合同付款类型、合同类型、合同金额分别拖曳到中间的行表头、列表头、数值区域中，此时下方会自动出现该表格的预览结果，如下图：注：在选择数据表和字段的时候，如果该数据表有主键表，那么该数据下方会列出所有对应的主键表和字段，选择主键表即可拖拽主键表中的字段用于分析，这样就免去了数据表过多，表间关系复杂时，还要去了解各个数据表之间的关系才能选择不同数据表的字段，的麻烦，如下图：
5.绑定时间类型数据
在决策支持图表工具FineBI中绑定时间类型数据时，左侧的数据表字段选择会让您选择时间类型数据的显示格式，按年份、季度、月份、星期或者日期来显示，如下图，如果为组件再添加一个行表头注册时间，我们选择该字段的时候，就需要确定该字段的显示格式，这里使用年份：
6.过滤组件
在决策支持图表工具FineBI中过滤组件包括文本类控件、数值类控件、时间类控件、下拉树控件和通用查询控件四种类型，下面以文本类控件为例讲述过滤控件绑定数据的过程。
点击右上角的返回dashboard按钮，回到决策支持图表工具FineBI的即时分析主体页面。
拖曳一个文本类控件至即时分析页面，与dashboard组件一样，点击右上角的全屏设置或者下拉选项中的详细设置，进入到组件属性配置页面，将销售分析业务包中的合同信息数据表的是否已经交货字段拖曳到中间的数据标签中，如下图：
7.点击右上角的返回dashboard按钮，在决策支持图表工具FineBI的即时分析页面有一个文本类控件的组件，点击文本控件的下拉项，可看到下拉数据，如下图：注：文本类控件选择数据时只会显示文本类型数据，时间类控件绑定数据时只会显示时间类型数据，数值类控件绑定数据则只显示数值类数据。
8.删除绑定数据
在决策支持图表工具FineBI中如果控件已绑定数据，随后需要更换绑定数据字段，首先需要删除原来的绑定字段，再添加，如下图，删除dashboard组件绑定的字段合同类型，点击详细设置进入到组件属性配置界面，点击需要删除字段的下拉按钮，选择删除该维度即可，如下图：
9.数据预览
在为决策支持图表工具FineBI的组件绑定数据的过程中，可以鼠标放在右侧数据表字段上面，直接点击字段后面的预览按钮，即可查看该字段的具体数据，还可以勾选字段所在数据表的其他字段一起预览，如下图：
10.查看分析
创建分析过程中，过程自动保存，完成之后会在我创建的栏中出现刚刚新建的分析，如下图：
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
数据存储 我们必须能够存储数据，对个人来讲至少应该掌握一种数据库技术，当然也不一定要熟练操作，但至少要能够理解数据的存储和数据的基本结构和数据类型，比如数据的安全性、唯一性、冗余性，表的关系，粒度，容量等，最好能够理解SQL查询语言的基本结构和读取等等！ · Access2003、Access07等：这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储； · MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力； · SQL Server 2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了； · DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；· BI级，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，这个主要是数据库的企业应用级了，一般这个时候的数据库都叫数据仓库了，Data Warehouse，建立在DW级上的数据存储基本上都是商业智能平台，或许整合了各种数据分析，报表、分析和展现！ 数据处理 数据挖掘与数据分析 这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具； · Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件； · SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。 · Clementine软件：当前版本13.0，数据挖掘工具，我从6.0开始用，到了13版，已经越来越多的提高了更多有好的建模工具，现在改名叫PASW Modeler 13建模器了。而且与SPSS统计功能有了更多的整合，数据处理也更加灵活和好用。 · SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！
数据图表、数据筛选、分类汇总1、以下关于图表的说法中，不正确的是（ ）A 、图表可单独打印B 、内嵌图表不能单独打印，只能和工作表一起打印C 、通常独立图表中的图像大小不是实际大小D 、双击图表可以激活该图表2、Excel 2003下的购图书记表中，要选择所有价格在25至40元之间(含边界)，出版社为文艺出版社或教育出版社，且页数大于500页的记录，若使用高级筛选，其条件区域的写法应为( ) (2010年高考) A B ．价格价格出版社页数>=25<=40文艺出版社>500>=25 <=40教育出版社>500 C.价格出版社页数>=25价格价格出版社出版社页数>=25<=40文艺出版社教育出版社>500、管路敷设技术通过管线敷设技术不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中
数据分析必备｜你不得不知道的11款数据分析工具 毋庸置疑，大数据市场是一座待挖掘的金矿。随着数据使用量的增长，将有更多的人通过数据来寻求专业问题的答案。可视化数据分析工具的出现让人们可以通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，用数据分享故事。甚至于不懂挖掘算法的人员，也能够为用户进行画像。 BI（BusinessIntelligence）即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具？NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化，。为了更好地帮助读者选择分析工具，本文将为介绍数说立方、数据观、魔镜等11款BI-商业智能产品，排名不分先后！ 功能列表
详细介绍 数说立方 数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点；另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式 分析”和“秒级响应”的两个核心功能。同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。 优点： 即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好； 与自家产品“数说聚合”的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据； 功能完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台； 可视化视图展现、友好的客户感知页面； 支持SAAS，私有化部署，有权限管理； 缺点： 产品新上市，操作指导页不太完善； 体验过程中有一些小bug；
数据分析中常用得10种图表 1折线图 折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化得连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据得趋势。 表1家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1月68 45 139 84 252 2月33 66 166 88 265 3月43 79 160 94 282 4月61 18 115 65 194 5月29 19 78 42 126 6月22 49 118 63 189 图1 数点折线图 图2堆积折线图
图3百分比堆积折线图 2柱型图 柱状图主要用来表示各组数据之间得差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图与棱锥图。 图4二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据得大小还可以显示总量得大小。 图5堆积柱形图
图6百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数得百分比,该图得目得就是强调每个数据系列得比例。 4线-柱图 图7线-柱图 这种类型得图不仅可以显示出同类别得比较,更可以显示出平均销售量得趋势情况。 5两轴线-柱图 月份工资收 入(元) 其她收入 (元) 工资占其她收入得百分 比 1月5850 12000 48、75% 2月5840 15000 38、93% 3月4450 20000 22、25%
4月6500 10000 65、00% 5月5200 18000 28、89% 6月5500 30000 18、33% 图8两轴线-柱图 操作步骤:01 绘制成一样得柱形图,如下表所示: 图1 操作步骤02: 左键单击要更改得数据,划红线部分所示,单击右键选择【设置数据系列格式】,打开盖对话框,将【系列选项】中得【系统绘制在】更改为“次坐标轴”,得到图4得展示结果。
图企业销售管理业务的第一层数据流图............................. 错误!未定义书签。 图销售基础数据管理业务数据流图（第二层数据流）... 错误!未定义书签。图销售计划管理业务数据流图（第二层数据流）....... 错误!未定义书签。图销售订单管理业务数据流图（第二层数据流）....... 错误!未定义书签。图销售收发货管理业务数据流图（第二层数据流）..... 错误!未定义书签。图销售服务管理业务数据流图（第二层数据流）....... 错误!未定义书签。图企业销售管理E—R关系图........................ 错误!未定义书签。图销售管理系统的功能模块图....................... 错误!未定义书签。 图企业采购管理数据流程图....................................... 错误!未定义书签。 图采购基础数据管理数据流程图(第二层数据流)....... 错误!未定义书签。图采购计划管理数据流程图(第二层数据流)........... 错误!未定义书签。图采购订单处理数据流程图(第二层数据流)........... 错误!未定义书签。图采购收货管理数据流程图(第二层数据流)........... 错误!未定义书签。图采购系统实体关系图............................. 错误!未定义书签。图采购系统模块图................................ 错误!未定义书签。 图企业库存管理第一层数据流图................................... 错误!未定义书签。 图库存基础数据管理数据流图(第二层数据流)......... 错误!未定义书签。图库存处理数据流图(第二层数据流)................. 错误!未定义书签。图入库处理展开数据流图(第三层数据流)............. 错误!未定义书签。图出库处理展开数据流图(第三层数据流)............. 错误!未定义书签。图企业库存管理E—R关系图........................ 错误!未定义书签。图库存管理系统功能模块图......................... 错误!未定义书签。 图制造标准管理业务数据流图..................................... 错误!未定义书签。 图制造标准管理实体关系图......................... 错误!未定义书签。图制造标准管理功能模块图......................... 错误!未定义书签。 图计划管理业务数据流图......................................... 错误!未定义书签。 图主生产计划管理业务数据流图（第二层数据流程图）. 错误!未定义书签。图物料需求计划管理业务数据流图第二层数据流程图）. 错误!未定义书签。图能力需求计划管理业务数据流图第二层数据流程图）. 错误!未定义书签。图计划管理实体关系............................... 错误!未定义书签。图计划管理功能模块图............................. 错误!未定义书签。 图企业车间管理第一层数据流图................................... 错误!未定义书签。 图车间任务管理系统数据流程图..................... 错误!未定义书签。图生产工票管理数据流程图......................... 错误!未定义书签。图车间物料管理数据流程图......................... 错误!未定义书签。图车间完工管理数据流程图......................... 错误!未定义书签。图企业生产管理E—R关系图........................ 错误!未定义书签。图车间管理系统功能模块图......................... 错误!未定义书签。 图 JIT生产管理数据流程图....................................... 错误!未定义书签。
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。 综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？ 早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其
大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
好看的图表制作软件 导语： 好看的图表制作软件，专业的图表能够帮助你简化沟通，漂亮的图表却能让人眼前一亮，瞬间吸引众人的目光。这就是为什么有人即便已经学会了如何用Excel制作图表，却依然走在美化图表的路上的原因。 免费获取商务图表软件：https://www.doczj.com/doc/997374778.html,/businessform/ 当数据变得易于阅读和理解时，我们就容易记住它，并在以后使用到这些数据，充分发挥数据的影响力。而且，建立起各数据之间关系之后，可以从中发现仅阅读原始数据无法发现的一些信息，更有利于在管理决策过程中使用。 什么软件可以制作出好看的图表？ 图表制作通常我们会使用Excel、Word制作，但一些稍复杂的图表使用这些软件制作便有些吃力，或者说又要借助其他软件才能绘制。亿图图示，一款专业绘制各类图表的软件。软件可以绘制柱状图、饼图、条形图、雷达图、气泡图等
一系列图表，操作使用简单，无需特意学习便可绘制，图种齐全，是绘制图表的不二选择。 使用亿图图示专家绘制图表有何优势？ 1.可以通过模板、例子，快速创建出专业的图表; 2.图表数据可以进行实时修改； 3.自带多种主题、样式，可以一键更改整个主题风格; 4.可以通过导入数据快速创建图表； 5.可以将图表中的数据直接导出为Excel； 6.支持跨平台操作，可用于windows、Mmac以及 linux系统;
7.可以一键导入导出为visio，以及导出PDF、SVG、office、PowerPoint、 图片格式的文件; 8.支持云储存，个人云和团队云; 9.所见即所得的打印方式。 丰富的模板和例子：
VBA图表剖析 一、图表各元素在VBA中的表达方式 1、图表区 VBA名称：ChartArea 2、绘图区 VBA名称：PlotArea 调整绘图区的大小以及在图表中的位置，指定绘图区的Top、Left、Height和Width属性。 3、数据系列 VBA名称：Series 指定给定系列语法：ChatObject.SeriesCollection(Index)，其中Index是数字范围，从1开始，最大值是图表中系列的数量或系列名称的数量。 4、图表轴 VBA名称：Axis 指定给定轴的简单语法：ChatObject.Axes(Type)，其中Type指定轴的Excel VBA常量。辅助轴 语法：ChatObject.Axes(Type，AxisGroup)。 5、网格线 VBA名称：HasMajorGridlines和HasMinorGridlines 根据需要可以选择显示或者不显示主要网格线或次要网格线。若显示网格线，可以设置线条的图案(颜色、线宽、线条样式等等)。 6、数据标签 VBA名称：DataLabels和DataLabel (1)图表中所有系列的所有点显示特定类型的数据标签或不显示数据标签：ActiveChart.ApplyDataLabels Type:=xlDataLabelsShowNone (2)特定系列显示数值(Y)作为数据标签： With ActiveChart.SeriesCollection(“Xdata”) .HasDataLabels=True .ApplyDataLabels Type:=xlDataLabelsShowValue End With (3)特定的点在它的数据标签中显示文字 With ActiveChart.SeriesCollection(“Xdata”).Points(1)
50个大数据可视化分析工具 在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言 是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。
Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。 可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。
2014年18张最佳数据可视化图表 点击标题下「大数据文摘」可快捷关注摘自：快公司（FASTCOMPANY） 继“医疗大数据专栏”成立后，“数据可视化专栏”今日成立！大数据时代正在奔涌而来。在这个时代，数据，渗入到我们生活的每一个毛孔：购物、出行、饮食、娱乐、美容、求职、医疗、健身、婚恋、耕种、防洪、生产制造等等，不一而足。甚至是睡着了，你还在产生着数据。面对每天产生的数以T 计的数据，你是否做好了准备？你是否了解如何去“看”这些数据？你是否了解如何去“讲”这些数据？你是否知道如何让数据“舞蹈”和“歌唱”？在这里，盛情邀请你与我们一起，来到这大数据的世界，观看数据的美妙绽放，讲述数据的奇美故事，学会让数据为你翩翩起舞、引吭歌唱！ 如果您是专业人员，愿意与大家分享，请加入我们，我们一起把这个平台和专栏做得更好。 2014年，一些让人眼前一亮的图表让我们见识了图表的强大表现力，无论是严肃的政治话题还是轻松的动物趣谈，图表都给我们带来了更为直观和有趣的视觉体验。我们生活在一个信息大爆炸的时代，每天都有很多的新消息、新发现、新趋势向我们狂轰乱炸而来，如果想用“学海无涯苦作舟”的精神梳理清楚这些包含了各个领域（历史、心理、时事、文
学）的信息恐怕已经不太现实。不过聪明人总能化繁为简，深入浅出，数据图表天才们用简洁、直观又有趣的图表帮我们把大量的信息汇聚在小小的一张图表中。Co.Design版块定期会推介一些可视化数据的作品，我们也很高兴得看到今年涌现了很多佳作。这些作品的主题很广泛，有严肃的政治话题（国会是干什么的），也有轻松幽默的动物趣谈（数据告诉你哪个犬种最好）。当然还要特别推荐一下我们 Co.Design自己的作品：食物“杂交”组合图和美国最诡异的饮食习惯（显然我们是个吃货）。好了，下面就让我们一起来回顾盘点一下2014年最佳图表吧。史上27位伟人的作息时间《纽约》（New York）杂志根据梅森·柯里（Mason Currey）的著作《创作者的日常生活》（Daily Rituals）中的内容创作了这幅伟人作息时间表。我们常听说天才都是工作到三更半夜的夜猫子，因为当人感到疲劳的时候最有创造力，不过这个图表显示的数据完全推翻了这个传言——在这27位伟人中，绝大多数都保持了8小时的充足睡眠。图表的设计简直是神来之笔，做成挂钟的样子，直接用色条标出每个人的睡眠时段，清楚明了、易于阅读。军队为地方警局提供了多少武器装备？美国一名叫达伦·威尔逊（Darren Wilson）的警官枪击了手无寸铁的青少年迈克尔·布朗（Michael Brown）之后引发了强烈的社会反响。之后，媒体又曝出大量密苏里弗格森市的警察身穿迷彩服、带着防毒面具，全副武装得站
竭诚为您提供优质文档/双击可除excel图表模板大全 篇一：excel图表功能 excel图表可以将数据图形化，更直观的显示数据，使数据的比较或趋势变得一目了然，从而更容易表达我们的观点。图标在数据统计中用途非常重要，图标可以用来表现数据间的某种相对关系，在常规状态下我们一般运用柱形图比较数据间的多少关系，用折线图反应数据间的趋势关系，用饼形图表现数据间的比例分配关系。 创建图表或更改现有图表时，可以从各种图表类型（如柱形图或饼图）及其子类型（如三维图表中的堆积柱形图或饼图）中进行选择。您也可以通过在图表中使用多种图表类型来创建组合图。 您想要excel做什么？ 了解图表 了解图表的元素 修改基本图表以满足您的需要 步骤1：创建基本图表 步骤2：更改图表的布局或样式
步骤3：添加或删除标题或数据标签 步骤4：显示或隐藏图例 步骤5：显示或隐藏图表坐标轴或网格线 步骤6：移动图表或调整图表的大小 步骤7：将图表另存为模板 了解图表 若要在excel中创建图表，首先要在工作表中输入图表的数值数据。然后，可以通过在“插入”选项卡上的“图表”组中选择要使用的图表类型来将这些数据绘制到图表中。 工作表数据 根据工作表数据创建的图表 了解图表的元素 图表中包含许多元素。默认情况下会显示其中一部分元素，而其他元素可以根据需要添加。通过将图表元素移到图表中的其他位置、调整图表元素的大小或者更改格式，可以更改图表元素的显示。还可以删除您不希望显示的图表元素。 图表的图表区。 图表的绘图区。 在图表中绘制的数据系列的数据点。 横（分类）和纵（值）坐标轴，数据沿着横坐标轴和纵坐标轴绘制在图表中。 图表的图例。
云计算大数据的55个最实用 可视化分析工具 近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。
为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧! 1.Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2.Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 3.D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 4.R
?图形操作技巧展现?图表操作技巧展现?图表进阶操作技巧展现?创建高级图表技巧展现
具体的操作方法如下： 步骤1：选中图表中的任意数据系列，在右键弹出菜单中选择【设置数据系列格式】菜单项，即可打开【设置数据系列格式】对话框。向右拖动“系列重叠”栏中的滑块，使其为正值（值的大小与系列间的重叠幅度有关），如图4-93所示。 使其为正值（值的大小与系列间的重叠幅度有关）如图493所示 步骤2：单击【确定】按钮，即可看到图表中的系列重叠显示的效果，如图4-94所示。
具体的操作方法如下： 默认情况下，在创建图表后，图例位于图表区域的右侧。若用户想要更改图例的位置。选中图表中的图例，在右键弹出菜单中选择【设置图例格式】菜单项，即可打开【设置图例格式】对话框。在右侧图例位置选项区域中选择靠上选项，如图4-设置图例格式】对话框在右侧“图例位置”选项区域中选择“靠上”选项如图4 97所示。单击【关闭】按钮，即可看到图表中的图例已调整到图表的顶部，如图4-98 所示。
具体的操作方法如下： 步骤1：选择图表(如图4-99所示)中图例项，在右键弹出菜单中选择【选择数据】菜单项，即可打开【选择数据源】对话框，在其中选择“图例项（系列）”列表框中的“系列”如图4100所示 系列1，如图4-100所示。
具体的操作方法如下： 步骤2：单击【编辑】按钮，即可打开【编辑数据系列】对话框，单击“系列名称”文本框右侧的折叠按钮，在工作表数据区域中选择图例名称所在的单元格A3，再次单击折叠按钮，如图4-101所示。 单击折叠按钮如图4101所示 步骤3：单击【确定】按钮返回【选择数据源】对话框中，即可看到“图例项（系列）”列表框中的“系列1”已更改为“张敏”，如图4-102所示。
大数据分析软件？安徽象形信息科技专注于大数据分析领域，依托革命性的技术创新，产品远超国内外先进水平，已发展成为国内大数据分析产品领域的领导企业。公司以技术创新为核心战略，与中国科学技术大学成立大数据联合实验室，有效的把创新机制融入到科研、开发、生产和经营的各个环节。目前，已经与中软国际、天源迪科、神州数码、浪潮集团等多家知名企业形成了深入合作。 合肥卷烟厂打造大数据精益管理智能平台 2014年，合肥卷烟厂利用大数据分析软件ETHINK大数据平台技术，打造了大数据精益管理智能平台，深度分析“口袋”里的信息。他们将设备信息、生产信息、质量信息、能源消耗、成本数据等进行融合整理，形成了大数据的高效集成。 以该平台健康诊断云图为例，合肥卷烟厂围绕生产、设备、质量三个维度，利用专家法、层次分析法，设置各项数据彼此间的函数关系，计算出生产、设备、质量每天的分数。将不达标的关键单项指标产生告警，追踪问题缘由，指导问题解决，及时对问
题进行动态优化，并进行自我组织调整。 卷烟厂的大数据智能平台还包含决策管控、智慧社区等几个模块。在车间级管理上，平台可以按照需求，形成智能报表。卷烟厂智能检索知识库包含了经验库、说明书、OPS改善等企业知识成果，员工在遇到难题时可查阅信息，做到了企业知识成果的共享与交流，实现了员工能力提升的目的。 大数据分析软件?ETHINK是业界唯一的端到端的hadoop、spark平台上的大数据分析基础平台。我们的目标是简化大数据分析的过程，让人人都能够快速从数据获得决策智慧。您不再需要采用很多的数据集成、数据清洗、数据预处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据报告等众多的工具。ETHINK是一个集成性的平台，能够将您所有的数据，加载到hadoop,spark平台，并能够可视化您的数据，挖掘您的数据的高效平台。
云计算大数据处理分析六大最好工具 2016年12月
一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的， 这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。 在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 一、Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop 上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点： ⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。 ⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 Hadoop带有用Java 语言编写的框架，因此运行在Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 二、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications（高性能计算与通信）的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能
大数据可视化和分析工具 大数据将为社会带来三方面变革：思维变革、商业变革、管理变革，各行业将大数据纳入企业日常配置已成必然之势。学习大数据的热潮也是风起云涌，千锋大数据全面推出新大纲，重磅来袭，今天千锋小编分享的是大数据可视化和分析工具。 1、Excel2016 Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，同时，它也支持3D的可视化展示，微软发布了一款叫做GeoFlow 的插件，它是结合Excel和Bing地图所开发出来的3D数据可视化工具，可以直接通过Bing地图引擎生成可视化3D地图。但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2、SPSS 22 SPSS 22版本有强大的统计图制作功能，它不但可以绘制各种常用的统计图乃至复杂的3D视图，而且能够由制作者自定义颜色，线条，文字等，使制图变得丰富多彩，善心悦目。 3、R语言 R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。ggplot2是一个用来绘制统计图形的R软件包。ggplot2是由其背后的一套图形语法所支持的，它可以绘制出很多美观的图形，同时能避免诸多繁琐的细节。ggplot2采用了图层的设计方式，你可以从原始的图层开始，首先绘制原始数据，然后不断地添加图形注释和统计汇总的结果。
4、Tableau Public Tableau不仅可以制作图表、图形还可以绘制地图，用户可以直接将数据拖拽到系统中，不仅支持个人访问，还可以进行团队协作同步完成数据图表绘制。 5、Google Charts Google Charts提供大量数据可视化格式，从简单的散点图到分层树地图。可视化效果是完全个性化的，你可以通过动态数据进行实时连接。Google Charts可以兼容多个浏览器以及在多个平台可使用(IOS和安卓设备)。 6、D3.js D3 是流行的可视化库之一，它被很多其他的表格插件所使用。它允许绑定任意数据到DOM，然后将数据驱动转换应用到Document中。你可以使用它用一个数组创建基本的HTML表格，或是利用它的流体过度和交互，用相似的数据创建惊人的SVG条形图。 7、Gephi Gephi是一个支持动态和分层图的交互可视化与探测工具。Gephi强大的OpenGL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。此外，该软件是完全免费使用，该公司仅收私有仓库的费用。 8、echarts echarts不是外国的，是国内百度团队的产物。总所周知，百度统计做得挺不错的。他们这个echarts也算是用到淋漓尽致。社区也算比较活跃，例子也十分多，实用一样方便。 9、highcharts