大数据可视化PPT第8章 大数据可视化系统魔镜
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一、魔镜的版本目前大数据魔镜有五个版本:云平台版、基础企业版、标准企业版、高级企业版。
云平台版:永久免费,适合接受SAAS的企业和个人进行数据分析使用;基础企业版:可代替报表工具、传统BI,适合中小型企业内部使用,可全公司协同分析;(免费长期使用)标准企业版:可实现企业的基础数据分析及数据结果呈现,满足一般企业的数据需求高级企业版:适合大型公司,最好有数据仓库,帮助企业完成数据转型;Hadoop版:支持pb级大数据计算,实时计算,完美兼容spark、hbase非结构化计算,适合大数据公司二、支持的数据源魔镜目前支持市面上所有数据源,云平台版和基础企业版支持Excel、Mysql、SQL Server、ORACLE、Access、NOSQL、MongoDB、DB2,还支持Hadoop,Spark等数据源;除此之外,大数据魔镜还支持Google Analytics、微信、微博、淘宝、京东等第三方社会化数据源,供开发者使用。
(我们使用的为SQL Server)三、与SQL Server的连接魔镜官方支持Microsoft SQL Server 2008 R2和Microsoft SQL Server 2012。
在使用魔镜的时候,必须要保证数据库所在的服务器有一个对外开放的公网IP四、表连接方式大数据魔镜支持内部、左侧、右侧、完全外部联接。
五、查看和分析已关联的表数据我们将左侧想要关联的表拖入下图标记处系统会自动为我们创建关系,我们只需输入该关联名称,并点击“保存”即可进入可视化分析台,刚刚创建好的关系,则在左侧业务对象区展现。
拖拽分析了。
六、数据可视化分析台魔镜数据可视化分析台包括业务对象区、操作和图表生成区、图表类型选择区3个部分。
一、业务对象区业务对象区,位于整个分析台的最左侧。
主要包括的是我们刚刚已经上传好的数据源,上传的数据源可以包含一个或多个表。
点击其中一个表,出现的是维度和度量这两类数据。
大数据可视化介绍课件演讲人目录01.大数据可视化的概念02.大数据可视化的工具和技术03.大数据可视化的设计原则04.大数据可视化的应用前景大数据可视化的概念1数据可视化的定义数据可视化是将数据转化为图表、图形等形式,以便更好地理解和分析数据。
数据可视化可以帮助人们更好地理解数据的分布、关系和趋势。
数据可视化可以提高数据分析的效率和准确性。
数据可视化可以更好地传达数据和信息,提高沟通效果。
数据可视化的作用01帮助人们更好地理解数据02提高数据分析的效率03促进数据驱动的决策04增强数据的传播力和影响力数据可视化的应用领域商业领域:帮助企业分析市场趋势,制定营销策略01教育领域:帮助教师和学生更好地理解和分析数据,提高教学效果02科研领域:帮助研究人员更好地分析和展示研究成果,提高科研效率03政府领域:帮助政府更好地分析和展示政策效果,提高政策制定和实施的准确性和有效性04大数据可视化的工具和技术2数据可视化工具●Tableau:商业智能和数据可视化工具,支持多种数据源和图表类型●Power BI:微软开发的数据可视化和业务智能工具,支持多种数据源和图表类型●D3●Plotly:Python库,用于创建交互式数据可视化●Google Data Studio:谷歌开发的数据可视化工具,支持多种数据源和图表类型●***gram:在线数据可视化工具,支持多种数据源和图表类型●Canva:在线设计工具,支持创建数据可视化图表●ECharts:百度开发的数据可视化工具,支持多种数据源和图表类型●Apache ECharts:Apache基金会开发的数据可视化工具,支持多种数据源和图表类型●SAS Visual Analytics:SAS公司开发的数据可视化工具,支持多种数据源和图表类型数据可视化技术01数据可视化工具:如Tableau、Power BI等02数据可视化技术:如数据可视化图表、数据可视化地图、数据可视化动画等03数据可视化设计原则:如清晰、简洁、易于理解等04数据可视化应用领域:如商业智能、数据分析、数据新闻等数据可视化案例分析01案例一:Google Flu Trends02案例二:FacebookSocial Graph03案例三:Amazon SalesDashboard04案例四:NewYork TimesElection Map大数据可视化的设计原则3数据来源:确保数据来源可靠,真实反映实际情况数据处理:对数据进行清洗、整理和转换,保证数据质量数据展示:选择合适的图表类型,准确反映数据关系和趋势数据解读:对数据进行正确解读,避免误导和误解数据更新:定期更新数据,保持数据可视化的时效性数据安全:确保数据安全和隐私保护,防止数据泄露和滥用交互式设计:提供交互式功能,让用户能够更深入地了解数据布局设计:合理布局,避免元素过于拥挤或分散标签设计:使用简洁明了的标签,避免使用过于复杂的术语颜色选择:使用对比度高的颜色,提高数据之间的区分度数据可视化的视觉效果01清晰明了:数据可视化应使数据易于理解,避免过于复杂或模糊的视觉效果。