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有哪些免费简单的数据展示(数据可视化)网站

这方面还是图扑软件(hightopo)做的成熟,可以提供2D和3D可视化所需的一切。
HT是由图扑软件团队独立自主研发的,基于HTML5技术标准的前端2D、3D图形开发框架。其提供了从SDK的API组件库到2D、3D编辑器到矢量图标和三维模型资源库,构成一站式的数据可视化解决方案。
上述是智慧管理SMT贴片厂,基于图扑软件hightopo的数据可视化。
扩展资料
图扑软件(Hightopo)是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发,基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现,广泛应用于电信网络拓扑和设备管理,以及电力、燃气等工业自动化(HMI/SCADA)领域。Hightopo提供了一套独特的WebGL层抽象,将Model_View_Presenter(MVP)的设计模型延伸应用到了3D图形领域。
使用Hightopo可更关注于业务逻辑功能,不必将精力投入复杂3D渲染和数学等非业务核心的技术细节。
多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系,可快速实现现代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR图形展示效果及交互体验。
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1、DataWrangler
斯坦福大学可视化组(SUVG)设计的基于web的服务,以你刚来清理和重列数据。点击一个行或列,DataWrangler 会弹出建议变化。比如如果你点击了一个空行,一些建议弹出,删除或删除空行的提示。它的文本编辑很cooool。
2、Google Refine
Google Refine。用户在电脑上运行这个应用程序后就可以通过浏览器访问之。这个东西的主要功能是帮用户整理数据,接下来的演示视频效果非常好:用户下载了一个 CSV 文件,但是同一个栏中的同一个属性有多种写法:全称,缩写,后面加了空格的,单数复数格式不一的。。。但是这些其实都代表了同一个属性,Google Refine 的作用就是帮你把这些不规范的写法迅速统一起来。
3、R 项目
R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体,但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。
可视化应用与服务(Visualization applications and services)
这些工具提供了不同的可视化选项,针对不同的应用场景。
4、Google Fusion Tables
Google Fusion Tables 被认为是云计算数据库的雏形。还能够方便合作者在同一个服务器上分享备份,email和上传数据,快速同步不同版本数据,Fusion Tables可以上传100MB的表格文件,同时支持CSV和XLS格式,当然也可以把Google Docs里的表格导入进来使用。对于大规模的数据,可以用Google Fusion Tables创造过滤器来显示你关心的数据,处理完毕后可以导出为csv文件。
Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力,以及能够自由添加不同的空间视图的功能,也许会让 Oracle,IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心,Google未来会强力介入数据库市场。
5、Impure
Impure,允许点击、拖曳来连接模块,由西班牙分析公司Bestiario 创建。
6、Tableau Public
7、Many Eyes
8、VIDI
9、Zoho Reports
10、Choosel
11、Exhibit
12、Google Chart Tools
13、JavaScript InfoVis Toolkit
14、Protovis
15、Quantum GIS (QGIS)
16、OpenHeatMap
17、OpenLayers
18、OpenStreetMap
19、TimeFlow
20、IBM Word-Cloud Generator
21、Gephi
22、NodeXL
23、数趣网
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链接:
提取码:yz10
Python&Tableau:商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手,各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上,转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是,界面上的数据越容易操控,公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误,就能了解得越透彻。
快速分析:在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据,任何数据:无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务,任何数据都可以轻松探索。
课程目录:
前置课程-Python在咨询、金融、四大等领域的应用以及效率提升
Python基础知识
Python入门:基于Anaconda与基于Excel的Python安装和界面
简单的数学计算
Python数据分析-时间序列2-数据操作与绘图
Python数据分析-时间序列3-时间序列分解
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