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数据可视化？

派可数据

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

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二、BI工具

扩展资料：

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。

数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

数据可视化就是讲数据图表图 5、Python & R形化，请参考下图，这就是很直观的数据可视化大屏。

奥威BI的数据可视化工具可以对接哪些数据源呀？

在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定 探索 一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定区分地区，拆成东中开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍。西三幅小图；决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能4、ECharts：是一款基于JaScript的数据可视化库，可以用于构建各种类型的图表和图形，支持多种数据格式的转换和多种交互方式，可以帮助用户更好地理解数据。够叠加到上一步并可视化展示出来。

大数据可视化分析工具有哪些？

2. 图层式的开发逻辑

Tableau 连续六年在Gather BI与数据分析魔力象限报告中占据地位的体量巨大的老牌产品。Tableau功能强大，注重细节，倾向于较专业的数据分析师，只要数据预先处理好，就可以制作很多绚丽多彩的信息图。

其实它的类Excel风格界面，应该是它区别于Tableau工具的一个很重要的点。FineReport 通过直接连接到各种数据库，就能方便快捷地自定义各种样式，从而制作周报、月报和季报、年报。

Qlik Sense 作为一款典型的敏捷BI桌面软件，有着良好的性能，图形风格简洁清晰很好的突显了数据主体，覆盖数据源类型广且自建的qvd、qvx文件优化了数据加载速度，比直接录入数据文件或接入数据库更快。

这就需要我们了解，并学习一点编程语言了，的优势就在于：它非常强大和灵活。不管是R或者 Python，都有很多包供我们调用，同时也可以自定义函数，实现我们的某些需求。

DataFocus 支持中英文类自然语言搜索的数据分析系统，采用自动建模和简单搜索式的交互，系统便可以自动以数据或图表给予回答，支持进行数据筛选、钻取、数据联动等作，自由、多角度地分析数据。让不具备代码能力、不熟悉数据结构的业务人员也能迅速上手制作出美观深入的数据图形，DataFocus提供私有化部署系统的免费试用。

大数据可视化分析工具用了那么多，还是喜欢亿信ABI。其内置了非常多种统计图，比如常用的柱状图、折线图等，还有一些热门的统计图，比如：雷达图、风险图、力导向布局图等。同时，统计图支持多种配色，属性可以自定义，可以做出来很好看的展示效果。

ABI有一个分析模块叫可视化分析，其中的酷屏分析可以制作各种交互式常规屏、大屏。内置了百余种可视化效果组件，还可以自己定义HTML组件，编写js、css等就可以实现想要的效果，动态效果超赞。

大数据可视化分析工具，既然是大数据，那必须得有处理海量数据的能力和图形展现和交互的能力。能快速的收集、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。

这方面的工具一般是企业级的应用，像国外的Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、IBM都有支持数据分析和分析结果展示的产品，个中优劣你可以分别去了解下。国内阵营的话，有侧重于可视化展示的也有侧重于数据分析的，两者兼有的以商业智能产品比如FineBI为代表。

大数据可视化分析工具国内有蛮多的，都是各有千秋。

OurwayBI数据可视化分析工具采用Node.js。Node.js是一个Jascript运行环境(runtime)，它实际上是对Google V8引擎进行了封装。V8引擎执行Jascript的速度非常快，利用基于时间序列的内存计算技术，减少与数据库的交互，可大大提升效率。作指引更易上手：OurwayBI为了让用户不进行任何培训即可掌握常用作，设置了作指引，智能用户逐步掌握基本作及各项技巧。整个产品的UI进行了大量细节优化，以增加使用者的美观要求与使用体验等。

用BDP个人版和Tabluea这两款工具，都是可视化分析的工具，各有千秋。

1、Tabluea：之前他为了学习特地花钱买过Tabluea的个人版，话说真的蛮贵的，一年要999刀，就只买了一年，我也玩过他们很多功能，工具挺不错的，功能挺强大的，可视化效果真心不错，也有数据钻取、动态的功能效果，但是Tabluea真的太贵了。

2、BDP个人版：作并不难，函数那些不需要自己写，拖拽字段，然后选择图表类型就能出现各种可视化图表，还可以调整颜色等，可视化效果还是很不错的。而且BDP个人版有个好处：就是当我替换了工作表数据，我做可视化图表就会自动更新了，不需要重新劳动的感觉也是蛮好的。但是BDP个人版暂时不能接数据库，可能是因为免费吧，但这问题比较头痛，希望尽快能有。

大数据可视化分析工具，既然是大数据，那必须得有处理海量数据的能力和图形展现和交互的能力。能快速的收集、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。

这方面的工具一般是企业级的应用，像国外的Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、IBM都有支持数据分析和分析结果展示的产品，个中优劣你可以分别去了解下。国内阵营的话，有侧重于可视化展示的也有侧重于数据分析的，两者兼有的以商业智能产品比如FineBI为代表。

哪个数据可视化工具比较好？

2、Power BI

看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以Python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一下，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

2.pyecharts：这个是echarts提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，可能会用到这个echarts包，借助pyecharts，我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等，还可以绘制3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，非常值得学习，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：

Plotly Express 安装

惯例，使用 pipPlotly Express是一个新的高级Python数据可视化库，它是Plotly.py的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。只需一次导入，大多数绘图只要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，就可以创建丰富的交互式绘图。进行安装。

Plotly Express支持构建图表类型 gapminder数据集说明

我们使用gapminder数据集进行体验 Plotly Express 。

gapminder数据集显示2007年按/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势：包含1952~2007年世界各人口、GDP发展与/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势。

散点图scatter

常用参数说明：

使用散点图描述人口与GDP增长趋势图

地理散点图scatter_geo

常用参数说迪赛智慧数可视化互动平台，简单的配置即可设计炫酷的数据大屏。平台提供超过130多个组件，组件间可快捷切换，可设置多个自定义属性；平台作也很简单，拉拽组件配置数据就行，主要全平台功能都免费。像医疗健康、教育、旅游等领域都可以使用。明

折线图（line）

常用参数说明

条形图(bar)

常用参数说明

使用条形图描述1952~2007与美国人口增长趋势图

常用参数说明

使用等值区域图描述各个人口数量

一．数据可视化库类

评价： 非常好的一个可视化库，图表种类多，可选的主题。Echarts中主要还是以图表为主，没有提供文本和表格方面的展现库，如果有相关需求还需要引入表格和文本方面的其他可视化库。

与echarts相似，同样是可视化库，不过是国外的产品，商用需要付费，文档详尽。

评价： 同样是非常好的一个可视化库，图表种类多。但是同样需要进行二次开发，,没有提供文本和表格方面的展现库。而且因为商用付费，所以能选择echarts肯定不会选择highcharts。

Antv是蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，是国内个才用the grammar of Graphics这套理论的可视化库。在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。

评价： 是一个的可视化库，需要进行二次开发。因为采用的是the grammar of Graphics 语法，和echarts相比各有千秋。

二．报表、BI类

由echarts衍生出来的子产品，同样继承了echarts的特点，图表种类多，没有提供文本和表格方面的展现库。Echarts接受json格式的数据，百度图说把数据格式进行了封装，可以通过表格的形式组织数据。

评价： FineReport可以直连数据库，方便快捷的定制各种复杂表样，用来做出固定格式的周报、月报等。它的格式类似于excel界面，特色功能报表制作，报表权限分配，报表管理还有填报，支持多种数据库。

Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，Tableau 没有用户编写自定义代码，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上，不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具有高度的动态性。

FineBI与FineReport都是帆软的产品。首先FineReport作为一款报表工具，主要用于解决提升IT部门的常规/复杂报表开发效率问题；而FineBI是商业智能BI工具，在IT信息部门分类准备好数据业务包的前提下，给与数据，让业务人员或自行分析，满足即席数据分析需求，是分析型产品。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的 探索 性分析，有点像加强版的数据表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

评价：FineBI做到了自助式分析，图表类型丰富，数据分析功能较强大，钻取，筛选，分组等功能都有。但是对于普通没有IT基础的人来说，要想真正熟练地掌握finebi，还是有一定的难度的，需要花上几天，但是这个难度相比Excel的VBA学习还是低不少的。

Power BI 是一套商业分析工具，用于在组织中提供见解。可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。生成美观的报表并进行发布，供组织在 Web 和移动设备上使用。每个人都可创建个性化仪表板，获取针对其业务的全方位独特见解。在企业内实现扩展，内置管理和安全性。

评价： 类似于excel的桌面bi工具，功能比excel更加强大。支持多种数据源。价格便宜。但是只能作为单独的bi工具使用，没办法和现有的系统结合到一起。

评价： 产品不错，就是价格服务版每年5100元/年，本地部署竟然要110万，每年续费也要37万。

前文有介绍过，finereport是一个企业级的报表工具，同时也提供大屏的服务。通过布局、色彩、绑定数据等环节完成大屏的制作。拥有很多自助开发的可视化插件库。

评价： 很的软件，性价比高。学习方面，掌握FineReport的dashboard制作，应该也比较简单的。

很多工具都能实现数据地图，比如echarts，finereport，tableau等。

ggplot2是R语言的第三方扩展包，是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品，是R相比其他语言一个独领的特点。包名中“gg”是grammar of graphics的简称，是一套优雅的绘图语法。主要用于机器学习绘图。

评价： 机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。

Python是一门编成语言,其周边的绘图库也比较丰富比如pandas和matplotlib ,pandas能够绘制线图、柱图、饼图、密度图、散点图等； matplotlib主要是绘制数学函数相关的图如三角函数图、概率模型图等。

评价： 机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。

R-ggplot2

ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。

技术相关

1. 将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离

这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中 探索 的信息与图形要素对应起来的过程。

ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似ja的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。

由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力

基本开发步骤

1. 初始化 – ggplot()

这一步需要设定的是图的x轴，y轴和”美学特征”。基本形式如下：

p

BI数据可视化工具应该如何选择？

提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。整体来说是一款很好的大屏的产品。

人群：企业选型、数据分析师、相关业务人员、

使用折线图描述1952~2007与美国人口增长趋势图

派可数据是国内专业的低代码数据仓库开发平台+敏捷BI可视化分析平台，国产商业智能BI软件产品，具备端到端（End-to-End)的产品与服务能力，包括：企业级数据仓库平台、三端可视化分析（PC端、移动端、大屏端）自助设计能力、式报表、填报与数据补录平台。

.企业级数据仓库平台-快速原型可视化设计建模、零代码的数据仓库建模设计与开发、维度与指标体系管理、血缘分析、ETL调度平台等，无需人工开发数据仓库，极大的提升了BI项目中数据仓库的开发效率，为企业构建一个高度可扩展的、专业的企业级数据仓库。

3.式报表-支持各种行列扩展二维报表、交叉报表、复杂式报表的设计与展现。

4.填报与数据补录平台-快速实现数数据流可以通过许多方式处理，比如，分裂、合并、计算以及与外部数据源结合。这些工作由一个容错分布式数据库系统，比如， Storm、Hadoop，这些都是比较常用的大数据处理框架。但是他们却不是实时数据分析的理想选择。因为他们依赖MapReduce面向批量的处理。不过Hadoop 2.0允许使用其他计算算法代替MapReduce，这样使得Hadoop在实时分析系统中运用又进了一步。处理之后，数据就可以很可视化组件读取了。据填报的设计与流程审批功能。

实际展示：

可视化报表工具Smartbi和帆软的使用体验？

主流数据源Excel、MSSQL、Oracle、MySQL、SQLite 、SAPHANA、webserver、webapi、 sybase、mongodb、influxdb、k3cloud、MyCat等都可以。做出来的数据可视化报表效果图

帆软是web报表软件产品，通过拖拽作设计报表、参数查询报表、填报表、驾驶舱等，搭建数据决策分析系统。FineReport功能结构包括数据层其实，在众多的数据分析工具中，Excel属于最常用、最基础、最易上手的一款数据分析工具。Excel的功能十分强大，它不仅提供了众多的数据处理功能，像Excel函数能够帮助我们做数据整理，数据表帮助我们快速、高效的做各种维度分析，形形的图表能帮我们形象地展示出数据背后隐藏的规律，同时Excel还有很专业的数据分析工具库，包括描述性统计分析、相关系数分析等。、应用层、展现层，FineReport报表系统主要由报表设计器和报表两大部分组成，使用层次鲜明的三层结构体系搭建，通过多种连接方式连接不同数据源，所有的报表制作工作都在设计器中完成，并最终通过解析展现给用户。

Smartbi是针对企业客户、系统集成商SI、软件开发商ISV推出的报表软件，报表步骤为数据准备、样式设计、数据计算、数据可视化、互动逻辑、共享发布六大步骤。

完全基于Excel的报表开发工具。在Excel中安装Smartbi电子表格插件，直接让Excel作为一个报表开发工具。使用Smartbi数据接口实现动态数据获取。

利用Excel单元格的输入功能，开发填报表单，实现数据在线修改填报并将修改后的数据保存到数据库。

总的来说，artbi是更简易容易上手，很适合业务人员

免费bi软件怎么用

2.三端可视化分析（PC端、移动端、大屏端）-用户可以基于数据仓库的分析模型，快速的通过自助拖拉拽式的方式即可完成可视化分析页面的设计与开发，包括几十种常见可视化图表、颜色模板、主题模板、水印管理等。快速实现可视化图表的联动、钻取、切换等分析效果，无需任何的代码实现，可视化图表完全组件化。移动端可以快速与企业微信、钉钉、企业APP等实现集成，完美的用户体验。

免费BI软件使用方法有：数据整理、创建数据模型、可视化数据。

4、FineBI

1、数据整理：需要先整理和准备数据，可以使用Excel等工具进行数据整理，然后将其导入BI工具中。BI工具可以从各种数据源中提取数据，例如关系数据库、数据仓库、电子邮件、社交媒体等。

它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

2、创建数据模型：在BI工具中，需要创建数据模型来连接和组织数据。数据模型可以是关系模型、模型或其他类型的模型，具体取决于数据和分析需求。

3、可视化数据：接下来，使用BI工具中的可视化工具来创建图表、仪表板和报表，以便更好地展示和分析数据。这些工具包括图形设计、过滤器、交互式表格和仪表板等。

1、数据整合：BI软件可以将来自不同数据源的数据进行整合，包括企业内部业务数据、外部市场数据、竞争对手数据等。这个过程通常包括数据清洗、去重、转换等作，以确保数据的质量和准确性。

2、数据分析：BI软件可以对整合后的数据进行深入分析，包括数据挖掘、统计、预测等。通过这些分析，企业可以更好地理解业务运营情况、发现潜在的商业机会、优化业务流程等。

3、数据可视化：BI软件可以将数据分析结果以可视化的方式展示给用户，包括图表、报表、仪表板等。这种方式使得数据分析结果更加直观、易于理解和使用，有助于提高决策的准确性和效率。

以上内容参考

免费bi软件怎么用

可视化效果：

免费BI软件使用方法有数据整理、创建数据模型、可视化数据等等。

首先需要整理和准备数据，可以使用Excel等工具进行数据整理，然后将其导入BI工具中。BI工具可以从各种数据源中提取数据，例如关系数据库、数Power BI 简单且快速，能够从 Excel电子表格或本地数据库创建图表。同时Power BI也是可靠的、企业级的，可进行丰富的建模和实时分析，及自定义开发。因此它既是你的个人报表和可视化工具，还可用项目、部门或整个企业背后的分析和决策引擎。据仓库、电子邮件、社交媒体等。

2、创建数据模型

在BI工具中，需要创建数据模型来连接和组织数据。数据模型可以是关系模型、模型或其他类型的模型，具体取决于数据和分析需求。

接下来，使用BI工具中的可视化工具来创建图表、仪表板和报表，以便更好地展示和分析数据。这些工具包括图形设计、过滤器、交互式表格和仪表板等。

BI系统具有以下特点：

二、利用分类技术将信息消费者使用的决策支持对象分门别类，帮助业务人员解决每天业务运转可能出现的各种主要问题，从而简国内的DataHunter化对业务信息的访问。从技术上说，就是按维度与层次对主题建立数据分析模型。

三、支持对所有形式的业务信息进行访问，而不仅仅是支持对存储在数据库、数据仓库中数据的访问。因为企业仍然有相当数量的信息保存在办公或工作组里，或保存在企业Intranet和Internet上的Web中。

四、为企业提供强大的报表功能，比如在同一时间显示多个不同业务指标的记分卡式多指标报表、用户按维度分类分析并作比较的关键特征指标（KPI）报表、固定需求的状况报表以及即时报表。而且，对所有报表具有良好的管理和分发机制。

数据分析软件工具有哪些 大数据分析可视化工具

几款超级实用的数据可视化工具,帮助数据分析一招亮眼

数据分析” 可谓是当今一个超级火爆的岗位，不论是科班的，还是非科班的，都想从事这个行业，毕竟都觉得这个行业赚钱多嘛。

评价：可以把表格数据转换成图表展现形式的工具，支持excel数据导入 ，适合做静态的BI报告。因为数据偏静态，没看到与数据库结合的部分，很难和第三方系统结合展现动态变化的数据，如日报表、月报表、周报表等。

“数据分析” 大致可以分为业务和技术两个方向，不管你是从事哪个方向，都对技能有一定的要求。业务方向，像数据运营、商业分析、产品等，对技术的要求相对来说低一点，编程工具你只要会用即可（肯定是越精通越好）。技术方向，像数据算法工程师、数据挖掘工程师等，对技术的要求就很高了，必须要有很好的编程能力。

工欲善其事必先利其器，说起数据分析工具，大家都会感觉很迷茫，有这么多数据分析工具，我应该学习哪个工具，它们之间的区别到底是什么？今天我们从 “工具” 层面带大家盘点一下，作为一名数据分析师，应该学习哪些工具呢？

一、Excel工具

说起用什么做数据分析，很多人的脑海中都会不约而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很难掌握的数据分析工具，它们就像数据分析路上的拦路虎一样，让人踟蹰不前。

Excel对于转行数据分析的小白来说，应该是最友好的。大家都知道“转行”其实是一件很困难的事儿，但是你学会了Excel，是完全可以找到一份“数据”相关的工作的，只有踏进数据领域，你才有可能从事其它更多的数据岗位。

BI工具是专门按照数据分析的流程进行设计的，也是专门用于数据分析的工具。仔细观察这些工具后，它们的基本流程是：【数据处理】-【数据清洗】-【数据建模】-【数据可视化】。

关于BI工具，其实有很多你估计已经用到过，比如说Tableau、Power BI，还有帆软FineBI等。今天我们就分别带着大家来盘点一下，这三款工具。

1、Tableau

Tableau是一款交互式数据可视化软件，它的本质其实也是Excel的数据表和数据图。

Tableau也是很好的延续了Excel，只需要简单地拖拽，就能很快地实现数据的分类汇总，然后拖拽实现各种图形的绘制，并且可以实现不同图表之间的联合。

Tableau同时支持数百种数据连接器，包括在线分析处理（OLAP）和大数据（例如NoSQL，Hadoop）以及云数据，至少现在你能学到的数据库软件，Tableau基本都能够实现与其数据之间的互动。

Power-BI是一款（BI）商业智能软件，于2014年发布，旨在为用户提供交互式的可视化和商业智能，简单的数据共享，数据评估和可扩展的仪表板等功能。。

大家可能都知道，Power BI以前是一款Excel插件，依附于Excel，比如Power Quer1、数据整理y，PowerPrivot, Power View和Power Map等，这些插件让Excel如同装上了翅膀，瞬间高大上，慢慢地就发展成为现在的Power BI数据可视化工具。

同时，无论你的数据是简单的 Excel电子表格，还是基于云和本地混合数据仓库的， Power BI都可以让你轻松地连接到数据源，直观看到或发现数据的价值，与任何所希望的人进行共享。

帆软是业内做报表比较久的一家公司，使用类excel风格的界面，可添加图表和数据源，也可实现大屏效果。

用过FineReport 的朋友，还会有另外一种体会，它的图形效果比Tableau要酷炫的多，作起来同样也是那样的方便。另外，FineReport 的个人版本是完全免费的，并且所有功能都是开放的，大家赶紧下去试试吧。

关于FineBI，这是目前市面上应用最为广泛的自助式BI工具之一，类似于国外的Tableau等BI分析工具，但FineBI在协同配合，数据权限上，能更好的解决国内企业的情况。

但严格定义来讲，它其实是一款自助式BI。支持Hadoop、GreenPlumn、Kylin、星环等大数据平台，支持SAP HANA、SAP BW、SSAS、EssBase等数据库，支持MongoDB、SQLite、Cassandra等NOSQL数据库，也支持传统的关系型数据库、程序数据源等。

其实不管是Excel，还是介绍的三款BI工具，它们都是为了执行特定功能，而设计出来的。如果说某一天，既定功能不能很好，或者说不能满足你的需求，那么应该怎么办呢？

奥威BI的数据可视化工具可以对接哪些数据源呀？

补充一个Pytho用于展现分析的2）关闭并应用PQ前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。n 新数据可视化模块——Plotly Express 。

Power BI 显示（大）及可视化对象

Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

①构建表格，包括title和网址

BI软件的特色功能

②点击网址列，设置为图像格式

③放table，放字五 .专业类（地图、科学计算、机器学习）段

与方法一的不同之处在于，方法1是静态的，这个是动态的 可以根据数据不同而变化

①在PQ编辑器输入

源这一行 引号里填文件所处的文件夹位置

= #"Removed Other Columns" 这一行我是删除了多余的行，只保留图名字和base64编码

②关闭应用PQ

③将base64列设置成格式

④放table 放字段

看这个截图，我们发现跟原不符，下面一截没显示，这是因为过大

（但凡超过25k，就会显示不全）

显示大的思路：

在PQ种将列拆分，在pbi中将其拼接起来

准备及大小如下

1）PQ拆分

新建空查询，输入以下：

3）新建度量值

并将measure格式调整成

4）放筛选器 放表格

1）原生table可以展示

仅支持base64或svg

3）image grid

base64 都可