数据可视化优秀案例(可视化数据报表)

各位老铁们好，相信很多人对数据可视化优秀案例都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于数据可视化优秀案例以及可视化数据报表的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

可视化数据图表要怎么做才好看

要想可视化图表做的好看，工具和方法都必须重视。

可视化的工具：百度ECharts（算是神器，特别漂亮）、BDP个人版、gephi、RawGraph（在线拖曳）、powerBI、tableau、HTML5WordCloud（在线词云生成网站）等都是不错的选择。

我刚昨天回答了《有哪些可视化数据分析工具推荐？》，着重介绍了30多个用ECharts实例的可视化图表和代码，感兴趣的可以看看：https://www.wukong.com/question/6474817733870485773/

本文将重点放在方法上，不是实操的指导方法，而是模仿学习世界上优秀的可视化作品。

首先抛砖引玉的是，我之前爬取知乎第一大V，也是虎扑、豆瓣大V张佳玮的138万知乎关注者，然后进行的可视化作品，主要用了ECharts和HTML5WordCloud。

1、关注了张佳玮的其他大V一览，很多大V也被签约来了今日头条，你都认识谁，喜欢或讨厌谁呢？

2、关注者自身粉丝数情况，10万粉丝的大V还是很少的，就是塔尖：

3、100+关注的人男女比例：

4、国内分布情况，基于地图的可视化：

5、认证情况：

6、学校和行业情况，有句戏谑的话说知乎上都是985的学生：

7、优秀回答者的话题词云：

还有其他可视化作品：

8、用gephi绘制知乎10万+大V相关关注情况，当然太密集，不算好：

9、用powerBI制作的知乎TOP100关注的专栏：

10、用BDP绘制的微博转发热图：

抛完砖，接着介绍下国内外优秀的可视化作品：

1、北京通勤图：

2、星空彩绘诺贝尔图

3、诺贝尔奖奖项分布：

4、中国移民情况：

5、美国人的一天：

6、好莱坞电影可视化：

7、春晚可视化：

8、《纽约时报》一篇关于男性女性描写爱的不同的文章及可视化：

9、全球推特地图：

10、偏设计感的图：

11、太阳系和航空器可视化：

12、新闻热点：

已经简单整理了很多可视化的作品，因为一直有关注这些，自己也努力做出优秀的作品，所有借此和大家分享下。

欢迎关注我，我是Deserts-X。公众号是“牛衣古柳”（ID：Deserts-X），期待与你认识！

有哪些比较高级的数据可视化案例

以下内容资料来源：袋鼠云官网相关案例介绍「侵删」

Easy[V]-袋鼠云easyv.dtstack.com

“用数据可视化讲述中国好故事”｜袋鼠云EasyV助力金华防汛“智慧大脑”建设

上古时代“洪水芒芒，禹敷下土方。”四千年前黄河流域遭遇巨大天灾，大禹率领民众，与自然灾害中的洪水斗争，最终获得了胜利。大禹为了治理洪水，长年在外与民众一起奋战，置个人利益于不顾，"三过家门而不入"。大禹治水13年，耗尽心血与体力，终于完成了治水的大业。

图源百度图库

从上古的大禹治水、女娲补天、这些治水传说，到古代的“孙叔敖举于海”孙叔敖的水利工程芍陂和期思雩娄灌区，至今福泽两淮；“川主”李冰主持修建了都江堰水利枢纽，再到现代三峡大坝的落成以及全国各地的大大小小水利工程的建设。自古以来中华民族与洪水猛兽的对抗从未停歇。

图源百度图库三峡大坝俯瞰图

随着近现代水利工程的建设加快、还有长江上游三峡大坝的落成，洪涝灾害虽说有所缓解，但是如果遇到连绵不断的多轮强降雨天气，水利工程的防灾作用依然是有限的。特别是在今年入汛以来，我国南方地区遭遇较重的洪涝灾害，高考考生遭受暴雨围城无法抵达考场，城市内涝基础设施受损，开闸泄洪大量农田被淹，农作物，经济遭受严重损害。

洪涝灾害的新闻比比皆是，我们至今还是无法完全避免洪水对我们的伤害。不论是大禹治水和女娲补天抵御水患，还是水利工程对洪水的调节作用都没能阻止水患不再发生，对于它的攻击我们需要有更加有效的预防措施。

袋鼠云EasyV助力金华防汛大脑1.0建设

金华地处浙中丘陵盆地，受特殊地形地貌影响，极易产生小流域山洪等灾害，造成的经济损失难以控制，防汛形势严峻。小流域山洪一直是金华市汛情防控的重难点。过去评估山洪是否暴发依据是实测降雨，但往往转移人员时山洪已经暴发了。

袋鼠云通过构建防汛大脑可视化平台，以现有的汛情监测数据为核心依托，融合气象、互联网等多方数据，实现对金华全市1997个水利工程的综合监控，涵盖3大场景，共计2块大屏，分别为暴雨洪涝、日常场景及台风场景。打通金华已建成的防汛实时信息发布系统、建立山洪灾害监测预警平台、洪水风险图系统、水库标准化运行管理平台等。

结合用户日常不同阶段的工作及对象所呈现的信息，运用大数据分析、机器人学习和人工智能算法技术，深入挖掘多年积累的水、雨、灾情历史数据，结合汛情监测、预警和指挥调度体系，并与气象、水文、国土、民政等部门数据资源深度融合，分析研判汛情风险，预测灾害发展趋势，进一步提高防汛指挥决策水平。暴雨洪涝、日常场景下融合气象网格精细化预报成果，实现实时降水与降雨预报的有效融合，实现以降雨为核心的多源数据关联分析，包括预警信息、实时将于、网格降雨预测、降雨量级分布、江河水位、大中型水库水位监测。

暴雨洪涝主屏：水雨情，汛情实时直观监控

主屏监控水位状况和受影响的因素数量，进行预警，子屏左边对实时降雨情况进行监控，右边显示降雨覆盖面积、江河水位和水库情况。

台风情况子屏：气象台风，预测模拟规模和走向

台风场景下结合最新台风动态，利用实时与预测路径，使有关部门和社会公众及时获取预警信息，采取相应措施，从而最大限度地保障人民群众生命财产安全。

调度监控子屏：重点监视

对于重点地区进行监控和反馈，作出提前预警并提供调度方案，实现机器的自主决策。

“金华防汛大脑”项目目前系统，集成监测预警预报、致灾风险评估、应急响应启动、抢险救灾调度等多个功能。今年梅雨期至今，系统共精确评估山洪灾害、地质灾害等中高风险危险区域20余次，协助开展会商研判35次，推送防御提示单28份。

袋鼠云利用现代数据可视化技术的防汛大脑的建立是我们基于现代科技对自然灾害的一种新的预防形式，以智能预警的方式，估测我们遭受的损失，为我们防汛提供全面的信息和针对主要问题制定策略的时间，来最大程度上减少汛情对我们的伤害。

“滚滚长江东逝水，浪花淘尽英雄。”愿我们的生活中不在需要“英雄”，来保护我们的“平安”。以科技的方式、以数据的方式、以安全的方式来抵抗自然灾害对我们的影响，对抗自然界对我们的考验。

数据可视化工具有哪些

市面上的数据可视化工具很多，大体分为3类：

1、专业图表制作类，专业的图表制作网站/软件，针对性的制作一些可视化图表，一般不带有数据处理功能

2、开发工具，比如python，调用第三方可视化库可以制作非常个性化的可视化图表，门槛高，要会写代码

3、零代码可视化分析工具，比如BI工具，操作简单，门槛低，自带数据处理功能，适合普通的业务人员或者数据分析师

专业图表制作网站

1、Flourish

推荐人群：可视化爱好者

我用过最好用的免费可视化在线网站，拥有非常丰富的可视化模板，操作非常便捷，个性化程度稍微差一点，唯一的缺点是界面全英文，看起来有点费劲

2、图表秀

国内免费的在线图表制作工具，支持自由布局与联动交互分析。主要看中它几点：图表新颖丰富，操作简单一键替换，支持一键导出PPT、在线动态数据展示。不过和大部分图表制作网站一样，个性化程度不高，样式受模板限制。

除了这种综合性的图表制作网站，还有针对地图、词云图等特殊图表制作的网站，比如：

数据地图：PolyMaps

词云图：微词云

开发工具

1、Echarts

百度出品的开源免费的javascript数据可视化工具，专为大数据量可视化设计的，数据实时展现，需要一定的代码能力

2、D3.js

开源的可视化库，在JS绘图界的地位很靠前。功能非常强大，灵活性高，很多其他的库都是基于它所开发。非常适合开发者学习研究，需要牛逼的编程功底，门槛较高。

3、Highcharts

国外的产品，对标的是Echarts，两者用起来差不多，图表种类也很丰富，不过和Echarts一样都需要进行二次开发，它的优点是它有详细的文档，示例和详细的CSS，产品稳定性好，缺点是商用版付费。

零代码工具

1、tableau

全球知的数据可视化工具，除了可视化图表制作，还带有数据处理、数据连接功能，是一个专业的数据分析工具，操作简单，图表设计也比较简洁，个性化程度高用。入门门槛低，一般的业务人员就能上手，缺点是免费版功能有限，收费版对于个人用户来说有点贵。

2、FineBI

和tableau类似的一款数据分析工具，国产的，图表制作方法和tableau基本差不多，也带有数据处理、数据链接功能，主打的是数据分析，可视化图表非常丰富，而且带有智能图表推荐功能。操作相比于tableau更加符合中国人的使用习惯，而且个人版免费，功能和收费版相比，没有阉割

企业级用的可视化数据平台有哪些

在小白们眼里，大神们的数据分析报表基本上是这样的……

要么就是像这样的……

而大部分人，差不多是这样的……

啊多么痛的领悟……

怎样才能又快又好地做出一份高颜值的数据报表呢？带着立志要把这样的图表从癞蛤蟆脱胎成白天鹅的坚定和悲壮，这里搜集了5个笔者之前用过，用户评价不错，用起来还顺手的可视化数据平台。

话不多说，直接上正文。如果你也有推荐的平台，欢迎留言分享~

-1-Echarts

没想到这个第一次用就惊艳到我的产品竟然是国产，而且还来自百度，简直堪称良心。先上几张用Echarts制作的效果图。

貌似很多小伙伴喜欢用Echarts制作地图类的可视化效果……毕竟酷炫……

除了这些惊艳的地图，Echarts同样可以运用于散点图、折线图、柱状图等这些常用的图表的制作。

如果你需要展示实时变化的数据，相信Echarts里的动态接口会对你十分有帮助。

Echarts的优点在于，文件体积比较小，打包的方式灵活，可以自由选择你需要的图表和组件。而且图表在移动端有良好的自适应效果，还有专为移动端打造的交互体验。

-2-Highcharts

这个也是很多小伙伴在使用的一个平台。完全不用担心找不到参考的样图，因为已经有很多中国区的用户在上面更新并维护着很多实例，你往往能从这些丰富的例子找到类似的表达样图。

它的图表类型自然也是很丰富啦，线图、柱形图、饼图、散点图、仪表图、雷达图、热力图、混合图等类型的图表都可以制作，也可以制作实时更新的曲线图。

Highcharts对非商用免费，对于个人网站，学校网站和非盈利机构，可以不经过授权直接使用Highcharts系列软件。Highcharts还有一个好处在于，它完全基于HTML5技术，不需要安装任何插件，也不需要配置PHP、Java等运行环境，只需要两个JS文件即可使用。

-3-帆软报表（FineReport）

FineReport的可视化效果虽然没有上面两种那么酷炫，因为定位是报表软件。但是赢在操作相当简易，不会上面那些复杂的代码也没关系。它采用类似于Excel的编辑器，只需要点选拖拽等操作，拖动数据列绑定至对应单元格，简单设置就可以在web端查看数据展示。

目前，它有普通报表、聚合报表和决策报表三类报表设计模式，基本可以满足企业各类日常数据分析的情景需求。

数据的可视化与交互效果也很不错。最牛逼的可以做高大上的动态报表

还有一个比较强大的地方，就是它的数据填报。区别于传统意义上只能做数据展示的报表，FineReport允许用户对数据库的增删改。而且，它填报报表的流程非常简单，只要四步：报表设计、控件添加、设置填报属性和填报录入，这样，填报工作就能轻松搞定啦~

-4-数说立方

数说立方是大数据应用与服务提供商“数说故事”旗下一款面向数据分析师的在线商业智能产品。在数据的可视化呈现方面，操作比较简便，即使是非数据分析的专业人员，也能轻松实现。

同时，它的实时数据可视化引擎也能让使用者可以第一时间获得数据的可视化反馈，直观地了解到数据的变化情况。

-5-PowerBI

PowerBI是微软发布的一款可视化BI工具，类似Excel升级版的大表哥。一改以往excel需要数据透视表，写大量函数的复杂特点，这款工具拖拖拽拽操作起来十分简单。

请问如何对爬取的数据进行可视化分析

首先可以肯定的是:

Python可视化包太多了

举几个自己常用的包

比如:Matplotlib、Seaborn和Pandas

把这三个包放在一起有几个原因：首先Seaborn和Pandas是建立在Matplotlib之上的，当用Seaborn或Pandas中的df.plot()时，用的其实是Matplotlib写的代码。因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似，我称之为“可视化三剑客”，也是最常用最通用的包。

比如:ggplot2，从R里迁移过来的

ggplot2的特点是用「图形语法」来构建图片。基本前提是你可以实例化图，然后分别添加不同的特征；也就是说，你可以分别对标题、坐标轴、数据点以及趋势线等进行美化，个人感觉几乎和R相同效果

比如:pyecharts，Bokeh和Plotly

它们的特点是制作交互式商业报表的绝佳工具，自由度和美感都不错

当然高度的自定义化也代表着你的代码量的暴增，一张图随随便便几十行??

比如:Networkx

特点是制作关系网状图，个人用的时候不多，属于特定用途的包

比如:cutecharts

和Matplotlib、pyecharts等常见的图表不同，使用这个包可以生成下面这种看起来像手绘的各种图表，在一些场景下使用效果可能会更好，是个很神奇的包

以上都是自己用过和尝试过的

现在可视化工具发展很快，应接不暇

其实我不建议过分关注工具???

因为这太浪费时间精力

相信你肯定有自己的可视化方法和习惯

至于是否需要使用Python可视化

可能不是核心问题所在

毕竟真正商用可视化最多是Excel

Excel可视化效率很高，也实用

而Python的优势是数据清洗处理效率

反观Python画图的code量并不乐观

那么数据可视化的关键是什么？

这个关键，是你的分析目的和用途

一般可视化用途分为以下几种

然后根据用途不同

来确定不同的图表类型

比如:

看趋势，一般选择折线图

看对比，选择条形图

看分布，选择散点和直方图

具体的图表选择指南如下图:

在选择了正确图表后才会涉及工具问题:

可视化工具，一般可分为四大类

1.软件类，如Excel，Tableau，powerbi

2.插件类，如datachart，thinkcell

3.在线类，如镝数，图表秀，花火

4.代码类，如Python，R，上面提到过了

至于选择何种工具最合适

与个人技术，工作内容，时间紧张程度密切相关

把数据洗好，从目的出发，工具实用即可

希望回答文字，能帮到你??

需要做一个数据中心的可视化的项目，有什么特别点的案例分享吗

通过HT打造一个完整的三维数据中心可视化系统。在实现传统的数据中心监控可视化的功能外，添加了极具图扑特色的设计元素，将中国的水墨画融合进了平时枯燥的运维监控系统中，为枯燥的场景增添了一抹独特的节奏与气韵。

关于本次数据可视化优秀案例和可视化数据报表的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。