數據可視化，就是指將結構或非結構數據轉換成適當的可視化圖表，然後將隱藏在數據中的信息直接展現於人們面前。數字屬於數據的一種，相對於數據而言，數字更加直接簡單，在數據可視化高速發展的當下，具體數字的作用顯得更加的突出。所有數據的整合與歸納可能就是爲了最終得出一個有效的數字。下面我將從數字可視化入手，淺談幾類數字可視化工具和數字可視化應用的軟件。
數字可視化工具
1、ECharts
百度的 ECharts 是一個很棒的工具，它支持在繪製完數據後再對其進行操作。這個被稱爲 Drag-Recalculate 的特性使得用戶可以在圖表之間拖動一部分的數據並得到實時的反饋。它可以瞬間在二維平面上繪製出 20 萬個點，並用專爲 ECharts 開發的輕量級 Canvas 庫 ZRender 使數據動起來。
2、dygraphs
由 Google 開發的 dygraphs 絕對是繪圖工具中的明星。到現在 Google Correlate 還在使用它。它可以被用於繪圖密集的項目，能在不影響性能的情況下輕鬆地繪製幾百萬個數據點，這在很大程度上彌補了它那過於樸素的審美設計。
3、 RAWGraphs
RAWGraphs是一個在線的開源工具和數據可視化框架，用來處理Excel表中的數據。你只需將數據導入到RAWGraphs中，設計你想要的圖表，然後將其導出爲SVG格式或PNG格式的圖片。此外，上傳至RAWGraphs的數據只會在web端在線進行處理，保證了數據的安全性。
數字可視化工具的發展應運而生了許多應用可視化工具的軟件，在BI領域的應用尤爲突出，下面我將介紹一款應用可視化技術的BI軟件—FineBI
可視化軟件—FineBI
FineBI 的可視化分析，基於著名的圖形語法(The Grammar Of Graphics)設計改良，由此供了無限的視覺分析可能——無限的圖表類型，不限制的屬性映射效 果以及分面分析功能。內置可視化的ETL工具，支持對原始數據進行二次加工處理。
可視化探索分析使用流程
1.數據準備
管理員進行基礎數據處理和模型建立。
2.自助數據集
分析用戶自行根據需求選擇數據，過濾增加計算指標，合併數據進行關聯分析。
3.探索分析
分析用戶基於基礎數據或自助數據集，通過拖拽操作，以圖表表格形式進行多維分析。
4.儀表盤駕駛艙
將分析組件按照分析主題組合成美觀易讀的數據駕駛艙，通過鑽取/聯動/篩選的操作對數據進行主題級別的分析。
信息化時代，對於商業智能的應用更加廣泛，選擇合適的BI軟件有利於公司更快的適應時代的發展，Finebi就是立足於此，服務企業的數據支持。爲企業發展提供一大助力。
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