A. 數據分析與可視化，你靠什麼搞定
用可視化數據分析工具來解決唄。
拿我的製造業來說吧！商業智能數據可視化分析系統（OurwayBI）通過自由鑽取技術，根據數據人員給出的維度欄位組合，從不同報表中迅速調取相關數據，進行智能數據分析後直接以可視化報表的方式呈現在數據人員面前。
只需簡單的幾步，不同主題的智能可視化分析報表就都一一羅列在眼前，瀏覽者還可根據需要任意更改維度欄位組合，從而得到自身所需的智能數據可視化分析報表。
B. 大量數據分析可以用數據可視化平台處理嗎
不能，要用專門的數據處理平台，而不是可視化平台。
可視化只是其中的一個環節，用於建立數據語義層模型，搭建星形結構展現給用戶。
底層需要有相應的數據採集平台、數據ETL平台、hadoop存儲平台、數據索引平台(hbase、redis、oracle等)來支撐
最終才是你說的數據可視化平台
我是十年大數據領域專家：創帆雲為你解答，問題可以隨時與我進一步咨詢
C. 數據可視化，信息可視化，知識可視化三者的區別和聯系
三個都是屬於可視化的一種方式
信息可視化是一種將數據與設計結合起來的圖片，有利於個人或組織簡短有效地向受眾傳播信息的數據表現形式。信息可視化的代表特徵是具體化的和獨立的。為了滿足這些特徵，這個圖是需要手工定製的。 並沒有任何一個可視化程序能夠基於任一數據生成這樣具體化的圖片並在上面標注所有的解釋性文字。
信息可視化，旨在把數據資料以視覺化的方式表現出。信息可視化包含了數據可視化，信息圖形，知識可視化，科學可視化，以及視覺設計方面的所有發展與進步。下面是信息可視化的案例展示圖。
數據可視化與針對已知特定數據進行信息可視化設計繪制相比，用戶使用起來更像是通過對數據進行可視化的應用學習和數據挖掘
知識可視化其實是用任何畫圖的工具將你內化的知識呈現出來，都叫做知識可視化。比如我們看完一本書之後，想要整理自己腦袋裡的知識架構，用思維導圖一畫，就能夠把其從思維中曾先到自己可以看到，別人可以看到的載體上。
以上是分析數據可視化和信息可視化相關內容，不過信息可視化和數據可視化是兩個容易混淆的概念。二者在現實應用中有異曲同工之妙，並且部分還能夠互相替換使用。
總結，數據可視化是指那些用程序生成的圖形圖像，這個程序可以被應用到很多不同的數據上。信息可視化是指為某一數據定製的圖形圖像，它往往是設計者手工定製的，只能應用在此數據中。知識可視化指可以用來構建、傳達和表示復雜知識的圖形圖像手段，除了傳達事實信息之外，知識可視化的目標還在於傳輸人類的知識，並幫助他人正確地重構、記憶和應用知識。
D. 一堆數據要做數據分析，想要達到數據可視化的效果，在數據可視化這一塊哪個數據分析軟體比較強
1、Highcharts（適用於移動端與PC端完美交互）
Highstock 是用純 JavaScript 編寫的股票圖表控制項，可以開發股票走勢或大數據量的時間軸圖表。它包含多個高級導航組件：預設置數據時間范圍，日期選擇器、滾動條、平移、縮放功能。
同時包含直線圖、曲線圖、區域圖、柱狀圖、餅狀圖、散狀點圖、儀表圖、氣泡圖、瀑布流圖等多達 20 種圖表，其中很多圖表可以集成在同一個圖形中形成混合圖。
2、LightningChart（適用於專業領域）
快速、先進的2D和3D圖表，支持WPF和WinForms平台。
LightningChart圖形控制項徹底發揮了GPU加速和性能優化的最大效應，能夠實時呈現超過10億數據點的龐大數據。廣泛應用於科研、工程、醫療、航空、貿易、金融、能源和許多其他領域的實時測量和分析應用等等。
專門為需要超高速數據採集與呈現實時數據的專業高速軟體而特別設計。圖形採用創新的CPU負載節省技術與高效利用內存資源，為應用程序提供了無與倫比的性能：
實時監測中無閃爍或延遲現象
高解析度數據集
強交互性
有效利用技術資源
運用較舊的電腦硬體也可以保持強大功能
E. 數據分析可視化是什麼
顧名思義，數據可視化就是將數據轉換成圖或表等，以一種更直觀的方式展現和呈現數據。通過「可視化」的方式。
F. 數據挖掘分析與數據可視化有什麼區別
數據挖掘指從一堆數據中挖掘有價值的信息，數據可視化是把數據通過圖形畫的方式展現出來，讓用戶更加直觀的感受到數據的分布和一些其他信息。所以數據可視化可以用作數據挖掘分析結果的展現方式。
G. 大數據分析和大數據可視化哪個好
不太理解你的問題，什麼叫數據分析還是數據可視化好？這兩個是可以相互結合的，很多時候數據分析和數據可視化是相互，數據分析完不能再是單純的表格呈現，而應該是可視化的形式呈現，比如數據圖表。可視化不是單純的可視化，而是建立在數據分析的基礎上，不然可視化也沒有意義啦。所以，類似BDP個人版這類的數據工具都是很好地結合了這兩個功能，讓數據能夠真正為業務、工作服務，提高分析工作效率~~~
H. 求一款好用的數據可視化分析軟體，要做報表分析。
推薦你使用觀想報表，可以快速的製作多終端顯示的數據可視化，尤其是大屏顯示，觀向報表系統裡面有非常的多圖表樣式，除了大屏顯示，還可以移動端、pc端、大屏等多終端顯示，製作圖表就像在線ps一樣，根據需求對接多種資料庫或者本地數據（Excel），快速選擇圖表樣式，調節出自己喜歡的風格（例如藍色科技感）。可以去試用一下。
I. 數據分析工程師 和 數據可視化工程師哪個好
1.數據分析師
數據分析師能洞悉一個方程式的商業意義。他們知道如何提出正確的問題，非常善於數據分析，數據可視化和數據呈現。不管是給另一個數據分析師還是C級執行做演講，數據分析師都是數據提取，模式識別以及從大量數據中洞察問題方面的能手。
2.數據可視化(Visualization)
信息的質量很大程度上依賴於其表達方式。對數字羅列所組成的數據中所包含的意義進行分析，開發Web原型，使用外部API將圖表、地圖、Dashboard等其他服務統一起來，從而使分析結果可視化，這是對於數據科學家來說十分重要的技能之一。
這兩者都各有利弊，就看你看中哪個方面了，總體而言，這兩個方向都是未來的大方向。
J. 做數據分析想要達到數據可視化效果，怎麼弄
可以藉助數據可視化分析軟體呀。如果數據太多，不好好的做數據可視化分析根本無法判斷好壞；沒有達到數據可視化的話，很多問題容易被隱藏。數據可視化分析一般通過儀表盤、柱狀圖、折線圖以及各類圖表的展現，以更易理解的方式來詮釋數據之間的復雜關系和發展趨勢，以便更好地利用數據分析結果。——奧 威 BI 好 用
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