开发者学习笔记【阿里云人工智能工程师ACA认证（2023版）:数据可视化（二）】
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数据可视化（二）
二、数据可视化工具 QuickBI & DataV
在日常的生活当中，最常见的数据可视化的工具可能就是的Excel跟PPT。这两个软件都是可以去做很多的数据可视化的表达。除了这两个软件之外，还有 QuickBI & DataV 两个工具。
（一） 数据可视化工具 Quick BI 概述
数据可视化工具 Quick BI 实际上是阿里云智能分析套件。它是一款全场景数据消费式的BI平台。也是专门为云上用户量身打造的智能BI 服务平台。Quick BI 可以提供海量的数据实时在线分析服务。支持拖拽式的操作和丰富的一个可视化效果。可以用于制作仪表板、电子表格以及有分析思路的数据门户。可以非常轻松的去完成数据分析啊、业务数据查看、报表支出工作等。此外还可以将报表集成工作在业务流程当中分享给一起协作伙伴。
Quick BI 功能特点
首先它是一个强大的数据引擎，可以无缝对接云上数据支持多种的数据源。可以有10亿加的数据和亚秒级响应。支持的数据源包括云数据库、关系型数据库、Hadoop、MMP。
第二点可以快速的去搭建它的数据门户，它有非常简单的拖拽式操作，去建立数据建模和可视化分析，可以帮助非常快速的搭建起数据门户。
除此之外，它可以进行智能的数据分析和交互。提供对话式的一个智能机器人。满足了智能数据洞察和数据日记的一个需求。
最后就是它具有安全管控的数据权限。安全管控数据权限指的是会内置整个企业级的组织成员的管理。
简单来说，就是同一份报表可以授权给不同的用户。他实现的一个效果就是同一份报表，不同的人可以看到不同权限的数据。
（二）Quick BI 的应用场景
Quick BI 拥有中国和海外众多的用户，非常丰富的功能特性也可以满足不同用户的不同场景需求。
首先第一个应用场景，它在数据及时分析与决策场景的应用。这里举例子，就是某科技企业它在业务数据化一个运营当中，经常需要对用户的留存率、活跃率等数据进行数据报表的分析。
那 Quick BI 它数据展现的形式非常多样，操作也非常的便捷，可以很好的满足用户全程数据的制作分析与及时决策的快节奏，解决了用户的一些问题，包括取数难。
取数难指的是业务人员经常需要找技术去写 SQL 取数查看各个维度的数据来进行决策。有了 Quick BI 平台之后，业务人员也可以进行无代码的开发。
通过一些拖拉拽的方式去进行啊一些取数与观察数据。第二点是原始的报表产出效率较低，因为后台分析系统它的数据报表变更，以及编码研发的周期比较长，所以维护非常的困难。第三个困难在于图表的效果设计不佳人力成本比较高，因为如果使用 HighChart 工具做报表，界面的效果不仅不好看，通过人力去维护他的成本也比较高。有 Quick BI 工具之后，就可以解决上述的问题。
Quick BI 另外一个应用场景，它是用于报表与系统集成。例子：某运输公司他期望用最低的成本，最快的速度去搭建可以展示、可以分析的简易 BI。这个简易 B I他希望可以迅速将公司重要业务数据集成展示在公司的管理系统当中，为各业务线和各区域的人员提供相关的数据支持。
Quick BI 可以解决用户以下的问题：首先就是 Quick BI 上手快，上手简单快捷。它可以满足不同岗位的一个数据需求，学习门槛非常的低。其次 Quick BI 工具它可以大大的提高数据的效率，与内部系统的集成，可以结合进行数据分析，极大的提高了使用看数的效率。第三就是统一的系统入口，解决了员工使用波多系统的麻烦，利于使用控制。
Quick BI 可以迅速的将公司重要的业务数据集成展示在公司的管理系统当中，为各个区域和各个业务的人员去提供非常有利的数据支持。
（三） 数据可视化工具 DataV 概述
DataV 是使用可视化应用的方式来分析并展现庞杂的数据。帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用。它可以满足会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。
典型应用案例：
这里是一个运营数据的一个看板，可以看到它集成了非常多需要去做决策的运营数据，通过这样的可视化面板，就会更加方便、更加全面的看到企业每一天的数据，是每天实时的数据。方便管理层领导去实时的进行监控。
（四）DataV 的功能特点
包括丰富的场景模板，丰富的图表组件以及多数据源的接入等。
首先它有多种场景的模板，可以帮助解决设计难题。
数据可视化的一个设计难题并不在于图表类型的多样化，而在于如何能够在简单的一页之内让用户去读懂数据之间的层次与关联。这就关系到了色彩布置及图表的方式运用。
DataV 工具，它提供了指挥中心、地理分析、实时监控、汇报展示等的多种模板。即便没有设计，用户也可以呈现出高水平的设计水准的可视化作品。
第二点 DataV 这款产品，它有多种图表组件去支撑整体的数据展示的。除了针对业务展示优化过的常规图表之外，DataV 还能够绘制包括海量数据的地理轨迹、热力分布、地域区块、3D 地图、3D 地球等，它可以实现地理数据的多层叠加。此外，还有拓扑关系、数形图，异形图表，可以供用户自由进行搭配。
第三点 DataV 工具它是支持多数据源的切入，它拥有非常强大的大数据的计算能力。他能够接入阿里云的分析型数据库，支持本地的CSV 上传在线 API 接入，动态请求，还有啊我们这个关系型的数据库，可以满足用户各类大数据实时计算监控的需求，充分的发挥了这个大数据计算的能力。
第四点 DataV 这款工具它提供图形化的搭建，可以快速的去实现相对应的一些应用。他提供的是所见即所得的配置方式，只需要通过一些拖拽，既可以创造出专业的可视化应用。
换句话说，不需要专业的编程人员，也可以快速实现提供多种业务模块级别的一些相关应用。
最后 DataV 这款工具，它可以有多分辨率的适配，可以满足各种不同发布要求的应用。特别是它提供了分辨率优化功能，能够适配非常规的一些拼接分辨率创建的可视化应用，也能够进行灵活的发布分享。没有购买 DataV 产品的用户，也可以访问到应用作为用户对外数据业务展示的窗口。
DataV 为数据可视化工具经过非常多年的可视化应用的实践操作，它已经形成多样化的典型应用产品，可以供用户进行参考。
比如这个运营数据看板、地理数据看板、领导驾驶舱、指挥中心大屏等。可以看到在这些典型的应用场景当中，这些投屏都是非常炫酷的。比如这里有一个3D 地图的效果。在领导驾驶舱跟指挥中心大屏这里也可以看到，这些3D 的一些图表。
本节内容回顾
在本节的学习当中，主要是学习了两方面的内容：
1、数据可视化的含义以及具有代表性的一些典型图表。
数据可视化它指的就是借助图形化的手段，对整个数据进行一些解释说明。
典型的图表主要是包括了直方图、折线图、散点图、饼状图和箱线图这五个图形。对于这五个图形，分别介绍了每个图形它的基本内涵以用python对它进行基本实现的。
常用python的一个绘图库，在这里只讲到了 Matplotlib 。但其实python的绘图库非常的丰富， Matplotlib 它是属于最基础的绘图库。所以是一定要去掌握到 Matplotlib 绘图的基本使用方法。
在进行各个图表类型的函数介绍的时候，主要是介绍到一些必要参数跟基本参数。但实际上这些图形可以绘制的非常的丰富了。
2、数据可视化的工具Quick BI &DataV
这两个工具是Quick BI 以及这个 DataV。Quick BI 它是一款全场景数据消费式的BI平台，它可以用于制作仪表板、电子表格以及有分析思路的数据门户。
DataV 它则是一款使用可视化应用的方式来分析并展示庞杂数据。产品可以帮助非专业的工程师通过可视化图形化的界面，也就是所谓的所见即所得的这种拖拉拽的方式去轻松的搭建，非常有专业水准的可视化应用。
