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1. excel可视化分析软件

应该是有前途的。数据可视化。将大型集中的数据通过图形图像方式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息。

大数据可以理解为一种技术，而技术只有应用起来才有价值。可视化是一种大数据应用的方式。

国外有项目是把大数据和具体的设备联系起来，用户的行为通过大数据分析后，这个设备会做出相应的反应。

2. excel数据可视化及分析常用函数

1. Vlookup函数的使用方法

公式：=VLOOKUP(D2,A2:B5,2,FALSE)

公式解释：

第一参数为查找的值，这里为橙子所在位置，D2

第二参数为数据区域，这里为单价表区域，A2:B5

第三参数为查找值在数据区域的第几列，所以这里为2

第四参数为精确匹配，所以为false

2. 身份证号快速提取出生日期

公式：=TEXT(MID(B2,7,8),"0-00-00")

公式解释：

利用mid函数在身份证号码中提取出生日期，利用text函数将格式设置为日期格式

mid函数的用语法为：=mid（要提取的字符串你，从第几位开始提取，提取多少位）

在这里我们将公式设置为MID(B2,7,8)，就是从身份证的第七位开始提取，提取8位，然后我们使用text函数设置显示格式就好了

3. 身份证号快速提取性别

公式：=IF(MOD(MID(B2,17,1),2)=1,"男","女")

公式解释

先使用mid函数提取身份证号码倒数第二位，当倒数第二是奇数性别为男，偶数性别为女，最后利用mod求奇偶，最后利用if函数判断

3. 数据可视化分析的工具

经常听到这样的言论：我们用不起可视化数据分析软件。或许在很多企业心里可视化数据分析软件这类产品成本太高，不是他们能够轻易去使用的。但实际上越来越成熟的可视化数据分析软件没有门槛，已经成为人人都能用的智能数据分析软件。预算少，我们就精简些，只购买最需要的分析模块和功能；预算多，我们就多用些实际需要的分析模块与功能。

按需购买功能模板，预算少也能做可视化数据分析

以奥威BI可视化数据分析软件系列的OurwayBI来说，在众多的企业用户中，大部分用户都选择根据自己的实际需求去挑选可视化数据分析方案和功能模块，并不是一出手就说要使用OurwayBI可视化数据分析软件上的所有功能模块。最显而易见的是奥威BI独有的BI解决方案。

注：奥威BI独有的BI解决方案，是以奥威软件丰富BI项目经验为辅，结合企业实际需求而成的标准化、系统化BI解决方案。如根据不同行业，形成不同的BI解决方案，零售行业解决方案、电商行业解决方案、酒店行业解决方案；又如以无缝对接主流ERP而形成的奥威BI标准解决方案，用友U9标准解决方案、金蝶K3标准解决方案、易飞标准解决方案等。在奥威BI可视化数据分析软件购买上，用户可根据自己的需求从中选择更符合自己的BI解决方案，真正地将预算花在该花的地方，一来让企业可视化数据分析真正地有效落地，二来也大大给企业减负。 用根据需求去选择功能模块的方式落地奥威BI系列的可视化数据分析软件已经成为一种常态，在这种兼顾可视化数据分析效果与节约预算的购买方式下，落地可视化数据分析已经不是什么遥不可及的事情，即使预算少、规模小，企业一样能够借助可视化数据分析这股东风成功转型，提升企业数据分析能力，提升决策水平，进而提升高企业业绩与实力。

拖拉式操作，没BI经验也能快速上手

一个简单的拖拉拽动作大家都会，奥威BI可视化数据分析软件就是采用了这种人人都会的方式来进行可视化报表制作。我们在很多的介绍、操作视频里面都说过，也演示过奥威BI可视化分析软件的操作方法，制作一个可视化分析图往往只需要三步： 1点“+”添加可视化分析报表，添加汇总行维度（有时需要进行排序、筛选等设置，基本上只需要点击）； 2调整可视化分析图表大小位置等属性（以拖拉拽、点击式操作为主）； 3使用其他功能模块，如行计算自定义等（以点击式操作为主） 奥威BI可视化数据分析报表就是由多个可视化分析图表组合而成，因此在操作上基本上只需要拖拉式、点击。对没有BI经验的企业而言，奥威BI可视化数据分析软件——OurwayBI是一款不用耗费大量时间、人力成本就能快速落地的分析软件，并且由于操作简单、维护简单（甚至还有不需要后期维护的），受企业内部人员变动影响极小，是一款实用、好用的智能数据可视化分析软件。

4. Excel可视化处理

　　1、动作更快

　　人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。这提供了一种非常清晰的沟通方式，使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。大数据可视化工具可以提供实时信息，使利益相关者更容易对整个企业进行评估。对市场变化更快的调整和对新机会的快速识别是每个行业的竞争优势。

　　2、以建设性方式提供结果

　　向高级管理人员提交的许多业务报告都是规范化的文档，这些文档经常被静态表格和各种图表类型所夸大。也正是因为它制作的太过于详细了，以致于那些高管人员也没办法记住这些内容，因此对于他们来说是不需要看到太详细的信息。然而，来自大数据可视化工具统计的报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以通过交互元素以及类似于热图、fever

charts等新的可视化工具，轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。

　　3、理解运营和结果之间的连接

　　大数据可视化的一个好处是，它允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接。在竞争环境中，找到业务功能和市场性能之间的相关性是至关重要的。

5. excel怎么做可视化分析

本文所演示的的可视化方法

散点图 （Scatterplot)

直方图 (Histogram）

小提琴图 （Violinplot)

特征两两对比图（Pairplot）

安德鲁斯曲线 (Andrews curves)

核密度图 (Kernel density estimation plot)

平行坐标图 （Parallel coordinates）

Radviz （力矩图？）

热力图 (Heatmap)

气泡图 (Bubbleplot)

这里主要使用Python一个流行的作图工具: Seaborn library，同时Pandas和bubbly辅助。为什么Seaborn比较好？

因为很多时候数据分析，建模前，都要清洗数据，清洗后数据的结果总要有个格式，我知道的最容易使用，最方便输入模型, 最好画图的格式叫做"Tidy Data" (Wickham H. Tidy data[J]. Journal of Statistical Software, 2014, 59(10): 1-23.) 其实很简单，Tidy Data格式就是：

每条观察（记录）自己占一行

观察（记录）的每个特征自己占一列

举个例子，我们即将作图的数据集IRIS就是Tidy Data（IRIS（IRIS数据集）_百度百科）：

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

该数据集包含了5个属性：

Sepal.Length（花萼长度），单位是cm;

Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm;

Petal.Length（花瓣长度），单位是cm;

Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm;

种类：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），以及Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。

IRIS数据可以看到，每条观察（ID=0,1,2...）自己占一行，每个特征(四个部位长/宽度，种类）自己占一列。Seaborn就是为Tidy Data设计的，所以方便使用。

所以这个数据集有6列，6个特征，很多时候做可视化就是为了更好的了解数据，比如这里就是想看每个种类的花有什么特点，怎么样根据其他特征把花分为三类。我个人的喜好是首先一张图尽量多的包含数据点，展示数据信息，从中发现规律。我们可以利用以下代码完全展示全部维度和数据这里用的bubbly：

三维图，全局观察

Python做出来，其实是一张可以拖动角度，放大缩小的图，拖一拖看各角度视图会发现三类还是分的挺明显的。Github上这个bubbly还是很厉害的，方便。

接下来开始做一些基础的可视化，没有用任何修饰，代码只有最关键的画图部分，可视化作为比赛的一个基础和开端，个人理解做出的图能看就行，美不美无所谓，不美也不扣分。因为

散点图，可以得到相关性等信息，比如基本上SepalLengthCm越大，SepalWidthCm越大

散点图使用Jointplot, 看两个变量的分布，KDE图，同时展示对应的数据点

就像上一篇说的，比赛中的每个环节都至关重要，很有必要看下这些分布直方图，kde图，根据这些来处理异常值等，这里请教，为什么画了直方图还要画KDE？？我理解说的都是差不多的东西。

关于KDE:"由于核密度估计方法不利用有关数据分布的先验知识，对数据分布不附加任何假定，是一种从数据样本本身出发研究数据分布特征的方法，因而，在统计学理论和应用领域均受到高度的重视。"

无论如何，我们先画直方图，再画KDE

直方图

KDE 图这里通过KDE可以说，由于Setosa的KDE与其他两种没有交集，直接可以用Petailength线性区分Setosa与其他两个物种。

Pairplot箱线图，显示一组数据分散情况的统计图。形状如箱子。主要用于反映原始数据分布的特征，关键的5个黑线是最大值、最小值、中位数和两个四分位数。在判断异常值，处理异常值时候有用。

BoxPlot小提琴图

Violinplot

这个Andrews curves很有趣，它是把所有特征组合起来，计算个值，展示该值，可以用来确认这三个物种到底好不好区分，维基百科的说法是“If there is structure in the data, it may be visible in the Andrews' curves of the data.”（Andrews plot - Wikipedia）

Andrews' curves

radvizRadviz可视化原理是将一系列多维空间的点通过非线性方法映射到二维空间的可视化技术，是基于圆形平行坐标系的设计思想而提出的多维可视化方法。圆形的m条半径表示m维空间，使用坐标系中的一点代表多为信息对象，其实现原理参照物理学中物体受力平衡定理。 多维空间的点映射到二维可视空间的位置由弹簧引力分析模型确定。 (Radviz可视化原理 - CSDN博客) ，能展示一些数据的可区分规律。

数值是皮尔森相关系数，浅颜色表示相关性高，比如Petal.Length（花瓣长度）与 Petal.Width（花瓣宽度）相关性0.96，也就是花瓣长的花，花瓣宽度也大，也就是个大花。

不过，现在做可视化基本上不用python了，具体为什么可以去看我的写的文章，我拿python做了爬虫，BI做了可视化，效果和速度都很好。

finereport

可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的日常报表平台。

尤其是公司体系内经营报表，我们用的是商业报表工具，就是finereport。推荐他是因为有两个高效率的点：①可以完成从数据库取数（有整合数据功能）—设计报表模板—数据展示的过程。②类似excel做报表，一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。

FineBI

简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。

主要优点是可以实现自助式分析，而且学习成本极低，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。在综合性方面，FineBI的表现比较突出，不需要编程而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择；

这些是我见过比较常用的，对数据探索有帮助的可视化方法。

6. Excel可视化分析

一、首先我们打开Excel进行构建一些数据。

二、首先我们在这最后一列的下面添加一个数据100%

三、然后将最后一列数据包括参考值一起选中

四、然后在顶部的菜单栏中选择条件格式，然后在伽利略中点击数据条，然后选择一个渐变颜色。

五、然后我们就可以看到最后一列数据已经是格式化了，看起来非常的直观明了，然后我们选中最后一行，将最后一行进行隐藏

六、隐藏最后一行之后，我们的数据可视化操作就结束了。