SQL数据库可视化工具——让数据更清晰易懂(sql数据库可视化工具)

SQL数据库作为企业经营中的重要工具，被广泛应用于各个领域。然而，在数据量庞大、复杂度高的情况下，如何有效地管理和分析SQL数据库成为了一个非常具有挑战性的问题。这时，sql数据库可视化工具的出现，为企业提供了一种全新的解决方案，让数据更清晰易懂。

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什么是SQL数据库可视化工具？

SQL数据库可视化工具是一种专门为SQL数据库而设计的工具，主要目的是将数据库中的数据可视化呈现，以便对数据进行更加直观地观察、分析和管理。通过可视化界面，用户可以更轻松地对数据进行查询、修改和过滤。

SQL数据库可视化工具的优势

1. 提高效率

相比传统的SQL语句操作，SQL数据库可视化工具具有操作简便、直观易懂的优势。通过图表、表格和图形化数据展示，用户可更清晰地了解数据的整体结构和特征。同时，工具内置了各种便捷的查询和筛选功能，让用户可以更快地找到所需数据。

2. 提供更加详细且易懂的分析报表

随着数据量的不断增长，传统的分析方法已无法满足需求。SQL数据库可视化工具通过图表、报表等方式将数据展示得更加清晰且生动，以此提供更全面、详细的数据分析报表。

3. 多人协同

传统的SQL数据库的操作是单人操作，无法进行多人协同工作。SQL数据库可视化工具提供了多人协同操作功能，让多个用户同时查看、修改同一份数据成为可能。这使得团队合作更加便利，提高了工作效率。

4. 自动化的可视化数据分析

SQL数据库可视化工具可以自动化地进行可视化数据分析。通过工具内置的算法和技术，用户可以轻松地生成数据报表、散点图和直方图等可视化数据模型。

5. 支持数据可视化的多个数据源

现代企业涉及的存储数据源非常多。SQL数据库可视化工具不仅可以支持SQL数据库的数据可视化，还可以对各种其他数据源如CSV、Excel、ON等实现数据可视化。

SQL数据库可视化工具的应用领域

SQL数据库可视化工具在各个领域都有广泛应用。以下是其中的几个领域：

1. 报表分析

数据库可视化工具可以生成各种报表，并通过可视化分析的方式将报表展示出来。这使得用户可以更清楚地了解报表分析的结果，更方便地进行数据分析。

2. 数据可视化分析

可视化分析是数据分析的一种新进展，通过直观的显示方式，让用户可以更快地了解数据的趋势和变化。数据库可视化工具可以实现数据的可视化展示，包括饼图、线图、散点图等。

3. 操作数据池

数据池是指存储在数据库中的多个数据。通过CDM模型，在数据池中展示的数据是有规则的。SQL数据库可视化工具可以方便地对数据池中的数据进行筛选、查询和修改，实现对数据的快捷操作。

4. 数据管理

SQL数据库可视化工具提供了良好的数据管理功能，包括数据备份、恢复、优化、清理等，可以方便地对数据进行管理和维护。

SQL数据库可视化工具的适用性极广，具有操作简便、直观易懂、多人协同、自动化可视化、多数据源支持等优势。无论是作为数据分析的工具、报表分析的工具，还是作为数据管理的工具，SQL数据库可视化工具都为企业管理和运营提供更加完善的方案，提高了工作效率和生产力。

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有哪些让人惊艳的数据可视化工具？

作为一名数据分析师，一提到数据可视化就会感到莫名兴奋，我认为数据可视化有两个非常重要的部分：一个是数据，一个是可视化。而我们最常见的问题就是一看已经有了数据，却不知道如何去可视化。

市面上有相当多的可视化工具，绝对能够挑花你的眼，但这些大多是门槛亮举比较高的工具，比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等，不得不说，它们在技术层面上确实做的很牛逼，也很成熟。但是

针对的使用人群也比较单一

，就是程序员。

个人觉得在大数据时代，数据的使用是会越来越普及的，现在的很多做数据类工具的公司都在企图让数据分析变成一件没门槛的事，

只有大家都能轻松上手，才能真正实现数据价值更大化。

所以站在这个角度上说，想给大家推荐几款人人可用，能够快速给数据赋能的可视化工具。

数据可视化的目的？

在推荐工具之前我们需要回答另外一个问题，你需要用这些数据可视化的工具来做什么，实现什么目的？

首先要明确数据分析是需要以

自我需求为导向

的，抛开目的推荐可视化工具都是刷流氓。

我们可以将他们分类为：

基于这一假设，开始基于目的性推荐几款数据可视化工具。

一、个人自助式分析

1、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

，几乎不需要太深慧埋奥的编程基础，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。

2、python

本来没想把python放进来的，毕竟python这种脚步语言学习起来是

比较麻烦

的，但是最终考虑还是python太强大了，数据分析可视化只是python的一小部分应用方向，如果你不想敲代码的话，建议忽略这一节。

其实利用Python 可视化数据并不是很麻烦，因为Python中有两个专用于可视化的库matplotlib和seaborn能让我们很容易的完成任务。

3、Tableau

Tableau是各大外企在用的数据分析类报表工具，个人感觉主打的是：人人都会用的数据分析工具，通过简单的图形化操作（类似Excel）就可以得出自己想要的分析结果。

原理是通过连接公司数据库基于一定的SQL语法建立基本数据集，对数据集进行分析。这对数据集的

完整性有很高的要求

。

二、指标监控型报表

1、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：

三、动态数据可视化

一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表，它是由百度团队开源的。

在实际开发中使用的往往会要求从服务器端取数据进行动态显示，一般来说数据请求过程如下：

通常都是用

Jsp+Servlet+Echarts

来实现动态数据可视化的。

您的问题非常好，很高兴结合工作实践回答您的问题。

数字经济下半场，数据将成为新的石油，云计算提供强大的算力引擎敬碧碧，而5G则为更高速、更低延时的信息就速公路（当然，后面必然还会有6G，nG，包括可能大力发展的卫星通信）

2023年伊始，中央六次点名新基建，中央六次点名新基建，4月20日，国家首次明确新基建范围，其中，数据中心建设，被列为算力基础设施之一。

数据，已经在不断成为重要的资源，从国家到企业，都将视之为新兴战略资源，不断积累、加工、挖掘，产生新的生产力，在已经到来的智能经济时代，各国不断从数据大国走向数据强国，将是一个持久的命题与实践。

回到本题。正因为数据越来越重要，数据蕴含的价值越来越得到共识与重视，所以，不论是企事业单位还是个人，对数据的可视化需求将越来越多，用数据来分析，基于数据来决策，甚至进行预测、智能模拟。

这几年，除了国外以款数据可视化平台，国内相关系统平台也发展迅速。笔者2023年基于公司BI项目建设，对市场上主流的几款BI工具如永洪、亿信、帆软、金蝶数据魔方等进行了选型。最终选型了市场占有率及品牌口碑较好的帆软FineReport、FineBi10.0，经过一年多的建设，平台运行良好、稳定，开发敏捷。

另外，近年来，python不断兴起，其数据抓取、处理能力异常强大，有条件的企业或个人，也可以利用python及其开源的django、matplotlib等架构库，自行开发可视化系统工具，保持利用最新的技术迭代。这是笔者强烈推荐的方式。

以上，就是个人的一点体会，谨以分享，供您参考，共同学习，天天向上。

说到可视化工具，值得一提的就是

图扑软件 Hightopo 的 HT for Web （2D/3D） 编辑器

。

独创的自定义格式矢量渲染引擎，从底层设计就追求极致的性能，所有组件皆可承受上万甚至几十万以上图元量，上万的表格数据、网络拓扑图元和仪表图表承载力，更好的适应了物联网大数据时代需求。可以用于业务数据的快速呈现，制作仪表板，也可以构建可视化的大屏幕。各种多维数据库，广泛应用于企业级。

数据可视化技术

的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

在信息时代发展迅速的前提下，数据是当今重要的信息载体，可以通过数据的捕获，通过监管和维护去了解一个行业下关于工业管控下的数据可视化系统。

数据分析软件工具有哪些 大数据分析可视化工具

数据分析” 可谓是当今社会一个超级火爆的岗位，不论是科班的，还是非科班的，都想从事这个行业，毕竟都觉得这个行业赚钱多嘛。

　　“数据分析” 大致可以分为业务和技术两个方向，不管你是从事哪个方向，都对技能有一定的要求。业务方向，像数据运营、商业分析、产品经理等，对技术的要求相对来说低一点，编程工具你只要会用即可（肯定是越精通越好）。技术方向，像数据算法工程师、数据挖掘工程师等，对技术的要求就很高了，必须要有很好的编程能力。

　　工欲善其事必先利其器，说起数据分析工具，大家都会感觉很迷茫，有这么多数据分析工具，我应该学习哪个工具，它们之间的区别到底是什么？今天我们从 “工具” 层面带大家盘点一下，作为一名数据分析师，应该学习哪些工具呢？

一、Excel工具

　　说起用什么做数据分析，很多人的脑海中都会不约而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很难掌握的数据分析工具，它们就像数据分析路上的拦路虎一样，让人踟蹰不前。

　　其实，在众多的数据分析工具中，Excel属于最常用、最基础、最易上手的一款数据分析工具。Excel的功能十分强大，它不仅提供了众多的数据处理功能，像Excel函数能够帮助我们做数据整理，数据透视表帮助我们快速、高效的做各种维度分析，形形的图表能帮我们形象地展示出数据背后隐藏的规律，同时Excel还有很专业的数据分析工具库，包括描述性统计分析、相关系数分析等。

　　Excel对于转行数据分析的小白来说，应该是最友好的。大家都知道“转行”其实是一件很困难的事儿，但是你学会了Excel，是完全可以找到一份“数据”相关的工作的，只有踏进数据领域，你才有可能从事其它更多的数据岗位。

二、BI工具

　　BI工具是专门按照数据分析的流程进行设计的，也是专门用于数据分析的工具。仔细观察这些工具后，它们的基本流程是：【数据处理】-【数据清洗】-【数据建模】-【数据可视化】。

　　关于BI工具，其实有很多你估计已经用到过，比如说Tableau、Power BI，还有帆软FineBI等。今天我们就分别带着大家来盘点一下，这三款工具。

1、Tableau

　　Tableau是一款交互式数据可视化软件，它的本质其实也是Excel的数据透视表和数据透视图。

　　Tableau也是很好的延续了Excel，只需要简单地拖拽，就能很快地实现数据的分类汇总，然后拖拽实现各种图形的绘制，并且可以实现不同图表之间的联合。

　　Tableau同时支持数百种数据连接器，包括在线分析处理（OLAP）和大数据（例如NoSQL，Hadoop）以及云数据，至少现在你能学到的数据库软件，Tableau基本都能够实现与其数据之间的互动。

2、Power BI

　　Power-BI是一款（BI）商业智能软件，于2023年发布，旨在为用户提供交互式的可视化和商业智能，简单的数据共享，数据评估和可扩展的仪表板等功能。

　　大家可能慎梁都知道，Power BI以前是一款Excel插件，依附于Excel，比如Power Query，PowerPrivot, Power View和Power Map等，这些插件让Excel如同装上了翅膀，瞬间高大上，慢慢地就发展成为现在的Power BI数据可视化工具。

　　Power BI 简单且快速，能够从 Excel电子表格或本地数据库创建图表。同时Power BI也是可靠的、企业级的，可进行丰富的建模和实时分析，及自定义开发。因此它既是你的个人报表和可视化工具，还可用项目、部门或整个企业背后的分析和缓孝早决策引擎。

　　同时，无论你的数据是简单的 Excel电子表格，还是基于云和本地混合数据仓库的扰雀， Power BI都可以让你轻松地连接到数据源，直观看到或发现数据的价值，与任何所希望的人进行共享。

3、FineReport

　　帆软是业内做报表比较久的一家公司，使用类excel风格的界面，可添加图表和数据源，也可实现大屏效果。

　　其实它的类Excel风格界面，应该是它区别于Tableau工具的一个很重要的点。FineReport 通过直接连接到各种数据库，就能方便快捷地自定义各种样式，从而制作周报、月报和季报、年报。

　　用过FineReport 的朋友，还会有另外一种体会，它的图形效果比Tableau要酷炫的多，操作起来同样也是那样的方便。另外，FineReport 的个人版本是完全免费的，并且所有功能都是开放的，大家赶紧下去试试吧。

4、FineBI

　　关于FineBI，这是目前市面上应用最为广泛的自助式BI工具之一，类似于国外的Tableau等BI分析工具，但FineBI在协同配合，数据权限上，能更好的解决国内企业的情况。

　　但严格定义来讲，它其实是一款自助式BI。支持Hadoop、GreenPlumn、Kylin、星环等大数据平台，支持SAP HANA、SAP BW、SSAS、EssBase等多维数据库，支持MongoDB、SQLite、Cassandra等NOSQL数据库，也支持传统的关系型数据库、程序数据源等。

5、Python & R

　　其实不管是Excel，还是介绍的三款BI工具，它们都是为了执行特定功能，而设计出来的。如果说某一天，既定功能不能很好，或者说不能满足你的需求，那么应该怎么办呢？

　　这就需要我们了解，并学习一点编程语言了，更大的优势就在于：它非常强大和灵活。不管是R或者 Python，都有很多包供我们调用，同时也可以自定义函数，实现我们的某些需求。

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