大数据可视化php 大数据可视化分析报告
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PHP在最近一年在编程语言排行榜上下滑的原因是什么
主要从两个方面发表一下个人看法：
行业变迁
最近两年，我们耳熟能详的技术热词比如：云计算、machine learning、TensorFlow、AI……，基本与PHP都没太大的关系，再比如：（自然语言处理）NLP、（物联网）IoT、big data、区块链（blockchain）……，也基本和PHP没太大的关系；难道说PHP技术不行了？那倒也不是，其根本原因在于技术发展日新月异，开发语言也愈加细分，golang主要用于云计算、Python主要用于神经网络与深度学习、大数据与数据可视化分析有R语言，反观PHP，似乎除了web、及部分APP后端开发，其他专业技术领域有点力不从心，尽管它也在一直寻求新的爆发点。
语言特性
在web开发不甚成熟的时代，PHP以其“开发周期短”、“技术门槛低”的优势吸引了一大批开发人员加入，虽然项目可以很快推上线，但由于“弱类型解释语言”的基因缺陷，在性能优化大行其道的今天，PHP需要补足这一先天缺陷（从PHP5~PHP7就可以看出），这也给很多其他开发语言趁势而上的机会，比如go语言。业务量暴增需要程序能适应更高的并发访问以及更低的延迟，go语言天生的并发编程语言特性就恰好解决这一痛点，我所参与的大部分项目都选择go语言进行数据的云同步。再来说说Python，同样是动态解释型语言，Python的技术应用场景相比PHP而言则多出不少，比如GUI程序开发、机器学习、数据抓取与分析……，一旦项目有大量数据抓取的需求，我的第一选择肯定会是Python，因为在同等开发周期内，Python的效率与执行效果是最优的；所以总的来看，性能不及golang纯粹，应用场景不如Python丰富，却也不能否定“PHP是最好的开发语言”。我一般的技术选型如下：web后端与轻量级APP后台任务用PHP，大数据量吞吐与并发数据传输用golang，大数据抓取与分析用Python，我一直认为“术业有专攻”，没有最好的语言，只有最合适的语言，如果能一枪放倒敌人就没必要与其拼刺刀。
5个常用的大数据可视化分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
2、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
3、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
4、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
5、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
数据可视化的软件，个人使用的，求推荐，最好多说几个，多多益善？
如今大数据盛行，许多人都在寻求一款既好用又容易上手的工具，尤其是可视化工具。今天，就为各位数据人甄选10个最容易上手又好用的大数据可视化工具。
1.ChartBlocks
无需编码的ChartBlocks是一个易于使用的在线工具。它可以轻松地从电子表格、数据库中构建可视化图表，整个过程可以在图表向导的指导下完成，只要跟随步骤执行便可。
2.Chart.js
Chart.js支持饼图、线性图和雷达图等多种图表类型，只有11KB大小的它快速且易于使用。这使它成为做小项目图表的很好选择。
3.Chartist.js
chartist.js使用了Sass的个性化风格，它的开发社区一直致力于打败其他所有JavaScript图表库，志向十分伟大。
4.D3.js
D3.js是一款开源的工具，在JavaScript上不仅开源实时交互，同时使用了HTML、CSS和SVG，在许多数据人的心中其都有着不可动摇的位置。
5.Datawrapper
不需要任何编程基础的Datawrapper非常容易使用，只需要上传数据，便能轻松地创建和发布图表。作为一款专注于新闻和出版的可视化工具，包括卫报、华尔街日报、华盛顿邮报、Twitter等知名媒体都使用了Datawrapper，它的地位由此可见。
6.Ember Charts
它是一款基于Ember.js框架和使用D3.js的可视化工具。有着易于扩展且有着极强的错误处理能力，即使遇到坏数据，系统也不会崩溃。要是任务以绘制时间序列图、柱状图、饼图和散点图为主，可将它列为首选。
7.Fusion Charts
Fusion Charts提供许多常用的如PNG、JPEG、SVG、PDF等格式的图表，而且还支持JSON和XML数据，它可以轻松集成Angularjs、jQuery库、React框架，以及ASP.NET、PHP语言。
8.Google Charts
Google Charts非常人性化，不仅网站拥有一个非常好且全面的模板库，而且创建的图表是交互式甚至可缩放的，让用户可以从中找到所需的模板。
9.High Charts
提供Highstock和Highmaps两个专门的图表类型的High Charts，是一个JavaScript API与jQuery的集成工具，它的图表使用的是SVG格式，VML也让它支持旧版浏览器，很人性化。另外，High Charts提供的一系列插件是可以免费使用的。
10.Infogram
Infogram最大的优势在于，它可以链接可视化信息图表与实时大数据。即使要在浩如星海的图表、地图、视频等可视化模板中选择想要的一款，也只须三个简单步骤便可实现。
选择适合自己使用的大数据可视化工具，让你轻松遨游大数据海洋！
大数据可视化工具哪个做出来最漂亮
经研究表明，人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理。因此，数据可视化是使用图表、图形和设计元素把数据进行可视化，把相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的形式展示出来的一系列手段。数据可视化可以使人们更有效率地完成某些任务，我们可以理解为三点优势：
美观展示: 用数据展示企业特色，大会展台，媒体现场展示等
数据驱动：实时查看业务概况、监控预警、驱动内部快速响应
发掘价值：可视化数据呈现后，带来的视觉感受会帮助人发现新的因素
在 图扑软件（Hightopo，以下简称 HT ）技术支持下，数据可视化除了“可视”，还有可交流、可互动的特点。设计带来的不仅是瞬息处理海量数据搭配酷炫的可视化样式所引起的视觉震撼，更应注重为业务需求服务，设计出符合不同行业需求的个性定制可视化，利于企业做出正确的商业决策，以有根据的数据呈现而帮助企业进行更科学的判断而避免决策的失误。
先确定图表类型，下一步要进入到布局具体的信息位置，确立交互稿的步骤。确立交互稿的第一步就是要确定大屏的尺寸。客户的大屏尺寸不用会影响到整体的布局和效果，设计的时候也要考虑下是否有拼接大屏接缝的问题，尽量以拼接屏尺寸来确立栅格化布局。
尺寸确立后，接下来要对设计稿进行布局和页面的划分。布局这里我们就要参考第一项的业务需求优先级来布局画面分割面积。核心业务指标安排在中间位置、占较大面积；其余的指标按优先级依次在核心指标周围展开。一般把有关联的指标让其相邻或靠近，把图表类型相近的指标放一起，这样能减少观者认知上的负担并提高信息传递的效率。视觉上要尽量规避文字罗列或图表罗列，注意方圆图表的面积比例问题等，也是布局期间需要注意的事项。
设计风格的确定主要以下几点来确定：
设计风格的选择切勿追求效果炫酷而不符合业务需求，选择最合适的而不是选择最绚烂的尤为重要。因为设计中涉及的范围比较广，我们在后两章节单独着重讲解。下面展示部分我们做的不同行业对应的不同构图布局与元素的应用案例：
图扑软件（Hightopo）
发动机的可视化以突出发电机产品为主，周围 UI 以大圆角形式设计，使视觉由四周向中间包围，集中于中心。
图扑软件（Hightopo）
挖掘机的可视化采用了大地色进行设计，采用了色彩共情的原理，结合简洁的线性UI，使大屏在接地气的同时不失高端雅致的效果。
图扑软件（Hightopo）
医院的可视化设计以冷白色为主，突出医院给人的干净，严肃的感觉，仿佛能闻到消毒水的气味。以模型展示为主，按钮样式也采用了以面为主的设计配合大面积色块分布为主的模型设计。
图扑软件（Hightopo）
地铁站的可视化以写实风格为主，再现了真实地铁站的样貌，以及身临其境的动画交互体验。
图扑软件（Hightopo）
农业可视化案例尝试了 low poly 风格，以简洁插画风与略抽象画的模型浓缩了农业的运作场景，色调以贴近植物的绿色为主，设计出可爱的动画风格可视化效果。
同时在设计时因为使用的设备不同，大屏有它自己独特的分辨率、屏幕组成、色彩显示以及运行、展示环境，这里的很多问题只有设计稿投到大屏上才能够被发现，所以这一步在样图沟通确认环节非常重要，有时候需要开发出demo，反复测试多次来修改协调最终上屏效果。在测试时从设计上可以重点注重以下几点：
之前确立的布局在放入设计内容后是否依然合适
确立的图表类型带入数据后是否仍然客观准确
根据关键元素、色彩、结构、质感打造出的页面风格是否基本传达出了预期的氛围和感受
已有的样式、数据内容、动效等在开发实现方面是否存在问题
大屏是否存在色差、文字内容是否清晰可见、页面是否存在变形拉伸等现象
文章标题：大数据可视化php 大数据可视化分析报告
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