大数据可视化分析工具有：Tableau，连续六年在GatherBI与数据分析魔力象限报告中占据领导者地位的体量巨大的老牌产品。Tableau功能强大，注重细节，倾向于较专业的数据分析师，只要数据预先处理好，就可以制作很多绚丽多彩的信息图。
大数据可视化软件和工具有：Tableau、Power BI、ECharts、Djs和FineBI等。Tableau Tableau是一款快速、高效且功能强大的数据可视化工具。它能够帮助用户轻松地分析和可视化大量数据。
Datawrapper是一个用于制作交互式图表的在线数据可视化工具。一旦您从CSV文件上传数据或直接将其粘贴到字段中，Datawrapper将生成一个条，线或任何其他相关的可视化文件。许多记者和新闻机构使用Datawrapper将实时图表嵌入到他们的文章中。这是非常容易使用和生产有效的图形。
- Excel：功能强大，但建议掌握更多高级功能以发挥其统计分析潜力。- SPSS：适用于社会科学统计和预测分析，不断强化商业分析功能。 数据展现层工具关注报告和可视化。常用的有：- PowerPoint：广泛用于制作报告。- Visio、SmartDraw：用于创建流程图、营销图表和地图等。
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。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。
1、什么是数据可视化数据可视化利用图形、图像处理、计算机视觉、以及用户界面，通过表达、建模以及对表面、立体、属性和动画的显示，对数据加以可视化解释。作用 而基于WebGL及H5技术实现的电力能源管理可视化系统，具备显示电力数据高维、多态、多场景、动态性的特点。
2、例如，网上购物时，经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品，往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录，并通过大数据分析，使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐，从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。
3、可视化大屏主要应用场景 随着大数据的发展，可视化大屏在各行业的应用也越来越广泛，变得更加普及化，尤其以政府、商业、金融、制造等行业的业务场景中，大数据的价值体现的淋漓尽致。
1、大数据处理流程包括数据收集、数据存储、数据清洗和预处理、数据集成和转换、数据分析、数据可视化、数据存储和共享，以及数据安全和隐私保护等步骤。数据收集 数据收集是大数据处理的第一步。这可以通过多种方式进行，如传感器、网页抓取、日志记录等。
2、数据分析：在数据处理之后，利用先进的大数据分析工具对数据进行深入挖掘。这一步骤的目标是从数据中发掘潜在的模式、趋势和关联，为决策提供支持。
3、大数据处理过程包括：数据采集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用，具体如下：数据采集 大数据处理的第一步是从各种来源中抽取数据。这可能包括传感器、数据库、文件、网络等。这些来源可能是物理的设备，如传感器，或者是虚拟的，如网络数据。
4、分析现状 分析现状是我们数据分析的基本目的，我们需要明确当前市场环境下，我们的产品市场占有率是多少，注册用户的来源有哪些，注册转化率是多少，购买转化率是多少，竞品是什么，竞品的发展现状如何。我们和竞争对手相对，优势有哪些，不足又有哪些等等，都是属于对于现状的分析。
5、颜色可视化 经过颜色的深浅来表达目标值的强弱和巨细，是数据可视化规划的常用办法，用户一眼看上去便可全体的看出哪一部分目标的数据值更突出。图形可视化 在咱们规划目标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表愈加生动的被展示，更便于用户了解图表要表达的主题。