雲伺服器的資料庫連接可視化工具
1. 好用的數據可視化工具求推薦一下
Smartbi作為成熟的大數據分析平台，具備可復用、動靜結合獨特的展示效果，使得數據可視化靈活強大，動靜皆宜，為廣大用戶提供了無限的應用能力和想像空間。
除了支持使用Excel作為報表設計器，完美兼容Excel的配置項。支持Excel所有內置圖形、背景圖、條件格式等設計復雜的儀表盤樣式，同時支持完整ECharts 圖形庫，支持各種各樣的圖形，包含瀑布圖、關系圖、雷達圖、油量圖、熱力圖、樹圖等幾十種動態交互的圖形，藉助於地理信息技術，還打造了地圖分析功能。
方法/步驟
打開SQLyogEnt，進入配置界面，點擊左上方【新建】
在彈出的對話欄里，填寫連接名稱，方便以後區分使用
創建連接完成，輸入
mysql主機地址 localhost
用戶名 root
資料庫連接密碼（一般默認為root）
埠3306
數據配置完成，點擊【立即連接】
資料庫連接成功，我們可以在右側命令行欄欄里輸入相應的sql語句，進行操作
也可以使用簡便的操作，右鍵點擊左上方【連接用戶】，在彈出的菜單欄選擇【創建資料庫】
然後設置資料庫編碼，資料庫名稱以及校對規則
如果我們已有資料庫文件，可以導入到SQLyog中進行操作，右鍵點擊選擇【導入sql語句即可】
3. 數據可視化工具有哪些,越炫酷越好,任務比較急在一個月之內需要完成,有知道的朋友給介紹一下唄。
數據分析之大數據可視化之初級篇--零編程工具
Tableau
Tableau 是一款企業級的大數據可視化工具。Tableau 可以讓你輕松創建圖形，表格和地圖。 它不僅提供了PC桌面版，還提供了伺服器解決方案，可以在線生成可視化報告。伺服器解決方案可以提供了雲託管服務。
Infogram
Infogram的最大優勢在於，讓可視化信息圖表與實時大數據相鏈接。只須三個簡單步驟，可以選擇在眾多圖表，地圖，甚至是視頻可視化模板中進行選擇，支持團隊賬號。
ChartBlocks
ChartBlocks是一個易於使用在線工具，它無需編碼，便能從電子表格，資料庫中構建可視化圖表。整個過程可以在圖表向導的指導下完成。圖表是響應式的，並且可以和任何的屏幕尺寸及設備兼容。
Datawrapper
Datawrapper是一款專注於新聞和出版的可視化工具。 Datawrapper非常容易使用，不需要任何編程基礎。你只需要上傳你的數據，便能輕松地創建和發布圖表，甚至是地圖。Datawrapper提供了 眾多的自定義布局及地圖模板。
Plotly
Plotly幫助你在短短幾分鍾內，從簡單的電子表格中開始創建漂亮的圖表。如果希望為JavaScript和python等編程語言提供一個API介面的 話，Plotly是一款非常人性化的工具。
RAW
RAW彌補了很多工具在電子表格和矢量圖形(SVG)之間的缺失環節。你的大數據可以來自MicrosoftExcel中，谷歌文檔或是一個簡單的逗號分 隔的列表。它最厲害的功能是可以很容易地導出可視化結果，因為它和Adobe Illustrator，Sketch 和Inkscape是相容的。
Visual.ly
Visual.ly是一個可視化的內容服務。它提供專門的大數據可視化的服務。如果你想完 全外包可視化文件給第三方。你可以使用非常簡化的在線流程：你只需描述你的項目，服務團隊將在項目的整個持續時間內和你在一起。
Leaflet
Leafleft 基於Open Street Map數據，使用HTML5 / CSS3繪制互動式可視化圖。可以使用他們的擴展插件庫添加熱點圖(heatmaps)和動畫標記。 Leaflet 是開源和只有33 KB大小。
Chartist.js
Chartist.js的開發社區一直致力於打敗所有其他JavaScript圖表庫。它使用了Sass的個性化風格，它的SVG輸出是響應式的。
N3-charts
N3-charts是一種基於AngularJS框架的工具。它建立在D3.js之上，幫助您創建簡單的互動圖表。 N3-charts是一種小型化的圖表工具，不適用於大型項目。
Sigma JS
Sigma JS 是互動式可視化工具庫。由於使用了WebGL技術，可以使用滑鼠和觸摸的方式來更新和變換圖表，同時支持JSON和GEXF兩種數據格式。這為它提供了大量的可用互動式插件。Sigma JS 專注於網頁格式的網路圖可視化，在大數據網路可視化中非常有用。
Polymaps
Polymaps是一款地圖可視化一個JavaScript工具庫。 Polymaps使用SVG實現從國家到街道一級地理數據的可視化。可以使用CSS格式來修改你的樣式。它是創建heatmap熱點圖的最好的工具之一，創建的所有地圖都可以變成動態圖。
Processing.js
Processing.js是一個基於可視化編程語言的JavaScript庫。作為一種面向Web的JavaScript 庫，Processing.js是能夠有效進行網頁格式圖表處理。這使得它成為了一種非常好交換式可視化工具。 Processing.js需要一個兼容HTML5的瀏覽器來實現這一功能。
4. 資料庫可視化軟體有哪些
這要看是什麼資料庫，比如My SQL資料庫，可以用navicat for mysql、phpMyAdmin、MySQLDumper之類的軟體實現可視化操作。
5. 有哪些值得推薦的數據可視化工具
如今數據可視化成越來越多人關注的話題，但是不少人苦於Excel畫圖不好看，Tableau等軟體上手不夠快，python,R等語言可視化學習門檻高，一直沒法能上手做好數據可視化。我私以為合理利用各種輕量化在線工具結合，讓自己更方便達成目的而非糾結軟體學習使用成本更值得我們去實踐（其實我就是懶=-=）暑假到現在，自己練手了幾個數據可視化的項目，有出於個人興趣的項目，也有受人之託的房地產項目，用了挺多軟體，也走了挺多彎路，發現了幾個在線工具非常的實用，在此特地分享一下自己認為比較實用的幾個應用和他們的用途，這些在線工具雖然看似很簡單，但是結合在一起靈活使用還是有奇效的，希望大家能嘗試一下。
一.BDP個人版
類似Tableau的在線版數據可視化分析工具，相比競品大數據魔鏡更接地氣也更好用，分析模板豐富，而且還支持製作數據地圖（自帶坐標糾偏）一個比較萬用平台，沒能力使用Tableau的人不妨試試這個平台。美中不足的是，目前移動端對免費用戶支持不太好。
有各種數據模板可以套用，然後換上自己的數據，就大功告成了！
二.網路圖說
大名鼎鼎的Echart改來的東西，說實話功能不太豐富，主要是專注做好一張圖，圖表自定義的選項很豐富，但有條件還是學一下Echart的代碼自己動手造圖。這個線上工具意義更多是在Excel作圖吃癟時做一張好看的圖表插入你的報告中。
三.文圖
文圖主要用在你要出一份包含文字說明的報告時使用，文圖最大的優勢就是它幫你定了主題配好了顏色！！讓你整個報告看起來風格統一很簡潔美觀！，不要以為這個不重要，多少辛苦做好的圖表單看是美如畫，幾張風格一不統一，配色一不對勁，逼格馬上就下來了好嗎？？？萬一的報告別的部分沒有美化過，更是白費了很多力氣。
文圖用配好色定好風格的幾個主題解決了這種問題，圖表功能該有的也都有了，而且文圖對移動端的支持真的非常好！完美適配手機端。可惜的是文圖的排版不是很好用，要有點耐心。
四.GeoQ
功能強大的數據地圖製作軟體，自身有非常強大的地理資料庫，對坐標的糾偏，地址欄位的識別支持非常好，底圖類型很多。繪圖功能完善而且強大，該有的一個不落，配上它自家的資料庫可以讓你很方便的做出想要的數據地圖。美中不足的是用戶作品界面管理體驗很差，制圖反映較慢。
部分效果預覽，可以方便的用自己上傳的數據與它提供的資料庫結合。此圖中用了自己的幾個樓盤位置和杭州商業區位置，疊加了它提供的房價數據和基於我自己數據算的熱力圖層。總之功能很強大，值得一試。
五.地圖慧
和上面一個挺像的，但地圖惠有自家的手機移動APP，可以完美在移動端上使用。但制圖體驗上個人覺得不如GeoQ來的好用，主要差在一些細節，比如自傳數據識別比不上GeoQ而且=-=比如錯了就沒法撤銷啊啊啊啊還會自動保持啊啊啊，比如下面關於上海的某類房產選址的結果圖就是個悲劇，不小心點了商城地理數據就清理不掉了=-=
六.創客貼
在線設計工具,簡單,快速,輕松完成在線設計,2016最好的在線設計網站
這個其實是個平面設計網站=-=不具備任何數據分析能力，但是但是，它可以拿來做可視化。主要是用在，萬一你眼饞《第一財經》那種圖表，或者覺得你就算用了可視化工具後圖表和報告還是不能很好結合在一起，感到真雞氣的時候，就該用這個了，上幾張自己的挫作，因為我個人沒什麼審美能力所以見笑了=-=
大概就是這樣=-=，不需要PS，不需要AI ID這些高大上的軟體，唯一的缺點，這東西，做數據圖表真真真雞兒難做啊，各種目測，手條=-=沒辦法，這就是懶得代價。
寫在最後：數據可視化自然是越美越好，但是，不可以捨本逐末，真正有價值的不是你的圖，而是你的數據和你的呈現的是否清晰與直觀。（比如我就有碰到過做得地圖別人一眼不看要我直接報上小區名字=-=）
轉載於giratinar的原創文章《數據可視化（三）那些好用的在線工具》；
6. 實現數據可視化的幾個工具選擇
鏈接：http://pan..com/s/1BWBtFMYeQazJWUYSmHi5fw
Python&Tableau：商業數據分析與可視化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字「畫布」上，轉眼間就能創建好各種圖表。這一軟體的理念是，界面上的數據越容易操控，公司對自己在所在業務領域里的所作所為到底是正確還是錯誤，就能了解得越透徹。
快速分析：在數分鍾內完成數據連接和可視化。Tableau 比現有的其他解決方案快 10 到 100 倍。大數據，任何數據：無論是電子表格、資料庫還是 Hadoop 和雲服務，任何數據都可以輕松探索。
課程目錄：
前置課程-Python在咨詢、金融、四大等領域的應用以及效率提升
Python基礎知識
Python入門：基於Anaconda與基於Excel的Python安裝和界面
簡單的數學計算
Python數據分析-時間序列2-數據操作與繪圖
Python數據分析-時間序列3-時間序列分解
......
7. 數據可視化工具有哪些
數據在我們這個時代變得越來越重要了，就像是黃金和石油一樣寶貴，而數據可視化就是把雜亂無序的數據生成更直觀的統計圖形、圖表等，來更加清晰有效地傳遞信息並以此做出決策。
既然已經有許多的答主推薦了很多好用的可視化工具，那我們就來講講怎樣從雜亂無章的數據到最後生成易於理解和使用的數據報表的整個流程。
一、數據清洗
如何去整理分析數據，其中一個很重要的工作就是數據清洗。數據清洗是指對「臟」數據進行對應方式的處理，臟在這里意味著數據的質量不夠好，會掩蓋數據的價值，更會對其後的數據分析帶來不同程度的影響。有調查稱，一個相關項目的進展，80%的時間都可能會花費在這個工作上面。因為清洗必然意味著要對數據有一定的理解，而這個工作是自動化或者說計算機所解決不了的難題，只能靠人腦對數據進行重新審查和校驗，找到問題所在，並通過一些方法去對對應的數據源進行重新整理。
清洗數據的方式大概可以分為以下幾類，篩選、清除、補充、糾正，例如：
· 去除不需要的欄位：簡單，直接刪除即可。但要記得備份。
· 填充缺失內容：以業務知識或經驗推測填充缺失值；以同一指標的計算結果（均值、中位數、眾數等）填充缺失值；以不同指標的計算結果填充缺失值。
· 格式不一致：時間、日期、數值、全半形等顯示格式不一致，這種問題通常與輸入端有關，在整合多來源數據時也有可能遇到，將其處理成一致的某種格式即可。例如一列當中儲存的是時間戳，某些跨國公司的不同部門在時間的格式上有可能存在差別，比如2019-01-12，2019/01/12等，這時候需要將其轉換成統一格式。
· 內容中有不需要的字元：某些情況使得有些數據中包含不需要的字元。例如從網路爬到的數據會包含一些編碼解碼的字元如%22，這種情況下，需要以半自動校驗半人工方式來找出可能存在的問題，並去除不需要的字元。
· 數據提取：例如咱們只有用戶身份證的信息，但是需要用戶生日一列，這時候我們可以直接從身份證號中按照一定規律將生日信息提取出來。
在MicroStrategy的Library產品覆蓋了桌面端和移動端，並且是為數不多能在移動端獲得原生體驗的產品。同時，用戶也可以在產品中分享洞見、並與同事協同工作。
如今的商業決策，絕不僅僅只是基於以往經驗的定性分析，通過數據可視化得出的洞見，並一步步量化得到最優解，從而使得風險最低、利潤最大已經是行業趨勢。隨著大數據的在各行各業中的廣泛應用，數據可視化的重要性也不言而喻，以上就是在商業環境中數據可視化的主要流程，感謝閱讀。
8. 資料庫可視化工具有哪些pl/sql
資料庫可視化工具有哪些pl/sql
: 只知道oracle。。還沒聽說作用於其他資料庫的,你想要支持多種資料庫的查詢工具可以試試DbVisualizer這個工具。。
9. 資料庫可視化工具國內哪個好
我覺得思邁特軟體Smartbi挺不錯的。思邁特軟體Smartbi 支持完整ECharts 圖形庫，支持各種各樣的圖形，包含瀑布圖、關系圖、雷達圖、油量圖、熱力圖、樹圖等幾十種動態交互的圖形；支持3D動態圖形效果，如3D航線圖、3D散點圖、3D柱圖用於數據可視化展示；支持豐富的Echarts圖形控制項如輪播控制項、跑馬燈、TAB頁控制項、URL控制項，可直接使用ECharts所有選項配置；也支持集成其他的HTML5圖形控制項。