1. 5個常用的大數據可視化分析工具
1、FineReport
FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
3、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
4、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
5、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能的可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。
2. 大數據分析一般用什麼工具分析
大數據分析是一個含義廣泛的術語，是指數據集，如此龐大而復雜的，他們需要專門設計的硬體和軟體工具進行處理。該數據集通常是萬億或EB的大小。這些數據集收集自各種各樣的來源：感測器，氣候信息，公開的信息，如雜志，報紙，文章。大數據分析產生的其他例子包括購買交易記錄，網路日誌，病歷，軍事監控，視頻和圖像檔案，及大型電子商務。
大數據分析，他們對企業的影響有一個興趣高漲。大數據分析是研究大量的數據的過程中尋找模式，相關性和其他有用的信息，可以幫助企業更好地適應變化，並做出更明智的決策。
一、Hadoop
Hadoop是一個開源框架，它允許在整個集群使用簡單編程模型計算機的分布式環境存儲並處理大數據。它的目的是從單一的伺服器到上千台機器的擴展，每一個台機都可以提供本地計算和存儲。
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop
是可靠的，即使計算元素和存儲會失敗，它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop是高效的，它採用並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop
還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI
套件的核心架構和基礎，是以流程為中心的，因為其中樞控制器是一個工作流引擎。工作流引擎使用流程定義來定義在BI
平台上執行的商業智能流程。流程可以很容易的被定製，也可以添加新的流程。BI
平台包含組件和報表，用以分析這些流程的性能。目前，Pentaho的主要組成元素包括報表生成、分析、數據挖掘和工作流管理等等。這些組件通過
J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技術集成到Pentaho平台中來。
Pentaho的發行，主要以Pentaho SDK的形式進行。
Pentaho
SDK共包含五個部分：Pentaho平台、Pentaho示例資料庫、可獨立運行的Pentaho平台、Pentaho解決方案示例和一個預先配製好的
Pentaho網路伺服器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代碼的主體;Pentaho資料庫為
Pentaho平台的正常運行提供的數據服務，包括配置信息、Solution相關的信息等等，對於Pentaho平台來說它不是必須的，通過配置是可以用其它資料庫服務取代的;可獨立運行的Pentaho平台是Pentaho平台的獨立運行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在沒有應用伺服器支持的情況下獨立運行;
Pentaho解決方案示例是一個Eclipse工程，用來演示如何為Pentaho平台開發相關的商業智能解決方案。
Pentaho BI 平台構建於伺服器，引擎和組件的基礎之上。這些提供了系統的J2EE
伺服器，安全，portal，工作流，規則引擎，圖表，協作，內容管理，數據集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基於標準的，可使用其他產品替換之。
七、Druid
Druid是實時數據分析存儲系統，Java語言中最好的資料庫連接池。Druid能夠提供強大的監控和擴展功能。
八、Ambari
大數據平台搭建、監控利器;類似的還有CDH
1、提供Hadoop集群
Ambari為在任意數量的主機上安裝Hadoop服務提供了一個逐步向導。
Ambari處理集群Hadoop服務的配置。
2、管理Hadoop集群
Ambari為整個集群提供啟動、停止和重新配置Hadoop服務的中央管理。
3、監視Hadoop集群
Ambari為監視Hadoop集群的健康狀況和狀態提供了一個儀錶板。
九、Spark
大規模數據處理框架(可以應付企業中常見的三種數據處理場景：復雜的批量數據處理(batch data
processing);基於歷史數據的互動式查詢;基於實時數據流的數據處理，Ceph:Linux分布式文件系統。
十、Tableau Public
1、什麼是Tableau Public - 大數據分析工具
這是一個簡單直觀的工具。因為它通過數據可視化提供了有趣的見解。Tableau
Public的百萬行限制。因為它比數據分析市場中的大多數其他玩家更容易使用票價。使用Tableau的視覺效果，您可以調查一個假設。此外，瀏覽數據，並交叉核對您的見解。
2、Tableau Public的使用
您可以免費將互動式數據可視化發布到Web;無需編程技能;發布到Tableau
Public的可視化可以嵌入到博客中。此外，還可以通過電子郵件或社交媒體分享網頁。共享的內容可以進行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數據分析工具。
3、Tableau Public的限制
所有數據都是公開的，並且限制訪問的范圍很小;數據大小限制;無法連接到[R ;讀取的唯一方法是通過OData源，是Excel或txt。
十一、OpenRefine
1、什麼是OpenRefine - 數據分析工具
以前稱為GoogleRefine的數據清理軟體。因為它可以幫助您清理數據以進行分析。它對一行數據進行操作。此外，將列放在列下，與關系資料庫表非常相似。
2、OpenRefine的使用
清理凌亂的數據;數據轉換;從網站解析數據;通過從Web服務獲取數據將數據添加到數據集。例如，OpenRefine可用於將地址地理編碼到地理坐標。
3、OpenRefine的局限性
Open Refine不適用於大型數據集;精煉對大數據不起作用
十二、KNIME
1、什麼是KNIME - 數據分析工具
KNIME通過可視化編程幫助您操作，分析和建模數據。它用於集成各種組件，用於數據挖掘和機器學習。
2、KNIME的用途
不要寫代碼塊。相反，您必須在活動之間刪除和拖動連接點;該數據分析工具支持編程語言;事實上，分析工具，例如可擴展運行化學數據，文本挖掘，蟒蛇，和[R
。
3、KNIME的限制
數據可視化不佳
十三、Google Fusion Tables
1、什麼是Google Fusion Tables
對於數據工具，我們有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一個令人難以置信的數據分析，映射和大型數據集可視化工具。此外，Google
Fusion Tables可以添加到業務分析工具列表中。這也是最好的大數據分析工具之一。
2、使用Google Fusion Tables
在線可視化更大的表格數據;跨越數十萬行進行過濾和總結;將表與Web上的其他數據組合在一起;您可以合並兩個或三個表以生成包含數據集的單個可視化;
3、Google Fusion Tables的限制
表中只有前100,000行數據包含在查詢結果中或已映射;在一次API調用中發送的數據總大小不能超過1MB。
十四、NodeXL
1、什麼是NodeXL
它是關系和網路的可視化和分析軟體。NodeXL提供精確的計算。它是一個免費的(不是專業的)和開源網路分析和可視化軟體。NodeXL是用於數據分析的最佳統計工具之一。其中包括高級網路指標。此外，訪問社交媒體網路數據導入程序和自動化。
2、NodeXL的用途
這是Excel中的一種數據分析工具，可幫助實現以下方面：
數據導入;圖形可視化;圖形分析;數據表示;該軟體集成到Microsoft Excel
2007,2010,2013和2016中。它作為工作簿打開，包含各種包含圖形結構元素的工作表。這就像節點和邊緣;該軟體可以導入各種圖形格式。這種鄰接矩陣，Pajek
.net，UCINet .dl，GraphML和邊緣列表。
3、NodeXL的局限性
您需要為特定問題使用多個種子術語;在稍微不同的時間運行數據提取。
十五、Wolfram Alpha
1、什麼是Wolfram Alpha
它是Stephen Wolfram創建的計算知識引擎或應答引擎。
2、Wolfram Alpha的使用
是Apple的Siri的附加組件;提供技術搜索的詳細響應並解決微積分問題;幫助業務用戶獲取信息圖表和圖形。並有助於創建主題概述，商品信息和高級定價歷史記錄。
3、Wolfram Alpha的局限性
Wolfram Alpha只能處理公開數字和事實，而不能處理觀點;它限制了每個查詢的計算時間;這些數據分析統計工具有何疑問?
十六、Google搜索運營商
1、什麼是Google搜索運營商
它是一種強大的資源，可幫助您過濾Google結果。這立即得到最相關和有用的信息。
2、Google搜索運算符的使用
更快速地過濾Google搜索結果;Google強大的數據分析工具可以幫助發現新信息。
十七、Excel解算器
1、什麼是Excel解算器
Solver載入項是Microsoft Office Excel載入項程序。此外，它在您安裝Microsoft
Excel或Office時可用。它是excel中的線性編程和優化工具。這允許您設置約束。它是一種先進的優化工具，有助於快速解決問題。
2、求解器的使用
Solver找到的最終值是相互關系和決策的解決方案;它採用了多種方法，來自非線性優化。還有線性規劃到進化演算法和遺傳演算法，以找到解決方案。
3、求解器的局限性
不良擴展是Excel Solver缺乏的領域之一;它會影響解決方案的時間和質量;求解器會影響模型的內在可解性;
十八、Dataiku DSS
1、什麼是Dataiku DSS
這是一個協作數據科學軟體平台。此外，它還有助於團隊構建，原型和探索。雖然，它可以更有效地提供自己的數據產品。
2、Dataiku DSS的使用
Dataiku DSS - 數據分析工具提供互動式可視化界面。因此，他們可以構建，單擊，指向或使用SQL等語言。
3、Dataiku DSS的局限性
有限的可視化功能;UI障礙：重新載入代碼/數據集;無法輕松地將整個代碼編譯到單個文檔/筆記本中;仍然需要與SPARK集成
以上的工具只是大數據分析所用的部分工具，小編就不一一列舉了，下面把部分工具的用途進行分類：
1、前端展現
用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用於展現分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft
Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。
國內的有BDP，國雲數據(大數據分析魔鏡)，思邁特，FineBI等等。
2、數據倉庫
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
3、數據集市
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
3. 如何利用從資料庫訪問的數據呈現給前端，並在前端製作成熱力圖
滴滴
4. 哪款熱力圖app支持頁面組熱圖和熱圖間比較
網站和APP的數據分析類工具，普遍具有熱力圖分析功能，但是目前功能做的特別完善的好像沒有。ptengine可支持頁面組熱圖和熱圖間比較。
5. 如何利用數據分析工具BDP製作地圖熱力圖
BDP個人版中，GIS地圖的製作一般分為3個過程，即上傳數據—拖拽成圖—潤色完成。
1）上傳數據：數據上傳後，在工作表右上方點擊「添加圖表」—「新建圖表」—「地圖圖表」，選擇需要的工作數據（可選擇多個工作表數據哦）；
註：單純的行政地圖直接選擇「普通圖表」哈~~~
6. 百度統計熱力圖是什麼
網路統計熱力圖是用來反饋網站點擊的。
一：如何添加網路統計熱力圖功能
這個工具在網路統計裡面顯示叫「頁面點擊圖」，對外號稱是世界上第一款免費的智能熱力圖。先簡單跟大家說下，如何通過網路統計使用這功能，然後再跟大家詳細分享這網路統計熱力圖到底有什麼過人之處。
如圖：在網路統計「網站分析」欄目下選擇頁面點擊圖，然後創建點擊圖，輸入你想統計的頁面名稱和頁面地址即可。當然前提是你的網站有裝上網路統計代碼。
當天添加後，需要第2天才能看到昨天的數據，現在網路統計熱力圖支持同時查看最近7天的數據。
二：頁面點擊熱力圖功能
這個是網路統計熱力圖最大的特色功能，能統計頁面上用戶滑鼠點擊的行為，從而了網站的各個區域的用戶點擊情況。現在就來跟大家介紹下頁面點擊熱力圖的幾個特色。
1：通過顏色分別，一目瞭然網站用用戶點擊數據分布
如圖：28推首頁22日的熱力圖分布，紅色越集中的地方，就是用戶經常關注的地方。橙色次之，綠色表示點擊較少。大家能通過圖片顏色，就一目瞭然的知道哪個區域點擊的人最多。
紅色最多，從而說明那個位置點擊人氣比較旺。因為右側頂部是會員注冊/登陸的位置，而大部分忠實會員都是先直接訪問首頁，然後再登陸論壇。因此那個位置是整個首頁點擊率最高也是在情理之中。
2：了解網站熱門區域的點擊數據用戶來源情況
如果想知道某個區域有多少點擊，只需要用滑鼠框選(在圖上點擊滑鼠，按住、拖動、放開)熱點區域，就能查看該區域的點擊數及比例，而且還可查看點擊該區域用戶的來源，是不是非常的神奇了。一次性能同時框出5個區域中的數據進行對比。
通過下圖框出來的數據可以看到，頂部右側的紅色區域在22日有1648次點擊，其中1255次點擊來自直接訪問，有301次點擊來自搜索引擎，剩下92來自外部鏈接。聚焦度22%,也就是占據了整個頁面22%的點擊數。
3：網站廣告效果監控
如果用網路廣告管家等工具，也可以精準的監控廣告的點擊效果。但如果這個廣告是全站都放了，而我只想監控某個頁面帶去的效果，這時候網路統計熱力圖的價值就體現出來了。可以任意設置，監控具體某個頁面的情況。比如前面的首頁熱力圖大家能發現，28推首頁左側這個圖片廣告的所在區域的點擊情況，在首頁被一共點擊了136次，其中108次來自直接訪問，18次來自搜索引擎，10次來自外部鏈接，聚焦度2% 。從而大概的了解到這個區域的廣告效果，吸引了多少人的關注。
另外再用另外個網站go9go舉例，通過上圖能發現go9go首頁中間的通欄圖片廣告，昨天產生了46個點擊，其中31個來自直接訪問，11個來自搜索引擎，4個來自外部鏈接。
通過這些數據就能發現，會主動產生點擊行為的忠實用戶來源，是主要通過直接訪問，還是通過搜索引擎和外部鏈接。這些都是非常珍貴的數據分析，能幫助站長更好的優化網站，從而促進網站的廣告效果。
4：詳細了解任意區域的數據來源情況
但網路熱力圖的數據分析功能遠不止此，大家看下圖能看到更細的數據。能詳細了解到這個區域的點擊是來自哪些具體的哪些關鍵詞進來的用戶，或者對方是來自什麼地域的和使用的什麼瀏覽器。這些數據能幫助站長，更好的分析網站用戶來源，通過什麼關鍵詞，什麼地域來的用戶會對網站的哪些內容更感興趣。
通過上圖就能發現，在這2個區域的用戶詳細情況。會發現除了直接訪問的用戶，通過搜索詞來點擊，主要又是通過什麼關鍵詞進來的。訪問這些區域的，主要是哪些地域的人。通過這些就能知道，哪些關鍵詞對網站粘性更強，網站最受哪些地域的人喜愛。
網路統計熱力圖的功能，可以說是非常強大了，相信大家看到這，就已經非常想嘗試下這個功能。接下來再跟大家介紹下「鏈接點擊圖功能」。
三：鏈接點擊圖功能
其實以前在谷歌和CNZZ也見過類似的功能，能統計每個鏈接的點擊次數，但只能統計站內鏈接的效果，站外鏈接就無法統計到。可能因為這個服務比較耗伺服器資源，當時使用在谷歌等統計使用類似這功能的時候，經常打不開頁面或者出現數據丟失不準，最後慢慢就放棄使用。
但網路這個鏈接點擊圖的統計原理和谷歌和CNZZ的都不同，網路鏈接圖是記錄用戶的滑鼠點擊行為。統計訪問這個超鏈的用戶，進行了多少次滑鼠點擊的行為。只要是這在頁面內的點擊行為都能統計到，因此統計的數據會更加的全。
通過熱力圖功能，可以了解某個區域的點擊數據，比如剛才上面28推論壇首頁左側的廣告，顯示這個區域一共有136次點擊行為，但並不代表給這個廣告主帶去了136個訪問量。如果想了解精確的點擊數字，這時候鏈接點擊圖功能，就能大顯身手了。通過「鏈接點擊圖功能」能夠具體的統計到頁面上單個超鏈接產生的點擊數據。
通過上圖顯示的數據可以發現，在22日這個在首頁廣告鏈接實際點擊了40次。因為之前的網路統計熱力圖只是統計的點擊行為，並不是統計的點擊具體鏈接的行為。所以光看熱力圖，看在某些超鏈接區域被點擊了很多次，但並不代表超鏈點擊的實際效果。
看上圖還能了解到，被點擊次數最多的是「每日簽到」功能有232次。也說明大部分會員也習慣通過首頁使用每日簽到功能。通過上圖還能發現，最新帖子區域都沒有一個點擊，是因為這都是今天發的鏈接。熱力圖只能統計到昨天的超鏈數據，所以還未統計到這些鏈接的點擊效果。而本周熱門區域，因為有少數帖子昨天也在首頁出現過，所以能統計一些點擊數據。
通過之前的熱力圖是發現go9go首頁這個區域被點擊了46次，但通過鏈接點擊圖，更精確的統計到首頁這個通欄廣告實際是被點擊了41次。從而更精確的了解到網站產生的廣告效果，從而讓站長心裡有底。
四：通過熱力圖做好網站優化，提升用戶體驗
通過上面的幾個案例，大家也能了解到最終鏈接點擊圖統計到點擊數字通常都比熱力圖統計到的點擊數要少很多。因為很多用戶點擊行為，並沒實際點擊到具體的鏈接url。透過熱力圖就能發現，有的圖片上沒有鏈接，但是用戶點擊很多，說明用戶以為這個地方是可以點擊的，但站長並沒在這個位置上放上超鏈。說明就是網站設計不人性化，浪費了用戶的感情和時間。站長可以通過熱力圖更好的了解網站的用戶行為，進一步做好網站優化，提升用戶體驗，從而把網站做大做強。
網路統計推出熱力圖, 那麼一段時間關注度很高. 我也湊熱鬧, 至今使用了一個多月. 這就說說我自己對網路統計的看法, 不局限於熱力圖.
我會使用網路統計起初只是為了熱力圖, 因為我想搞清楚那些功能對用戶真的會使用, 想了解他們在網站上的點擊行為, 而這些很難通過調研和問卷來確定. (就算有人回答, 對方未必能講自己真實的想法說出來.) 難道每次修改界面, 增刪功能只能自拍腦袋?
熱力圖
我們來看看網路熱力圖究竟長什麼樣.
網路統計現在最多可以監控指定網站的 10 個頁面. 與一般的 Heat Map 一樣, 可以看到頁面的熱度分布. 但網路熱力圖可以在頁面框選一個區域, 並獲取選中區域的點擊數量和來源. (細化到直接訪問, 外部鏈接和搜索引擎的情況.)
鏈接點擊圖也算是熱力圖的部分功能, 類似 Google Analytics 的 In-Page Analytics, 顯示某個頁面的鏈接點擊百分比. 但不管 GA 還是網路統計, 會將相同指向的鏈接看作一個, 並且不能讀取 JavaScript 生成的內容, 都不太靠譜. (Google Analytics 新版本目前沒有這個功能.)
網路統計特色功能
基於某些原因, 網路的產品常招站長們吐槽, 網路統計和熱力圖也不例外. 但是我使用過之後, 發現除了熱力圖, 其他統計功能也是可圈可點的.
值得一說的, 網路統計 "最新訪客" 欄目可以看到實時的訪問記錄, 這個功能很強大, 你可以通過這些數據了解都有什麼樣的人在關注你, 甚至找到適合的合作方.
對國內的前端和有開發經驗的站長來說, "瀏覽器" 欄目中, 網路統計到第三方瀏覽器 (如: 360 瀏覽器, 搜狗瀏覽器, 遨遊, 世界之窗, ...), 極大地方便了兼容性側重. 這是 Google Analytics 等統計服務無法提供的.
文章總結
相對於 Google Analytics, 網路統計的信息更加直接, 迅速, 便於長期監控. 但因為可定製性差, 數據篩選功能缺失, 不便生成報表. 我現在是 Google Analytics 和網路統計一起用, 正好互補一下. 我已經將所有 10 個網路熱力圖的邀請碼發放出去了, 有需要的朋友請關注網路熱力圖活動頁面, 或者關注 @網路統計 的最新消息.
2011年9月更新信息: 網路熱力圖已經不需要邀請碼, 只要注冊網路統計即可使用.
首先，點此登錄進入你的網路統計頁面，在網路統計頁面的左側，「網站分析」菜單下我們可以看到「頁面點擊圖」子菜單，這里就是網路統計熱力圖的藏身之處：
不過，目前網路統計熱力圖功能還處在內測階段，你需要有邀請碼才能正式登入試用。月夜目前一共保有8枚邀請碼，你可以在本文文後留言向月夜索取。在點擊鏈接出現的輸入邀請碼的窗口內輸入邀請碼之後，進入頁面點擊圖頁面，就可以為你的網站創建頁面點擊圖了：
點擊「立即創建」按鈕，系統彈出「創建頁面點擊圖」頁面.
在彈出的頁面上，輸入所需要的信息之後，點擊確定按鈕，即可為相應頁面創建對應的熱力圖。
需要說明的是，網路統計熱力圖的效果顯示需要一定的歷史數據，所以對於剛剛創建好的統計圖，我們查看時顯示不出明顯的效果，需要根據訪問量的多少等待一段時間，待系統存有相應的數據之後再進行查看。
我們可以在如上所示顯示的網路統計熱力圖效果圖上用滑鼠框選對應區域以分析某個區域的訪問來源等數據.
7. 數據分析 地圖 熱力圖 什麼軟體
網路地圖、高德地圖、谷歌地圖、騰訊地圖、Arcgis軟體提供數據分析、地圖、熱力圖。
1、網路地圖：
網路地圖熱力圖功能，展示該地區人員密度。在這部分中，關鍵就是數據的獲取(坐標信息)。熱力圖能告訴用戶頁面的哪些部分吸引了大多數訪客的注意，這對web數據分析非常有用。
2、高德地圖：
高德熱力圖是利用獲取的手機基站定位該區域的用戶數量,通過用戶數量渲染地圖顏色。實現展示該地區人的密度，關鍵就是數據的獲取(坐標信息)。
3、谷歌地圖：
提供包括局部詳細的衛星照片，此款服務可以提供含有全球城市政區和交通以及商業信息的矢量地圖、不同解析度的衛星照片和可以用來顯示地形和等高線地形視圖。
4、騰訊地圖：
這是由騰訊公司推出的一種互聯網地圖服務。用戶可以從地圖中看到普通的矩形地圖、衛星地圖和街景地圖以及室內景(詳見下面)。用戶可以使用地圖查詢銀行、醫院、賓館、公園等地理位置，有助用戶的平時生活出行所需。
5、Arcgis：
ArcGIS產品線為用戶提供一個可伸縮的，全面的GIS平台。ArcObjects包含了許多的可編程組件，從細粒度的對象（例如單個的幾何對象）到粗粒度的對象（例如與現有ArcMap文檔交互的地圖對象）涉及面極廣，這些對象為開發者集成了全面的GIS功能。
8. 熱力圖app哪個好
1、網路地圖：
支持熱力圖，提供城市研究、商圈分析、人群熱力分布、人群洞察、目標人群識別、地塊價值分析等多維服務，賦能政府、規劃、房產、零售等多個行業數據，是為用戶提供包括智能路線規劃、智能精準導航（駕車、步行、騎行）、實時路況、實時公交等出行相關服務的平台。
2、DataFocus：
支持熱力圖分析功能，是一款智能數據分析系統。DataFocus是個數據分析的多面手，可以把它當作下一代BI系統，或者創新的報表分析工具使用，它包含了傳統商業智能軟體系統所具備的全部功能。
智能數據分析功能可以針對較高維度的大數據集展開分析，並生成智能診斷報告，在此基礎上，專家版產品還提供了機器學習開發平台。
3、谷歌地圖：
支持熱力圖功能，用戶只要在新版谷歌地圖上搜索某個球場、音樂廳、劇院或酒吧等地點，就會看到以卡片顯示的搜索結果，並帶有一個鏈接指向該地點即將舉行的活動。點擊該鏈接，就會出現該地點即將舉辦活動的清單。
4、海致BDP：
海致成立於2013年7月。作為一家技術驅動的創業型公司，BDP的創始班底擁有豐富的技術經驗。海致BDP為企業提供的核心價值在於用直觀、多維、實時的方式展示和分析數據，能一鍵聯通企業內部資料庫、Excel及各種外部數據。
5、Data Analytics：
Data Analytics的熱力圖，特別適合用於數據量較大且具有連續性的數據進行分析，直觀的利用顏色展示數據分布。比如：一年中，每天、每小時的用戶訪問量，能快速查看用戶訪問量的情況，因為加入了時間維度，所以不再適合直接用地圖去展現。
9. Echarts 支持熱力圖么
支持的
方法/步驟
先去網上下載些基本的東西，像echarts啊zrender啊這些，之前的經驗都有講過，大家可以去看下。這里還要外加點就是去網上找下省的絕對經緯度或者是市的絕對經緯度，我用的是市，數據來自網路。
echarts官網上有熱力圖的demo，寫的不是很多，大家可以去看下。
主要是為了了解一下，傳入熱力圖的數據是哪種，經過調試我發現，傳入的是絕對的經緯度，經緯度密集的話就能顯示出暖色調了，需要調試才曉得，我也是low的不行。
下面就可以直接導入自己的數據了。後台怎麼寫就不說了。我們講前端的顯示。如果傳入的參數經緯度都一樣的話就顯示不出來了，我後台的數據比較粗糙，只統計了某個區多少個人，共用一個絕對經緯度，所以加了math.radom隨機生成。
當然，生成的數量是根據地區總人數來的，這樣就能實際的顯示你要的結果啦
6
你看，這樣就在地圖上顯示出了熱力圖啦
var heatData = [];
for (var i = 0; i < 200; ++i) {
heatData.push([
100 + Math.random() * 20,
24 + Math.random() * 16,
Math.random()
]);
}
for (var j = 0; j < 10; ++j) {
var x = 100 + Math.random() * 16;
var y = 24 + Math.random() * 12;
var cnt = 30 * Math.random();
for (var i = 0; i < cnt; ++i) {
heatData.push([
x + Math.random() * 2,
y + Math.random() * 2,
Math.random()
]);
}
}
option = {
backgroundColor: '#1b1b1b',
title : {
text: '熱力圖結合地圖',
x:'center',
textStyle: {
color: 'white'
}
},
tooltip : {
trigger: 'item',
formatter: '{b}'
},
toolbox: {
show : true,
orient : 'vertical',
x: 'right',
y: 'center',
feature : {
mark : {show: true},
dataView : {show: true, readOnly: false},
restore : {show: true},
saveAsImage : {show: true}
}
},
series : [
{
name: '北京',
type: 'map',
mapType: 'china',
roam: true,
hoverable: false,
data:[],
heatmap: {
minAlpha: 0.1,
data: heatData
},
itemStyle: {
normal: {
borderColor:'rgba(100,149,237,0.6)',
borderWidth:0.5,
areaStyle: {
color: '#1b1b1b'
}
}
}
}
]
};
10. 用熱力圖工具怎麼分析網站
熱力圖工具有很多，不同行業有不同的定義。網站的熱力圖展現是基於用戶點擊行為，一般點擊量越高的位置顏色越偏熱。具體分析的時候可以看以下幾點：
1.點擊熱圖
點擊直觀反映用戶的探索需求或進入下一步的動機。可以通過各元素的點擊熱度快速了解頁面上哪些內容更吸引用戶互動。舉例：
用戶是否點擊了我們希望互動的內容？
有沒有被大量點擊的重要按鈕或元素被放到了不起眼的地方？
是否有用戶點擊的圖片或段落其實我們根本沒放鏈接？
2.注意力熱圖
用戶在某個頁面區域停留查看的時間越久，該區域顏色越熱。即使用戶沒有留下點擊，我們也可以通過他們的瀏覽時長來了解他們對內容的興趣。舉例：
用戶認真查看了哪些內容？哪些被一掃而過？
他們感興趣的是否和我們預想的一樣？
是否有被用戶仔細閱讀的內容放到了過於靠下的位置？
3.點擊分析圖
點擊分析圖與點擊熱圖相比可以查看具體的點擊量數據，即使它可能藏在折疊菜單、滾屏Banner中。
具體是哪些元素吸引了多少點擊？占據了整頁點擊多少比例？
是否有不符合我們預期的失誤誘導？在這里流失了多少用戶？
在重要的按鈕或元素上框選一下，看看留下點擊的訪問者來自於哪些渠道、具備哪些特徵？
4.瀏覽觸達線
瀏覽觸達線表示的百分比代表用戶抵達此區域後的留存比例。百分比越低，越少用戶能夠看到這一位置。讓內容對用戶產生持續吸引力可以有效改善觸達比例。舉例：
瀏覽觸達率很低的位置是否有很重要的信息？
是否有瀏覽觸達率驟降的區域？中間的內容出現了什麼問題？
不同渠道的用戶是否在較遠位置的瀏覽觸達率存在差異？哪個渠道質量更好？
用熱力圖工具來分析網站，目前市面上做的比較好的是ptengine，簡單易上手。通過熱力圖分析，我們可以直觀、高效的洞察用戶行為，更快更好的做出產品和運營決策。營銷人、產品、數據都值得研究一下它的玩法，對工作非常有益。