1. 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网络大数据产品，如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等，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。
2. 大数据分析一般用什么工具分析
大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。
大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
一、Hadoop
Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop
是可靠的，即使计算元素和存储会失败，它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop
还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI
套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI
平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI
平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过
J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。
Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。
Pentaho
SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的
Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为
Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;
Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。
Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE
服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。
七、Druid
Druid是实时数据分析存储系统，Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。
八、Ambari
大数据平台搭建、监控利器;类似的还有CDH
1、提供Hadoop集群
Ambari为在任意数量的主机上安装Hadoop服务提供了一个逐步向导。
Ambari处理集群Hadoop服务的配置。
2、管理Hadoop集群
Ambari为整个集群提供启动、停止和重新配置Hadoop服务的中央管理。
3、监视Hadoop集群
Ambari为监视Hadoop集群的健康状况和状态提供了一个仪表板。
九、Spark
大规模数据处理框架(可以应付企业中常见的三种数据处理场景：复杂的批量数据处理(batch data
processing);基于历史数据的交互式查询;基于实时数据流的数据处理，Ceph:Linux分布式文件系统。
十、Tableau Public
1、什么是Tableau Public - 大数据分析工具
这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau
Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。
2、Tableau Public的使用
您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau
Public的可视化可以嵌入到博客中。此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。
3、Tableau Public的限制
所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。
十一、OpenRefine
1、什么是OpenRefine - 数据分析工具
以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。
2、OpenRefine的使用
清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。
3、OpenRefine的局限性
Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用
十二、KNIME
1、什么是KNIME - 数据分析工具
KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。
2、KNIME的用途
不要写代码块。相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R
。
3、KNIME的限制
数据可视化不佳
十三、Google Fusion Tables
1、什么是Google Fusion Tables
对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。此外，Google
Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一。
2、使用Google Fusion Tables
在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起;您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;
3、Google Fusion Tables的限制
表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。
十四、NodeXL
1、什么是NodeXL
它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。
2、NodeXL的用途
这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：
数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel
2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵，Pajek
.net，UCINet .dl，GraphML和边缘列表。
3、NodeXL的局限性
您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。
十五、Wolfram Alpha
1、什么是Wolfram Alpha
它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。
2、Wolfram Alpha的使用
是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。
3、Wolfram Alpha的局限性
Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问?
十六、Google搜索运营商
1、什么是Google搜索运营商
它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。
2、Google搜索运算符的使用
更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。
十七、Excel解算器
1、什么是Excel解算器
Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外，它在您安装Microsoft
Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。
2、求解器的使用
Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。
3、求解器的局限性
不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;
十八、Dataiku DSS
1、什么是Dataiku DSS
这是一个协作数据科学软件平台。此外，它还有助于团队构建，原型和探索。虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。
2、Dataiku DSS的使用
Dataiku DSS - 数据分析工具提供交互式可视化界面。因此，他们可以构建，单击，指向或使用SQL等语言。
3、Dataiku DSS的局限性
有限的可视化功能;UI障碍：重新加载代码/数据集;无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中;仍然需要与SPARK集成
以上的工具只是大数据分析所用的部分工具，小编就不一一列举了，下面把部分工具的用途进行分类：
1、前端展现
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft
Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。
国内的有BDP，国云数据(大数据分析魔镜)，思迈特，FineBI等等。
2、数据仓库
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
3、数据集市
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
3. 如何利用从数据库访问的数据呈现给前端，并在前端制作成热力图
滴滴
4. 哪款热力图app支持页面组热图和热图间比较
网站和APP的数据分析类工具，普遍具有热力图分析功能，但是目前功能做的特别完善的好像没有。ptengine可支持页面组热图和热图间比较。
5. 如何利用数据分析工具BDP制作地图热力图
BDP个人版中，GIS地图的制作一般分为3个过程，即上传数据—拖拽成图—润色完成。
1）上传数据：数据上传后，在工作表右上方点击“添加图表”—“新建图表”—“地图图表”，选择需要的工作数据（可选择多个工作表数据哦）；
注：单纯的行政地图直接选择“普通图表”哈~~~
6. 百度统计热力图是什么
网络统计热力图是用来反馈网站点击的。
一：如何添加网络统计热力图功能
这个工具在网络统计里面显示叫“页面点击图”，对外号称是世界上第一款免费的智能热力图。先简单跟大家说下，如何通过网络统计使用这功能，然后再跟大家详细分享这网络统计热力图到底有什么过人之处。
如图：在网络统计“网站分析”栏目下选择页面点击图，然后创建点击图，输入你想统计的页面名称和页面地址即可。当然前提是你的网站有装上网络统计代码。
当天添加后，需要第2天才能看到昨天的数据，现在网络统计热力图支持同时查看最近7天的数据。
二：页面点击热力图功能
这个是网络统计热力图最大的特色功能，能统计页面上用户鼠标点击的行为，从而了网站的各个区域的用户点击情况。现在就来跟大家介绍下页面点击热力图的几个特色。
1：通过颜色分别，一目了然网站用用户点击数据分布
如图：28推首页22日的热力图分布，红色越集中的地方，就是用户经常关注的地方。橙色次之，绿色表示点击较少。大家能通过图片颜色，就一目了然的知道哪个区域点击的人最多。
红色最多，从而说明那个位置点击人气比较旺。因为右侧顶部是会员注册/登陆的位置，而大部分忠实会员都是先直接访问首页，然后再登陆论坛。因此那个位置是整个首页点击率最高也是在情理之中。
2：了解网站热门区域的点击数据用户来源情况
如果想知道某个区域有多少点击，只需要用鼠标框选(在图上点击鼠标，按住、拖动、放开)热点区域，就能查看该区域的点击数及比例，而且还可查看点击该区域用户的来源，是不是非常的神奇了。一次性能同时框出5个区域中的数据进行对比。
通过下图框出来的数据可以看到，顶部右侧的红色区域在22日有1648次点击，其中1255次点击来自直接访问，有301次点击来自搜索引擎，剩下92来自外部链接。聚焦度22%,也就是占据了整个页面22%的点击数。
3：网站广告效果监控
如果用网络广告管家等工具，也可以精准的监控广告的点击效果。但如果这个广告是全站都放了，而我只想监控某个页面带去的效果，这时候网络统计热力图的价值就体现出来了。可以任意设置，监控具体某个页面的情况。比如前面的首页热力图大家能发现，28推首页左侧这个图片广告的所在区域的点击情况，在首页被一共点击了136次，其中108次来自直接访问，18次来自搜索引擎，10次来自外部链接，聚焦度2% 。从而大概的了解到这个区域的广告效果，吸引了多少人的关注。
另外再用另外个网站go9go举例，通过上图能发现go9go首页中间的通栏图片广告，昨天产生了46个点击，其中31个来自直接访问，11个来自搜索引擎，4个来自外部链接。
通过这些数据就能发现，会主动产生点击行为的忠实用户来源，是主要通过直接访问，还是通过搜索引擎和外部链接。这些都是非常珍贵的数据分析，能帮助站长更好的优化网站，从而促进网站的广告效果。
4：详细了解任意区域的数据来源情况
但网络热力图的数据分析功能远不止此，大家看下图能看到更细的数据。能详细了解到这个区域的点击是来自哪些具体的哪些关键词进来的用户，或者对方是来自什么地域的和使用的什么浏览器。这些数据能帮助站长，更好的分析网站用户来源，通过什么关键词，什么地域来的用户会对网站的哪些内容更感兴趣。
通过上图就能发现，在这2个区域的用户详细情况。会发现除了直接访问的用户，通过搜索词来点击，主要又是通过什么关键词进来的。访问这些区域的，主要是哪些地域的人。通过这些就能知道，哪些关键词对网站粘性更强，网站最受哪些地域的人喜爱。
网络统计热力图的功能，可以说是非常强大了，相信大家看到这，就已经非常想尝试下这个功能。接下来再跟大家介绍下“链接点击图功能”。
三：链接点击图功能
其实以前在谷歌和CNZZ也见过类似的功能，能统计每个链接的点击次数，但只能统计站内链接的效果，站外链接就无法统计到。可能因为这个服务比较耗服务器资源，当时使用在谷歌等统计使用类似这功能的时候，经常打不开页面或者出现数据丢失不准，最后慢慢就放弃使用。
但网络这个链接点击图的统计原理和谷歌和CNZZ的都不同，网络链接图是记录用户的鼠标点击行为。统计访问这个超链的用户，进行了多少次鼠标点击的行为。只要是这在页面内的点击行为都能统计到，因此统计的数据会更加的全。
通过热力图功能，可以了解某个区域的点击数据，比如刚才上面28推论坛首页左侧的广告，显示这个区域一共有136次点击行为，但并不代表给这个广告主带去了136个访问量。如果想了解精确的点击数字，这时候链接点击图功能，就能大显身手了。通过“链接点击图功能”能够具体的统计到页面上单个超链接产生的点击数据。
通过上图显示的数据可以发现，在22日这个在首页广告链接实际点击了40次。因为之前的网络统计热力图只是统计的点击行为，并不是统计的点击具体链接的行为。所以光看热力图，看在某些超链接区域被点击了很多次，但并不代表超链点击的实际效果。
看上图还能了解到，被点击次数最多的是“每日签到”功能有232次。也说明大部分会员也习惯通过首页使用每日签到功能。通过上图还能发现，最新帖子区域都没有一个点击，是因为这都是今天发的链接。热力图只能统计到昨天的超链数据，所以还未统计到这些链接的点击效果。而本周热门区域，因为有少数帖子昨天也在首页出现过，所以能统计一些点击数据。
通过之前的热力图是发现go9go首页这个区域被点击了46次，但通过链接点击图，更精确的统计到首页这个通栏广告实际是被点击了41次。从而更精确的了解到网站产生的广告效果，从而让站长心里有底。
四：通过热力图做好网站优化，提升用户体验
通过上面的几个案例，大家也能了解到最终链接点击图统计到点击数字通常都比热力图统计到的点击数要少很多。因为很多用户点击行为，并没实际点击到具体的链接url。透过热力图就能发现，有的图片上没有链接，但是用户点击很多，说明用户以为这个地方是可以点击的，但站长并没在这个位置上放上超链。说明就是网站设计不人性化，浪费了用户的感情和时间。站长可以通过热力图更好的了解网站的用户行为，进一步做好网站优化，提升用户体验，从而把网站做大做强。
网络统计推出热力图, 那么一段时间关注度很高. 我也凑热闹, 至今使用了一个多月. 这就说说我自己对网络统计的看法, 不局限于热力图.
我会使用网络统计起初只是为了热力图, 因为我想搞清楚那些功能对用户真的会使用, 想了解他们在网站上的点击行为, 而这些很难通过调研和问卷来确定. (就算有人回答, 对方未必能讲自己真实的想法说出来.) 难道每次修改界面, 增删功能只能自拍脑袋?
热力图
我们来看看网络热力图究竟长什么样.
网络统计现在最多可以监控指定网站的 10 个页面. 与一般的 Heat Map 一样, 可以看到页面的热度分布. 但网络热力图可以在页面框选一个区域, 并获取选中区域的点击数量和来源. (细化到直接访问, 外部链接和搜索引擎的情况.)
链接点击图也算是热力图的部分功能, 类似 Google Analytics 的 In-Page Analytics, 显示某个页面的链接点击百分比. 但不管 GA 还是网络统计, 会将相同指向的链接看作一个, 并且不能读取 JavaScript 生成的内容, 都不太靠谱. (Google Analytics 新版本目前没有这个功能.)
网络统计特色功能
基于某些原因, 网络的产品常招站长们吐槽, 网络统计和热力图也不例外. 但是我使用过之后, 发现除了热力图, 其他统计功能也是可圈可点的.
值得一说的, 网络统计 "最新访客" 栏目可以看到实时的访问记录, 这个功能很强大, 你可以通过这些数据了解都有什么样的人在关注你, 甚至找到适合的合作方.
对国内的前端和有开发经验的站长来说, "浏览器" 栏目中, 网络统计到第三方浏览器 (如: 360 浏览器, 搜狗浏览器, 遨游, 世界之窗, ...), 极大地方便了兼容性侧重. 这是 Google Analytics 等统计服务无法提供的.
文章总结
相对于 Google Analytics, 网络统计的信息更加直接, 迅速, 便于长期监控. 但因为可定制性差, 数据筛选功能缺失, 不便生成报表. 我现在是 Google Analytics 和网络统计一起用, 正好互补一下. 我已经将所有 10 个网络热力图的邀请码发放出去了, 有需要的朋友请关注网络热力图活动页面, 或者关注 @网络统计 的最新消息.
2011年9月更新信息: 网络热力图已经不需要邀请码, 只要注册网络统计即可使用.
首先，点此登录进入你的网络统计页面，在网络统计页面的左侧，“网站分析”菜单下我们可以看到“页面点击图”子菜单，这里就是网络统计热力图的藏身之处：
不过，目前网络统计热力图功能还处在内测阶段，你需要有邀请码才能正式登入试用。月夜目前一共保有8枚邀请码，你可以在本文文后留言向月夜索取。在点击链接出现的输入邀请码的窗口内输入邀请码之后，进入页面点击图页面，就可以为你的网站创建页面点击图了：
点击“立即创建”按钮，系统弹出“创建页面点击图”页面.
在弹出的页面上，输入所需要的信息之后，点击确定按钮，即可为相应页面创建对应的热力图。
需要说明的是，网络统计热力图的效果显示需要一定的历史数据，所以对于刚刚创建好的统计图，我们查看时显示不出明显的效果，需要根据访问量的多少等待一段时间，待系统存有相应的数据之后再进行查看。
我们可以在如上所示显示的网络统计热力图效果图上用鼠标框选对应区域以分析某个区域的访问来源等数据.
7. 数据分析 地图 热力图 什么软件
网络地图、高德地图、谷歌地图、腾讯地图、Arcgis软件提供数据分析、地图、热力图。
1、网络地图：
网络地图热力图功能，展示该地区人员密度。在这部分中，关键就是数据的获取(坐标信息)。热力图能告诉用户页面的哪些部分吸引了大多数访客的注意，这对web数据分析非常有用。
2、高德地图：
高德热力图是利用获取的手机基站定位该区域的用户数量,通过用户数量渲染地图颜色。实现展示该地区人的密度，关键就是数据的获取(坐标信息)。
3、谷歌地图：
提供包括局部详细的卫星照片，此款服务可以提供含有全球城市政区和交通以及商业信息的矢量地图、不同分辨率的卫星照片和可以用来显示地形和等高线地形视图。
4、腾讯地图：
这是由腾讯公司推出的一种互联网地图服务。用户可以从地图中看到普通的矩形地图、卫星地图和街景地图以及室内景(详见下面)。用户可以使用地图查询银行、医院、宾馆、公园等地理位置，有助用户的平时生活出行所需。
5、Arcgis：
ArcGIS产品线为用户提供一个可伸缩的，全面的GIS平台。ArcObjects包含了许多的可编程组件，从细粒度的对象（例如单个的几何对象）到粗粒度的对象（例如与现有ArcMap文档交互的地图对象）涉及面极广，这些对象为开发者集成了全面的GIS功能。
8. 热力图app哪个好
1、网络地图：
支持热力图，提供城市研究、商圈分析、人群热力分布、人群洞察、目标人群识别、地块价值分析等多维服务，赋能政府、规划、房产、零售等多个行业数据，是为用户提供包括智能路线规划、智能精准导航（驾车、步行、骑行）、实时路况、实时公交等出行相关服务的平台。
2、DataFocus：
支持热力图分析功能，是一款智能数据分析系统。DataFocus是个数据分析的多面手，可以把它当作下一代BI系统，或者创新的报表分析工具使用，它包含了传统商业智能软件系统所具备的全部功能。
智能数据分析功能可以针对较高维度的大数据集展开分析，并生成智能诊断报告，在此基础上，专家版产品还提供了机器学习开发平台。
3、谷歌地图：
支持热力图功能，用户只要在新版谷歌地图上搜索某个球场、音乐厅、剧院或酒吧等地点，就会看到以卡片显示的搜索结果，并带有一个链接指向该地点即将举行的活动。点击该链接，就会出现该地点即将举办活动的清单。
4、海致BDP：
海致成立于2013年7月。作为一家技术驱动的创业型公司，BDP的创始班底拥有丰富的技术经验。海致BDP为企业提供的核心价值在于用直观、多维、实时的方式展示和分析数据，能一键联通企业内部数据库、Excel及各种外部数据。
5、Data Analytics：
Data Analytics的热力图，特别适合用于数据量较大且具有连续性的数据进行分析，直观的利用颜色展示数据分布。比如：一年中，每天、每小时的用户访问量，能快速查看用户访问量的情况，因为加入了时间维度，所以不再适合直接用地图去展现。
9. Echarts 支持热力图么
支持的
方法/步骤
先去网上下载些基本的东西，像echarts啊zrender啊这些，之前的经验都有讲过，大家可以去看下。这里还要外加点就是去网上找下省的绝对经纬度或者是市的绝对经纬度，我用的是市，数据来自网络。
echarts官网上有热力图的demo，写的不是很多，大家可以去看下。
主要是为了了解一下，传入热力图的数据是哪种，经过调试我发现，传入的是绝对的经纬度，经纬度密集的话就能显示出暖色调了，需要调试才晓得，我也是low的不行。
下面就可以直接导入自己的数据了。后台怎么写就不说了。我们讲前端的显示。如果传入的参数经纬度都一样的话就显示不出来了，我后台的数据比较粗糙，只统计了某个区多少个人，共用一个绝对经纬度，所以加了math.radom随机生成。
当然，生成的数量是根据地区总人数来的，这样就能实际的显示你要的结果啦
6
你看，这样就在地图上显示出了热力图啦
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: '热力图结合地图',
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. 用热力图工具怎么分析网站
热力图工具有很多，不同行业有不同的定义。网站的热力图展现是基于用户点击行为，一般点击量越高的位置颜色越偏热。具体分析的时候可以看以下几点：
1.点击热图
点击直观反映用户的探索需求或进入下一步的动机。可以通过各元素的点击热度快速了解页面上哪些内容更吸引用户互动。举例：
用户是否点击了我们希望互动的内容？
有没有被大量点击的重要按钮或元素被放到了不起眼的地方？
是否有用户点击的图片或段落其实我们根本没放链接？
2.注意力热图
用户在某个页面区域停留查看的时间越久，该区域颜色越热。即使用户没有留下点击，我们也可以通过他们的浏览时长来了解他们对内容的兴趣。举例：
用户认真查看了哪些内容？哪些被一扫而过？
他们感兴趣的是否和我们预想的一样？
是否有被用户仔细阅读的内容放到了过于靠下的位置？
3.点击分析图
点击分析图与点击热图相比可以查看具体的点击量数据，即使它可能藏在折叠菜单、滚屏Banner中。
具体是哪些元素吸引了多少点击？占据了整页点击多少比例？
是否有不符合我们预期的失误诱导？在这里流失了多少用户？
在重要的按钮或元素上框选一下，看看留下点击的访问者来自于哪些渠道、具备哪些特征？
4.浏览触达线
浏览触达线表示的百分比代表用户抵达此区域后的留存比例。百分比越低，越少用户能够看到这一位置。让内容对用户产生持续吸引力可以有效改善触达比例。举例：
浏览触达率很低的位置是否有很重要的信息？
是否有浏览触达率骤降的区域？中间的内容出现了什么问题？
不同渠道的用户是否在较远位置的浏览触达率存在差异？哪个渠道质量更好？
用热力图工具来分析网站，目前市面上做的比较好的是ptengine，简单易上手。通过热力图分析，我们可以直观、高效的洞察用户行为，更快更好的做出产品和运营决策。营销人、产品、数据都值得研究一下它的玩法，对工作非常有益。