股票數據的可視化

㈠ 股票那些數據是怎樣反應在屏幕上的

是伺服器，一頭連接交易所數據終端，一頭連接你的軟體，通過伺服器把數據傳輸到了軟體，再通過你使用的軟體顯示到了你的屏幕上。

㈡ 哪些行業可應用數據可視化

幾乎都可以啊。金融中股票、理財、保險等。互聯網中用戶關注度、討論度等。只要能採集到數據將其量化，都可以應用數據可視化。數據採集軟體很多直接SO就可以，我最近用過「forespider」還行，可視化很方便。

㈢ 數據可視化性能–為什麼非常重要

性能本身是對機器，產品等工作有多好的描述。在數據可視化領域里，性能意味著有多快速度，功能有多強大及使用方便程度。可視化性能的技術和技能協助開發人員，數據分析師和科學家節省大量的時間，精力和資源效率，因而提高工作質量和擴展數據解析度。
用電腦交互和圖表技術(比如硬體性能，計算和系統可視化 )渲染呈現大量數據，性能是必不可少的。它的高性能計算模擬和監測系統是用在廣泛的經濟和科學領域中的重要因素，比如用在能源生產，航空航天，天體物理學，醫學，氣象學，股票分析，交易等。

具有什麼樣特徵的組件才能稱的上高性能?
比如領先於可視化競爭的LightningChart:
· 實時監測中無閃爍或延遲
· 高解析度數據集
· 支持交互功能
· 有效利用機器資源
· 支持使用舊電腦硬體渲染數據，並保持上述功能

哪些應用必須具備高性能?
能源。例如:在發電廠中，性能可以非常准確的從發電機收集數據，監測環境條件和提供測量的總體穩定性以防止事故。震動監測功能可以預測何時在最佳時間關閉機械更換軸承，降低維修成本。
貿易。例如:在股票交易所中，性能在並行跟蹤股票數據流和在多個監視器中分析數據流起著至關重要的作用。
醫療。例如:在醫院中，需要性能來監測患者的狀況並且提供整體穩定性以收集巨大的數據集，確保正確的醫療決策。
航天與國防。例如:在任務控制中心，性能對於飛行模擬和監視航天器發射到軌道之前，期間和之後是必不可少的。
高難度行業發展是當經社會進步的重要標志，而市面上具有高性能的圖表控制項軟體並不多。比如芬蘭LightningChart數據可視化控制項包可以協助高難度行業開發成功。

㈣ 九方智投是幹嘛的

九方智投是實戰派股票學習平台，基於大數據、AI計算、金融科技三大體系，構建智能金融投資系統，通過投教類課程以及學習軟體的產品，為不同需求及使用場景的股民提供股票學習和服務。
功能優勢：
1、AI診股：
AI診股是一款對上市公司股票數據進行可視化，量化分析的產品。結合人工智慧、大數據以及雲計算處理，分別對股票輿情、技術、資金以及業績這四大模塊進行深度挖掘，多維度解析市場，洞悉個股走勢動態，並用簡單易懂的數據和圖表呈現出來。
2、智能選股：
九方智投為投資者提供不同類型的選股功能，滿足不同的投資偏好，不同的選股方式背後都有同樣的AI智能分析系統。
資金面；依靠智能分析系統，全面分析盤口成交明細，精準掃描主力資金大幅流入的個股，跟蹤主力資金動向尋找投資機會。
技術面：利用技術指標，結合量價關系，挖掘技術上具備上漲潛力的個股投資機會。
成本面：憑借AI智能分析系統，挖掘低價籌碼集中個股，追蹤主力成本，挖掘潛伏投資機會。
價值面：依託多維度財務分析模型，從市場價值、盈利模型、運營穩健、成長、現金流及市場規模六個維度，對個股進行綜合分析，挖掘價值投資機會。
3、AI旺財：
AI旺財是一款基於證券的智慧問答產品，支持語音輸入、識別。基於每天的股票市場數據和九方智投的用戶行為數據，搭建大數據軟體。運用知識圖譜技術，將所有證券市場數據、所有用戶數據可視化。構建、挖掘、分析、顯示知識（即數據）和它們之間的相互聯系。將單一數據用知識圖譜進相連的同時，智能挖掘新的聯系與機會。
4、股市電台：
九方智投擁有股市電台專欄，大咖入駐講解股市。都可以在股市電台度過。積少成多，學習成長。
5、股票行情：
九方智投基於交易所基礎行情，從多角度對行情數據進行深加工，得到不同層次的衍生行情，幫助投資者從更多維度上了解最新行情變動，及時調整投資策略。
6、資訊：
九方智投有一個兼具廣度與深度的資訊軟體。內容涵蓋A股、美股、港股等，內容形式有要聞、欄目、熱點、7×24等，滿足投資者的不同場景需求。基於國內A股市場，九方智投也不斷打磨內容的深度，「選股早知道」、「熱點直擊」、「題材挖掘」、「公告解讀」、「每日復盤」等欄目，為投資者提供盤前、盤中、盤後全周期的內容。

㈤ 淺談BI實時圖表實現數據可視化的原理

淺談BI實時圖表實現數據可視化的原理
不久前，在商業智能實時圖表解決方案的選擇中，我們簡單講了下實時分析的工作流程。今天我們就來詳細討論一下這個話題。
如果你已經使用過實時dashboard，或者正打算建立一個，那麼，這篇文章可以幫助你理解實時dashboard背後的故事以及實時數據如何展現在你的dashboard中，從而實現數據可視化。
除去端到端之間極短的時間，數據實時可視化主要有四大步驟。這里我們用一張圖來展示。


1、捕獲數據流
實時數據流使用 scrapers、collectors、agents、listeners捕獲，並且存儲在資料庫中。資料庫通常是NoSQL資料庫，例如， Cassandra、MongoDB, 或者有時候是你只是Hadoop Hive。關系資料庫不適合這種高展現的分析。NoSQL資料庫的崛起也增強了實時數據分析向他靠攏的趨勢。
2、數據流處理
數據流可以通過許多方式處理，比如，分裂、合並、計算以及與外部數據源結合。這些工作由一個容錯分布式資料庫系統，比如， Storm、Hadoop，這些都是比較常用的大數據處理框架。但是他們卻不是實時數據分析的理想選擇。因為他們依賴MapRece面向批量的處理。不過Hadoop 2.0允許使用其他計算演算法代替MapRece，這樣使得Hadoop在實時分析系統中運用又進了一步。處理之後，數據就可以很可視化組件讀取了。
3、數據可視化組件讀取處理過的數據
處理過的數據以結構化的格式(比如JSON或者XML)存儲在NoSQL資料庫中，被可視化組件讀取。在大多數情況下，這會是一個嵌入到一個內部BI系統的圖表庫，或者成為像Tableau這種更加廣泛的可視化平台的一部分。處理過的數據在JSON/XML文件中的刷新頻率，稱為更新時間間隔。
4、可視化組件更新實時DASHBOARD
可視化組件從結構數據文件(JSON/XML),在圖表界面繪制一個圖表、儀表或者其他可視化行為。處理過的數據在客戶端展現的頻率叫做刷新間隔時間。在一些應用程序中，比如帶有圖表渲染功能的股票交易應用程序,會預先設置基於數據流的觸發功能。
會不會覺得很復雜呢?只不過這些過程會在幾秒鍾內，甚至更短時間內完成。這些操作因為不斷進步的資料庫及實時功能變成現實，特別是NoSQL資料庫。再由諸如Storm這種專用於實時進程處理的工具輔助，可以讓其性能效果更上一層能。現在的可視化數據已經支持需求場景，在當今的大數據應用程序中建立了一個實時分析生態圈。

㈥ 一堆數據要做數據分析，想要達到數據可視化的效果，在數據可視化這一塊哪個數據分析軟體比較強

1、Highcharts（適用於移動端與PC端完美交互）
Highstock 是用純 JavaScript 編寫的股票圖表控制項，可以開發股票走勢或大數據量的時間軸圖表。它包含多個高級導航組件：預設置數據時間范圍，日期選擇器、滾動條、平移、縮放功能。
同時包含直線圖、曲線圖、區域圖、柱狀圖、餅狀圖、散狀點圖、儀表圖、氣泡圖、瀑布流圖等多達 20 種圖表，其中很多圖表可以集成在同一個圖形中形成混合圖。

2、LightningChart（適用於專業領域）
快速、先進的2D和3D圖表，支持WPF和WinForms平台。

LightningChart圖形控制項徹底發揮了GPU加速和性能優化的最大效應，能夠實時呈現超過10億數據點的龐大數據。廣泛應用於科研、工程、醫療、航空、貿易、金融、能源和許多其他領域的實時測量和分析應用等等。
專門為需要超高速數據採集與呈現實時數據的專業高速軟體而特別設計。圖形採用創新的CPU負載節省技術與高效利用內存資源，為應用程序提供了無與倫比的性能：
實時監測中無閃爍或延遲現象
高解析度數據集
強交互性
有效利用技術資源
運用較舊的電腦硬體也可以保持強大功能

㈦ python怎麼實現股票數據的可視化

python 中最流行的數據可視化模塊叫 matplotlib,你可以去搜搜

㈧ 數據可視化是什麼啊怎麼做

何為數據可視化?
這里主要是指工作場景中的數據可視化(海報類、信息圖不在范圍內)。
數據可視化就是承接數據分析之後的數據展示，包括圖表設計、動效組合，形成二維圖表，三維視圖、聯動鑽取，搭配成大屏……
數據可視化的功能主要體現在兩個方面：一是數據展示;二是業務分析。數據展示很好理解，就是將已知的數據或數據分析結果通過可視化圖表的方式進行展示，形成報表、看板、dashboard、甚至配合現在流行的大屏展示技術，數據展示的方式也越來越為人所接受和歡迎。業務分析就是在看到圖表、dashboard、大屏之後，將所分析的度量和數據有效地轉化為有商業價值的見解，使其能夠為基於事實所做的決策提供支持。
數據可視化的工具
對於數據可視化，有諸多工具，如：
1、圖表類插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分強大。
2、數據報表類：Excel、金蝶、FineReport等，對於日常的報表製作，易學實用。
3、可視化BI類：比如cognos、tableau等，更直接地針對業務分析。
以上，前兩者是純粹的可視化圖標，後兩者涵蓋從數據採集、分析、管理、挖掘、可視化在內的一系列復雜數據處理。
如何實現可靠的數據可視化?
數據可視化最終還要回歸到「閱讀者」，通過傳遞有指向性的數據，找出問題所在，制定正確決策。所以數據的價值不在於被看到，而在於看到之後所引起的思考和行動。
這里，企業內數據還不同於普通的應用數據，它們大多不是通過演算法程序直接產生價值應用於用戶，而是通過合理的展示和分析，再經應用者或管理者思考和判斷，最後採取行動，從而發揮價值。
1、誰是可視化的受益者
無論你在做一份傳統的報表，匯報的PPT還是其他，首先需要搞清楚這是給誰看的，他需要了解哪些事項，關注那些指標，在決策過程中會如何利用你展示的信息和數據，一句話概括就是搞清楚數據分析工作的目標，這一張報表是用來做什麼的。後續的數據分析工作和分析報告里所要呈現的全部內容，之後都是要緊緊圍繞著這個目標主題而服務的。
2、梳理指標體系
數據可視化是要講繁雜的各條數據，梳理成指標，圍繞每個業務財務、銷售、供應鏈、生產等形成指標體系，最後通過可視化的方式展現，比如回款率、收益效率….
可以說，數據分析工作是否成功，大體就在指標的梳理。這個工作需要數據中心的人員或者BI組的人員深入業務一線去調研需求，拉來數據，建好數倉….
【指標體系分享】
如何針對業務場景做數據分析-零售業管理指標
數據化管理的指標體系大全(一)，店鋪與銷售
數據化管理的指標體系大全(二)，商品、電商、戰略決策
分析生產和庫存，靠這一套指標就夠了!
將數據可視化與業務方案結合起來

㈨ 值得推薦的數據可視化工具有哪些

推薦幾款我比較常用的可視化工具

Excel

通常認為Excel不是可視化工具，不過也確實能作出一些很漂亮的圖表，主要問題在於默認的圖表設計都太丑了太丑了。如果你想做得好一點，可能要花的時間比較多。不支持一鍵拖拽生成圖表，在細節的處理上需要花更多的時間。

實際上還有很多其他的像echart,D3.js，highcharts等等，工具的選擇上是非常多的，我個人的建議是在精專一個的同時多了解一下其他的工具。「你手裡拿著錘子，看什麼都是釘子」，不要被你自己所掌握的工具所限制，我們的出發點始終是問題解決的。我們應當做的是「你眼裡看著釘子，拿什麼都是錘子」。（文/艾萌atanqing，一個略懂數據分析的心理咨詢師）

㈩ 怎樣用EXCEL分析股票

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