股票数据可视化图表

‘壹’ 怎样用EXCEL分析股票

EXCEL全自动分析股市软件https://item.taobao.com/item.htm?id=532889729619

‘贰’ 值得推荐的数据可视化工具有哪些

推荐几款我比较常用的可视化工具

Excel

通常认为Excel不是可视化工具，不过也确实能作出一些很漂亮的图表，主要问题在于默认的图表设计都太丑了太丑了。如果你想做得好一点，可能要花的时间比较多。不支持一键拖拽生成图表，在细节的处理上需要花更多的时间。

实际上还有很多其他的像echart,D3.js，highcharts等等，工具的选择上是非常多的，我个人的建议是在精专一个的同时多了解一下其他的工具。“你手里拿着锤子，看什么都是钉子”，不要被你自己所掌握的工具所限制，我们的出发点始终是问题解决的。我们应当做的是“你眼里看着钉子，拿什么都是锤子”。（文/艾萌atanqing，一个略懂数据分析的心理咨询师）

‘叁’ 如何用爬虫抓取股市数据并生成分析报表

1. 关于数据采集
股票数据是一种标准化的结构数据，是可以通过API接口访问的（不过一般要通过渠道，开放的API有一定的局限性）。也可以通过爬虫软件进行采集，但是爬虫软件采集数据不能保证实时性，根据数据量和采集周期，可能要延迟几十秒到几分钟不等。我们总结了一套专业的爬虫技术解决方案(Ruby + Sidekiq)。能够很快实现这个采集，也可以后台可视化调度任务。

2. 关于展现
网络股票数据的展现，网页端直接通过HTML5技术就已经足够，如果对界面要求高一点，可以采用集成前端框架，如Bootstrap；如果针对移动端开发， 可以使用Ionic框架。

3. 关于触发事件
如果是采用Ruby on Rails的开发框架的话，倒是很方便了，有如sidekiq, whenever这样子的Gem直接实现任务管理和事件触发。

‘肆’ 九方智投是干嘛的

九方智投是实战派股票学习平台，基于大数据、AI计算、金融科技三大体系，构建智能金融投资系统，通过投教类课程以及学习软件的产品，为不同需求及使用场景的股民提供股票学习和服务。
功能优势：
1、AI诊股：
AI诊股是一款对上市公司股票数据进行可视化，量化分析的产品。结合人工智能、大数据以及云计算处理，分别对股票舆情、技术、资金以及业绩这四大模块进行深度挖掘，多维度解析市场，洞悉个股走势动态，并用简单易懂的数据和图表呈现出来。
2、智能选股：
九方智投为投资者提供不同类型的选股功能，满足不同的投资偏好，不同的选股方式背后都有同样的AI智能分析系统。
资金面；依靠智能分析系统，全面分析盘口成交明细，精准扫描主力资金大幅流入的个股，跟踪主力资金动向寻找投资机会。
技术面：利用技术指标，结合量价关系，挖掘技术上具备上涨潜力的个股投资机会。
成本面：凭借AI智能分析系统，挖掘低价筹码集中个股，追踪主力成本，挖掘潜伏投资机会。
价值面：依托多维度财务分析模型，从市场价值、盈利模型、运营稳健、成长、现金流及市场规模六个维度，对个股进行综合分析，挖掘价值投资机会。
3、AI旺财：
AI旺财是一款基于证券的智慧问答产品，支持语音输入、识别。基于每天的股票市场数据和九方智投的用户行为数据，搭建大数据软件。运用知识图谱技术，将所有证券市场数据、所有用户数据可视化。构建、挖掘、分析、显示知识（即数据）和它们之间的相互联系。将单一数据用知识图谱进相连的同时，智能挖掘新的联系与机会。
4、股市电台：
九方智投拥有股市电台专栏，大咖入驻讲解股市。都可以在股市电台度过。积少成多，学习成长。
5、股票行情：
九方智投基于交易所基础行情，从多角度对行情数据进行深加工，得到不同层次的衍生行情，帮助投资者从更多维度上了解最新行情变动，及时调整投资策略。
6、资讯：
九方智投有一个兼具广度与深度的资讯软件。内容涵盖A股、美股、港股等，内容形式有要闻、栏目、热点、7×24等，满足投资者的不同场景需求。基于国内A股市场，九方智投也不断打磨内容的深度，“选股早知道”、“热点直击”、“题材挖掘”、“公告解读”、“每日复盘”等栏目，为投资者提供盘前、盘中、盘后全周期的内容。

‘伍’ 数据可视化是什么啊怎么做

何为数据可视化?
这里主要是指工作场景中的数据可视化(海报类、信息图不在范围内)。
数据可视化就是承接数据分析之后的数据展示，包括图表设计、动效组合，形成二维图表，三维视图、联动钻取，搭配成大屏……
数据可视化的功能主要体现在两个方面：一是数据展示;二是业务分析。数据展示很好理解，就是将已知的数据或数据分析结果通过可视化图表的方式进行展示，形成报表、看板、dashboard、甚至配合现在流行的大屏展示技术，数据展示的方式也越来越为人所接受和欢迎。业务分析就是在看到图表、dashboard、大屏之后，将所分析的度量和数据有效地转化为有商业价值的见解，使其能够为基于事实所做的决策提供支持。
数据可视化的工具
对于数据可视化，有诸多工具，如：
1、图表类插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分强大。
2、数据报表类：Excel、金蝶、FineReport等，对于日常的报表制作，易学实用。
3、可视化BI类：比如cognos、tableau等，更直接地针对业务分析。
以上，前两者是纯粹的可视化图标，后两者涵盖从数据采集、分析、管理、挖掘、可视化在内的一系列复杂数据处理。
如何实现可靠的数据可视化?
数据可视化最终还要回归到“阅读者”，通过传递有指向性的数据，找出问题所在，制定正确决策。所以数据的价值不在于被看到，而在于看到之后所引起的思考和行动。
这里，企业内数据还不同于普通的应用数据，它们大多不是通过算法程序直接产生价值应用于用户，而是通过合理的展示和分析，再经应用者或管理者思考和判断，最后采取行动，从而发挥价值。
1、谁是可视化的受益者
无论你在做一份传统的报表，汇报的PPT还是其他，首先需要搞清楚这是给谁看的，他需要了解哪些事项，关注那些指标，在决策过程中会如何利用你展示的信息和数据，一句话概括就是搞清楚数据分析工作的目标，这一张报表是用来做什么的。后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容，之后都是要紧紧围绕着这个目标主题而服务的。
2、梳理指标体系
数据可视化是要讲繁杂的各条数据，梳理成指标，围绕每个业务财务、销售、供应链、生产等形成指标体系，最后通过可视化的方式展现，比如回款率、收益效率….
可以说，数据分析工作是否成功，大体就在指标的梳理。这个工作需要数据中心的人员或者BI组的人员深入业务一线去调研需求，拉来数据，建好数仓….
【指标体系分享】
如何针对业务场景做数据分析-零售业管理指标
数据化管理的指标体系大全(一)，店铺与销售
数据化管理的指标体系大全(二)，商品、电商、战略决策
分析生产和库存，靠这一套指标就够了!
将数据可视化与业务方案结合起来

‘陆’ 浅谈BI实时图表实现数据可视化的原理

浅谈BI实时图表实现数据可视化的原理
不久前，在商业智能实时图表解决方案的选择中，我们简单讲了下实时分析的工作流程。今天我们就来详细讨论一下这个话题。
如果你已经使用过实时dashboard，或者正打算建立一个，那么，这篇文章可以帮助你理解实时dashboard背后的故事以及实时数据如何展现在你的dashboard中，从而实现数据可视化。
除去端到端之间极短的时间，数据实时可视化主要有四大步骤。这里我们用一张图来展示。


1、捕获数据流
实时数据流使用 scrapers、collectors、agents、listeners捕获，并且存储在数据库中。数据库通常是NoSQL数据库，例如， Cassandra、MongoDB, 或者有时候是你只是Hadoop Hive。关系数据库不适合这种高展现的分析。NoSQL数据库的崛起也增强了实时数据分析向他靠拢的趋势。
2、数据流处理
数据流可以通过许多方式处理，比如，分裂、合并、计算以及与外部数据源结合。这些工作由一个容错分布式数据库系统，比如， Storm、Hadoop，这些都是比较常用的大数据处理框架。但是他们却不是实时数据分析的理想选择。因为他们依赖MapRece面向批量的处理。不过Hadoop 2.0允许使用其他计算算法代替MapRece，这样使得Hadoop在实时分析系统中运用又进了一步。处理之后，数据就可以很可视化组件读取了。
3、数据可视化组件读取处理过的数据
处理过的数据以结构化的格式(比如JSON或者XML)存储在NoSQL数据库中，被可视化组件读取。在大多数情况下，这会是一个嵌入到一个内部BI系统的图表库，或者成为像Tableau这种更加广泛的可视化平台的一部分。处理过的数据在JSON/XML文件中的刷新频率，称为更新时间间隔。
4、可视化组件更新实时DASHBOARD
可视化组件从结构数据文件(JSON/XML),在图表界面绘制一个图表、仪表或者其他可视化行为。处理过的数据在客户端展现的频率叫做刷新间隔时间。在一些应用程序中，比如带有图表渲染功能的股票交易应用程序,会预先设置基于数据流的触发功能。
会不会觉得很复杂呢?只不过这些过程会在几秒钟内，甚至更短时间内完成。这些操作因为不断进步的数据库及实时功能变成现实，特别是NoSQL数据库。再由诸如Storm这种专用于实时进程处理的工具辅助，可以让其性能效果更上一层能。现在的可视化数据已经支持需求场景，在当今的大数据应用程序中建立了一个实时分析生态圈。

‘柒’ 第一财经为什么介绍九方智投

九方智投成立于1996年，不仅是中国证券业协会会员，还具备中国证监会颁发的经营证券期货业务许可证。这充分表明，九方智投是通过证监会重重审核及考评的正规机构，和市面上很多“三无”机构有着本质的区别。而中国证券业协会会员的身份，不仅代表了行业对于九方智投资质的肯定，同时也是九方智投自身强大实力的证明。2020年11月，九方智投荣获第一财经“金融价值榜——最佳行业影响力金融服务平台”，再次证明其不俗的投教实力。九方智投作为“持证上岗”的正规军，向来以培养成熟的投资者队伍为己任，从不向投资者荐股。

拓展资料：
一、 产品介绍
九方智投股票学习软件有九方智投旗舰版和九方智投擒龙版。九方擒龙版、九方智投旗舰版是实战派股票学习软件 ，基于大数据、AI计算、金融科技三大体系，构建智能金融投资系统。通过智能搜索服务，选择炒股利器多空雷达，结合市场讯息，探索个股上涨逻辑。九方智投擒龙版是一款投资决策辅助系统，深挖市场热点板块，通过量化板块的生命周期，直击市场领涨风口，涵盖短线、波段、价值多种策略，大数据智能匹配，锁定具有操作价值的股票。九方智投主要产品有：九方智投旗舰版e投经操盘系列、九方智投旗舰版经伟操盘系列、九方智投旗舰版猎鹰操盘系列、九方智投擒龙版腾飞系列、九方智投擒龙版金牛系列，为不同需求及使用场景的股民提供股票学习和服务。
二、 九方智投怎么样
无论是九方智投还是其他股票机构，只要是正规的、没有诈骗嫌疑的，本质上来说都是靠谱的。但是，靠谱并不能和赚钱直接划等号，关键在于你自己有没有分辨的能力，也就是说，能否在股市赚钱，就看有没有悟性。股票市场向来遵循着“721法则”，即七亏二平一赚，赚钱的人永远是少数，对于大多数散户，亏钱则是常态。所以与其问“九方智投靠谱吗”，不如问自己是否靠谱，是否能够在了解“721法则”的基础上，仍然愿意体验股市的波诡云谲。
大部分股票机构都有着非常资深、强大的顾问老师团队，九方智投也不例外，并且九方智投是拥有国家经营证券期货业务许可证的，不过话说回来，股票机构虽然靠谱，如果投资者自身缺乏基本的信息判断和分辨能力，也是没用的。
三、 品牌文化
让投资理财更简单、更专业、提升投资理财的幸福感 愿景 成为客户投资理财的终身伴侣 价值观 以客户为中心、团队协作、专注、本分、拥抱变化、创新、认真生活 功能优势 AI诊股 AI诊股是一款对上市公司股票数据进行可视化，量化分析的产品。结合人工智能、大数据以及云计算处理，分别对股票舆情、技术、资金以及业绩这四大模块进行深度挖掘，多维度解析市场，洞悉个股走势动态，并用简单易懂的数据和图表呈现出来。
智能选股。九方智投为投资者提供不同类型的选股功能，满足不同的投资偏好，不同的选股方式背后都有同样的AI智能分析系统。资金面：依靠智能分析系统，全面分析盘口成交明细，精准扫描主力资金大幅流入的个股，跟踪主力资金动向寻找投资机会。技术面：利用技术指标，结合量价关系，挖掘技术上具备上涨潜力的个股投资机会。成本面：凭借AI智能分析系统，挖掘低价筹码集中个股，追踪主力成本，挖掘潜伏投资机会。

‘捌’ 数据可视化性能–为什么非常重要

性能本身是对机器，产品等工作有多好的描述。在数据可视化领域里，性能意味着有多快速度，功能有多强大及使用方便程度。可视化性能的技术和技能协助开发人员，数据分析师和科学家节省大量的时间，精力和资源效率，因而提高工作质量和扩展数据分辨率。
用电脑交互和图表技术(比如硬件性能，计算和系统可视化 )渲染呈现大量数据，性能是必不可少的。它的高性能计算仿真和监测系统是用在广泛的经济和科学领域中的重要因素，比如用在能源生产，航空航天，天体物理学，医学，气象学，股票分析，交易等。

具有什么样特征的组件才能称的上高性能?
比如领先于可视化竞争的LightningChart:
· 实时监测中无闪烁或延迟
· 高分辨率数据集
· 支持交互功能
· 有效利用机器资源
· 支持使用旧电脑硬件渲染数据，并保持上述功能

哪些应用必须具备高性能?
能源。例如:在发电厂中，性能可以非常准确的从发电机收集数据，监测环境条件和提供测量的总体稳定性以防止事故。震动监测功能可以预测何时在最佳时间关闭机械更换轴承，降低维修成本。
贸易。例如:在股票交易所中，性能在并行跟踪股票数据流和在多个监视器中分析数据流起着至关重要的作用。
医疗。例如:在医院中，需要性能来监测患者的状况并且提供整体稳定性以收集巨大的数据集，确保正确的医疗决策。
航天与国防。例如:在任务控制中心，性能对于飞行模拟和监视航天器发射到轨道之前，期间和之后是必不可少的。
高难度行业发展是当经社会进步的重要标志，而市面上具有高性能的图表控件软件并不多。比如芬兰LightningChart数据可视化控件包可以协助高难度行业开发成功。

‘玖’ 一堆数据要做数据分析，想要达到数据可视化的效果，在数据可视化这一块哪个数据分析软件比较强

1、Highcharts（适用于移动端与PC端完美交互）
Highstock 是用纯 JavaScript 编写的股票图表控件，可以开发股票走势或大数据量的时间轴图表。它包含多个高级导航组件：预设置数据时间范围，日期选择器、滚动条、平移、缩放功能。
同时包含直线图、曲线图、区域图、柱状图、饼状图、散状点图、仪表图、气泡图、瀑布流图等多达 20 种图表，其中很多图表可以集成在同一个图形中形成混合图。

2、LightningChart（适用于专业领域）
快速、先进的2D和3D图表，支持WPF和WinForms平台。

LightningChart图形控件彻底发挥了GPU加速和性能优化的最大效应，能够实时呈现超过10亿数据点的庞大数据。广泛应用于科研、工程、医疗、航空、贸易、金融、能源和许多其他领域的实时测量和分析应用等等。
专门为需要超高速数据采集与呈现实时数据的专业高速软件而特别设计。图形采用创新的CPU负载节省技术与高效利用内存资源，为应用程序提供了无与伦比的性能：
实时监测中无闪烁或延迟现象
高分辨率数据集
强交互性
有效利用技术资源
运用较旧的电脑硬件也可以保持强大功能

‘拾’ EXCEL中常用的图表类型对应着哪些类型的数据分析，侧重于分析数据的哪些特性

除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势！

1.柱状图

适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。

劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图

不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。

2.条形图

适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；

优势：每个条都清晰表示数据，直观；

延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图

3.折线图

适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。

优势：容易反应出数据变化的趋势。

4.各种数据地图（一共有6种类型）

适用场景：适用于有空间位置的数据集；

优劣势：特殊状况下使用，涉及行政区域；

（1）行政地图（面积图）

（2）行政地图（气泡图）

（3）地图图表（根据经纬度，可做区域、全国甚至全球地图）：点状图

（4）地图图表：热力图

（5）地图图表：散点图

（6）地图图表：地图+柱状/饼图/条形

5.饼图（环图）

适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。

优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。

劣势：肉眼对面积大小不敏感。

6.雷达图

适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。

优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。

劣势：理解成本较高。

7.漏斗图

适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的转化率。

优势:在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。

劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。

8.词云

适用场景： 显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。

优势：很酷炫、很直观的图表。劣势：使用场景单一，一般用来做词频。

9.散点图

适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。

优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。

劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。

延伸图表：气泡图（调整尺寸大小就成气泡图了）

10.面积图

适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。

延伸图表：堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的关系。

11.指标卡

适用场景：显示某个数据结果&同环比数据。

优势：适用场景很多，很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。

劣势：只是单一的数据展示，最多有同环比，但是不能对比其他数据。

12.计量图

适用场景：一般用来显示项目的完成进度。

优势：很直观展示项目的进度情况，类似于进度条。

劣势：表达效果很明确，数据场景比较单一。

13.瀑布图

适用场景：采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。

优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。

劣势：没有柱状图、条形图的使用场景多。

14.桑基图

适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

15.旭日图

适用场景：旭日图可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况，旭日图能便于细分溯源分析数据，真正了解数据的具体构成。

优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据。

16.双轴图

适用场景：柱状图+折线图的结合，适用情况很多，数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。

优势：特别通用，是柱状图+折线图的结合，图表很直观。

劣势：这个好像没什么劣势，个人感觉。

所有的数据图表均来自BDP个人版~~~图表综合效果如下：