股票数据可视化

A. 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。

B. 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）

C. 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

D. 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

E. 数据可视化软件 数据可视化软件，，，求

你得要可视什么才行，医学方面有数据可视为心电图，股票方面有数据可视为曲线图。音频，射频研究有数据可视为频谱图。

F. 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。

G. 哪些行业可应用数据可视化

几乎都可以啊。金融中股票、理财、保险等。互联网中用户关注度、讨论度等。只要能采集到数据将其量化，都可以应用数据可视化。数据采集软件很多直接SO就可以，我最近用过“forespider”还行，可视化很方便。

H. 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

I. 有哪些值得推荐的数据可视化工具

1.plotly 2.R ggplot23.无需编程语言的工具（7个）4.基于JavaScript实现的工具（8个）5.基于其他语言的工具（5个）6.地图数据可视化工具（7个）7.金融（股票）数据可视化工具（2个）8.时间轴数据可视化工具（2个）9.函数与公式数据可视化工具（2个）10.其他（3个）共计37个工具

J. 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。