股票数据的可视化

㈠ 股票那些数据是怎样反应在屏幕上的

是服务器，一头连接交易所数据终端，一头连接你的软件，通过服务器把数据传输到了软件，再通过你使用的软件显示到了你的屏幕上。

㈡ 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。

㈢ 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。

㈣ 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。

㈤ 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。

㈥ 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

㈦ python怎么实现股票数据的可视化

python 中最流行的数据可视化模块叫 matplotlib,你可以去搜搜

㈧ 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

㈨ 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）

㈩ 怎样用EXCEL分析股票

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