有没有可视化HTML对比工具？

一、有没有可视化HTML对比工具？

说到对比两个文件差异，对于我们程序员来说，可以说是天天碰到。我们经常需要对比两份代码是否不同。但今天给大家推荐的是，一个对比两份Html代码最终效果差异的项目。

项目简介

一个基于.Net 4.5开发的对比Html文件、片段效果差异的项目。两份Html效果不一样的地方会通过颜色、删除线、背景色分别标记出来。

该项目使用场景一般是针对一些文章排版、错别字显示等情况，项目比较简单，感兴趣的可以了解下。

技术架构

1、平台：基于.Net Framework 4.5、netstandard2.0开发

2、开发工具：Visual Studio 2017

项目结构

使用方法

对比Html片段

var oldText = @"<p><i>This is</i> some sample text to <strong>demonstrate</strong> the capability of the <strong>HTML diff tool</strong>.</p>
<p>It is based on the <b>Ruby</b> implementation found <a href='http://github.com/myobie/htmldiff'>here</a>. Note how the link has no tooltip</p>
<p>What about a number change: 123456?</p>
<table cellpadding='0' cellspacing='0'>
<tr><td>Some sample text</td><td>Some sample value</td></tr>
<tr><td>Data 1 (this row will be removed)</td><td>Data 2</td></tr>
</table>
                    Here is a number 2 32
<br><br>
                    This date: 1 Jan 2016 is about to change (note how it is treated as a block change!)";

var newText = @"<p>This is some sample <strong>text to</strong> demonstrate the awesome capabilities of the <strong>HTML <u>diff</u> tool</strong>.</p><br/><br/>Extra spacing here that was not here before.
<p>It is <i>based</i> on the Ruby implementation found <a title='Cool tooltip' href='http://github.com/myobie/htmldiff'>here</a>. Note how the link has a tooltip now and the HTML diff algorithm has preserved formatting.</p>
<p>What about a number change: 123356?</p>
<table cellpadding='0' cellspacing='0'>
<tr><td>Some sample <strong>bold text</strong></td><td>Some sample value</td></tr>
</table>
                    Here is a number 2 <sup>32</sup>
<br><br>
                    This date: 22 Feb 2017 is about to change (note how it is treated as a block change!)";

var diffHelper = new HtmlDiff.HtmlDiff(oldText, newText);
litOldText.Text = oldText;
litNewText.Text = newText;

// Lets add a block expression to group blocks we care about (such as dates)
diffHelper.AddBlockExpression(new Regex(@"[\d]{1,2}[\s]*(Jan|Feb)[\s]*[\d]{4}", RegexOptions.IgnoreCase));

litDiffText.Text = diffHelper.Build();

效果

通过效果图，我们可以看出：

1、不一样的地方，通过橙色背景色标记；

2、增加的地方，通过绿色背景色标记；

3、删除的地方，通过粉色背景色+删除线标记。

自定义对比效果

标记效果，也可以自定义，只需在Css文件修改样式

/* ***************************************
** Diff related styles
*****************************************/

ins {
background-color: #cfc;
text-decoration:inherit;

}

del {
color: #999;
background-color:#FEC8C8;
}

ins.mod {
background-color: #FFE1AC;
}

项目地址：https://github.com/Rohland/htmldiff.net

- End -

二、免费的数据可视化工具？

不做则已，一旦做了，自然要用上新技术。这个道理放在BI可视化分析上也同样行得通，毕竟新技术新功能使用简单、效率高、分析效果好。但问题就在于：去哪里试用BI可视化分析的新技术新功能？当然是由资深BI厂商奥威软件独立开发的SpeedBI数据分析云免费版。这里汇聚了BI可视化分析新技术，能让个人用户、正在考察BI的企业级用户免费试用各种新功能，更合理评估奥威BI软件的可视化分析能力与效果。

智能语音，给你一个用说就能做分析的平台

SpeedBI数据分析云新增智能语音功能，实现用说的来操作BI的效果。就如在年终会议上，在各种思想看法相互碰撞的探讨会上，不用操作鼠标，只需对着屏幕发出数据分析指令，下一秒屏幕上将呈现一份完整的可视化分析报表。手动切换报表？手动制作BI可视化分析报表？手动修改数据源、抽取数据？不！只需用说的，SpeedBI数据分析云将自动在后台完成数据智能匹配、智能分析，并最终以图像化分析报表呈现出来。

全新更优布局，新手上路不懵逼

SpeedBI数据分析云采用最新布局界面，将常用的、重要的功能模块放在醒目位置，不在需要从其他地方调用，直接在操作页面上就能应用，步骤更少、操作更快。

新布局不仅更有利于精简BI报表制作步骤，提升智能数据分析效率，同时也对新手上路更友好，新人再也不用担心难以适应新平台。

填报功能深度优化，使用更顺手

SpeedBI数据分析云基于原填报功能进行了深度优化，优化范围覆盖附件上传、填报查询、审批、填报列来源定义等多个方面。

除填报功能外，SpeedBI数据分析云还同时针对性优化内存计算功能、增加更丰富交互功能、新增多项简表功能优化，如通过简表行-列拼接实现复杂的中国式报表等。

SpeedBI数据分析云同步更新奥威BI系列各项先进智能可视化分析功能与板块，致力于为更广泛的BI用户提供第一手BI新功能体验，协助企业用户更全面科学评估BI功能效果。欢迎来自各行各业，有着丰富智能数据分析、数据可视化需求的用户免费登录SpeedBI数据分析云，体验奥威BI强大、实用的智能可视化分析效果。

三、大数据可视化分析工具都有哪些？

“有哪些让人惊艳的数据可视化工具？请介绍下功能特点，擅长领域，价格成本等。”看了很多小伙伴们的回答，已经分享了很多数据可视化工具，那么这里再补充一款表格工具：SeaTable，它虽然不是专门的数据可视化工具，但它作为新型的协同表格和信息管理工具，不仅记录和管理信息比 Excel 更简单易用，而且有着非常实用的数据可视化功能。不能用惊艳来形容它，因为它给你的是易用、自动、实用，而不是花里胡哨。不需要你再去专门学习可视化工具使用，只要你简单用过表格，那么你就可以在 SeaTable 表格上快速实现数据可视化，上手就会。

表格支持丰富的数据类型。文件可在线查看

某个案例表格

产品人群：面向小白、业务人员、数据管理人员、项目管理者、常用表格等广泛的人群。价格：免费使用数据可视化功能特点：

无需下载安装表格，在网页端和微信小程序上都可以使用、查看、共享。也支持私有化部署。
可用表格完成数据的收集汇总、存储、管理、可视化、分析、共享协作、内外部查询等。它同时结合了协同表格的易用性和数据库强大的数据处理能力，可实现数据的集中管理和可视化。单表支持千万级数据。
数据可视化功能丰富且免费：有日历、时间线甘特图、图库、看板、地图、BI高级统计等。可导出。
无需任何可视化基础，通过点选就可以快速自动实现。
可从本地直接导入数据，可直接在表格里记录和管理数据。可导出数据。并且也具有完善的 Python API，可快速地开发自定义数据处理流程。

本回答围绕数据可视化，简单介绍几点。当我们用 SeaTable 表格管理和可视化数据时，比如：

时间线甘特图可视化：当需要把表格管理的项目信息以甘特图形式可视化时，那么从表格的“插件”里一键添加“时间线”插件，仅需简单点选，就可以自动把项目任务呈现为时间线甘特图，不用再去费劲的布局和画图。并且可以添加多个时间线甘特图；可以设置显示字段、时间线颜色等；可选择以年、月、天展示。点击时间线条，可以直接进去查看和编辑详情。时间线图可下载为图片。如下图：

日历可视化：日历插件的设置同样很简单，也可以增加多个日历视图。点击日历上的标题可以直接进去查看和编辑。能以不同时间形式来展示日历。可打印。如下图：

日历

能以不同时间形式来展示日历，可打印

看板可视化：它能以“单选”等类型列作为分组依据，来展示表格里的信息，让团队成员一目了然地查看工作任务。点击就可以进去查看和编辑记录详情。如下图：

普通地图可视化：地图插件支持普通地图、气泡地图、图片地图三种地图类型（高级统计插件中的地图支持更多地图）。通过它可把表格中的地理位置自动展示到地图上。可设置地理位置标签颜色、直接显示字段、悬浮显示字段等，可缩放查看，也支持大屏查看，可下载为图片。

普通地图

图片地图

图库数据可视化：可把表格中的图片以图库形式展示出来，可设置展示出的字段。点击标题可直接进去查看和编辑记录详情，点击图片可放大查看图片。如下图：

统计功能数据可视化：使用表格右上角的“统计”功能，仅需点选，就可以为不同的视图创建出统计表格、统计图表，快速完成数据透视、数据可视化。点击图标、数字可直接进去查看和编辑对应的统计记录。图表可导出为图片。统计表格可作为新子表导出到表格中。如下图：

统计功能

统计表格设置

统计图表设置

BI高级统计数据可视化：内置BI功能的“高级统计”插件，同样免费使用。里面有丰富的可视化图表类型，如卡片、地图、热力图等。同样仅需点选，就可以快速创建出数据可视化图表。轻松完成数据分析、报表工作。图表可导出为图片。如下图：

卡片可视化：自动统计并比较

图表类型丰富

数据可视化图表

中国地图统计省份销售额设置，颜色越深代表数值越大

条形图统计省份销售额设置

本回答就介绍这么多，希望让你多一个更简单易用、更实用的数据可视化和表格工具，当然，它的功能还有很多哦。了解更多可访问 SeaTable

使用案例：

四、如何进行数据可视化对比？

　　对比型数据：对比两组或两组以上数据，数据维度有权重区分

　　0x01柱状图

　　视觉通道：高度，宽度

　　条数最好不要超过12条

　　1.单一柱状图

　　单一数据对比

　　离散时序数据趋势

　　2.重叠型柱状图

　　多类别数据对比

　　每条包括外部半透明“目标值”与内部不透明“实际完成情况”

　　搭配折线图，表示目标完成率

　　3.并列柱状图

　　多类别数据对比

　　不超过3个

　　4.堆叠柱状图

　　对比总体，总体各部分构成

　　总体各部分构成不超过5个

　　其它

　　0x02条形图

　　比柱状图展示更多条

　　不超过30

　　分类文本长于柱状图

　　0x03面积图

　　1.重叠对比型

　　子系列随时间变化趋势

　　2.堆砌对比型

　　整体及各部分构成随时间变化趋势

　　0x04气泡图

　　三维数据，散点图是二维

　　三个维度：x，y，面积

　　多系列，用颜色区分

　　0x05单词云图

　　文本词频与单词字号

　　一个类别

　　背景图片，配色的设计

　　0x06雷达图

　　一个类别，过个维度

　　百家指数

　　0x07星状图

　　多个类别，多个相同维度，比较不同类别的同纬度

　　多个雷达图

五、BI数据可视化工具应该如何选择？

桌面版本推荐Power BI、Tableau

Power BI

微软出品，容易上手，就是图形配色不怎么样

Tableau

老牌的可视化工具了

如果你有编程功底，可选的就很多了，D3、ECHARTS、PY等等

六、大数据可视化工具

大数据在现代社会中的重要性

随着信息时代的快速发展，大数据已经成为当今社会最重要的资产之一。大数据是指体积巨大、类型繁多的数据集合，通过运用先进的技术和工具进行分析和处理，从中挖掘出有价值的信息和洞见。在各行各业，包括金融、医疗、零售等领域，大数据都扮演着至关重要的角色。

大数据分析与挖掘

大数据分析是指通过对大规模数据集进行分析和挖掘，以发现模式、趋势和关联，并从中提取有价值的信息。这种分析需要依赖于各种工具和技术，其中可视化工具则扮演着非常重要的角色。可视化工具能够将复杂的数据以直观的方式呈现，帮助用户更好地理解数据背后的含义。

可视化工具的作用

在大数据分析过程中，可视化工具起着至关重要的作用。它们能够将抽象的数据转化为易于理解的图形和图表，帮助用户更快速地发现数据之间的关系和趋势。通过可视化工具，用户能够直观地看到数据之间的联系，更好地做出决策和预测。

大数据和可视化工具的结合应用

大数据分析与可视化工具的结合应用，为企业提供了更多的商业洞察和决策支持。通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、客户行为和竞争对手的情况。而可视化工具则能够将这些分析结果以直观的方式展现出来，让决策者更好地理解数据背后的含义。

如何选择适合的可视化工具
需求分析：首先需要明确自己的需求，确定需要分析的数据类型和展示方式。

功能比较：对不同的可视化工具进行功能比较，选择适合自己需求的工具。

易用性：考虑到用户的使用习惯和技术水平，选择易用的可视化工具。

数据安全：确保所选可视化工具具有良好的数据安全性，保护重要数据不被泄露。

技术支持：选择有良好技术支持和售后服务的可视化工具，以便在使用过程中遇到问题时能够及时解决。

结语

大数据分析和可视化工具的结合应用，为企业带来了前所未有的商业机会和竞争优势。只有充分挖掘和利用大数据，并通过合理选择适合的可视化工具，企业才能真正实现数据驱动的决策和发展。希望本文能够帮助读者更好地了解大数据和可视化工具的重要性，并在实际应用中取得更好的效果。

七、数据分析可视化图表工具推荐？

推荐数据分析可视化图表工具有：Tableau，ECharts，FineBI，QlikSense，QlikView，DataFocus等。

数据分析可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

八、6个顶级bi和数据可视化工具？

1.QlikView

这是一个专注于用户作为数据接收者的解决方案，用户可以按照类似于开发人员处理数据的工作流程，来探索和发现数据

2.Klipfolio

这是一种 100% 部署在云端的 BI 解决方案（无需桌面应用程序），为数据可视化和仪表盘组合提供了真正具有洞察力的工具

3.Tableau

与大多数其他 BI 工具一样，Tableau 通过可视化方式对数据分析进行调整归零。

4.Geckoboard

这是另一个基于云的可视化解决方案

5.Power BI

这是由微软开发和支持的软件解决方案，用于商业智能和分析。

6.Google Data Studio

它是谷歌分析解决方案的一部分

九、怎么把数据库导入可视化工具？

如果是navicat，第一：建立连接一般是127.0.0.

1第二步:双击链接展开折叠，右键链接新建数据库，第三步：右键新建数据库名字点击运行文件把准备好的数据库文件即可。

十、大数据可视化分析工具

大数据可视化分析工具已经成为现代企业不可或缺的重要组成部分。随着数据产生和积累的速度越来越快，企业面临着处理海量数据的挑战。为了更好地理解和分析数据，大数据可视化分析工具应运而生。

大数据可视化分析工具是什么？

大数据可视化分析工具是一种通过图表、图形、地图等可视化方式将大数据转化为易于理解和分析的形式。这些工具能够将复杂的数据关系进行可视化展示，帮助决策者更直观地理解数据，发现数据中的模式、趋势和异常。

与传统的数据报告和表格相比，大数据可视化分析工具有以下优势：

直观易懂：通过可视化方式展示数据，使得数据更加直观易懂，无需深入研究数据报告或表格。
快速分析：大数据可视化分析工具具有快速生成图表和图形的能力，帮助用户快速分析数据，发现问题和机会。
交互性：一些大数据可视化分析工具支持用户交互，用户可以根据自己的需求自由探索和调整可视化结果。
全面视角：大数据可视化分析工具可以将数据以多种不同的视角展示，帮助用户全面理解数据的不同方面。

大数据可视化分析工具的应用场景

大数据可视化分析工具广泛应用于各个行业和领域。以下是一些常见的应用场景：

市场营销分析：企业可以使用大数据可视化分析工具来了解市场趋势、消费者行为和竞争对手信息，从而做出更明智的营销决策。
金融风控：金融机构可以通过大数据可视化分析工具对大量的交易数据和风险指标进行分析，帮助发现潜在的风险和欺诈行为。
物流优化：物流公司可以利用大数据可视化分析工具来监控货物流动情况，优化运输路线和配送计划，提高效率并降低成本。
医疗决策：医疗机构可以通过大数据可视化分析工具对患者的病历、病情等数据进行分析，辅助医生做出诊断和治疗决策。

如何选择合适的大数据可视化分析工具？

选择合适的大数据可视化分析工具对于企业来说至关重要。以下是一些选择工具的重要考虑因素：

数据源支持：确保所选工具能够连接和支持企业的数据源，包括数据库、数据仓库和第三方数据服务。
可视化类型：不同的工具支持的可视化类型可能不同，选择工具时需确认其是否能够满足企业的特定需求。
性能和扩展性：考虑工具的性能和扩展性，确保它能够处理大规模的数据，并在未来能够满足企业不断增长的需求。
用户友好性：选择易于使用和学习的工具，减少培训成本，提高员工的使用效率。
可靠性和支持：选择可靠的工具，并确保有良好的技术支持和社区支持，以便在使用过程中遇到问题时能够及时得到解决。

大数据可视化分析工具的未来趋势

随着技术的不断发展，大数据可视化分析工具也在不断演进和改进。以下是一些大数据可视化分析工具的未来趋势：

增强的交互性：未来的大数据可视化分析工具将更加注重用户交互性，提供更多的自定义和探索功能，让用户能够更深入地分析数据。
混合数据可视化：未来的工具将能够支持多种数据源和数据类型的混合可视化，帮助用户进行跨数据源的综合分析。
人工智能和机器学习整合：大数据可视化分析工具将与人工智能和机器学习技术结合，提供更智能化的数据分析和推断功能。
云计算支持：未来的工具将更加注重云计算支持，使得用户可以随时随地通过互联网访问和分析数据。

大数据可视化分析工具的发展和应用为企业带来了巨大的价值和竞争优势。选择合适的工具，并合理利用这些工具进行数据分析，将帮助企业在信息时代背景下更好地做出决策和规划。