谷歌正式发布数据可视化工具,本文是数据可视化论文如何写和谷歌和可视化和数据类论文如何写.
数据可视化论文参考文献：
近日,Google 宣布在2016 年发布的数据可视化工具Data Studio,以及2017 年发布的的数据预先处理服务CloudDataprep,现在都可正式使用.
Data Studio 为免费的可视化报告工具,在2016 年发布测试版,经过2 年的发展,现在终于提供正式版.Data Studio 是Google Marketing Platform 的一部分,与Google 云平台紧密整合,使用者能以简单的操作,读取Google Analytics、Google Ad和Google BigQuery 共超过500 个Google 和非Google 的数据资源,进行可视化并探索数据.
Google 持续更新Data Studio 的功能,近期较大的功能更新包括探测器（Explorer）、数据混合以及Google MarketingPlatform 报告库.探测器让使用者只要简单地鼠标点击操作,就能完成数据合并等麻烦工作,这加快了分析师的工作流程,也对非技术用户更加友好.数据混合则能让企业以单一画面,检查多个跨数据来源的可视化分析结果.GoogleMarketing Platform 报告库则能创建特别的报告,这个功能提供了一系列的报告样板,让使用者可以快速整合数据,并生产信息丰富的专业报告.Google Marketing Platform 的使用者,还能从该平台的各种产品,如：Analytics、Optimize 和TagManager 中,读取Data Studio 的报告.
现在Data Studio 持续加入更新后,宣布成为正式版,并且为了重视社区的发展,Google 还开发社区连接器,让使用者可以连接不同的数据来源以及化报告模板,除了能够生产企业专属的报告外,也能轻松分享解决方案.Google 认为,这些功能有助于发展整体生态系统,让Data Studio 为更多人所用.
除了Data Studio,在2017 年Google NEXT 大会发布的Cloud Dataprep 现在也正式可用.一般而言,数据的错误、异常和格式不一致,会造成分析结果质量差,因此数据清理和准备工作虽然繁琐,却是非常重要的阶段,如此才能让后续的BigQuery 或Google Cloud Dataflow 等云分析工具的功能发挥到最大.Cloud Dataprep 是一个无服务器的可视化数据处理服务,能够自动识别上传数据的Schema、形态等,供机器学习或进一步分析之用.
Cloud Dataprep 这次推出正式版,改善了外观.登陆页面会显示最近的活动,对于新用户操作也更加友好,借助新手引导可以更快上手.另外,这个版本提供更好的协作功能,团队现在可以共同进行数据处理工作,透过分享工作流程,重新使用数据样本,甚至能够检查和审查成员的工作进度.对于商业分析师,Cloud Dataprep 也提供了计算表中的Pivot 和Union功能,用来改进数据来源,如目标Schema 匹配或是基于参数的数据集处理等工作.
由于Cloud Dataprep 是无服务器的服务,因此所有新功能都是现在立即可用,新用户可以透过操作指南开始进行探索和清理数据.
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