5个常用的大数据可视化分析工具

大数据 数据分析
在大数据时代的今天,最有价值的商品则是数据。那么今天在这里给大家推荐一些常用于数据分析的必备神器。

前言

大数据及移动互联网时代,每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据,而作为互联网服务提供的产品来说,也在持续不断的积累数据。数据如同人工智能一样,往往能表现出更为客观、理性的一面,数据可以让人更加直观、清晰的认识世界,数据也可以指导人更加理智的做出决策。

而在大数据时代的今天,最有价值的商品则是数据。那么今天在这里给大家推荐一些常用于数据分析的必备神器。

1、Tableau

Tableau 帮助人们快速分析、可视化并分享信息。它的程序很容易上手,各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上,转眼间就能创建好各种图表。数以万计的用户使用 Tableau Public 在博客与网站中分享数据。

2、ECharts

[[341390]]

Echarts可以运用于散点图、折线图、柱状图等这些常用的图表的制作。Echarts的优点在于,文件体积比较小,打包的方式灵活,可以自由选择你需要的图表和组件。而且图表在移动端有良好的自适应效果,还有专为移动端打造的交互体验。

3、Highcharts

 

Highcharts的图表类型是很丰富的,线图、柱形图、饼图、散点图、仪表图、雷达图、热力图、混合图等类型的图表都可以制作,也可以制作实时更新的曲线图。

另外,Highcharts是对非商用免费的,对于个人网站,学校网站和非盈利机构,可以不经过授权直接使用 Highcharts 系列软件。Highcharts还有一个好处在于,它完全基于 HTML5 技术,不需要安装任何插件,也不需要配置 PHP、Java 等运行环境,只需要两个 JS 文件即可使用。

4、魔镜

魔镜是中国最流行的大数据可视化分析挖掘平台,帮助企业处理海量数据价值,让人人都能做数据分析。

魔镜基础企业版适用于中小企业内部使用,基础功能免费,可代替报表工具和传统BI,使用更简单化,可视化效果更绚丽易读。

5、图表秀

图表秀的操作简单易懂, 而且站内包含多种图表,涉及各行各业的报表数据都可以用图表秀实现, 支持自由编辑和Excel、csv等表格一键导入,同时可以实现多个图表之间联动, 使数据在我们的软件辅助下变的更加生动直观,是目前国内先进的图表制作工具。

大数据是对海量数据存储、计算、统计、分析等一系列处理手段,处理的数据量是TB级,甚至是PB或EB级的数据,是传统数据处理手段无法完成的,大数据涉及分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等等,汇集的是IT最热门、最流行的IT技术,大数据是机器学习、深度学习、AI等尖端可以领域的基础架构。

大数据技术为决策提供依据,在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色,在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用,例如我国、美国以及欧盟等国家都已将大数据列入国家发展战略,微软、谷歌、百度以及亚马逊等大型企业也将大数据技术列为未来发展的关键筹码。

那么,常用的大数据技术有哪些呢?

第一阶段JavaSE + MySql + Linux

Java基础 → OOP编程 →Java集合→ IO/NIO → Eclipse → Intellij IDEA → Socket网络技术 → Mysql 数据库 → JDBC Api → JVM内存结构 → 阶段项目实战 → Linux(VMware、CentOS、目录结构、Linux命令)

第二阶段Hadoop 与 生态系统

Hadoop→ MapReduce → Hive →Avro与Protobuf → Zookeeper → HBase → phoenix →Redis → Flume分布式 → SSM(Spring、SpringMVC、Mybatis) →Kafka架构

第三阶段Storm 与Spark 及其生态圈

Scala→ Spark Job → Spark RDD→ spark job部署与资源分配 → Sparkshuffle → Spark SQL → SparkStreaming → Spark ML → azkaban

第四阶段其他

Python与数据分析、机器学习算法 

 

责任编辑:庞桂玉 来源: 人工智能与大数据技术
相关推荐

2020-09-27 14:56:33

工具数据可视化技术

2020-09-28 15:13:11

数据可视化技术工具

2018-01-25 14:34:18

大数据可视化工具

2016-04-26 14:04:29

大数据可视化

2018-01-16 23:38:06

大数据可视化数据

2014-07-25 15:04:00

阿里云

2018-11-14 10:15:58

开源技术 数据

2023-07-26 12:38:42

PyGWalker数据类型

2013-05-07 14:56:27

大数据应用工具数据中心网络

2016-11-25 11:16:22

阿里支付宝数据分析

2016-08-21 15:38:31

大数据可视化工具

2021-11-29 13:29:06

Basemap可视化分析

2022-11-15 15:14:05

2022-05-07 09:02:27

数据可视化工具库

2018-01-03 17:22:22

DataHunter数据可视化分析

2022-06-15 08:25:07

Python天气数据可视化分析

2016-12-29 20:05:56

数据可视化大数据产品分析

2018-02-04 22:22:46

大数据开发工具

2017-08-31 15:11:10

分析可视化大数据

2021-04-25 21:11:48

数据工具技术
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号