5個常用的大數據可視化分析工具

2021-03-02 開發者技術前線

點擊「開發者技術前線」,選擇「星標🔝」

讓一部分開發者看到未來


大數據及移動網際網路時代,每一個使用移動終端的人無時無刻不在生產數據,而作為網際網路服務提供的產品來說,也在持續不斷的積累數據。數據如同人工智慧一樣,往往能表現出更為客觀、理性的一面,數據可以讓人更加直觀、清晰的認識世界,數據也可以指導人更加理智的做出決策。
而在大數據時代的今天,最有價值的商品則是數據。那麼今天在這裡給大家推薦一些常用於數據分析的必備神器。


 
Tableau 幫助人們快速分析、可視化並分享信息。它的程序很容易上手,各公司可以用它將大量數據拖放到數字「畫布」上,轉眼間就能創建好各種圖表。數以萬計的用戶使用 Tableau Public 在博客與網站中分享數據。


Echarts可以運用於散點圖、折線圖、柱狀圖等這些常用的圖表的製作。Echarts的優點在於,文件體積比較小,打包的方式靈活,可以自由選擇你需要的圖表和組件。而且圖表在移動端有良好的自適應效果,還有專為移動端打造的交互體驗。


Highcharts的圖表類型是很豐富的,線圖、柱形圖、餅圖、散點圖、儀表圖、雷達圖、熱力圖、混合圖等類型的圖表都可以製作,也可以製作實時更新的曲線圖。另外,Highcharts是對非商用免費的,對於個人網站,學校網站和非盈利機構,可以不經過授權直接使用 Highcharts 系列軟體。Highcharts還有一個好處在於,它完全基於 HTML5 技術,不需要安裝任何插件,也不需要配置 PHP、Java 等運行環境,只需要兩個 JS 文件即可使用。


魔鏡是中國最流行的大數據可視化分析挖掘平臺,幫助企業處理海量數據價值,讓人人都能做數據分析。魔鏡基礎企業版適用於中小企業內部使用,基礎功能免費,可代替報表工具和傳統BI,使用更簡單化,可視化效果更絢麗易讀。


圖表秀的操作簡單易懂, 而且站內包含多種圖表,涉及各行各業的報表數據都可以用圖表秀實現, 支持自由編輯和Excel、csv等表格一鍵導入,同時可以實現多個圖表之間聯動, 使數據在我們的軟體輔助下變的更加生動直觀,是目前國內先進的圖表製作工具。大數據是對海量數據存儲、計算、統計、分析等一系列處理手段,處理的數據量是TB級,甚至是PB或EB級的數據,是傳統數據處理手段無法完成的,大數據涉及分布式計算、高並發處理、高可用處理、集群、實時性計算等等,匯集的是IT最熱門、最流行的IT技術,大數據是機器學習、深度學習、AI等尖端可以領域的基礎架構。大數據技術為決策提供依據,在政府、企業、科研項目等決策中扮演著重要的角色,在社會治理和企業管理中起到了不容忽視的作用,例如我國、美國以及歐盟等國家都已將大數據列入國家發展戰略,微軟、谷歌、百度以及亞馬遜等大型企業也將大數據技術列為未來發展的關鍵籌碼。



第一階段JavaSE + MySql + LinuxJava基礎 → OOP編程 →Java集合→ IO/NIO → Eclipse → Intellij IDEA → Socket網絡技術 → Mysql 資料庫 → JDBC Api → JVM內存結構 → 階段項目實戰 → Linux(VMware、CentOS、目錄結構、Linux命令)第二階段Hadoop 與 生態系統Hadoop→ MapReduce → Hive →Avro與Protobuf → Zookeeper → HBase → phoenix →Redis → Flume分布式 → SSM(Spring、SpringMVC、Mybatis) →Kafka架構第三階段Storm 與Spark 及其生態圈Scala→ Spark Job → Spark RDD→ spark job部署與資源分配 → Sparkshuffle → Spark SQL → SparkStreaming → Spark ML → azkaban第四階段其他第五階段項目實戰、技術綜合運用


研究/工作方向+地點+學校/公司+暱稱(如前端+上海+上交+可可)根據格式備註,可更快被通過且邀請進群,領取一份專屬學習禮包

相關焦點

  • TOP50+5大數據可視化分析工具
    一款好的工具可以讓你事半功倍,尤其是在大數據時代,更需要強有力的工具通過使數據有意義的方式實現數據可視化,還有數據的可交互性;我們還需要跨學科的團隊,而不是單個數據科學家、設計師或數據分析員;我們更需要重新思考我們所知道的數據可視化,圖表和圖形還只能在一個或兩個維度上傳遞信息, 那麼他們怎樣才能與其他維度融合到一起深入挖掘大數據呢?
  • 55 個實用的大數據可視化分析工具
    一款好的工具可以讓你事半功倍,尤其是在大數據時代,更需要強有力的工具通過使數據有意義的方式實現數據可視化,還有數據的可交互性;我們還需要跨學科的團隊,而不是單個數據科學家、設計師或數據分析員;我們更需要重新思考我們所知道的數據可視化,圖表和圖形還只能在一個或兩個維度上傳遞信息, 那麼他們怎樣才能與其他維度融合到一起深入挖掘大數據呢?此時就需要倚仗大數據可視化(BDV)工具。
  • 數據可視化分析工具大集合
    數據時代,沒有一款好的數據可視化分析工具,光有團隊怎麼行?商場如戰場,數據是把槍。亞馬遜運用大數據為客戶推薦商品信息,阿里用大數據成立了小微金融服務集團,而谷歌更是計劃用大數據接管世界……不知不覺,數據已經成為我們生活中必不可少的利器。本文收集了各個平臺各種行業的數據可視化分析工具,讓你不僅大飽眼福,而且還可以讓你事半功倍。
  • 盤點:56個最實用大數據可視化分析工具
    (1)實時性:數據可視化工具必須適應大數據時代數據量的爆炸式增長需求,必須快速的收集分析數據、並對數據信息進行實時更新
  • 50個大數據可視化分析工具,你會用幾個?
    一款好的工具可以讓你事半功倍,尤其是在大數據時代,更需要強有力的工具通過使數據有意義的方式實現數據可視化,還有數據的可交互性;我們還需要跨學科的團隊,而不是單個數據科學家、設計師或數據分析員;我們更需要重新思考我們所知道的數據可視化,圖表和圖形還只能在一個或兩個維度上傳遞信息, 那麼他們怎樣才能與其他維度融合到一起深入挖掘大數據呢?
  • 共55個,盤點最實用的大數據可視化分析工具
    一款好的工具可以讓你事半功倍,尤其是在大數據時代,更需要強有力的工具通過使數據有意義的方式實現數據可視化,還有數據的可交互性;我們還需要跨學科的團隊,而不是單個數據科學家、設計師或數據分析員;我們更需要重新思考我們所知道的數據可視化,圖表和圖形還只能在一個或兩個維度上傳遞信息, 那麼他們怎樣才能與其他維度融合到一起深入挖掘大數據呢?
  • Top 7大開源數據可視化分析工具!
    在所有工具中,Gephi一直以來被認為是最值得推薦的,它可以幫助用戶輕鬆實現超過十萬個節點的可視化。但是,除了Gephi,還有很多免費開源工具可供選擇,本文列出了頂級的七大數據可視化分析工具,可幫助企業分析並梳理數據之間的關係。Gephi是一個開放式的圖形可視化平臺,基本也是市場上公認的領先分析軟體之一,也是最受歡迎的網絡可視化分析軟體包之一。
  • 48款數據可視化分析工具大集合 | 推薦收藏
    但現代的數據可視化設計一定要藉助高效的工具,今天給大家推薦47款數據可視化分析工具,一定要收藏噢!1、Excel作為一個入門級工具,是快速分析數據的理想工具,也能創建供內部使用的數據圖,但是Excel在顏色、線條和樣式上課選擇的範圍有限,這也意味著用Excel很難製作出能符合專業出版物和網站需要的數據圖。
  • 數據可視化 | 52個實用的數據可視化工具!
    ,幫助企業快速處理數據、分析數據!Tableau 是一款企業級的大數據可視化工具。Tableau 可以讓你輕鬆創建圖形,表格和地圖。它不僅提供了PC桌面版,還提供了伺服器解決方案,可以讓您在線生成可視化報告。
  • 2018年5大可視化BI工具對比分析
    如今,有大量功能強大的可視化工具和BI工具能快速的實現數據可視化,幫助業務分析推動決策。我這邊主要列出了5類BI可視化工具(QlikView、Tableau、Power BI、帆軟FineBI和Google Data Studio)的特性、優點和缺點。主要比較它們的關鍵參數,包括可用性、設置、價格、支持、維護、自助服務功能、不同數據類型的支持等。
  • 數據分析必備|24款國內外數據分析可視化工具(附網址)
    最重要的特點是配備百億級社交資料庫,同時支持全網公開數據實時抓取,從數據源端解決分析師難點;另外數說立方搭載了分布式搜索、語義分析、數據可視化三大引擎系統的海量計算平臺,實現數據處理「探索式分析」和「秒級響應」的兩個核心功能。同時數說立方是數說故事三大主打產品之一,並與其他兩大產品數說聚合和數說雷達實現從數據源、數據分析、到數據展示完整的數據解決方案。
  • 大數據常用軟體工具與應用場景
    如今,大數據日益成為研究行業的重要研究目標。面對其高數據量、多維度與異構化的特點,以及分析方法思路的擴展,傳統統計工具已經難以應對。工欲善其事,必先利其器。眾多新的軟體分析工具作為深入大數據洞察研究的重要助力, 也成為數據科學家所必須掌握的知識技能。然而,現實情況的複雜性決定了並不存在解決一切問題的終極工具。
  • 可視化 數據可視化常用的五種方式及案例分析
    概念藉助於圖形化的手段,清晰、快捷有效的傳達與溝通信息。從用戶的角度,數據可視化可以讓用戶快速抓住要點信息,讓關鍵的數據點從人類的眼睛快速通往心靈深處。 數據可視化一般會具備以下幾個特點:準確性、創新性 和 簡潔性。
  • 30款常用的大數據分析工具推薦(最新)
    RapidMiner和KNIME一樣,RapidMiner通過可視化程序進行操作,能夠手動運作、分析和建模。它通過開源平臺、機器學習和模型部署來提高數據工作效率。統一的數據科學平臺可加速從數據準備到實現的分析工作流程,極大地提高了技術人員的效率,是最易於使用的預測分析軟體之一。5.
  • 數據可視化技術:python數據可視化工具庫匯總(共21個)
    什麼樣的數據、什麼樣的場景用什麼樣的圖表都是有一定的規定的。(這個以後寫一篇博客來記錄一下。當然我後續還會把自己的一些學習數據可視化的筆記放上來。)這裡主要分享一些比較常用的python可視化庫。感興趣的小夥伴往下看。
  • 大數據研究常用軟體工具與應用場景
    如今,大數據日益成為研究行業的重要研究目標。面對其高數據量、多維度與異構化的特點,以及分析方法思路的擴展,傳統統計工具已經難以應對。工欲善其事,必先利其器。眾多新的軟體分析工具作為深入大數據洞察研究的重要助力, 也成為數據科學家所必須掌握的知識技能。然而,現實情況的複雜性決定了並不存在解決一切問題的終極工具。
  • 數據人必備!史上最全的數據分析可視化工具!
    作為一名數據分析人,沒有一個好的可視化工具怎麼能行?藉此,學姐整理了史上最全的數據可視化分析工具盤點!涉及數據分析、商業分析、軟體分析及圖像處理,可能涉及到所有可視化相關領域,行業裡的學習夥伴趕緊看看有沒有自己正在學習的吧!
  • 數據可視化的方法、工具和應用
    數據可視化簡介數據可視化,是指用圖形的方式來展現數據,從而更加清晰有效地傳遞信息,主要方法包括圖表類型的選擇和圖表設計的準則。隨著網際網路的廣泛應用,我們的工作和生活等各個方面,每時每刻都在產生大量的數據,也就是所謂的「大數據時代」,發展的趨勢是人們越來越喜歡用數據說話。數據可視化作為一種有效傳遞信息的手段,被越來越廣泛地應用到很多領域。
  • 數據分析可視化工具大對比!
    那麼,作為個人或公司,如何選擇分析和可視化數據的工具? 在本文中,我們從各個方面比較三個工具的功能。 Microsoft Excel發布於1985年,本質上是一種具有計算,繪圖工具,數據透視表和宏程式語言等功能的工具,可以在Windows,Mac,Android,iOS等多種作業系統上運行。
  • 數據分析可視化工具大對比!
    那麼,作為個人或公司,如何選擇分析和可視化數據的工具? 在本文中,我們從各個方面比較三個工具的功能。 Microsoft Excel發布於1985年,本質上是一種具有計算,繪圖工具,數據透視表和宏程式語言等功能的工具,可以在Windows,Mac,Android,iOS等多種作業系統上運行。