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        5個(gè)常用的大數(shù)據(jù)可視化分析工具

        共 2062字,需瀏覽 5分鐘

         ·

        2020-12-17 00:39

        點(diǎn)擊“開(kāi)發(fā)者技術(shù)前線”,選擇“星標(biāo)?”

        讓一部分開(kāi)發(fā)者看到未來(lái)


        整理自:俠夢(mèng)的開(kāi)發(fā)筆記


        前言


        大數(shù)據(jù)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,每一個(gè)使用移動(dòng)終端的人無(wú)時(shí)無(wú)刻不在生產(chǎn)數(shù)據(jù),而作為互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供的產(chǎn)品來(lái)說(shuō),也在持續(xù)不斷的積累數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)如同人工智能一樣,往往能表現(xiàn)出更為客觀、理性的一面,數(shù)據(jù)可以讓人更加直觀、清晰的認(rèn)識(shí)世界,數(shù)據(jù)也可以指導(dǎo)人更加理智的做出決策。

        而在大數(shù)據(jù)時(shí)代的今天,最有價(jià)值的商品則是數(shù)據(jù)。那么今天在這里給大家推薦一些常用于數(shù)據(jù)分析的必備神器。


        1.Tableau ?


        ?


        Tableau 幫助人們快速分析、可視化并分享信息。它的程序很容易上手,各公司可以用它將大量數(shù)據(jù)拖放到數(shù)字“畫(huà)布”上,轉(zhuǎn)眼間就能創(chuàng)建好各種圖表。數(shù)以萬(wàn)計(jì)的用戶使用 Tableau Public 在博客與網(wǎng)站中分享數(shù)據(jù)。


        2.ECharts?




        Echarts可以運(yùn)用于散點(diǎn)圖、折線圖、柱狀圖等這些常用的圖表的制作。Echarts的優(yōu)點(diǎn)在于,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(dòng)端有良好的自適應(yīng)效果,還有專為移動(dòng)端打造的交互體驗(yàn)。


        3.Highcharts?




        Highcharts的圖表類型是很豐富的,線圖、柱形圖、餅圖、散點(diǎn)圖、儀表圖、雷達(dá)圖、熱力圖、混合圖等類型的圖表都可以制作,也可以制作實(shí)時(shí)更新的曲線圖。

        另外,Highcharts是對(duì)非商用免費(fèi)的,對(duì)于個(gè)人網(wǎng)站,學(xué)校網(wǎng)站和非盈利機(jī)構(gòu),可以不經(jīng)過(guò)授權(quán)直接使用 Highcharts 系列軟件。Highcharts還有一個(gè)好處在于,它完全基于 HTML5 技術(shù),不需要安裝任何插件,也不需要配置 PHP、Java 等運(yùn)行環(huán)境,只需要兩個(gè) JS 文件即可使用。


        4.魔鏡 ?




        魔鏡是中國(guó)最流行的大數(shù)據(jù)可視化分析挖掘平臺(tái),幫助企業(yè)處理海量數(shù)據(jù)價(jià)值,讓人人都能做數(shù)據(jù)分析。

        魔鏡基礎(chǔ)企業(yè)版適用于中小企業(yè)內(nèi)部使用,基礎(chǔ)功能免費(fèi),可代替報(bào)表工具和傳統(tǒng)BI,使用更簡(jiǎn)單化,可視化效果更絢麗易讀。


        5.圖表秀




        圖表秀的操作簡(jiǎn)單易懂, 而且站內(nèi)包含多種圖表,涉及各行各業(yè)的報(bào)表數(shù)據(jù)都可以用圖表秀實(shí)現(xiàn), 支持自由編輯和Excel、csv等表格一鍵導(dǎo)入,同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)多個(gè)圖表之間聯(lián)動(dòng), 使數(shù)據(jù)在我們的軟件輔助下變的更加生動(dòng)直觀,是目前國(guó)內(nèi)先進(jìn)的圖表制作工具。
        大數(shù)據(jù)是對(duì)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算、統(tǒng)計(jì)、分析等一系列處理手段,處理的數(shù)據(jù)量是TB級(jí),甚至是PB或EB級(jí)的數(shù)據(jù),是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手段無(wú)法完成的,大數(shù)據(jù)涉及分布式計(jì)算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實(shí)時(shí)性計(jì)算等等,匯集的是IT最熱門(mén)、最流行的IT技術(shù),大數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、AI等尖端可以領(lǐng)域的基礎(chǔ)架構(gòu)。

        大數(shù)據(jù)技術(shù)為決策提供依據(jù),在政府、企業(yè)、科研項(xiàng)目等決策中扮演著重要的角色,在社會(huì)治理和企業(yè)管理中起到了不容忽視的作用,例如我國(guó)、美國(guó)以及歐盟等國(guó)家都已將大數(shù)據(jù)列入國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略,微軟、谷歌、百度以及亞馬遜等大型企業(yè)也將大數(shù)據(jù)技術(shù)列為未來(lái)發(fā)展的關(guān)鍵籌碼。


        那么,常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些呢?



        第一階段JavaSE + MySql + Linux

        Java基礎(chǔ) → OOP編程 →Java集合→ IO/NIO → Eclipse → Intellij IDEA → Socket網(wǎng)絡(luò)技術(shù) → Mysql 數(shù)據(jù)庫(kù) → JDBC Api → JVM內(nèi)存結(jié)構(gòu) → 階段項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) → Linux(VMware、CentOS、目錄結(jié)構(gòu)、Linux命令)

        第二階段Hadoop 與 生態(tài)系統(tǒng)

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

        第三階段Storm 與Spark 及其生態(tài)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

        Python與數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法

        第五階段項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、技術(shù)綜合運(yùn)用




        END



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