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    5個常用的大數據可視化分析工具

    2020-09-10 09:55:56  來源:人工智能與大數據技術

    摘要:大數據及移動互聯網時代,每一個使用移動終端的人無時無刻不在生產數據,而作為互聯網服務提供的產品來說,
    關鍵詞: 可視化 工具
      前言
     
      大數據及移動互聯網時代,每一個使用移動終端的人無時無刻不在生產數據,而作為互聯網服務提供的產品來說,也在持續不斷的積累數據。數據如同人工智能一樣,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。那么今天在這里給大家推薦一些常用于數據分析的必備神器。
     
      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。
     
      2、ECharts
     
      Echarts可以運用于散點圖、折線圖、柱狀圖等這些常用的圖表的制作。Echarts的優點在于,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。而且圖表在移動端有良好的自適應效果,還有專為移動端打造的交互體驗。
     
      3、Highcharts
     
      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制作,也可以制作實時更新的曲線圖。
     
      另外,Highcharts是對非商用免費的,對于個人網站,學校網站和非盈利機構,可以不經過授權直接使用 Highcharts 系列軟件。Highcharts還有一個好處在于,它完全基于 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。
     
      4、魔鏡
     
      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于中小企業內部使用,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。
     
      5、圖表秀
     
      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, 使數據在我們的軟件輔助下變的更加生動直觀,是目前國內先進的圖表制作工具。
     
      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、高并發處理、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。
     
      那么,常用的大數據技術有哪些呢?
     
      第一階段JavaSE + MySql + Linux
     
      Java基礎 → OOP編程 →Java集合→ IO/NIO → Eclipse → Intellij IDEA → Socket網絡技術 → Mysql 數據庫 → 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
     
      Python與數據分析、機器學習算法

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