想像阅读书本一样阅读数据流?这只有在电影中才有可能发生。 在现实世界中,企业必须使用数据可视化工具来读取原始数据的趋势和模式。尽管实际上存在着无数专门用于大数据可视化的工具,且它们都是既开源又专有的,在这其中还是有一些工具表现比较突出,因为它们提供了上述所有或者很多部分功能。 我们将介绍6种最受欢迎的大数据可视化工具,帮助大家选择适合自己需求的工具。
1、灯果可视化
灯果数据可视化BI软件是新一代人工智能数据可视化大屏软件,内置丰富的大屏模板,可视化编辑操作,无需任何经验就可以创建属于你自己的大屏,被广泛应用于商业、经济、医疗等领域的中。
灯果可视化专注于数据可视化大屏应用,针对可视化大屏的制作分享流程进行了深度优化,尽管从表面上看都是拖拽式编辑方式,但是和其他BI产品相比,使用灯果制作大屏会更加简单,用户体验更好。
软件提供了50+可视化图表组件,支持自定义组件和自定义动画,能够满足各种可视化需求,制作出各种酷炫的可视化大屏。灯果大屏模板商城提供了100+可视化大屏模板,覆盖各个行业,一键替换数据,生成大屏。
软件支持Windows/macOS/Linux系统的客户端软件,所有的操作都在本地终端进行,和SAAS相比更加安全,而且不需要进行单独的私有化部署。同时灯果还支持局域网版本和OEM版本,满足您的各种需求。
2、Jupyter:大数据可视化的一站式商店
JupyteR是一个开源项目,通过十多种编程语言实现大数据分析、可视化和软件开发的实时协作。 它的界面包含代码输入窗口,并通过运行输入的代码以基于所选择的可视化技术提供视觉可读的图像。
但是,以上提到的功能仅仅是冰山一角。 Jupyter Notebook可以在团队中共享,以实现内部协作,并促进团队共同合作进行数据分析。 团队可以将Jupyter Notebook上传到GitHub或Gitlab,以便能共同合作影响结果。团队可以使用Kubernetes将Jupyter Notebook包含在Docker容器中,也可以在任何其他使用Jupyter的机器上运行Notebook。 在最初使用Python和R时,Jupyter Notebook正在积极地引入Java,Go,C#,Ruby等其他编程语言编码的内核。
除此以外,Jupyter还能够与Spark这样的多框架进行交互,这使得对从具有不同输入源的程序收集的大量密集的数据进行数据处理时,Jupyte能够提供一个全能的解决方案。
3、Tableau:AI,大数据和机器学习应用可视化的最佳解决方案