四款最受歡迎的大數據可視化工具

大數據可視化是進行各類大數據分析解決的最重要組成部分之一。 一旦原始數據流被以圖像形式表示時，以此作決策就變得容易多了。 爲了知足並超越客戶的指望，大數據可視化工具應該具有這些特徵：

· 可以處理不一樣種類型的傳入數據

· 可以應用不一樣種類的過濾器來調整結果

· 可以在分析過程當中與數據集進行交互

· 可以鏈接到其餘軟件來接收輸入數據，或爲其餘軟件提供輸入數據

· 可以爲用戶提供協做選項

儘管實際上存在着無數專門用於大數據可視化的工具，且它們都是既開源又專有的，在這其中仍是有一些工具表現比較突出，由於它們提供了上述全部或者不少部分功能。 咱們將介紹4種最受歡迎的大數據可視化工具，幫助你們選擇適合本身需求的工具。

Jupyter：大數據可視化的一站式商店

JupyteR是一個開源項目，經過十多種編程語言實現大數據分析、可視化和軟件開發的實時協做。 它的界面包含代碼輸入窗口，並經過運行輸入的代碼以基於所選擇的可視化技術提供視覺可讀的圖像。

可是，以上提到的功能僅僅是冰山一角。 Jupyter Notebook能夠在團隊中共享，以實現內部協做，並促進團隊共同合做進行數據分析。 團隊能夠將Jupyter Notebook上傳到GitHub或Gitlab，以便能共同合做影響結果。團隊可使用Kubernetes將Jupyter Notebook包含在Docker容器中，也能夠在任何其餘使用Jupyter的機器上運行Notebook。 在最初使用Python和R時，Jupyter Notebook正在積極地引入Java，Go，C＃，Ruby等其餘編程語言編碼的內核。

除此之外，Jupyter還可以與Spark這樣的多框架進行交互，這使得對從具備不一樣輸入源的程序收集的大量密集的數據進行數據處理時，Jupyte可以提供一個全能的解決方案。

Google Chart：Google支持的免費而強大的整合功能

谷歌是當今領導力的代名詞。正如谷歌瀏覽器是當前最流行的瀏覽器同樣，谷歌圖表也是大數據可視化的最佳解決方案之一，更不用說它是徹底免費的，並獲得了Google的大力技術支持。 爲何它能獲得Google的支持？ 由於經過Google Chart來分析的數據顯然是要用於訓練Google研發的AI，這樣的合做對於各方來講都是共贏的。

Google Chart提供了大量的可視化類型，從簡單的餅圖、時間序列一直到多維交互矩陣都有。 圖表可供調整的選項不少。若是須要對圖表進行深度定製，能夠參考詳細的幫助部分。

該工具將生成的圖表以HTML5 / SVG呈現，所以它們可與任何瀏覽器兼容。 Google Chart對VML的支持確保了其與舊版IE的兼容性，而且能夠將圖表移植到最新版本的Android和iOS上。 更重要的是，Google Chart結合了來自Google地圖等多種Google服務的數據。 生成的交互式圖表不只能夠實時輸入數據，還可使用交互式儀表板進行控制。

D3.js：以任何您須要的方式直觀地顯示大數據

D3.js表明Data Driven Document，一個用於實時交互式大數據可視化的JS庫。 因爲這不是一個工具， 因此用戶在使用它來處理數據以前，須要對Javascript有一個很好的理解，並能以一種能被其餘人理解的形式呈現。 除此之外，這個JS庫將數據以SVG和HTML5格式呈現，因此像IE7和8這樣的舊式瀏覽器不能利用D3.js功能。

從不一樣來源收集的數據如大規模數據將與實時的DOM綁定並以極快的速度生成交互式動畫（2D和3D）。 D3架構容許用戶經過各類附件和插件密集地重複使用代碼。

NBI一站式大數據可視化分析構建平臺：

NBI一站式大數據分析平臺做爲國內領先 的新一代自助式、探索式分析工具，在產品設 計理念上始終從用戶的角度出發，一直圍繞簡 單、易用，強調交互分析爲目的的新型產品。 咱們將數據分析的各環節（數據準備、自服務 數據建模、探索式分析、權限管控）融入到系 統當中，讓企業有序的、安全的管理數據和分 析數據。

NBI一站式自服務大數據可視化分析平臺 NBI數據分析決策大屏 諮詢與定製化服務 只需在系統中經過拖拽式或點擊的方式，便可在 幾分鐘內爲所欲爲的構建一張張精美的數據可視 化分析報告。

NBI擁有幾十種傳統圖形和新型大數據圖形組件（如桑 基圖， treemap、層級聚類圖、旭日圖、熱力矩 陣、日曆矩陣、gis等等）能讓您輕鬆構建各種炫 酷的數據大屏。

NBI數據建模管理模塊

NBI數據分許與報告製做模塊

NBI報告查看模塊

最後的想法

以上提到的4種可視化工具只不過是大量在線或獨立的數據可視化解決方案和工具中的一部分 。 每家公司都可以找到最適合他們的工具，並可以使用這些工具幫助他們將輸入的原始數據轉化爲一系列清晰易懂的圖像和圖表。 這些數據自己沒有任何價值，是藉助可視化作的決策幫助它們實現驅動價值的 - -數據可視化工具備助於肯定趨勢和模式，從而作出有證據支持的決策。