有哪些工具？數(shù)據(jù) 可視化現(xiàn)在國(guó)內(nèi)有很多平臺(tái)或者軟件。比較成熟的可視化軟件或平臺(tái)有:山海鯨、網(wǎng)易優(yōu)樹、阿里云DataV、百度/數(shù)據(jù)可視化DLV-1/Sugar、騰訊云地圖、JD.COM城市Monet、凡軟FineReport、華為云，數(shù)據(jù) 可視化主要工具有哪些。
在信息時(shí)代，數(shù)據(jù)是一種寶貴的資源。我們可能經(jīng)常聽到的一句話是:用數(shù)據(jù)說話。但是，在系統(tǒng)化之前，數(shù)據(jù)只是一系列冰冷的數(shù)字，我們很難從大量的數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的信息。只有通過合適的可視化工具，才能更直觀的感受到數(shù)據(jù)帶來(lái)的變化，為接下來(lái)的工作提供支持，這就是可視化大屏(BI)帶來(lái)的價(jià)值?？梢暬笃潦窃诖罅亢诵闹羞x擇最佳顯示模式數(shù)據(jù)。它可以將業(yè)務(wù)的關(guān)鍵指標(biāo)以可視化的形式顯示在一個(gè)或多個(gè)LED大屏幕上，不僅可以讓業(yè)務(wù)人員從繁雜的業(yè)務(wù)中快速、直接地了解到數(shù)據(jù)。
不算。我們來(lái)看看Da 數(shù)據(jù)和BI的區(qū)別。1.從思維方式上看，Da 數(shù)據(jù)對(duì)于傳統(tǒng)BI來(lái)說，既有繼承也有發(fā)展。在陶看來(lái)，BI與Da 數(shù)據(jù)的區(qū)別在于前者更傾向于決策，對(duì)事實(shí)的描述更多基于群體共性，有助于決策者把握宏觀統(tǒng)計(jì)趨勢(shì)，適用于業(yè)務(wù)和經(jīng)營(yíng)指標(biāo)的支撐問題。2.從工具上看，傳統(tǒng)BI使用ETL，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，OLAP，可視化報(bào)表技術(shù)，屬于應(yīng)用和展現(xiàn)層技術(shù)。目前因?yàn)闊o(wú)法解決處理海量數(shù)據(jù)(包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化)的問題，處于被淘汰的邊緣。
論BI實(shí)時(shí)圖表實(shí)現(xiàn)原理數(shù)據(jù) 可視化前不久，在商業(yè)智能實(shí)時(shí)圖表解決方案的選擇中，我們簡(jiǎn)單講了一下實(shí)時(shí)分析的工作流程。今天我們就來(lái)詳細(xì)討論一下這個(gè)話題。如果你已經(jīng)使用過實(shí)時(shí)儀表盤或者打算搭建一個(gè)，本文可以幫助你了解實(shí)時(shí)儀表盤背后的故事，以及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)是如何在你的儀表盤中顯示的，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù) 可視化。
這里我們用一張圖來(lái)表示一下。1.capture數(shù)據(jù)Streaming Real-time數(shù)據(jù)Streaming由抓取器、收集器、代理和偵聽器捕獲，并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù) library中。數(shù)據(jù) Library通常是NoSQL 數(shù)據(jù) Library，比如Cassandra，MongoDB，或者有時(shí)候你只是HadoopHive。關(guān)系數(shù)據(jù) library不適合這種高調(diào)的分析。NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的崛起也加強(qiáng)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析向他靠攏的趨勢(shì)。
