大数据可视化分析工具有哪些？

1. 大数据可视化分析工具有哪些？

　一、hadoop
　　Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
　　Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
　　二、HPCC
　　HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
　　三、Storm
　　Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。
　　Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。
　　四、Apache Drill
　　为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel。该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。
　　通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。
　　五、RapidMiner
　　RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
　　六、 Pentaho BI
　　Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

2. 操作简单的大数据可视化分析工具有推荐吗？

当企业发展到一定阶段之后，企业的数据也会逐渐累积丰富，对数据分析的时效性、准确性也有越来越高的要求。为了更快的满足业务部门的数据分析需求，搭建自助数据分析平台是大势所趋。
对于一般企业的可视化数据分析需求来说，由于可视化分析工具市面上已经有不少成熟的产品，相比于自研一个新产品，成熟产品的用户教育成本更低、实施更快、稳定性也比较好，因此有不少公司都不会重复造轮子。但相应的，在进行可视化数据分析产品，即商业BI工具的选型时，我们常常会遇到以下问题：
1、 市场上BI工具的同质化严重，各家基本功能差不多；
2、 纯工具的采购风险很高，能不能用起来对客户本身有很大的挑战。
3、 工具的后续运营和持续价值如何发挥。
那么围绕这三个核心问题，面向市场营销等企业常见的普通业务场景，部门决策人在进行BI工具软件的选型时具体应该考虑哪些细节？我们采访了多位资深市场营销人，一起来听听他们的建议。
选购工具软件之前，要先明确自己的核心业务需求
BI领域作为一个相对成熟和清晰的方向，产品同质化在国内市场上表现的非常明显，且竞争更激烈。在网上随便搜索，都有几十家或大或小的产品可供选择。但是深入研究后就会发现，成熟的商业工具在核心功能上差别不大，你家支持大屏设计，我家也可以；你家数据源丰富我家也不差；你家操作简单，我家上手也容易……
所以，从工具功能本身而言，只要是国内正规产品厂商，基本都能符合企业使用场景和需求，这时我们就需要在采购之前详细分析自身的使用需求，尤其要关注本部门和其他部门在数据分析领域的长期使用需求前景和一些企业的一些业务特点。
比如说如果企业内部对BI工具的使用需求较频繁，需要工具平台开设大量储备账号和兼具较高的查询效率，那么类似Power BI这类小而美的工具就不太适合你；而如果企业自身对数据分析的质量要求较高，除可视化数据分析之外还需要进行数据模型机器学习分析的相关工作，那么你可能就更需要像美林数据旗下Tempo大数据分析平台这样能够兼容数据处理、数据建模、数据分析多维度功能的工具。

工具型产品采购的风险，核心在用户本身的使用能力
企业开展任何业务，工具终究只是一个辅助，只是帮我们规划流程、执行落地与辅助决策的工具，工作成效本身，取决与我们本身的业务模式和执行实施。以市场部门举例，它本身就是“花钱的部门”，且市场推广运营效果很难由于一个工具的使用去量化，故而选择工具就需要慎之又慎。加上我们当前自身业务提升遇到的各种困难和挑战，最后产品选择除了功能本身外，就需要考虑服务和支持，看哪家能更好的支撑我们的业务提升。
BI工具也面临同样的问题，BI工具主要是企业数字化转型过程中一环，通过数据分析和可视化展示，为企业业务决策提供辅助支持，或者通过数据可视实现业务监测管控。纯工具采购，后续问题会比较多，除非客户有一个强大的IT团队可以支持。故而大部分企业会提供产品+服务的模式，从而解决这个问题。随着市场的发展和积累，在企业经营分析领域，营销、财务、人事、供应链等商业领域服务模式和体系各家基本成熟，形成标准行业模板，能满足大部分客户需求。
但随着企业数字化转型的深入，除了互联网、金融等服务行业应用外，在水电油气等能源企业以及高端装备制造企业等为代表的工业领域，BI工具要想发挥价值，就需要结合具体行业业务场景，进行数据治理、指标设计与可视化场景开发，才能真正发挥工具的价值，为客户决策提供支持和依据。
这个就要求提供服务的厂商，不仅需要有产品，还需要了解工业企业基础的信息化建设、业务特点，才能满足客户需求。目前国内的厂商之中，美林数据作为一家大数据公司，在数十年的发展中，积累了丰富和行业实践经验。国家电网、中石油、中广核、航发集团、兵器集团……等很多能源和工业制造领域企业的数字化转型都有美林数据的参与；同时美林数据TempoBI本身在开放性和定制化能力上也是能力突出，自由式报表/3D/地图等设计组件、多种开发接口与集成模式支持，使平台在具体项目交付中，可以根据不同客户的需求实现灵活定制。

“鱼与渔兼得”，工具才有更好的生命力
产品+服务的模式基本解决了客户工具采购使用问题，也能根据实际目标快速产生成果。但是企业业务的变化速度是非常快的，第三方服务有时无法做到实时与灵活相应。工具本身的使用与运维，如何长远的发挥价值和左右，也需要客户自身提升个人使用能力，将工具与业务结合，深度应用，才能获得工具本身的长远价值收益。
随着数字化转型的深入，依据数据分析的业务决策也越老越普遍，人人都是数据分析师的理念也被更多客户所认可，销售、财务、运营、生产等各环节业务专家也加入了数据分析的行列，他们与IT的配合已经不再是简单的提出需求+响应的状态，而是基于数据价值发现与应用的协作。IT核心承担整体的规划建设、底层数据与能力的构建，而业务用户自身根据需求，自助式开展分析，没有人比他们更懂自己的业务需求，自己分析的时效性和准确性也最高，这样才能真正的推进企业数据分析文化的构建，打造组织数据分析与应用能力。
基于这样的场景和需求，在工具选择的时候，功能与基础服务是一方面，易用性和符合业务用户思维则更加重要。
美林数据的TempoBI在这个方面，也是下足功夫，从数据接入-数据处理-可视化分析-成果应用，流程化操作与引导模式，让业务用户快速上手。


内置模版与定制模版的功能，让用户可以固化自己分析场景，实现内部快速成果复用。比如在项目实施服务过程中，就可以根据典型场景需求，定制多套分析模板，后续客户在自己使用过程中，只需要简单更换数据即可。

还有类Excel的数据处理、丰富的图形组件、智能化图形推荐、业务计算规划……等各种基础功能，业务用户简单培训，即可自主开展数据分析与探索。

归根结底，无论是大数据与人工智能技术，还是SCRM、BI、AI工具的选项，都是一种解决问题的新方法或者辅助支撑，要让技术或者工具发挥价值，首先要明确业务需求与工作目标，与自身业务深度结合，才能真正的赋能业务，实现业务价值。与此同时自身业务能力的提升也很关键，工具+意愿+能力，才能推动业务不断变革提升，实现长远收益。

3. 大数据可视化分析工具有哪些

火眼金睛是一款功能强大、使用灵活的桌面端数据可视化认知分析软件，用于单兵作战和个案分析。它能帮助用户分析从单位内外收集到的任意类型和格式的数据，迅速获取有价值的线索和规律。火眼金睛内嵌近百种分析模型，可实现“一键分析”。

4. 5个常用的大数据可视化分析工具

你离大数据可视化，就只差一个RayData。

5. 大数据可视化工具有哪些特征?

大数据可视化工具应该具备这些特征：


1、 能够处理不同种类型的传入数据;


2、能够应用不同种类的过滤器来调整结果;


3、 能够在分析过程中与数据集进行交互;


4、 能够连接到其他软件来接收输入数据，或为其他软件提供输入数据;


5、 能够为用户提供协作选项。

6. 大量数据分析可以用数据可视化平台处理吗？

不能，要用专门的数据处理平台，而不是可视化平台。
可视化只是其中的一个环节，用于建立数据语义层模型，搭建星形结构展现给用户。
底层需要有相应的数据采集平台、数据ETL平台、hadoop存储平台、数据索引平台(hbase、redis、oracle等)来支撑
最终才是你说的数据可视化平台
我是十年大数据领域专家：创帆云为你解答，问题可以随时与我进一步咨询

7. 数据可视化分析工具有哪些?

1、hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
2、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
3、Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。
4、Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel。该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。
5、RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
6、 Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

8. 好用的数据分析可视化工具有哪些?

1.Excel
作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。
2.CSV/JSON
CSV(逗号分隔值)和JSON(JavaScript对象注释)虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。
3.Google Chart API
Google Chart API工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVGCanvas和VML的浏览器中使用，但是Google Chart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。
4.Flot
Flot 是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器(目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持)。