大数据可视化技术是啥？做大数据开发要会吗？

Posted 2023-05-01

大数据可视化技术是什么？做大数据开发要会吗？

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，做大数据开发要会。

其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。网舟科技在数据分析与可视化方面有自己独特的见解与心得，专注美国Adobe数据产品的实际应用分析。

它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面。

通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

扩展资料：

大数据可视化工具的特性：

1、对于数据反映快。用户对于图形等直观的形式认知数据比枯燥的文字信息更加快捷，所以使用图表来总结复杂的数据，可以让数据更快的呈现在人们面前，便于人们对于数据的理解。而且数据可视化程序一般都可以迅速地将实时信息转化为图形信息，这样更加方便企业对整个行业进行评估以及对于企业的实际掌握。

2、易于了解行业。大数据一般而言都包含了大量的企业行业相关数据，很多公司都会把消费者行为数据化，而这种行业大数据又可以反过来为企业带来更多的机会。不过对于这些数据需要这些公司不断的搜集以及不断地分析。通过使用大数据可视化的方式来观察关键指标，这样，就可以更容易发现各种大数据集的市场变化和趋势。

参考技术A 大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

具体可以做这些：
零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。

金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。

医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。

制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。

如果想知道大数据技术与应用是什么，具体是做什么的，就业前景如何这些问题的更多信息，可以到CDA数据分析认证中心了解一下。CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。 参考技术B 可视化技术是利用计算机图形学及图像处理技术，将数据转换为图形或图像形式显示到屏幕上，并进行交互处理的理论、方法和技术。 做大数据开发不需要会这个，需要会的是Hadoop生态系统内的组件的开发技术，像spatk、hbase等，你可以参照八斗学院的大纲来学习本回答被提问者采纳 参考技术C 大数据可视化一直是大数据研究领域的核心内容之一，利用计算机自动化分析的能力，辅助人们更为直观和高效地分析挖掘大数据背后的信息。
一名大数据可视化工程师，需要负责个推大数据可视化相关产品;提出具有建设性的可视化产品和交互相关建议和方案 ;负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，一目了然地揭示数据中的复杂信息;根据产品策略和展现逻辑分析和计算，将展现数据进行提取和整合等等。
大数据开发不一定需要大数据可视化技术，但大数据分析师是需要的。

大数据开发-职位分类

如何跟一个非相关性的人解释你是做大数据的，你是做大数据的哪一部分工作，从求职者角度，如何从jd描述中估摸大概率做哪一块，从猎头角度，如何从一份简历中看出你更匹配哪个jd

1.相关技术

大数据开发的技术名词无非是下面几种，

Hadoop,Hive,Spark,Kafka,Sqoop,Flink,Oozie,Hbase,hue

但是大数据架构根据每个厂的基础建设不同，可能会有不同的方案，但是总的流程是大致一致的

涉及的语言一般是：Java, Scala, Python, Go 其中前两者是必须掌握的主语言，后两者是平台或者业务多

2.流程

粗略地来讲，应用角度，最终有两种服务去向，一种是返回给用户，一种是做业务决策，虽说业务决策最终大概率也是返回给用户，但是这是一个隐含的很长的链，所以假设不考虑这个，返给用户又包括：实时返回，定时返回，运营结果返回，

其他就是辅助上面数据流转的框架引擎，监控系统等等，调度系统

数据采集

自己后台业务数据，埋点数据，第三方数据

数据同步

将业务数据库数据或者kafka等日志拉到数仓

数据开发

将原始ods层数据根据数仓划分一层层加工

数据展示

将最后的数据再导入到业务数据库

3.岗位分类

基础平台团队

主要负责搭建稳定、可靠的大数据存储和计算平台。

核心成员包括：

数据开发工程师

负责Hadoop、Spark、Hbase和Storm等系统的搭建、调优、维护和升级等工作，保证平台的稳定。

数据平台架构师

负责大数据底层平台整体架构设计、技术路线规划等工作，确保系统能支持业务不断发展过程中对数据存储和计算的高要求。

运维工程师

负责大数据平台的日常运维工作

数据平台团队

主要负责数据的清洗、加工、分类和管理等工作，构建企业的数据中心，为上层数据应用提供可靠的数据。

数据开发工程师

负责数据清洗、加工、分类等开发工作，并能响应数据分析师对数据提取的需求。

数据挖掘工程师

负责从数据中挖掘出有价值的数据，把这些数据录入到数据中心，为各类应用提供高质量、有深度的数据。

数据仓库架构师

负责数据仓库整体架构设计和数据业务规划工作。

数据分析团队

主要负责为改善产品体验设计和商业决策提供数据支持。

业务分析师

主要负责深入业务线，制定业务指标，反馈业务问题，为业务发展提供决策支持。

建模分析师

主要负责数据建模，基于业务规律和数据探索构建数据模型，提升数据利用效率和价值

---

吴邪，小三爷，混迹于后台，大数据，人工智能领域的小菜鸟。 更多请关注