我们可以用哪些工具做大数据可视化分析？

Posted 2023-03-25

通过互联网行技术的不断突破，数据可视化分析不仅仅是通过编码才能实现的简单的静态分析展现，而涌现了大批的数据可视化工具。

今天就来讲讲数据可视化吧，我来推荐一些实用的数据可视化工具，这些工具包含：

专业的大数据分析工具

各种Python数据可视化第三方库

其它语言的数据可视化框架

一、专业的大数据分析工具

1、FineReport

FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

来看看它做的dashboard吧：



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很多人看到上述的可视化会好奇，这是什么图表制作的。其实大多由FineReport自带的H5图表。此前有提到FineReport良好的开放性，可让IT同事写代码开发，所以在制作时，也可接入Echarts等第三方控件来制作图表。



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2、FineBI

FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

首先FineReport作为一款报表工具，主要用于解决提升IT部门的常规/复杂报表开发效率问题；而FineBI是商业智能BI工具，在IT信息部门分类准备好数据业务包的前提下，给与数据，让业务人员或领导自行分析，满足即席数据分析需求，是分析型产品。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。



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二、Python的数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。

1、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。



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三、其他数据可视化工具

1、Echarts

前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。



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2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

参考技术A

一、专业的大数据分析工具

1、FineReport

FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

首先FineReport作为一款报表工具，主要用于解决提升IT部门的常规/复杂报表开发效率问题；而FineBI是商业智能BI工具，在IT信息部门分类准备好数据业务包的前提下，给与数据，让业务人员或领导自行分析，满足即席数据分析需求，是分析型产品。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

二、Python的数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。

1、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能

三、其他数据可视化工具

1、Echarts

前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

参考技术B

链接：http://pan.baidu.com/s/1BWBtFMYeQazJWUYSmHi5fw

提取码：yz10

Python&Tableau：商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。

快速分析：在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据，任何数据：无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务，任何数据都可以轻松探索。

课程目录：

前置课程-Python在咨询、金融、四大等领域的应用以及效率提升

Python基础知识

Python入门：基于Anaconda与基于Excel的Python安装和界面

简单的数学计算

Python数据分析-时间序列2-数据操作与绘图

Python数据分析-时间序列3-时间序列分解

......

参考技术C

d3.js, chart.js都支持javascript语言，支持接入到ThingJS进行二次开发，和Echarts, Highchart的图形类库通用功能类似，只不过更有点函数式编程的思路，自由度很大，有一定的技术挑战。

问题来了，是选择定制好的图形库？还是自己自由开发图形？如果是可视化项目开发需求，建议简化开发流程，选择js类库，开发效率更高。

ThingJS平台新推出三维可视化大屏为主的3D城市应用，正好满足数据可视化的前端展示，实现过程其实很简单，在ThingJS的前端页面开发基础上，导入城市级3D场景和基础地理数据，引入Echarts插件，结合Ajax技术异步调用方式动态读取数据库，将数据信息用可视化的图形界面展示在前台。数据分析的前端配置步骤如下：

ThingJS 3D可视化大屏应用演示【案例中心】

做大数据分析一般用啥工具呢？

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。 参考技术A

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

Python

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

Excel 

可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。


SAS软件

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。

参考技术B

Python

与用于创建自定义算法的编程方法不同，Python不是一种独特的软件，但它是很多数据科学家的首选。在最近数据科学网站KDnuggets对2052名用户进行的分析/数据科学软件调查中，Python被65.6%的受访者列为首选工具。

R

与Python类似，R是很多数据科学专业人员喜爱的另一种编程语言，它更加简单且更专注于数据科学。在KDnuggets调查中，R排名第三，48.5%的受访者将其列为首选数据科学工具之一。

Jupyter Notebook

从数据可视化和数据通信来看，很多数据科学团队的数据科学工具列表中还会有Jupyter Notebook。

Tableau

在硬数据科学团队和更多以业务为中心的分析人员之间，Tableau可提供良好的桥梁。

Keras

根据日立Vantara公司首席技术官办公室首席数据科学家Wei Lin表示，他最常用的数据科学工具是Python、R和Keras。他使用Python和R用于上述所有原因，而利用Keras的深度学习功能。

参考技术C 有很多工具用起来都不错，国外厂商tableau，这是一种几乎是数据分析师人人会提的工具，内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。 因为是商业智能，解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也非常拿得出手。
国内厂商帆软，性价比很高，自助式BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成，包括一些数据挖掘模型也是。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。他是tableau的平价替代，有别于Tableau的是，企业级数据分析的功能更多。从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类多维数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。 参考技术D Python
与用于创建自定义算法的编程方法不同，Python不是一种独特的软件，但它是很多数据科学家的首选。在最近数据科学网站KDnuggets对2052名用户进行的分析/数据科学软件调查中，Python被65.6%的受访者列为首选工具。