大数据可视化是啥?

Posted 2023-05-01

参考技术A 问题一：大数据可视化分析工具有哪些？ 大数据可视化分析工具，既然是大数据，那必须得有处理海量数据的能力和图形展现和交互的能力。能快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。
这方面的工具一般是企业级的应用，像国外的Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、IBM都有支持数据分析和分析结果展示的产品，个中优劣你可以分别去了解下。国内阵营的话，有侧重于可视化展示的也有侧重于数据分析的，两者兼有的以商业智能产品比如FineBI为代表。

问题二：大数据可视化和大数据开发哪个好 大数据开发的学习内容中包含可视化，掌握了大数据的开发技术，也可以从事可视化的相关工作。
基础阶段：Linux、Docker、KVM、mysql基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
大数据技术人员的就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
工作岗位：ETL研发、Hadoop开发、可视化（前端展现）工具开发、信息架构开发、数据仓库研究、OLAP开发、数据预测（数据挖掘）分析、企业数据管理、数据安全研究、数据科学研究等。

问题三：大数据分析和大数据可视化哪个好 不太理解你的问题，什么叫数据分析还是数据可视化好？这两个是可以相互结合的，很多时候数据分析和数据可视化是相互，数据分析完不能再是单纯的表格呈现，而应该是可视化的形式呈现，比如数据图表。可视化不是单纯的可视化，而是建立在数据分析的基础上，不然可视化也没有意义啦。所以，类似BDP个人版这类的数据工具都是很好地结合了这两个功能，让数据能够真正为业务、工作服务，提高分析工作效率~~~

问题四：大数据可视化需要哪些类型的呈现形式 1.可视化是连接用户和数据的桥梁，是我们向用户展示我们的成果的一种手段，因此可视化并不是非常特化的研究领域，它可以有非常广泛的应用和创建途径。作为非计算机专业的人员，你可以借助现有的程序和软件，根据自己数据的特点，绘制清楚直观的图表。Excel，SPSS，Google Public Data 等。一些博客也会介绍常用的可视化工具，比如 22个免费的数据可视化和分析工具推荐。
2. 如果你拥有一定的编程基础，可以尝试使用一些编程或者数学工具来进行自定义图表绘制，比如 Mathematica，R，ProtoType等。
3. 更进一步，你就可以用编程语言来写自己的可视化系统了。这样你就会有很自由的发挥空间和操控能力，数据处理，表现形式，交互方式等都可以有很自主的设计。
4. 入门书的话，你可以去看看 Edward Tufte 的一些书籍。

问题五：什么样的大数据可视化效果图算是比较酷炫的？ 就是各种各样的图表类型，比如用BDP个人版的词云吧，直接附图。

问题六：大数据可视化工具 起个什么名字 是要起名字，还是了解可视化工具啊，有BDP商业数据平台等。

问题七：什么是数据可视化及信息可视化 广义的信息可视化范围很广，包含了数据可视化、科学可视化，狭义的（技术研究领域）信息可视化一般指大规模非数字型信息资源的可视化表达（我们经常看到很多所谓的信息图里面经常塞满了文字）。
科学可视化和科学本身一样历史悠久，它是指利用计算机图形学来创建视觉图像，帮助人们理解科学技术的概念，比如流体运动图像、医学造影，其可视化案例一般都比较复杂。
数据可视化强调美观和数据洞察之间的平衡，为了传达与沟通信息，数据可视化实现了科学可视化的成熟领域与信息可视化的较年轻领域的统一。

问题八：大数据可视化工具哪个做出来最漂亮 zhuanlan.zhihu/...ferral你参考下

问题九：什么是数据可视化？ 简单来说，就是通过图形化手段将抽象数据进行具象展示，在企业管理中已多有应用，比如天津建设项目综合运监平台、辽宁电力运监中心等等。

问题十：好用的大数据可视化分析工具？ 果断大数据魔镜啊，国内首款免费的数据可视化分析工具，现在已经有10000多家用户了，渲染速度贼快！

R中大文件的数据格式是啥？

【中文标题】R中大文件的数据格式是啥？

【英文标题】：What data format for large files in R?R中大文件的数据格式是什么？

【发布时间】：2016-04-25 13:28:07

【问题描述】：

我用 Python 生成了一个非常大的数据文件，主要由 0 (false) 和少数 1 (true) 组成。它有大约 700.000 列和 15.000 行，因此大小为 10.5GB。第一行是标题。 然后需要在 R 中读取和可视化该文件。

我正在寻找合适的数据格式来从 Python 导出我的文件。

如here所述：

HDF5 是基于行的。通过使用以下表格，您可以获得很多效率 不太宽，但相当长。

由于我的桌子很宽，我认为 HDF5 不适合我的情况？

那么什么数据格式最适合这个目的呢？ 压缩（zip）它也有意义吗？

我的文件示例：

id,col1,col2,col3,col4,col5,...
1,0,0,0,1,0,...
2,1,0,0,0,1,...
3,0,1,0,0,1,...
4,...

【问题讨论】：

最好的选择可能是某种形式的稀疏矩阵表示（即它表示 1 的行和列位置）。 R 中的 Matrix 包有很多这样的格式，但我不知道处理与 Python 交换的最佳方法。我不知道 HDF5 是否以合理的方式处理稀疏性。

你可以转置你的矩阵，然后它们会比宽高。听起来像 SNP，所以你应该考虑一下你要用来分析它的软件；也许需要自定义或其他格式。您可以对其进行游程编码，例如 0 0 0 0 0 1 1 0 0 --> 5 2 2;您可能会更好地使用编码 5 7 9 以获得更好的随机访问。这将具有出色的压缩效果，但需要您自己的算法；看看 Bioconductor S4Vectors 中的 Rle 类。 R 将逻辑存储为整数，因此为 42 GB。

@MartinMorgan：转置矩阵到底有什么好处？

@user1170330 你说 HDF5 在长矩阵上效果很好，所以让它们变长......我个人认为这不会是典型的基于 R 的分析中的痛点。

【参考方案1】：

压缩对您没有帮助，因为您必须解压缩才能对其进行处理。如果您可以发布生成文件的代码，那可能会有很大帮助。 另外，你想在 R 中完成什么？在 Python 中可视化它可能会更快，避免 10.5GB 的读/写吗？

也许重新考虑存储数据的方法（例如：存储 1 的坐标，如果很少的话）可能是一个更好的角度。

例如，我可能只存储元组 (600492, 10786) 并在 R 中实现相同的可视化，而不是存储除第 600492 行第 10786 列中的 1 之外的全零的 700K x 15K 表。

【讨论】：

第二个建议，如果只有几个1，只导出坐标会容易得多。

有没有一个例子说明如何做到这一点？还有在 R 中导入此类文件的适当方法吗？

Hvaen 没有详细研究它，但将坐标导出到 csv 或 json 似乎合乎逻辑，然后将其导入 R，然后使用 R 中的 Matrix 包创建稀疏矩阵以节省内存在那里。

@user1170330 如果您发布生成文件的 Python 代码，我可以帮助您。

【参考方案2】：

SciPy 有 scipy.io.mmwrite，它可以生成 R 的 readMM 命令可以读取的文件。 SciPy 还支持几种不同的sparse matrix representations。