四款最受欢迎的大数据可视化工具

大数据可视化是进行各类大数据分析解决的最重要组成部分之一。 一旦原始数据流被以图像形式表示时，以此作决策就变得容易多了。 为了知足并超越客户的指望，大数据可视化工具应该具有这些特征：

· 可以处理不一样种类型的传入数据

· 可以应用不一样种类的过滤器来调整结果

· 可以在分析过程当中与数据集进行交互

· 可以链接到其余软件来接收输入数据，或为其余软件提供输入数据

· 可以为用户提供协做选项

尽管实际上存在着无数专门用于大数据可视化的工具，且它们都是既开源又专有的，在这其中仍是有一些工具表现比较突出，由于它们提供了上述全部或者不少部分功能。 咱们将介绍4种最受欢迎的大数据可视化工具，帮助你们选择适合本身需求的工具。

Jupyter：大数据可视化的一站式商店

JupyteR是一个开源项目，经过十多种编程语言实现大数据分析、可视化和软件开发的实时协做。 它的界面包含代码输入窗口，并经过运行输入的代码以基于所选择的可视化技术提供视觉可读的图像。

可是，以上提到的功能仅仅是冰山一角。 Jupyter Notebook能够在团队中共享，以实现内部协做，并促进团队共同合做进行数据分析。 团队能够将Jupyter Notebook上传到GitHub或Gitlab，以便能共同合做影响结果。团队可使用Kubernetes将Jupyter Notebook包含在Docker容器中，也能够在任何其余使用Jupyter的机器上运行Notebook。 在最初使用Python和R时，Jupyter Notebook正在积极地引入Java，Go，C＃，Ruby等其余编程语言编码的内核。

除此之外，Jupyter还可以与Spark这样的多框架进行交互，这使得对从具备不一样输入源的程序收集的大量密集的数据进行数据处理时，Jupyte可以提供一个全能的解决方案。

Google Chart：Google支持的免费而强大的整合功能

谷歌是当今领导力的代名词。正如谷歌浏览器是当前最流行的浏览器同样，谷歌图表也是大数据可视化的最佳解决方案之一，更不用说它是彻底免费的，并获得了Google的大力技术支持。 为何它能获得Google的支持？ 由于经过Google Chart来分析的数据显然是要用于训练Google研发的AI，这样的合做对于各方来讲都是共赢的。

Google Chart提供了大量的可视化类型，从简单的饼图、时间序列一直到多维交互矩阵都有。 图表可供调整的选项不少。若是须要对图表进行深度定制，能够参考详细的帮助部分。

该工具将生成的图表以HTML5 / SVG呈现，所以它们可与任何浏览器兼容。 Google Chart对VML的支持确保了其与旧版IE的兼容性，而且能够将图表移植到最新版本的Android和iOS上。 更重要的是，Google Chart结合了来自Google地图等多种Google服务的数据。 生成的交互式图表不只能够实时输入数据，还可使用交互式仪表板进行控制。

D3.js：以任何您须要的方式直观地显示大数据

D3.js表明Data Driven Document，一个用于实时交互式大数据可视化的JS库。 因为这不是一个工具， 因此用户在使用它来处理数据以前，须要对Javascript有一个很好的理解，并能以一种能被其余人理解的形式呈现。 除此之外，这个JS库将数据以SVG和HTML5格式呈现，因此像IE7和8这样的旧式浏览器不能利用D3.js功能。

从不一样来源收集的数据如大规模数据将与实时的DOM绑定并以极快的速度生成交互式动画（2D和3D）。 D3架构容许用户经过各类附件和插件密集地重复使用代码。

NBI一站式大数据可视化分析构建平台：

NBI一站式大数据分析平台做为国内领先 的新一代自助式、探索式分析工具，在产品设 计理念上始终从用户的角度出发，一直围绕简 单、易用，强调交互分析为目的的新型产品。 咱们将数据分析的各环节（数据准备、自服务 数据建模、探索式分析、权限管控）融入到系 统当中，让企业有序的、安全的管理数据和分 析数据。

NBI一站式自服务大数据可视化分析平台 NBI数据分析决策大屏 咨询与定制化服务 只需在系统中经过拖拽式或点击的方式，便可在 几分钟内为所欲为的构建一张张精美的数据可视 化分析报告。

NBI拥有几十种传统图形和新型大数据图形组件（如桑 基图， treemap、层级聚类图、旭日图、热力矩 阵、日历矩阵、gis等等）能让您轻松构建各种炫 酷的数据大屏。

NBI数据建模管理模块

NBI数据分许与报告制做模块

NBI报告查看模块

最后的想法

以上提到的4种可视化工具只不过是大量在线或独立的数据可视化解决方案和工具中的一部分 。 每家公司都可以找到最适合他们的工具，并可以使用这些工具帮助他们将输入的原始数据转化为一系列清晰易懂的图像和图表。 这些数据自己没有任何价值，是借助可视化作的决策帮助它们实现驱动价值的 - -数据可视化工具备助于肯定趋势和模式，从而作出有证据支持的决策。