4个最受欢迎的大数据可视化工具！

想像阅读书本一样阅读数据流？这只有在电影中才有可能发生。 在现实世界中，企业必须使用数据可视化工具来读取原始数据的趋势和模式。

大数据可视化是进行各种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，以此做决策就变得容易多了。 为了满足并超越客户的期望，大数据可视化工具应该具备这些特征：

· 能够处理不同种类型的传入数据

· 能够应用不同种类的过滤器来调整结果

· 能够在分析过程中与数据集进行交互

· 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

· 能够为用户提供协作选项

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，在这其中还是有一些工具表现比较突出，因为它们提供了上述所有或者很多部分功能。 我们将介绍4种最受欢迎的大数据可视化工具，帮助大家选择适合自己需求的工具。

Jupyter：大数据可视化的一站式商店

JupyteR是一个开源项目，通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作。 它的界面包含代码输入窗口，并通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。

但是，以上提到的功能仅仅是冰山一角。 Jupyter Notebook可以在团队中共享，以实现内部协作，并促进团队共同合作进行数据分析。 团队可以将Jupyter Notebook上传到GitHub或Gitlab，以便能共同合作影响结果。团队可以使用Kubernetes将Jupyter Notebook包含在Docker容器中，也可以在任何其他使用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等其他编程语言编码的内核。

除此以外，Jupyter还能够与Spark这样的多框架进行交互，这使得对从具有不同输入源的程序收集的大量密集的数据进行数据处理时，Jupyte能够提供一个全能的解决方案。

Tableau：AI，大数据和机器学习应用可视化的最佳解决方案

Tableau是大数据可视化的市场领导者之一，在为大数据操作，深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。

Tableau可以与Amazon AWS，MySQL，Hadoop，Teradata和SAP协作，使之成为一个能够创建详细图形和展示直观数据的多功能工具。 这样高级管理人员和中间链管理人员能够基于包含大量信息且容易读懂的Tableau图形作出基础决策。

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一样，谷歌图表也是大数据可视化的最佳解决方案之一，更不用说它是完全免费的，并得到了Google的大力技术支持。 为什么它能得到Google的支持？ 因为通过Google Chart来分析的数据显然是要用于训练Google研发的AI，这样的合作对于各方来说都是双赢的。

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很多。如果需要对图表进行深度定制，可以参考详细的帮助部分。

该工具将生成的图表以HTML5 / SVG呈现，因此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，并且可以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仅可以实时输入数据，还可以使用交互式仪表板进行控制。

亿信华辰---酷屏

数据可视化平台，展现数据魅力，彰显数据价值，演绎视觉盛宴

亿信华辰自主研发的新一代数据可视化产品，在新一代动感3D引擎的助力下，让数据“跃然屏上”，诠释数据立体美；内置近百种组件特效，展示效果炫酷夺目；可任意制作酷炫灵动的图表和大屏，真正达到设计能走多远，数据可视化展现就能达到多远的境界。

1. 效果炫酷。

酷屏不仅仅只是形态多变，而是真正做到给用户带来震撼的视觉冲击，内置近百种炫酷组件和3D特效，只有你想不到的，没有酷屏做不到的.

2.开发周期短

酷屏剔除了繁琐的更新步骤，提供丰富的二次开发接口，支持自行改进、增加组件，无需换包或打补丁，不重启服务器的情况下即可完成组件的更新，为实施人员提供便利.

3.响应快速

支持动态局部刷新，秒级响应，各项操作流畅，即使数量巨大，用户也不必担心卡顿，支持拖拽式操作，简便易上手.

核心优势