¿Qué herramientas se necesitan para el análisis de big data?
Seleccionemos las herramientas de análisis de big data más utilizadas para ver si pueden ayudarle
1. Herramientas profesionales de análisis de big data
2 Varios datos de Python. bibliotecas de visualización de terceros
3. Marcos de visualización de datos en otros idiomas
1. Herramientas profesionales de análisis de big data
1.
FineReport es una herramienta de informes web de nivel empresarial escrita en Java puro que integra funciones de visualización de datos (informe) e ingreso de datos (formulario). Solo requiere una simple operación de arrastrar y soltar para diseñar informes e informes complejos al estilo chino. construir un sistema de análisis de datos para la toma de decisiones.
2. FineBI
FineBI es una nueva generación de productos de inteligencia empresarial de análisis de big data de autoservicio, que proporciona una solución integrada desde la preparación de datos, el procesamiento de datos de autoservicio y el análisis de datos. y minería y visualización de datos. La solución completa también es una de mis herramientas de visualización más respetadas.
La experiencia de uso de FineBI es similar a la de Tableau. Ambos abogan por el análisis exploratorio visual, un poco como una versión mejorada de una tabla dinámica. Es fácil comenzar y tiene bibliotecas de visualización completas. Puede servir como portal para informes de datos y plataforma para análisis comerciales.
2. Biblioteca de visualización de datos de terceros de Python
Python se está convirtiendo lentamente en uno de los lenguajes principales en los campos del análisis y la minería de datos. En el ecosistema Python, muchos desarrolladores proporcionan una biblioteca de visualización de datos de terceros muy rica para varios escenarios. Estas bibliotecas de terceros nos permiten dibujar hermosos gráficos junto con el lenguaje Python.
1.pyecharts
Echarts (mencionado a continuación) es una biblioteca de visualización de datos de JavaScript gratuita y de código abierto que nos permite dibujar fácilmente gráficos de datos comerciales profesionales. Cuando Python conoció a Echarts, nació pyecharts. Es una interfaz de Echarts Python mantenida por un grupo de desarrolladores como chenjiandongx, que nos permite dibujar varios gráficos de Echarts a través del lenguaje Python.
2. Bokeh
Bokeh es una herramienta de visualización de datos interactiva basada en Python. Proporciona un método elegante y conciso para dibujar una variedad de gráficos y puede realizar visualización de datos de gran tamaño. conjuntos, así como transmisión de datos, lo que nos ayuda a crear gráficos interactivos, paneles visuales y más.
3. Otras herramientas de visualización de datos
1. Echarts
Como se mencionó anteriormente, Echarts es una biblioteca de visualización de datos de JavaScript gratuita y de código abierto que nos permite dibujar. gráficos de datos comerciales profesionales con facilidad.
Todo el mundo conoce los productos de big data de Baidu que se informaron durante el Festival de Primavera del año pasado y los grandes planes recientes de CCTV, como Baidu Migration, Baidu Sinan, Baidu Big Data Forecast, etc. Todos los productos se realizan a través de ECharts.
2. D3
D3 (Documentos controlados por datos) es otra biblioteca de JavaScript que admite renderizado SVG. Sin embargo, D3 puede proporcionar una gran cantidad de estilos de gráficos complejos más allá de los gráficos lineales y de barras, como diagramas de Voronoi, diagramas de árbol, grupos circulares y nubes de palabras.