大數據酷炫

⑴ 大數據可視化是什麼

問題一：大數據可視化分析工具有哪些？ 大數據可視化分析工具，既然是大數據，那必須得有處理海量數據的能力和圖形展現和交互的能力。能快速的收集、篩選、分析、歸納、展現決策者所需要的信息，並根據新增的數據進行實時更新。
這方面的工具一般是企業級的應用，像國外的Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、IBM都有支持數據分析和分析結果展示的產品，個中優劣你可以分別去了解下。國內陣營的話，有側重於可視化展示的也有側重於數據分析的，兩者兼有的以商業智能產品比如FineBI為代表。

問題二：大數據可視化和大數據開發哪個好 大數據開發的學習內容中包含可視化，掌握了大數據的開發技術，也可以從事可視化的相老純關工作。
基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。大數據數據採集階段：Python、Scala。大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
大數據技術人員的就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
工作崗位：ETL研發、Hadoop開發、可視化（前端展現）工具開發、信息架構開發、數據倉庫研究、OLAP開發、數據預測明含襪（數據挖掘）分析、企業數據管理、數據安全研究、數據科學研究等。

問題三：大數據分析和大數據可視化哪個好 不太理解你的問題，什麼叫數據分析還是數據可視化好？這兩個是可以相互結合的，很多時候數據分析和數據可視化是相互，數據分析完不能再是單純的表格呈現，而應該是可視化的形式呈現，比如數據圖表。可視化不是單純的可視化，而是建立在數據分析的基礎上，不然可視化也沒有意義啦。所以，類似BDP個人版這類的數據工具都是很好地結合了這兩個功能，讓數據能夠真正為業務、工作服務，提高分析工作效率~~~

問題四：大數據可視化需要哪些類型的呈現形式 1.可視化是連接用戶和數據的橋梁，是我們向用戶展示我們的成果的一種手段，因此可視化並不是非常特化的研究領域，它可以有非常廣泛的應用和創建途徑。作為非計算機專業的人員，你可以藉助現有的程序和軟體，根據自己數據的特點，繪制清楚直觀的圖表。Excel，SPSS，Google Public Data 等。一些博客也會介紹常用的可視化工具，比如 22個免費的數據可視化和分析工具推薦。
2. 如果你擁有一定的編程基礎，可以嘗試使用一些編程或者數學工具來進行自定義圖表繪制，比如 Mathematica，R，ProtoType等。
3. 更進一步，你就可以用編程語言來寫自己的可視化系統了。這樣你就會有很自由的發揮空間和操控能力，數據處理，表現形式，交互方式等都可以有很自主的設計。
4. 入門書的話，你可以去看看 Edward Tufte 的一些書籍。

問題五：什麼樣的大激激數據可視化效果圖算是比較酷炫的？ 就是各種各樣的圖表類型，比如用BDP個人版的詞雲吧，直接附圖。

問題六：大數據可視化工具 起個什麼名字 是要起名字，還是了解可視化工具啊，有BDP商業數據平台等。

問題七：什麼是數據可視化及信息可視化 廣義的信息可視化范圍很廣，包含了數據可視化、科學可視化，狹義的（技術研究領域）信息可視化一般指大規模非數字型信息資源的可視化表達（我們經常看到很多所謂的信息圖裡面經常塞滿了文字）。
科學可視化和科學本身一樣歷史悠久，它是指利用計算機圖形學來創建視覺圖像，幫助人們理解科學技術的概念，比如流體運動圖像、醫學造影，其可視化案例一般都比較復雜。
數據可視化強調美觀和數據洞察之間的平衡，為了傳達與溝通信息，數據可視化實現了科學可視化的成熟領域與信息可視化的較年輕領域的統一。

問題八：大數據可視化工具哪個做出來最漂亮 zhuanlan.hu/...ferral你參考下

問題九：什麼是數據可視化？ 簡單來說，就是通過圖形化手段將抽象數據進行具象展示，在企業管理中已多有應用，比如天津建設項目綜合運監平台、遼寧電力運監中心等等。

問題十：好用的大數據可視化分析工具？ 果斷大數據魔鏡啊，國內首款免費的數據可視化分析工具，現在已經有10000多家用戶了，渲染速度賊快！

⑵ 可視化數據大屏一套系統大概多少錢，酷炫一些的。最好有一種科技風的感覺。

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⑶ 如何實現大數據可視化

1.考慮用戶
管理咨詢公司Aspirent視覺分析實踐主管Dan Gastineau表示，企業應使用顏色、形狀、大小和布局來顯示可視化的設計和使用。
Aspirent使用顏色來突出希望用戶關注的分析方面。而大小可有效說明數量，但過多使用不同大小來傳遞信息可能會導致混亂。這里應該有選擇地使用大小，即在咨詢團隊成員想要強調的地方。
2.講述連貫的故事
與你的受眾溝通，保持設計的簡單和專注性。顏色到圖表數量等細節可幫助確保儀錶板講述連貫的故事。MicroStrategy產品管理高級副總裁Saurabh
Abhyankar說：「儀錶板就像一本書，它需要考慮讀者的設計元素，而不僅僅是強制列出所有可訪問的數據。」儀錶板的設計將成為推動部署的因素。
3.迭代設計
應不斷從視覺分析用戶獲得反饋意見。隨著時間的推移，數據探索會引發新的想法和問題，而隨時間和部署推移提高數據相關性會使用戶更智能。
從你的受眾徵求並獲取反饋意見可改善體驗。谷歌雲端數據工作室首席產品經理Nick
Mihailovski表示，快速構建概念、快速獲取反饋意見並進行迭代可更快獲得更好的結果。另外，還可將調查和表格整合到精美的報告中，也可以幫助確保大數據的可視化結果確實有助於目標受眾。
4.個性化一切
應確保儀錶板向最終用戶顯示個性化信息，並確保其相關性。並且，還應確保可視化在設計上反映其所在的設備，並為最終用戶提供離線訪問，這將讓可視化走得更長遠。Mihailovski說，通過精心設計的互動式可視化來吸引觀眾以及傳播數據文化，這會使分析具有吸引力和富有樂趣。
5.從分析目標開始
應確保數據類型和分析目標可反映所選的可視化類型。Mihailovski稱：「人們通常會採用相反的方法，他們先看到整潔或模糊的可視化類型，然後試圖使其數據相匹配。」對於大數據項目的可視化，簡單的表格或條形圖有時可能是最有效的。

⑷ 大數據可視化工具哪個做出來最漂亮

非編程篇/可直接上手的工具
1. Excel
Excel是最容易上手的圖表工具，善於處理快速少量的數據。結合數據透視表，VBA語言，可製作高大上的可視化分析和dashboard儀表盤。
單表或單圖用Excel製作是不二法則，它能快速地展現結果。但是越到復雜的報表，excel無論在模板製作還是數據計算性能上都稍顯不足，任何大型的企業也不會用Excel作為數據分析的主要工具。
2. 可視化 BI（Power BI \Tableau \ 帆軟FineBI等等）
也許是Excel也意識到自己在數據分析領域的限制和眼下自助分析的趨勢，微軟在近幾年推出了BI工具Power BI。同可視化工具Tableau和國內帆軟的BI工具一樣，封裝了所有可能分析操作的編程代碼，操作上都是以點擊和拖拽來實現，幾款工具的定位稍有不同。
Power BI
最大的明顯是提供了可交互、鑽取的儀錶板，利用Power Pivot可直接生產數據透視報告，省去了數據透視表。
Tableau
可視化圖表較為豐富，堪稱一等， 操作更為簡單。
帆軟FineBI
企業級的BI應用，實用性較強，因2B市場的大熱受到關注。千萬億級的數據性能可以得到保證，業務屬性較重，能與各類業務掛鉤。
對於個人，上手簡單，可以騰出更多的時間去學習業務邏輯的分析。
編程篇
對於尋求更高境界數據分析師或數據科學家，如果掌握可視化的編程技巧，就可以利用數據做更多的事情。熟練掌握一些編程技巧，賦予數據分析工作更加靈活的能力，各種類型的數據都能適應。大多數設計新穎、令人驚艷的數據圖幾乎都可以通過代碼或繪圖軟體來實現。
與任何語言一樣，你不可能立刻就開始進行對話。要從基礎開始，然後逐步建立自己的學習方式。很可能在你意識到之前，你就已經開始寫代碼了。關於編程最酷的事情在於，一旦你掌握了一門語言，學習其他語言就會更加容易，因為它們的邏輯思路是共通的。
1. Python語言
Python 語言最大的優點在於善於處理大批量的數據，性能良好不會造成宕機。尤其適合繁雜的計算和分析工作，而且，Python的語法干凈易讀，可以利用很多模塊來創建數據圖形比較受IT人員的歡迎。
2. PHP語言
PHP這個語言鬆散卻很有調理，用好了功能很強大。在數據分析領域可以用php做爬蟲，爬取和分析百萬級別的網頁數據，也可與Hadoop結合做大數據量的統計分析。
因為大部分 Web 伺服器都事先安裝了 PHP 的開源軟體，省去了部署之類的工作，可直接上手寫。
比如 Sparkline（微線表）庫，它能讓你在文本中嵌入小字型大小的微型圖表，或者在數字表格中添加視覺元素。
一般 PHP會和 MySQL 資料庫結合使用，這使它能物盡其用，處理大型的數據集。
3. HTML、JavaScript 和 CSS語言
很多可視化軟體都是基於web端的，可視化的開發，這幾類語言功不可沒。而且隨著人們對瀏覽器工作越來越多的依賴，Web 瀏覽器的功能也越來越完善，藉助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接運行可視化展現的程序。
不過還是有幾點需要注意。由於相關的軟體和技術還比較新，在不同瀏覽器中你的設計可能在顯示上會有所差別。在 Internet Explorer 6 這類老舊的瀏覽器中，有些工具可能無法正常運行。比如一些銀行單位仍舊使用著IE，無論是自己使用還是開發的時候都要考慮這樣的問題。
4. R語言
R語言是絕大多數統計學家最中意的分析軟體，開源免費，圖形功能很強大。
談到R語言的歷史，它是專為數據分析而設計的，面向的也是統計學家，數據科學家。但是由於數據分析越來越熱門，R語言的使用也不瘦那麼多限制了。
R的使用流程很簡潔，支持 R 的工具包也有很多，只需把數據載入到 R 裡面，寫一兩行代碼就可以創建出數據圖形。
當然還有很多傳統的統計圖表。

⑸ 大數據常用的各種演算法

我們經常談到的所謂的​​ 數據挖掘 是通過大量的數據集進行排序，自動化識別趨勢和模式並且建立相關性的過程。那現在市面的數據公司都是通過各種各樣的途徑來收集海量的信息，這些信息來自於網站、公司應用、社交媒體、移動設備和不斷增長的物聯網。

比如我們現在每天都在使用的搜索引擎。在自然語言處理領域，有一種非常流行的演算法模型，叫做詞袋模型，即把一段文字看成一袋水果，這個模型就是要算出這袋水果里，有幾個蘋果、幾個香蕉和幾個梨。搜索引擎會把這些數字記下來，如果你想要蘋果，它就會把有蘋果的這些袋子給你。

當我們在網上買東西或是看電影時，網站會推薦一些可能符合我們偏好的商品或是電影，這個推薦有時候還挺准。事實上，這背後的演算法，是在數你喜歡的電影和其他人喜歡的電影有多少個是一樣的，如果你們同時喜歡的電影超過一定個數，就把其他人喜歡、但你還沒看過的電影推薦給你。 搜索引擎和推薦系統 在實際生產環境中還要做很多額外的工作，但是從本質上來說，它們都是在數數。

當數據量比較小的時候，可以通過人工查閱數據。而到了大數據時代，幾百TB甚至上PB的數據在分析師或者老闆的報告中，就只是幾個數字結論而已。 在數數的過程中，數據中存在的信息也隨之被丟棄，留下的那幾個數字所能代表的信息價值，不抵其真實價值之萬一。 過去十年，許多公司花了大價錢，用上了物聯網和雲計算，收集了大量的數據，但是到頭來卻發現得到的收益並沒有想像中那麼多。

所以說我們現在正處於「 數字化一切 」的時代。人們的所有行為，都將以某種數字化手段轉換成數據並保存下來。每到新年，各大網站、App就會給用戶推送上一年的回顧報告，比如支付寶會告訴用戶在過去一年裡花了多少錢、在淘寶上買了多少東西、去什麼地方吃過飯、花費金額超過了百分之多少的小夥伴；航旅縱橫會告訴用戶去年做了多少次飛機、總飛行里程是多少、去的最多的城市是哪裡；同樣的，最後讓用戶知道他的行程超過了多少小夥伴。 這些報告看起來非常酷炫，又冠以「大數據」之名，讓用戶以為是多麼了不起的技術。

實際上，企業對於數據的使用和分析，並不比我們每年收到的年度報告更復雜。已經有30多年歷史的商業智能，看起來非常酷炫，其本質依然是數數，並把數出來的結果畫成圖給管理者看。只是在不同的行業、場景下，同樣的數字和圖表會有不同的名字。即使是最近幾年炙手可熱的大數據處理技術，也不過是可以數更多的數，並且數的更快一些而已。

在大數據處理過程中會用到那些演算法呢？

1、A* 搜索演算法——圖形搜索演算法，從給定起點到給定終點計算出路徑。其中使用了一種啟發式的估算，為每個節點估算通過該節點的較佳路徑，並以之為各個地點排定次序。演算法以得到的次序訪問這些節點。因此，A*搜索演算法是較佳優先搜索的範例。

2、集束搜索(又名定向搜索，Beam Search)——較佳優先搜索演算法的優化。使用啟發式函數評估它檢查的每個節點的能力。不過，集束搜索只能在每個深度中發現最前面的m個最符合條件的節點，m是固定數字——集束的寬度。

3、二分查找(Binary Search)——在線性數組中找特定值的演算法，每個步驟去掉一半不符合要求的數據。

4、分支界定演算法(Branch and Bound)——在多種最優化問題中尋找特定最優化解決方案的演算法，特別是針對離散、組合的最優化。

5、Buchberger演算法——一種數學演算法，可將其視為針對單變數較大公約數求解的歐幾里得演算法和線性系統中高斯消元法的泛化。

6、數據壓縮——採取特定編碼方案，使用更少的位元組數(或是其他信息承載單元)對信息編碼的過程，又叫來源編碼。

7、Diffie-Hellman密鑰交換演算法——一種加密協議，允許雙方在事先不了解對方的情況下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密鑰。該密鑰以後可與一個對稱密碼一起，加密後續通訊。

8、Dijkstra演算法——針對沒有負值權重邊的有向圖，計算其中的單一起點最短演算法。

9、離散微分演算法(Discrete differentiation)。

10、動態規劃演算法(Dynamic Programming)——展示互相覆蓋的子問題和最優子架構演算法

11、歐幾里得演算法(Euclidean algorithm)——計算兩個整數的較大公約數。最古老的演算法之一，出現在公元前300前歐幾里得的《幾何原本》。

12、期望-較大演算法(Expectation-maximization algorithm，又名EM-Training)——在統計計算中，期望-較大演算法在概率模型中尋找可能性較大的參數估算值，其中模型依賴於未發現的潛在變數。EM在兩個步驟中交替計算，第一步是計算期望，利用對隱藏變數的現有估計值，計算其較大可能估計值;第二步是較大化，較大化在第一步上求得的較大可能值來計算參數的值。

13、快速傅里葉變換(Fast Fourier transform，FFT)——計算離散的傅里葉變換(DFT)及其反轉。該演算法應用范圍很廣，從數字信號處理到解決偏微分方程，到快速計算大整數乘積。

14、梯度下降(Gradient descent)——一種數學上的最優化演算法。

15、哈希演算法(Hashing)。

16、堆排序(Heaps)。

17、Karatsuba乘法——需要完成上千位整數的乘法的系統中使用，比如計算機代數系統和大數程序庫，如果使用長乘法，速度太慢。該演算法發現於1962年。

18、LLL演算法(Lenstra-Lenstra-Lovasz lattice rection)——以格規約(lattice)基數為輸入，輸出短正交向量基數。LLL演算法在以下公共密鑰加密方法中有大量使用：背包加密系統(knapsack)、有特定設置的RSA加密等等。

19、較大流量演算法(Maximum flow)——該演算法試圖從一個流量網路中找到較大的流。它優勢被定義為找到這樣一個流的值。較大流問題可以看作更復雜的網路流問題的特定情況。較大流與網路中的界面有關，這就是較大流-最小截定理(Max-flow min-cut theorem)。Ford-Fulkerson 能找到一個流網路中的較大流。

20、合並排序(Merge Sort)。

21、牛頓法(Newton's method)——求非線性方程(組)零點的一種重要的迭代法。

22、Q-learning學習演算法——這是一種通過學習動作值函數(action-value function)完成的強化學習演算法，函數採取在給定狀態的給定動作，並計算出期望的效用價值，在此後遵循固定的策略。Q-leanring的優勢是，在不需要環境模型的情況下，可以對比可採納行動的期望效用。

23、兩次篩法(Quadratic Sieve)——現代整數因子分解演算法，在實踐中，是目前已知第二快的此類演算法(僅次於數域篩法Number Field Sieve)。對於110位以下的十位整數，它仍是最快的，而且都認為它比數域篩法更簡單。

24、RANSAC——是「RANdom SAmple Consensus」的縮寫。該演算法根據一系列觀察得到的數據，數據中包含異常值，估算一個數學模型的參數值。其基本假設是：數據包含非異化值，也就是能夠通過某些模型參數解釋的值，異化值就是那些不符合模型的數據點。

25、RSA——公鑰加密演算法。較早的適用於以簽名作為加密的演算法。RSA在電商行業中仍大規模使用，大家也相信它有足夠安全長度的公鑰。

26、Schönhage-Strassen演算法——在數學中，Schönhage-Strassen演算法是用來完成大整數的乘法的快速漸近演算法。其演算法復雜度為：O(N log(N) log(log(N)))，該演算法使用了傅里葉變換。

27、單純型演算法(Simplex Algorithm)——在數學的優化理論中，單純型演算法是常用的技術，用來找到線性規劃問題的數值解。線性規劃問題包括在一組實變數上的一系列線性不等式組，以及一個等待較大化(或最小化)的固定線性函數。

28、奇異值分解(Singular value decomposition，簡稱SVD)——在線性代數中，SVD是重要的實數或復數矩陣的分解方法，在信號處理和統計中有多種應用，比如計算矩陣的偽逆矩陣(以求解最小二乘法問題)、解決超定線性系統(overdetermined linear systems)、矩陣逼近、數值天氣預報等等。

29、求解線性方程組(Solving a system of linear equations)——線性方程組是數學中最古老的問題，它們有很多應用，比如在數字信號處理、線性規劃中的估算和預測、數值分析中的非線性問題逼近等等。求解線性方程組，可以使用高斯—約當消去法(Gauss-Jordan elimination)，或是柯列斯基分解( Cholesky decomposition)。

30、Strukturtensor演算法——應用於模式識別領域，為所有像素找出一種計算方法，看看該像素是否處於同質區域( homogenous region)，看看它是否屬於邊緣，還是是一個頂點。

31、合並查找演算法(Union-find)——給定一組元素，該演算法常常用來把這些元素分為多個分離的、彼此不重合的組。不相交集(disjoint-set)的數據結構可以跟蹤這樣的切分方法。合並查找演算法可以在此種數據結構上完成兩個有用的操作：

查找：判斷某特定元素屬於哪個組。

合並：聯合或合並兩個組為一個組。

32、維特比演算法(Viterbi algorithm)——尋找隱藏狀態最有可能序列的動態規劃演算法，這種序列被稱為維特比路徑，其結果是一系列可以觀察到的事件，特別是在隱藏的Markov模型中。

⑹ 數據可視化工具有哪些,越炫酷越好,任務比較急在一個月之內需要完成,有知道的朋友給介紹一下唄。

數據分析之大數據可視化之初級篇--零編程工具

Tableau

Tableau 是一款企業級的大數據可視化工具。Tableau 可以讓你輕松創建圖形，表格和地圖。 它不僅提供了PC桌面版，還提供了伺服器解決方案，可以在線生成可視化報告。伺服器解決方案可以提供了雲託管服務。

Infogram

Infogram的最大優勢在於，讓可視化信息圖表與實時大數據相鏈接。只須三個簡單步驟，可以選擇在眾多圖表，地圖，甚至是視頻可視化模板中進行選擇，支持團隊賬號。

ChartBlocks

ChartBlocks是一個易於使用在線工具，它無需編碼，便能從電子表格，資料庫中構建可視化圖表。整個過程可以在圖表向導的指導下完成。圖表是響應式的，並且可以和任何的屏幕尺寸及設備兼容。

Datawrapper

Datawrapper是一款專注於新聞和出版的可視化工具。 Datawrapper非常容易使用，不需要任何編程基礎。你只需要上傳你的數據，便能輕松地創建和發布圖表，甚至是地圖。Datawrapper提供了 眾多的自定義布局及地圖模板。

Plotly

Plotly幫助你在短短幾分鍾內，從簡單的電子表格中開始創建漂亮的圖表。如果希望為JavaScript和Python等編程語言提供一個API介面的 話，Plotly是一款非常人性化的工具。

RAW

RAW彌補了很多工具在電子表格和矢量圖形(SVG)之間的缺失環節。你的大數據可以來自MicrosoftExcel中，谷歌文檔或是一個簡單的逗號分 隔的列表。它最厲害的功能是可以很容易地導出可視化結果，因為它和Adobe Illustrator，Sketch 和Inkscape是相容的。

Visual.ly

Visual.ly是一個可視化的內容服務。它提供專門的大數據可視化的服務。如果你想完 全外包可視化文件給第三方。你可以使用非常簡化的在線流程：你只需描述你的項目，服務團隊將在項目的整個持續時間內和你在一起。

Leaflet

Leafleft 基於Open Street Map數據，使用HTML5 / CSS3繪制互動式可視化圖。可以使用他們的擴展插件庫添加熱點圖(heatmaps)和動畫標記。 Leaflet 是開源和只有33 KB大小。

Chartist.js

Chartist.js的開發社區一直致力於打敗所有其他JavaScript圖表庫。它使用了Sass的個性化風格，它的SVG輸出是響應式的。

N3-charts

N3-charts是一種基於AngularJS框架的工具。它建立在D3.js之上，幫助您創建簡單的互動圖表。 N3-charts是一種小型化的圖表工具，不適用於大型項目。

Sigma JS

Sigma JS 是互動式可視化工具庫。由於使用了WebGL技術，可以使用滑鼠和觸摸的方式來更新和變換圖表，同時支持JSON和GEXF兩種數據格式。這為它提供了大量的可用互動式插件。Sigma JS 專注於網頁格式的網路圖可視化，在大數據網路可視化中非常有用。

Polymaps

Polymaps是一款地圖可視化一個JavaScript工具庫。 Polymaps使用SVG實現從國家到街道一級地理數據的可視化。可以使用CSS格式來修改你的樣式。它是創建heatmap熱點圖的最好的工具之一，創建的所有地圖都可以變成動態圖。

Processing.js

Processing.js是一個基於可視化編程語言的JavaScript庫。作為一種面向Web的JavaScript 庫，Processing.js是能夠有效進行網頁格式圖表處理。這使得它成為了一種非常好交換式可視化工具。 Processing.js需要一個兼容HTML5的瀏覽器來實現這一功能。

⑺ 如何在網頁上實現千萬級別的大數據可視化渲染

實現千萬級別的大數據可視化渲染技巧：

藉助Echarts、HighCharts、D3.js等開源的可視化插件，嵌入代碼，開發成插件包，可視化工程師和前端開發常用。

代表工具FineReport（www.finereport.com），通用的報表製作和數據可視化工具，是一個開放的商業報表工具。好比Excel，小到可以存儲統計數據、製作各式各樣的圖表、dashboard，大到製作財務報表、開發進銷存系統。大家若不熟悉，可自行和Excel綁定對比。

Vue的背後

Vue是一套用於構建用戶界面的漸進式框架。與其它大型框架不同的是，Vue 被設計為可以自底向上逐層應用。Vue 的核心庫只關注視圖層，不僅易於上手，還便於與第三方庫或既有項目整合。

另一方面，當與現代化的工具鏈以及各種支持類庫結合使用時，Vue 也完全能夠為復雜的單頁應用提供驅動。用Vue的時候不需要開發者全部學會，而是學一部分就可以用一部分，就可以簡單概括為漸進式的前端框架。