大數據分析各種圖標

A. 5個常用的大數據可視化分析工具

1.Tableau

Tableau 幫助人們快速分析、可視化並分享信息。它的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字“畫布”上，轉眼間就能創建好各種圖表。數以萬計的用戶使用 Tableau Public 在博客與網站中分享數據。

2.ECharts

Echarts可以運用於散點圖、折線圖、柱狀圖等這些常用的圖表的製作。Echarts的優點在於，文件體積比較小，打包的方式靈活，可以自由選擇你需要的圖表和組件。而且圖表在移動端有良好的自適應效果，還有專為移動端打造的交互體驗。

3.Highcharts

Highcharts的圖表類型是很豐富的，線圖、柱形圖、餅圖、散點圖、儀表圖、雷達圖、熱力圖、混合圖等類型的圖表都可以製作，也可以製作實時更新的曲線圖。

另外，Highcharts是對非商用免費的，對於個人網站，學校網站和非盈利機構，可以不經過授權直接使用 Highcharts 系列軟體。Highcharts還有一個好處在於，它完全基於 HTML5 技術，不需要安裝任何插件，也不需要配置 PHP、Java 等運行環境，只需要兩個 js 文件即可使用。

4.魔鏡

魔鏡是中國最流行的大數據可視化分析挖掘平台，幫助企業處理海量數據價值，讓人人都能做數據分析。

魔鏡基礎企業版適用於中小企業內部使用，基礎功能免費，可代替報表工具和傳統BI，使用更簡單化，可視化效果更絢麗易讀。

5.圖表秀

圖表秀的操作簡單易懂， 而且站內包含多種圖表，涉及各行各業的報表數據都可以用圖表秀實現， 支持自由編輯和Excel、csv等表格一鍵導入，同時可以實現多個圖表之間聯動， 使數據在我們的軟體輔助下變的更加生動直觀，是目前國內先進的圖表製作工具。

關於5個常用的大數據可視化分析工具，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

B. 【收藏】實用的大數據可視化分析工具合集

【導讀】隨著社會的發展，可以說數據影響著我們這個時代，我們每天都被各種數裹挾著，影響著，作為大數據分析師的工作內容之一就是分析數據，提取數據，優化數據，最後為我們所用。今天小編就來給大家整理了實用的大數據可視化分析工具合集，希望對大家有所幫助。

1、Datawrapper

Datawrapper是一款專心於新聞和出書的可視化工具。
Datawrapper十分簡略運用，不需求任何編程根底。你只需求上傳你的數據，便能輕松地創立和發布圖表，乃至是地圖。Datawrapper供給了
許多的自界說布局及地圖模板。

2.Tableau

Tableau
Public或許是最盛行的可視化工具，它支撐各種圖表，圖形，地圖和其他圖形。這是一個徹底免費的工具，你用它製作的圖表可以很簡略地嵌入到任何網頁中。他們有一個不錯的畫廊，閃現經過Tableau創立的可視化效果。

3、Smartbi

Smartbi作為老到的大數據分析途徑，具有可復用、
動態結合一同的展示效果，使得數據可視化活絡強健，動態皆宜，為寬廣用戶供給了無限的運用才諧和幻想空間。

除了支撐運用Excel作為報表規劃器，完美兼容Excel的裝備項。支撐Excel悉數內置圖形、布景圖、條件格式等規劃凌亂的儀表盤款式，一同支撐無缺ECharts
圖形庫，支撐林林總總的圖形，包括瀑布圖、聯絡圖、雷達圖、油量圖、熱力求、樹圖等幾十種動態交互的圖形，藉助於地輿信息技術，還打造了地圖剖析功用。

4.Google Charts

Google Charts
以HTML5和SVG為根底，充沛考慮了跨瀏覽器的兼容性，並經過VML支撐舊版本的IE瀏覽器。悉數您將創立的圖表是互動式的，有的還可縮放。 Google
Charts十分人道化，有全面的模板庫，你可以從中找到所需模板。

5.ChartBlocks

ChartBlocks是一個易於運用在線工具，它無需編碼，便能從電子表格，資料庫中構建可視化圖表。整個進程可以在圖表導游的教訓下完畢。圖表是呼應式的，並且可以和任何的屏幕規范及設備兼容。

6.Chart.js

十分合適小型項目。盡管只需六種圖表類型，開源圖書館Chart.js是用於喜愛和小型項意圖完美數據可視化工具。運用HTML 5
canvas元素製作圖表，Chart.js創立呼應式平面規劃，並且正在活絡成為最盛行的開源圖表庫之一。

其實，工具還有許多許多，他們各自有各自的利益有點，咱們可以依據自己需求結合他們的工作性能來挑選最合適，最便利的軟體。以上就是小編今天給大家整理分享關於「【收藏】實用的大數據可視化分析工具合集」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，一直完善自己，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

C. 大數據分析技術生態圈一覽

大數據分析技術生態圈一覽
大數據領域讓人暈頭轉向。為了幫助你，我們決定製作這份廠商圖標和目錄。它並不是全面列出了這個領域的每家廠商，而是深入探討大數據分析技術領域。我們希望這份資料新穎、實用。
這是一款面向Hadoop的自助服務式、無資料庫模式的大數據分析應用軟體。
Platfora
這是一款大數據發現和分析平台。
Qlikview
這是一款引導分析平台。
Sisense
這是一款商業智能軟體，專門處理復雜數據的商業智能解決方案。
Sqream
這是一款快速、可擴展的大數據分析SQL資料庫。
Splunk
這是一款運維智能平台。
Sumologic
這是一項安全的、專門定製的、基於雲的機器數據分析服務。
Actian
這是一款大數據分析平台。
亞馬遜Redshift
這是一項PB級雲端數據倉庫服務。
CitusData
可擴展PostgreSQL。
Exasol
這是一種用於分析數據的大規模並行處理(MPP)內存資料庫。
惠普Vertica
這是一款SQL on Hadoop大數據分析平台。
Mammothdb
這是一款與SQL兼容的MPP分析資料庫。
微軟SQL Server
這是一款關系資料庫管理系統。
甲骨文Exadata
這是一款計算和存儲綜合系統，針對甲骨文資料庫軟體進行了優化。
SAP HANA
這是一款內存計算平台。
Snowflake
這是一款雲數據倉庫。
Teradata
這是企業級大數據分析和服務。
數據探查
Apache Drill
這是一款無資料庫模式的SQL查詢引擎，面向Hadoop、NoSQL和雲存儲。
Cloudera Impala
這是一款開源大規模並行處理SQL查詢引擎。
谷歌BigQuery
這是一項全面託管的NoOps數據分析服務。
Presto
這是一款面向大數據的分布式SQL查詢引擎。
Spark
這是一款用於處理大數據的快速通用引擎。
平台/基礎設施
亞馬遜網路服務(AWS)
提供雲計算服務
思科雲
提供基礎設施即服務
Heroku
為雲端應用程序提供平台即服務
Infochimps
提供雲服務的大數據解決方案
微軟Azure
這是一款企業級雲計算平台。
Rackspace
託管專業服務和雲計算服務
Softlayer(IBM)
提供雲基礎設施即服務
數據基礎設施
Cask
這是一款面向Hadoop解決方案的開源應用程序平台。
Cloudera
提供基於Hadoop的軟體、支持和服務。
Hortonworks
管理HDP――這是一款開源企業Apache Hadoop數據平台。
MAPR
這是面向大數據部署環境的Apache Hadoop技術。
垂直領域應用/數據挖掘
Alpine Data Labs
這是一種高級分析平台，可處理Apache Hadoop和大數據。
R
這是一種免費軟體環境，可處理統計計算和圖形。
Rapidminer
這是一款開源預測分析平台
SAS
這是一款軟體套件，可以挖掘、改動、管理和檢索來自眾多數據源的數據。
提取、轉換和載入(ETL)
IBM Datastage
使用一種高性能並行框架，整合多個系統上的數據。
Informatica
這是一款企業數據整合和管理軟體。
Kettle-Pentaho Data Integration
提供了強大的提取、轉換和載入(ETL)功能。
微軟SSIS
這是一款用於構建企業級數據整合和數據轉換解決方案的平台。
甲骨文Data Integrator
這是一款全面的數據整合平台。
SAP
NetWeaver為整合來自各個數據源的數據提供了靈活方式。
Talend
提供了開源整合軟體產品
Cassandra
這是鍵值資料庫和列式資料庫的混合解決方案。
CouchBase
這是一款開源分布式NoSQL文檔型資料庫。
Databricks
這是使用Spark的基於雲的大數據處理解決方案。
Datastax
為企業版的Cassandra資料庫提供商業支持。
IBM DB2
這是一款可擴展的企業資料庫伺服器軟體。
MemSQL
這是一款分布式內存資料庫。
MongoDB
這是一款跨平台的文檔型資料庫。
MySQL
這是一款流行的開源資料庫。
甲骨文
這是一款企業資料庫軟體套件。
PostgresSQL
這是一款對象關系資料庫管理系統。
Riak
這是一款分布式NoSQL資料庫。
Splice Machine
這是一款Hadoop關系資料庫管理系統。
VoltDB
這是一款內存NewSQL資料庫。
Actuate
這是一款嵌入式分析和報表解決方案。
BiBoard
這是一款互動式商業智能儀錶板和可視化工具。
Chart.IO
這是面向資料庫的企業級分析工具。
IBM Cognos
這是一款商業智能和績效管理軟體。
D3.JS
這是一種使用HTML、SVG和CSS可視化顯示數據的JavaScript庫。
Highcharts
這是面向互聯網的互動式JavaScirpt圖表。
Logi Analytics
這是自助服務式、基於Web的商業智能和分析應用軟體。
微軟Power BI
這是互動式數據探查、可視化和演示工具。
Microstrategy
這是一款企業商業智能和分析軟體。
甲骨文Hyperion
這是企業績效管理和商業智能系統。
Pentaho
這是大數據整合和分析解決方案。
SAP Business Objects
這是商業智能解決方案。
Tableau
這是專注於商業智能的互動式數據可視化產品系列。
Tibco Jaspersoft
這是商業智能套件。

D. 一般用哪些工具做大數據圖表分析

大數據圖表分析的工具其實有很多，關鍵要看題主的是在什麼樣的業務場景下。

一般情況下，內Excel就可以滿足日容常的使用需求，當然前提在於你對Excel足夠熟練。

當然，如果你懂代碼，可以用：Echarts ，如果你懂設計，可以用：Ai。這些都可以做大數據圖表分析出來。

可是從題主的描述中，我看到兩個關鍵詞：數據積累多、領導看。

這就註定了Excel很難擔此重任。所以在製作統計圖表方面，你可能就需要使用一些更為靈活的軟體。

作為業務人員或者分析師，你可能需要用到商業智能類的軟體，比如：永洪BI

對於BI類產品來說，進行大數據圖表分析簡直就是小菜一碟，而永洪BI在國內的廠商中應該是做的最好的了。

進行大數據圖表分析的時候，只需要把數據導入產品中，通過拖拖拽拽就可以生成統計圖表了，而且完全不用擔心數據量大的問題。

以下是幾張有代表性的：

使用BI軟體可以解決統計圖表製作的問題，但是大數據圖表分析的過程中，如何讓圖表表達更清楚的含義，有以下幾個原則可以借鑒：

越簡單越好，專注於表達核心信息；

在需要表達細節的時候，可以放更多的信息；

差異越大越好，這樣會使得你的統計圖表更明顯，易於理解；

E. 大數據分析工具詳盡介紹&數據分析演算法

大數據分析工具詳盡介紹&數據分析演算法

1、 Hadoop

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Hadoop是一個能夠讓用戶輕松架構和使用的分布式計算平台。用戶可以輕松地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。它主要有以下幾個優點：
⒈高可靠性。Hadoop按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。
⒉高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數據並完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數以千計的節點中。
⒊高效性。Hadoop能夠在節點之間動態地移動數據，並保證各個節點的動態平衡，因此處理速度非常快。
⒋高容錯性。Hadoop能夠自動保存數據的多個副本，並且能夠自動將失敗的任務重新分配。
Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。
2、 HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications（高性能計算與通信）的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了「重大挑戰項目：高性能計算與 通信」的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國 實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。
該項目主要由五部分組成：
1、高性能計算機系統（HPCS），內容包括今後幾代計算機系統的研究、系統設計工具、先進的典型系統及原有系統的評價等；
2、先進軟體技術與演算法（ASTA），內容有巨大挑戰問題的軟體支撐、新演算法設計、軟體分支與工具、計算計算及高性能計算研究中心等；
3、國家科研與教育網格（NREN），內容有中接站及10億位級傳輸的研究與開發；
4、基本研究與人類資源（BRHR），內容有基礎研究、培訓、教育及課程教材，被設計通過獎勵調查者-開始的，長期 的調查在可升級的高性能計算中來增加創新意識流，通過提高教育和高性能的計算訓練和通信來加大熟練的和訓練有素的人員的聯營，和來提供必需的基礎架構來支 持這些調查和研究活動；
5、信息基礎結構技術和應用（IITA ），目的在於保證美國在先進信息技術開發方面的領先地位。
3、 Storm
Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。
Storm有許多應用領域：實時分析、在線機器學習、不停頓的計算、分布式RPC（遠過程調用協議，一種通過網路從遠程計算機程序上請求服務）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading的縮寫，即數據抽取、轉換和載入）等等。Storm的處理速度驚人：經測 試，每個節點每秒鍾可以處理100萬個數據元組。Storm是可擴展、容錯，很容易設置和操作。
4、 Apache Drill
為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。Apache Drill 實現了 Google』s Dremel.
據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，「Drill」已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。
該項目將會創建出開源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用該工具來為Hadoop數據分析工具的互聯網應用提速）。而「Drill」將有助於Hadoop用戶實現更快查詢海量數據集的目的。
「Drill」項目其實也是從谷歌的Dremel項目中獲得靈感：該項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。
通過開發「Drill」Apache開源項目，組織機構將有望建立Drill所屬的API介面和靈活強大的體系架構，從而幫助支持廣泛的數據源、數據格式和查詢語言。
5、 RapidMiner
RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
功能和特點
免費提供數據挖掘技術和庫
100%用Java代碼（可運行在操作系統）
數據挖掘過程簡單，強大和直觀
內部XML保證了標准化的格式來表示交換數據挖掘過程
可以用簡單腳本語言自動進行大規模進程
多層次的數據視圖，確保有效和透明的數據
圖形用戶界面的互動原型
命令行（批處理模式）自動大規模應用
Java API（應用編程介面）
簡單的插件和推廣機制
強大的可視化引擎，許多尖端的高維數據的可視化建模
400多個數據挖掘運營商支持
耶魯大學已成功地應用在許多不同的應用領域，包括文本挖掘，多媒體挖掘，功能設計，數據流挖掘，集成開發的方法和分布式數據挖掘。
6、 Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案（Solution）的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。
Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架構和基礎，是以流程為中心的，因為其中樞控制器是一個工作流引擎。工作流引擎使用流程定義來定義在BI 平台上執行的商業智能流程。流程可以很容易的被定製，也可以添加新的流程。BI 平台包含組件和報表，用以分析這些流程的性能。目前，Pentaho的主要組成元素包括報表生成、分析、數據挖掘和工作流管理等等。這些組件通過 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技術集成到Pentaho平台中來。 Pentaho的發行，主要以Pentaho SDK的形式進行。
Pentaho SDK共包含五個部分：Pentaho平台、Pentaho示例資料庫、可獨立運行的Pentaho平台、Pentaho解決方案示例和一個預先配製好的 Pentaho網路伺服器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代碼的主體；Pentaho資料庫為 Pentaho平台的正常運行提供的數據服務，包括配置信息、Solution相關的信息等等，對於Pentaho平台來說它不是必須的，通過配置是可以用其它資料庫服務取代的；可獨立運行的Pentaho平台是Pentaho平台的獨立運行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在沒有應用伺服器支持的情況下獨立運行；
Pentaho解決方案示例是一個Eclipse工程，用來演示如何為Pentaho平台開發相關的商業智能解決方案。
Pentaho BI 平台構建於伺服器，引擎和組件的基礎之上。這些提供了系統的J2EE 伺服器，安全，portal，工作流，規則引擎，圖表，協作，內容管理，數據集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基於標準的，可使用其他產品替換之。
7、 SAS Enterprise Miner
§ 支持整個數據挖掘過程的完備工具集
§ 易用的圖形界面,適合不同類型的用戶快速建模
§ 強大的模型管理和評估功能
§ 快速便捷的模型發布機制, 促進業務閉環形成
數據分析演算法
大數據分析主要依靠機器學習和大規模計算。機器學習包括監督學習、非監督學習、強化學習等，而監督學習又包括分類學習、回歸學習、排序學習、匹配學習等（見圖1）。分類是最常見的機器學習應用問題，比如垃圾郵件過濾、人臉檢測、用戶畫像、文本情感分析、網頁歸類等，本質上都是分類問題。分類學習也是機器學習領域，研究最徹底、使用最廣泛的一個分支。
最近、Fernández-Delgado等人在JMLR（Journal of Machine Learning Research，機器學習頂級期刊）雜志發表了一篇有趣的論文。他們讓179種不同的分類學習方法（分類學習演算法）在UCI 121個數據集上進行了「大比武」（UCI是機器學習公用數據集，每個數據集的規模都不大）。結果發現Random Forest（隨機森林）和SVM（支持向量機）名列第一、第二名，但兩者差異不大。在84.3%的數據上、Random Forest壓倒了其它90%的方法。也就是說，在大多數情況下，只用Random Forest 或 SVM事情就搞定了。
KNN
K最近鄰演算法。給定一些已經訓練好的數據，輸入一個新的測試數據點，計算包含於此測試數據點的最近的點的分類情況，哪個分類的類型佔多數，則此測試點的分類與此相同，所以在這里,有的時候可以復制不同的分類點不同的權重。近的點的權重大點，遠的點自然就小點。詳細介紹鏈接
Naive Bayes
樸素貝葉斯演算法。樸素貝葉斯演算法是貝葉斯演算法裡面一種比較簡單的分類演算法，用到了一個比較重要的貝葉斯定理，用一句簡單的話概括就是條件概率的相互轉換推導。詳細介紹鏈接
樸素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類演算法，叫它樸素貝葉斯分類是因為這種方法的思想真的很樸素，樸素貝葉斯的思想基礎是這樣的：對於給出的待分類項，求解在此項出現的條件下各個類別出現的概率，哪個最大，就認為此待分類項屬於哪個類別。通俗來說，就好比這么個道理，你在街上看到一個黑人，我問你你猜這哥們哪裡來的，你十有八九猜非洲。為什麼呢？因為黑人中非洲人的比率最高，當然人家也可能是美洲人或亞洲人，但在沒有其它可用信息下，我們會選擇條件概率最大的類別，這就是樸素貝葉斯的思想基礎。
SVM
支持向量機演算法。支持向量機演算法是一種對線性和非線性數據進行分類的方法，非線性數據進行分類的時候可以通過核函數轉為線性的情況再處理。其中的一個關鍵的步驟是搜索最大邊緣超平面。詳細介紹鏈接
Apriori
Apriori演算法是關聯規則挖掘演算法，通過連接和剪枝運算挖掘出頻繁項集，然後根據頻繁項集得到關聯規則，關聯規則的導出需要滿足最小置信度的要求。詳細介紹鏈接
PageRank
網頁重要性/排名演算法。PageRank演算法最早產生於Google,核心思想是通過網頁的入鏈數作為一個網頁好快的判定標准，如果1個網頁內部包含了多個指向外部的鏈接，則PR值將會被均分，PageRank演算法也會遭到LinkSpan攻擊。詳細介紹鏈接
RandomForest
隨機森林演算法。演算法思想是決策樹+boosting.決策樹採用的是CART分類回歸數,通過組合各個決策樹的弱分類器,構成一個最終的強分類器,在構造決策樹的時候採取隨機數量的樣本數和隨機的部分屬性進行子決策樹的構建,避免了過分擬合的現象發生。詳細介紹鏈接
Artificial Neural Network
「神經網路」這個詞實際是來自於生物學，而我們所指的神經網路正確的名稱應該是「人工神經網路（ANNs）」。
人工神經網路也具有初步的自適應與自組織能力。在學習或訓練過程中改變突觸權重值，以適應周圍環境的要求。同一網路因學習方式及內容不同可具有不同的功能。人工神經網路是一個具有學習能力的系統，可以發展知識，以致超過設計者原有的知識水平。通常，它的學習訓練方式可分為兩種，一種是有監督或稱有導師的學習，這時利用給定的樣本標准進行分類或模仿；另一種是無監督學習或稱無為導師學習，這時，只規定學習方式或某些規則，則具體的學習內容隨系統所處環境 （即輸入信號情況）而異，系統可以自動發現環境特徵和規律性，具有更近似人腦的功能。