Ⅰ 數據分析工程師 和 數據可視化工程師哪個好
1.數據分析師
數據分析師能洞悉一個方程式的商業意義。他們知道如何提出正確的問題，非常善於數據分析，數據可視化和數據呈現。不管是給另一個數據分析師還是C級執行做演講，數據分析師都是數據提取，模式識別以及從大量數據中洞察問題方面的能手。
2.數據可視化(Visualization)
信息的質量很大程度上依賴於其表達方式。對數字羅列所組成的數據中所包含的意義進行分析，開發Web原型，使用外部API將圖表、地圖、Dashboard等其他服務統一起來，從而使分析結果可視化，這是對於數據科學家來說十分重要的技能之一。
這兩者都各有利弊，就看你看中哪個方面了，總體而言，這兩個方向都是未來的大方向。
Ⅱ 大數據開發和大數據可視化哪個好
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，也可以從事版可視化的相關工權作。
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（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。
Ⅲ 數據可視化的優缺點有哪些
下面我們就給大家介紹一下數據可視化的優點。
1：動作更快，這是因為人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。所以說，數據可視化是一種非常清晰的溝通方式，使業務領導者能夠更快地理解和處理他們的信息。大數據可視化工具可以提供實時信息，使利益相關者更容易對整個企業進行評估。對市場變化更快的調整和對新機會的快速識別是每個行業的競爭優勢。正是由於這個優點，數據可視化越來越受到了大家的關注。
2：用建設性方式討論結果。一般來說，當我們向高級管理人員提交的許多業務報告的時候，都是規范化的文檔，這些文檔經常被靜態表格和各種圖表類型所誇大。也正是因為它製作的太過於詳細了，以致於那些高管人員也沒辦法記住這些內容，因此對於他們來說是不需要看到太詳細的信息。而使用大數據可視化的工具報告就可以使我們能夠用一些簡短的圖形就能體現那些復雜信息，甚至單個圖形也能做到。決策者可以通過交互元素以及類似於熱圖、fever charts等新的可視化工具，輕松地解釋各種不同的數據源。豐富但有意義的圖形有助於讓忙碌的主管和業務夥伴了解問題和未決的計劃。
3：能夠理解運營和結果之間的連接，具體就是數據可視化允許用戶去跟蹤運營和整體業務性能之間的連接。在競爭環境中，找到業務功能和市場性能之間的相關性是至關重要的。我們可以用一個案例來說明，比如說一家軟體公司的執行銷售總監可能會立即在條形圖中看到，他們的旗艦產品在西南地區的銷售額下降百分比。然後，相關主管可以深入了解這些差異發生在哪裡，並開始制定計劃。通過這種方式，數據可視化可以讓管理人員立即發現問題並採取行動從而及時止損。
缺點：就目前而言，數據可視化缺點在我眼裡還不存在，數據可視化就是為了幫助我們更直觀的看到數據。可能唯一的缺點就是有些人還不能熟練使用吧
談論起 數據可視化設計 ，許多人會產生一個疑問：什麼是數據可視化？我們由此問題著手，來談論下數據可視化設計。
經研究表明，人類大腦對視覺信息的處理優於對文本的處理。因此，數據可視化是使用圖表、圖形和設計元素把數據進行可視化，把相對復雜、抽象的數據通過可視的方式以人們更易理解的形式展示出來的一系列手段。數據可視化可以使人們更有效率的完成某些任務，我們可以理解為三點 優勢 ：
> 美觀展示: 用數據展示企業特色，大會展台，媒體現場展示等
> 數據驅動： 實時查看業務概況、監控預警、驅動內部快速響應
> 發掘價值： 可視化數據呈現後，帶來的視覺感受會幫助人發現新的因素
在 HT 技術支持下，數據可視化除了「可視」，還有可交流、可互動的特點。設計帶來的不僅是瞬息處理海量數據搭配酷炫的可視化樣式所引起的視覺震撼，更應注重為業務需求服務，設計出符合不同行業需求的個性定製可視化，利於企業做出正確的商業決策，以有根據的數據呈現而幫助企業進行更科學的判斷而避免決策的失誤。
缺點： 數據可視化的應該有更多豐富的表現形式，以滿足簡單易懂的需求。
當然在缺點上，我們也有了更多的創新，比如2.3D可視化的結合打造更加豐富多彩的數據可視化形式：
Ⅳ 數據挖掘分析與數據可視化有什麼區別
數據挖掘指從一堆數據中挖掘有價值的信息，數據可視化是把數據通過圖形畫的方式展現出來，讓用戶更加直觀的感受到數據的分布和一些其他信息。所以數據可視化可以用作數據挖掘分析結果的展現方式。
Ⅳ 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回的，很多時候答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~~~