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大数据可视化培训课程:主流的数据可视化产品简介

作者:张老师 浏览次数: 2020-05-14 15:48
在大数据处理当中,数据可视化处在相对后面一点的环节,对于数据处理结果进行相应的展示。每年的淘宝的双十一大屏展示,就是数据可视化的典型应用,实时监控并展示交易数据。今天的大数据可视化培训课程分享,我们来对主流的数据可视化产品做一个简单的介绍。

数据可视化,从定义上来说,就是利用计算机图形学以及图像处理学,将大数据用一定的方式转换为图形或者图像,然后显示到计算机屏幕上,并进行交互处理。

大数据可视化培训课程

而大数据可视化,主要的变化在于,所需要处理的数据量更大,通常来说,大数据可视化技术,需要涉及到计算机视觉、图像处理学、计算机辅助设计、计算机图形学等相关领域。

市场上的数据可视化产品,可以分为两类,一类是偏传统的,一类是专门面向大数据的。

传统数据可视化产品

PowerBI,微软推出的数据可视化产品,优点在于易用性,交互方式类似于Excel;缺点在于性能相对较弱,缺少数据准备于清洗工具。

Tableau,基于关系型代数理论研发,是目前使用最为广泛的数据可视化产品之一。优点在于基于拖放的交互方式,丰富的功能以及支持Hadoop和Google BigQuery等大数据平台;缺点是仅支持结构化数据,大数据实时响应较慢,权限约束有限。

QlikView,新兴的数据可视化产品,优点在于数据关联查询与钻取能力,图表绘制快速;缺点在于易用性不足,作为内存型的数据可视化产品,数据处理速度依赖于内存大小,对硬件要求较高。

面向大数据的可视化产品

Apache Superset,基于Flask-Appbuilder构建的开源数据可视化系统,B/S架构,集成了地图、折线图、饼图等可视化方法,优点是系统可扩展性与权限控制机制,缺点是系统稳定性和大数据处理能力不足。

Apache Zeppelin,面向大数据的交互式数据分析与协作记事本工具,开源项目,B/S架构。优点是与不同大数据框架的集成能力与系统可扩展性;缺点是需要编程,不支持异步,对于大规模数据,客户端可能需要等待较长时间。

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