大数据可视化工具

数据可视化无处不在，而且比以前任何时候都重要。无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程，还是用可视化概念来细分客户，数据可视化都显得尤为重要。以前的工具的基本不能处理大数据。 本文将推荐39个可用于处理大数据的可视化工具（排名不分先后）。 其中许多工具是开源的，能够共同使用或嵌入已经设计好的应用程序

作者： wangguo如今，同质化的应用越来越多，应用开发者也开始在用户体验上下功夫，比如数据可视化，将一大堆密密麻麻的数字转成图表形式，可以更直观地向用户展示数据之间的联系和变化情况，减少用户的阅读和思考时间，以便很好地做出决策。目前互联网中有很多数据可视化工具，本文选取了最好的30个工具，希望能够对你有所帮助。1.

第一部分：入门级工具1.ExcelExcel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，上图是Excel生成的热力地图作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站

深度网络对机器学习研究和应用领域产生了巨大的影响，与此同时却无法很清晰地解释深度网络的来龙去脉。人们一直致力于更透彻地去理解其中复杂的过程。由于人类对于世界的认知和感受主要来自于视觉，良好的可视化可以有效的帮助人们理解深度网络，并进行有效的优化和调节。本文主要基于ICML可视化的workshop和查到的相关论文，分享一

数据早知道，上36dsj看早报！来源36大数据，作者：奥兰多『数据中心』2017年欧洲托管数据中心供应量将破记录增长20％日前据悉，伦敦，巴黎，法兰克福，阿姆斯特丹这四大欧洲数据中心市场供应预计将会创造增长率最高的历史记录，据数据显示，2017年欧洲数据中心供应量将增长20％。据CBRE的“2017年第二季度欧洲数据中

作者：Chris MoffittMatplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表。本文主要介绍了在学习Matplotlib时面临的一些挑战，为什么要使用Matplotlib，并推荐了一个学习使用Matplotlib的步骤。简介 对于新手来说，进

ML 数据集可以包含数亿个数据点，每个数据点由数百（甚至数千）的特征组成，几乎不可能以直观的方式了解整个数据集。为帮助理解、分析和调试 ML 数据集，谷歌开源了 Facets，一款可视化工具。Facets 包含两个部分 —— Facets Overview 和 Facets Dive ，允许用户以不同的粒度查看其数据的

如今，面对海量的生物数据集，人们往往感到束手无策。然而，这些TB级的数据有望带来新的假说、新的药物靶点，以及对生物系统的更彻底了解。数据可视化在其中扮演着至关重要的作用。在这一期的《BioTechniques》杂志上，Sarah Webb博士探讨了数据可视化的挑战和能力。大数据是一个美好的概念。不过随着生物数据集的增长

无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程，还是用可视化概念来细分客户，数据可视化都显得尤为重要。本文将推荐39个可用于处理大数据的可视化工具。数据可视化无处不在，而且比以前任何时候都重要。无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程，还是用可视化概念来细分客户，数据可视化都显得尤为重要。以前的工具的基本不能处理大数

随着越来越多的企业开始部署大 数据 系统，希望能够充分利用快速增长的数据资源池，数据可视化项目的业务价值与日俱增。以前，数据可视化与自服务的商务智能和数据发现应用程序的关系更紧密，业务 用户 使用这些应用程序创建基本的收入、利润和其他