Red de Respuestas Legales - Derecho de bienes - ¿Qué herramientas se necesitan para el análisis de big data?

¿Qué herramientas se necesitan para el análisis de big data?

He recopilado algunas herramientas de análisis de big data de uso común para ver si pueden ayudarlo.

1. Herramientas profesionales de análisis de big data

2. Varias bibliotecas de terceros para visualización de datos en Python

3. >

Primera herramienta profesional de análisis de big data

1. Fine report

FineReport es una herramienta de informes web de nivel empresarial escrita exclusivamente en Java, que integra visualización de datos (Reportes) y Funciones de entrada de datos (formularios). Puede diseñar informes complejos al estilo chino y crear un sistema de análisis de datos para la toma de decisiones simplemente arrastrando y soltando.

2. FineBI

FineBI es un producto de inteligencia empresarial de análisis de big data de autoservicio de nueva generación, que proporciona un conjunto completo de preparación de datos, procesamiento de datos de autoservicio y análisis de datos. y solución de minería y visualización de datos. También es una de mis herramientas de visualización favoritas.

La usabilidad de FineBI es similar a la de Tableau. Ambos promueven el análisis exploratorio visual, un poco como una versión mejorada de una tabla dinámica. Biblioteca de visualización rica y fácil de usar. Puede servir como portal para la presentación de informes de datos y plataforma para el análisis empresarial.

2. Biblioteca de visualización de datos de terceros de Python

Python se está convirtiendo gradualmente en uno de los lenguajes principales para el análisis y la minería de datos. En el ecosistema Python, muchos desarrolladores proporcionan una biblioteca de terceros muy rica para la visualización de datos en varios escenarios. Estas bibliotecas de terceros nos permiten dibujar hermosos gráficos en Python.

1. Pyelogram

Echarts (mencionado a continuación) es una biblioteca de visualización de datos de JavaScript gratuita y de código abierto que nos permite dibujar fácilmente gráficos de datos comerciales profesionales. Cuando Python conoció a Echarts, nació pyecharts. Es una interfaz Echarts Python mantenida por un grupo de desarrolladores como chenjiandongx, que nos permite dibujar varios gráficos Echarts usando el lenguaje Python.

2. Bokeh

Bokeh es una herramienta de visualización de datos interactiva basada en Python. Proporciona un método elegante y conciso para dibujar varios gráficos y puede visualizar grandes datos con alto rendimiento. transmitir datos para ayudarnos a crear gráficos interactivos y paneles visuales.

En tercer lugar, otras herramientas de visualización de datos

1. Gráficos electrónicos

Como se mencionó anteriormente, Echarts es una biblioteca de visualización de datos de JavaScript gratuita y de código abierto que puede dibujar. gráficos de datos comerciales profesionales fácilmente.

Todo el mundo conoce los productos de big data de Baidu presentados durante el Festival de Primavera del año pasado y los grandes planes recientes de CCTV, como la migración de Baidu, Baidu Sina, la predicción de big data de Baidu, etc. La visualización de datos de estos productos se logra a través de ECharts.

2.D3

D3 (documento basado en datos) es otra biblioteca de JavaScript que admite renderizado SVG. Sin embargo, D3 puede proporcionar una gran cantidad de estilos de gráficos complejos además de gráficos de líneas y gráficos de barras, como diagramas de Voronoi, diagramas de árbol, agrupaciones circulares, nubes de palabras, etc.