四款最受欢迎的大资料视觉化工具
大资料视觉化是进行各种大资料分析解决的最重要组成部分之一。 一旦原始资料流被以影象形式表示时，以此做决策就变得容易多了。 为了满足并超越客户的期望，大资料视觉化工具应该具备这些特征：
· 能够处理不同种类型的传入资料
· 能够应用不同种类的过滤器来调整结果
· 能够在分析过程中与资料集进行互动
· 能够连线到其他软件来接收输入资料，或为其他软件提供输入资料
· 能够为使用者提供协作选项
尽管实际上存在着无数专门用于大资料视觉化的工具，且它们都是既开源又专有的，在这其中还是有一些工具表现比较突出，因为它们提供了上述所有或者很多部分功能。 我们将介绍4种最受欢迎的大资料视觉化工具，帮助大家选择适合自己需求的工具。
Jupyter：大资料视觉化的一站式商店
JupyteR是一个开源专案，通过十多种程式语言实现大资料分析、视觉化和软件开发的实时协作。 它的界面包含程式码输入视窗，并通过执行输入的程式码以基于所选择的视觉化技术提供视觉可读的影象。
但是，以上提到的功能仅仅是冰山一角。 Jupyter Notebook可以在团队中共享，以实现内部协作，并促进团队共同合作进行资料分析。 团队可以将Jupyter Notebook上传到GitHub或Gitlab，以便能共同合作影响结果。团队可以使用Kubernetes将Jupyter Notebook包含在Docker容器中，也可以在任何其他使用Jupyter的机器上执行Notebook。 在最初使用Python和R时，Jupyter Notebook正在积极地引入Java，Go，C＃，Ruby等其他程式语言编码的核心。
除此以外，Jupyter还能够与Spark这样的多框架进行互动，这使得对从具有不同输入源的程式收集的大量密集的资料进行资料处理时，Jupyte能够提供一个全能的解决方案。
Google Chart：Google支援的免费而强大的整合功能
Google是当今领导力的代名词。正如Google浏览器是当前最流行的浏览器一样，Google图表也是大资料视觉化的最佳解决方案之一，更不用说它是完全免费的，并得到了Google的大力技术支援。 为什么它能得到Google的支援？ 因为通过Google Chart来分析的资料显然是要用于训练Google研发的AI，这样的合作对于各方来说都是双赢的。
Google Chart提供了大量的视觉化型别，从简单的饼图、时间序列一直到多维互动矩阵都有。 图表可供调整的选项很多。如果需要对图表进行深度定制，可以参考详细的帮助部分。
该工具将生成的图表以HTML5 / SVG呈现，因此它们可与任何浏览器相容。 Google Chart对VML的支援确保了其与旧版IE的相容性，并且可以将图表移植到最新版本的Android和iOS上。 更重要的是，Google Chart结合了来自Google地图等多种Google服务的资料。 生成的互动式图表不仅可以实时输入资料，还可以使用互动式仪表板进行控制。
D3.js：以任何您需要的方式直观地显示大资料
D3.js代表Data Driven Document，一个用于实时互动式大资料视觉化的JS库。 由于这不是一个工具， 所以使用者在使用它来处理资料之前，需要对Javascript有一个很好的理解，并能以一种能被其他人理解的形式呈现。 除此以外，这个JS库将资料以SVG和HTML5格式呈现，所以像IE7和8这样的旧式浏览器不能利用D3.js功能。
从不同来源收集的资料如大规模资料将与实时的DOM系结并以极快的速度生成互动式动画（2D和3D）。 D3架构允许使用者通过各种附件和外挂密集地重复使用程式码。
NBI一站式大资料视觉化分析构建平台：
NBI一站式大资料分析平台作为国内领先 的新一代自助式、探索式分析工具，在产品设 计理念上始终从使用者的角度出发，一直围绕简 单、易用，强调互动分析为目的的新型产品。 我们将资料分析的各环节（资料准备、自服务 资料建模、探索式分析、许可权管控）融入到系 统当中，让企业有序的、安全的管理资料和分 析资料。
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NBI资料分许与报告制作模组
NBI报告检视模组
最后的想法
以上提到的4种视觉化工具只不过是大量线上或独立的资料视觉化解决方案和工具中的一部分 。 每家公司都能够找到最适合他们的工具，并能够使用这些工具帮助他们将输入的原始资料转化为一系列清晰易懂的影象和图表。 这些资料本身没有任何价值，是借助视觉化做的决策帮助它们实现驱动价值的 - -资料视觉化工具有助于确定趋势和模式，从而做出有证据支援的决策。
