导读目前常用的大数据可视化软件与工具有目前常用的大数据可视化软件与工具包括Tableau、Power BI、ECharts、Seaborn、QlikView。1、Tableau：是一种数据可视化工具，可以帮助用户快速将数据转化...

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目前常用的大数据可视化软件与工具有

目前常用的大数据可视化软件与工具有

目前常用的大数据可视化软件与工具包括Tableau、Power BI、ECharts、Seaborn、QlikView。

1、Tableau：是一种数据可视化工具，可以帮助用户快速将数据转化为各种类型的图表和图形，支持动态交互和实时数据更新，可以轻松地与各种数据源进行连接用户更好地理解数据。

2、Power BI：是微软开发的一款商业智能工具，可以将数据转化为可视化的报表、图表和仪表板等形式用户更好地理解数据，并且可以在各种设备上查看和共享。

3、QlikView：是一款数据可视化工具，可以将各种数据转化为各种类型的图表和图形，支持用户自主构建数据可视化，并且可以与各种数据源进行连接。

4、ECharts：是一款基于JavaScript的数据可视化库，可以用于构建各种类型的图表和图形，支持多种数据格式的转换和多种交互方式，可以帮助用户更好地理解数据。

5、Seaborn：是基于Python的数据可视化库，可以将各种数据转化为各种类型的图表和图形，支持多种数据格式的转换和多种可视化样式，可以帮助用户更好地理解数据。

内容参考：百度百科-Tableau

国内比较好的大数据分析软件有哪些

数据分析软件有Excel、R、Python、BI工具，行业内普遍用的多的是Excel和BI，掌握这两个就可以满足大部分业务需求

1、Excel

大家耳熟能详的软件了，数据分析领域入门级的工具，也是日常工作时最常用的工具，常用的功能就是数据透视表，再复杂一点就用VBA。

2、R和Python

上手比较简单，数据导入和导出操作便捷，数据分析场景如下表：

3、BI（商业智能）工具

先科普一下什么是BI，它主要用来解决什么？

在这里引用个场景来形象解释：现在大多数企业都上了OA、ERP、CRM等系统，而这些系统运行一段时间以后，必然帮助企业收集了大量的历史数据。但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。

而业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的具体信息。此时，如何把数据转化为易懂的信息，使得业务人员（包括管理者）能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能即BI主要解决的问题。

大数据平台的软件有哪些?

一、Phoenix

这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。

Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。

二、Presto

Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB的数据进行快速地交互式分析。该项目始于 2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用，运行超过 30000 个查询，每日数据在 1PB 级别。Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多。

Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数;支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。

三、Shark

Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark上运算。Shark的特点就是快，完全兼容Hive，且可以在shell模式下使用rdd2sql()这样的API，把HQL得到的结果集，继续在scala环境下运算，支持自己编写简单的机器学习或简单分析处理函数，对HQL结果进一步分析计算。

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