大数据可视化技术与应用实验总结

4、 1：我们先来讲讲大数据可视化要学什么东西，让自己的心中有一个大概的底。 想要成为合格的大数据工程师，就需要具有良好的数学基础，了解常用机器学习算法、具有数据挖掘背景、建模经验;熟练掌握JAVA或Python，熟悉Spark、MLlib及Hadoop生态圈其他组件原理和使用;熟悉Scala,R,SQL,Shell，熟悉Linux操作系统使用。

3、 1：首先我们先了解一下，大数据可视化的基本概念。 数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。 其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量，主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。

1、   能帮助企业解决可视化数据分析的平台有很多，这些平台通过提供强大的数据处理、数据可视化以及数据分析工具，帮助企业从海量数据中获取有价值的洞察，从而优化决策、提高业务效率。 比如衡石科技。 业内第一家企业级BI PaaS平台，引领嵌入式分析领域。 1. 数据整合与处理：衡石科技BI支持多种数据源，包括数据库、文件、API等，能够轻松整合企业内外的数据。 通过强大的数据处理能力，平台可以对数据进行清洗、转换和聚合，确保数据的准确性和一致性。 2. 丰富的可视化组件：衡石科技BI提供了丰富的可视化组件，包括各种图表、地图、仪表板等。

2、 1、可视化工具的优点就是更加轻量化，可以通过模板完成简单图表的制作。 可视化工具也可以细分为两种，一种是免费和收费并行，这种可视化工具一般会有水印、功能、导入导出等方面的限制，付费解锁全功能。