哪家做大数据可视化比较专业？比较着急问！( 二 ) 北京四度科技VR公司】虚拟现实

2.D3
数据驱动的文档或D3是一个JavaScript库，可以为企业提供可视化大数据的任何方式。用户应该具备丰富的JavaScript知识来为收集的数据提供一个轮廓。纵的数据通过SVG、HTML和CSS来呈现，版本较旧的无法使用它。 D3速度非常快，它支持实时数据集。
3.Tableau
Tableau桌面是处理大数据的另一个非常好的数据可视化工具，所有人都可以使用。其两种不同的变体是基于云计算的TableauOnline和TableauServer 。
它们都是为与大数据有关的组织设计的。企业使用这个工具非常方便，而且提供了闪电般的速度。还有一件事对这个工具是肯定的， Tableau具有用户友好的特性，并与拖放功能兼容。
4.Highcharts
这是一个纯粹通过JavaScript创建的图表库，因此企业需要一点关于JavaScript的知识来实现??和使用这样一个工具。
Highcharts使用SVG、HTML5和VML ，并通过不同的和iPhone和Android设备显示图表。这个工具需要2个.js文件用于任何特定的执行，这些文件通常在正常的网页上可用。
Highcharts可以足够有效地提供实时的JSON数据。
5.Datawrapper
Datawrapper是数据可视化工具之一，也得到了很快的发展，特别是那些利用它来设计图表和统计数据的媒体公司。这个工具有一个简单的导航过程，企业可以上传一个.csv文件来设计图表、地图、可视化等功能。
每一个数据都有一个与之相关的故事，而数据可视化工具是倾听这些故事的方式，每个字节都试图传达故事的细节，这些数据将帮助企业了解未来趋势和当前的市场统计数据。
数据可视化要根据数据的特性，可视化要根据数据的特性，如时间信息和空间信息等，找到合适的可视化方式，例如图表(Chart)、图(Diagram)和地图(Map)等，将数据直观地展现出来，以帮助人们理解数据，同时找出包含在海量数据（603138）中的规律或者信息。数据可视化是大数据生命周期管理的最后一步，也是最重要的一步。数据可视化起源于图形学、计算机图形学、人工智能、科学可视化以及用户界面等领域的相互促进和发展，是当前计算机科学的一个重要研究方向，它利用计算机对抽象信息进行直观的表示，以利于快速检索信息和增强认知能力。数据可视化系统并不是为了展示用户的已知的数据之间的规律，而是为了帮助用户通过认知数据。
有新的发现，发现这些数据所反映的实质。 1)数据空间。由n维属性、m个元素共同组成的数据集构成的多维信息空间。 2)数据开发。利用一定的工具及算法对数据进行定量推演及计算。 3)数据分析。对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而可以多角度多侧面的观察数据。 4)数据可视化。将大型数据集中的数据通过图形图像方式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息。大数据可视化的实施是一系列数据的转换过程，我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构(包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等) ，通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成等色彩。
数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。从技术上来说，大数据可视化的实施步骤主要有四项：需求分析，建设数据仓库/数据集市模型，数据抽取、清洗、转换、加载(ETL) ，建立可视化分析场景。需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模。