大数据可视化是各种大数据分析解决方案中最重要的组成部分之一。将原始数据流表示为图像后，制定决策就容易多了。为了满足并超越客户的期望，大数据可视化工具应具备以下特征：
能够处理不同类型的传入数据
能够应用不同类型的过滤器来调整结果
能够在分析期间与数据集进行交互
能够连接到其他软件以接收输入数据或向其他软件提供输入数据
能够为用户提供协作选项
尽管有大量专用于大数据可视化的工具，它们既是开源的又是专有的，但有些工具很突出，因为它们提供了所有或部分功能。我们将介绍四种最受欢迎的大数据可视化工具，以帮助您选择适合您需求的工具。
Jupyter：大数据可视化的一站式商店
JupyteR是一个开源项目，可以通过十几种编程语言实现大数据分析，可视化和软件开发的实时协作。它的界面包含一个代码输入窗口，通过运行输入代码，根据所选的可视化技术提供可视化的可读图像。
四种最流行的大数据可视化工具
但是，上面提到的功能只是冰山一角。 Jupyter Notebook可以跨团队共享，用于内部协作和团队协作以分析数据。团队可以将Jupyter Notebook上传到GitHub或Gitlab，这样他们就可以一起工作来影响结果。团队可以使用Kubernetes将Jupyter Notebook包含在Docker容器中，也可以在使用Jupyter的任何其他计算机上运行Notebook。最初使用Python和R时，Jupyter Notebook正在积极引入用其他编程语言编写的内核，如Java，Go，C＃和Ruby。
此外，Jupyter能够与Spark等多个框架进行交互，这使得Jupyte能够为从具有不同输入源的程序收集的大量密集数据的数据处理提供通用解决方案。Google Chart：Google支持的免费且强大的集成功能
谷歌是当今领导地位的代名词。正如谷歌浏览器目前是最受欢迎的浏览器一样，谷歌图表是大数据可视化的最佳解决方案之一，更不用说它完全免费并且得到了谷歌的强大技术支持。为什么谷歌会支持它？由于谷歌图表分析的数据显然用于培训谷歌开发的人工智能，这种合作对所有各方来说都是双赢的。
Google Chart提供了广泛的可视化类型，从简单的饼图到时间序列到多维交互矩阵。图表有许多选项可供调整。如果需要深入自定义图表，可以参考详细的帮助部分。
四种最流行的大数据可视化工具
该工具以HTML5/SVG呈现生成的图表，因此它们与任何浏览器兼容。 Google Chart对VML的支持可确保与旧版IE兼容，并将图表移植到最新版本的Android和iOS。更重要的是，Google图表结合了多种Google服务的数据，例如Google地图。生成的交互式图表不仅允许您实时输入数据，还可以使用交互式仪表板进行控制。
D3.js：以您需要的任何方式直观地显示大数据
D3.js代表Data Driven Document，一个用于实时交互式大数据可视化的JS库。由于这不是一种工具，因此用户在使用Javascript进行数据处理之前需要对Javascript有一个很好的理解，并且可以以其他人可以理解的形式呈现它。此外，JS库以SVG和HTML5格式呈现数据，因此IE7和8等旧版浏览器无法利用D3.js功能。
四种最流行的大数据可视化工具
从不同来源收集的数据（如大规模数据）将绑定到实时DOM，并以极快的速度生成交互式动画（2D和3D）。 D3架构允许用户通过各种附件和插件集中重用代码。
NBI一站式大数据可视化分析构建平台：
作为领先的新一代自助服务和探索性分析工具，NBI的一站式大数据分析平台始终以用户的观点为基础，并一直专注于简单，易用和新的产品，强调互动分析。我们将数据分析（数据准备，自助数据建模，探索性分析和权限管理）的各个方面集成到系统中，使企业能够以有序和安全的方式管理数据和分析数据。四种最流行的大数据可视化工具
NBI一站式自助服务大数据可视化分析平台NBI数据分析决策大屏幕咨询和定制服务可以通过拖动或点击系统在几分钟内构建。数据可视化分析报告。
NBI拥有数十种传统图形和新的大数据图形组件（如sanggit，treemap，层次聚类，sunburst，热矩阵，日历矩阵，gis等），可以轻松构建各种酷炫数据大屏幕。
四种最流行的大数据可视化工具
NBI数据建模管理模块
四种最流行的大数据可视化工具
NBI数据分发和报告生成模块
四种最流行的大数据可视化工具
NBI报告查看模块
四种最流行的大数据可视化工具
最后的想法
上面提到的四种可视化工具只是众多在线或独立数据可视化解决方案和工具中的一小部分。每家公司都可以找到最适合他们的工具，并使用它们帮助他们将所输入的原始数据转换为一组清晰易懂的图像和图表。数据本身没有任何价值，并且由视觉决策驱动，以帮助推动驱动器的价值 - 数据可视化工具有助于确定趋势和模式，从而做出证据支持的决策。

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