前言

大數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)時代，每一個使用移動終端的人無時無刻不在生產(chǎn)數(shù)據(jù)，而作為互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供的產(chǎn)品來說，也在持續(xù)不斷的積累數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)如同人工智能一樣，往往能表現(xiàn)出更為客觀、理性的一面，數(shù)據(jù)可以讓人更加直觀、清晰的認(rèn)識世界，數(shù)據(jù)也可以指導(dǎo)人更加理智的做出決策。

而在大數(shù)據(jù)時代的今天，最有價值的商品則是數(shù)據(jù)。那么今天在這里給大家推薦一些常用于數(shù)據(jù)分析的必備神器。

1、Tableau

Tableau 幫助人們快速分析、可視化并分享信息。它的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數(shù)據(jù)拖放到數(shù)字“畫布”上，轉(zhuǎn)眼間就能創(chuàng)建好各種圖表。數(shù)以萬計的用戶使用 Tableau Public 在博客與網(wǎng)站中分享數(shù)據(jù)。

2、ECharts

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Echarts可以運用于散點圖、折線圖、柱狀圖等這些常用的圖表的制作。Echarts的優(yōu)點在于，文件體積比較小，打包的方式靈活，可以自由選擇你需要的圖表和組件。而且圖表在移動端有良好的自適應(yīng)效果，還有專為移動端打造的交互體驗。

3、Highcharts

Highcharts的圖表類型是很豐富的，線圖、柱形圖、餅圖、散點圖、儀表圖、雷達(dá)圖、熱力圖、混合圖等類型的圖表都可以制作，也可以制作實時更新的曲線圖。

另外，Highcharts是對非商用免費的，對于個人網(wǎng)站，學(xué)校網(wǎng)站和非盈利機構(gòu)，可以不經(jīng)過授權(quán)直接使用 Highcharts 系列軟件。Highcharts還有一個好處在于，它完全基于 HTML5 技術(shù)，不需要安裝任何插件，也不需要配置 PHP、Java 等運行環(huán)境，只需要兩個 JS 文件即可使用。

4、魔鏡

魔鏡是中國最流行的大數(shù)據(jù)可視化分析挖掘平臺，幫助企業(yè)處理海量數(shù)據(jù)價值，讓人人都能做數(shù)據(jù)分析。

魔鏡基礎(chǔ)企業(yè)版適用于中小企業(yè)內(nèi)部使用，基礎(chǔ)功能免費，可代替報表工具和傳統(tǒng)BI，使用更簡單化，可視化效果更絢麗易讀。

5、圖表秀

圖表秀的操作簡單易懂， 而且站內(nèi)包含多種圖表，涉及各行各業(yè)的報表數(shù)據(jù)都可以用圖表秀實現(xiàn)， 支持自由編輯和Excel、csv等表格一鍵導(dǎo)入，同時可以實現(xiàn)多個圖表之間聯(lián)動， 使數(shù)據(jù)在我們的軟件輔助下變的更加生動直觀，是目前國內(nèi)先進的圖表制作工具。

大數(shù)據(jù)是對海量數(shù)據(jù)存儲、計算、統(tǒng)計、分析等一系列處理手段，處理的數(shù)據(jù)量是TB級，甚至是PB或EB級的數(shù)據(jù)，是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手段無法完成的，大數(shù)據(jù)涉及分布式計算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實時性計算等等，匯集的是IT最熱門、最流行的IT技術(shù)，大數(shù)據(jù)是機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、AI等尖端可以領(lǐng)域的基礎(chǔ)架構(gòu)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)為決策提供依據(jù)，在政府、企業(yè)、科研項目等決策中扮演著重要的角色，在社會治理和企業(yè)管理中起到了不容忽視的作用，例如我國、美國以及歐盟等國家都已將大數(shù)據(jù)列入國家發(fā)展戰(zhàn)略，微軟、谷歌、百度以及亞馬遜等大型企業(yè)也將大數(shù)據(jù)技術(shù)列為未來發(fā)展的關(guān)鍵籌碼。

那么，常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些呢?

第一階段JavaSE + MySql + Linux

Java基礎(chǔ) → OOP編程 →Java集合→ IO/NIO → Eclipse → Intellij IDEA → Socket網(wǎng)絡(luò)技術(shù) → Mysql 數(shù)據(jù)庫 → JDBC Api → JVM內(nèi)存結(jié)構(gòu) → 階段項目實戰(zhàn) → Linux(VMware、CentOS、目錄結(jié)構(gòu)、Linux命令)

第二階段Hadoop 與 生態(tài)系統(tǒng)

Hadoop→ MapReduce → Hive →Avro與Protobuf → Zookeeper → HBase → phoenix →Redis → Flume分布式 → SSM(Spring、SpringMVC、Mybatis) →Kafka架構(gòu)

第三階段Storm 與Spark 及其生態(tài)圈

Scala→ Spark Job → Spark RDD→ spark job部署與資源分配 → Sparkshuffle → Spark SQL → SparkStreaming → Spark ML → azkaban

第四階段其他

Python與數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)算法