阿里云数据可视化 阿里云数据可视化平台怎么用

大数据分析平台哪个好

大数据分析平台比较好的有：Cloudera、星环Transwarp、阿里数加、华为FusionInsight、Smartbi。

阿里云数据可视化 阿里云数据可视化平台怎么用

1、Cloudera

Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、作和分析您的数据以及保护数据的安全。

2、星环Transwarp

基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。

3、阿里数加

阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。

4、华为FusionInsight

基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。

5、Smartbi

Smartbi是企业级商业智能和大数据分析平台，经过多年的持续发展，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。Smartbi满足终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

企业如何布局数据管理中台？

企业布局数据管理中台需要经历以下步骤：

1. 确定业务目标和数据需求：企业需要明确自身业务需求，并确定数据管理中台的业务目标和数据需求。

2. 构建数据管理中台架构：企业需要基于业务需求，构建适合自身的数据管理中台架构体系，包括数据管控子系统、数据交换子系统、数据分析子系统等。

3. 确定数据治理机制：企业需要建立数据治理机制，明确数据的管理职责、数据标准和规范、数据质量管理和数据安全保障等。

4. 确定数据管理平台：企业需要选择适合自身的数据管理平台，例如阿里云数加数据平台、华为云数据管理服务、腾讯云天御等。

5. 实现数据集成和共享：企业需要将数据集成到数据管理中台上，并实现数据的共享和流转，让各个业务系统和应用程序都可以访问中台数据。

6. 建立数据安全保障机制：企业需要建立数据安全保障机制，包括数据备份和恢复机制、数据安全监控预警机制等。

7. 建立数据分析能力：企业需要建立数据分析能力，包括数据挖掘、数据可视化、机器学习等，对数据进行深度挖掘和分析，为业务决策提供有力的支持。

数据可视化工具有哪些

可视化工具包罗万象，数不胜数，但平时工作中常用的也就那么几款：

1）Excel

Excel虽然是入门级的数据分析工具，但作为微软杀器之一，自然有很多亮眼的功能，譬如其中内嵌的可视化功能。在Excel中有很多不错的可视化效果，包括迷你图，瀑布图，旭日图，散点图等。可以说，Excel是可视化为便捷的工具之一。然而由于排版和颜色等不够专业，因此距离高大上的效果还是有不小距。当然，其中不乏精品。

2）PPT

不得不说，PPT是实际工作中运用为广泛的一款软件，为什么呢，因为汇报。而PPT作为可视化工具，其本领以深入人心。制作出来的图表、样式等，并不输于专业的绘图软件，虽然作起来会更加复杂。

3）PS&AI

属于专业设计师的技能包，大型展会海报、电影海报等等均是其作品，当然用到数据呈现这块，虽然有些大材小用，但质量做出来，还是很有保证的、

4）Echarts

百度良心产品之一，可视化效果极为显著，为关键的是，他是免费的。不过，在使用过程中，你需要懂一点JS代码。

5）Power BI仪表盘工具

微软爸爸的又一作品，刚才说到Excel已经可以实现不错的可视化效果了，然而和Power BI相比，就有点小巫见大巫的感觉了。Power BI是专业的可视化报表工具，并且可以与Excel无缝衔接，并且内嵌了很多实用的数据处理功能。

并且，还可以将作品进行云端分享。

6）Tableau

较为成功的BI工具之一，作流畅，界面精美，当然这样精美的软件是需要费用的。

另外还有很多工具，例如BDP，图表秀，数加平台、魔镜等，但个人认为上面几款已经足够使用，切勿贪多。

数据可视化，选择Echarts还是Highcharts？

背景音乐： 7 years - Lukas Graham

当你开始嫌弃Excel过于简单，

当你面对python和R的可视化工具包望而却步，

那么恭喜你，Echarts或Highcharts这两种基于浏览器渲染技术的纯JS框架，就是你的不二选择。

当然，如果技术够硬，还可以选择D3.js等，学成后哄哄，非常适合用于为用户制定个性化图表，但更强的专业性也就意味着更高的学习成本，仁者见仁智者见智吧。

我从6个角度对两者进行比较：

1、 学习容易程度 ：只要懂JS，那么相信你能很快上手。两者打分相同。但是百度出品的Echarts对于国内城市已经有了相应的配置，调用非常方便。因此在绘制地图方面， Echarts 略胜一筹。

2、 大数据表现力 ：有网友说，当数据量达到万条的级别时，Highcharts的多表联动、自动缩放具有更强的优势，而Echarts则会出现明显的卡顿，需要设置datazoom。因此 Hightcharts 完胜。

3、 文档友好程度 ：Echarts是百度的，Highcharts是国外的。另外，Echarts的文档像是说明书，而Highcharts的文档像是博客。个人仍偏向于说明书一样的文档，容易定位，因此我为 Echarts 转身。

4、 图表美观程度 ：看看两家的实例 Echarts 、 Highcharts ， Echarts 完爆啊（上面的对比雷达图就是用Echarts做的）！而且Echarts基于Canvas，对于3D绘图有优势，能画出极漂亮的图形。

5、 图表配置的自由度 ：Highcharts基于SVG，方便定制，同类型的图表， Highcharts 能玩出100种花样。极高的自由度非常适用于定制商业化的大屏。

6、 图表的丰富程度 ：两方面，一是图表种类，二是3D表现力。 Echarts 丰富的图表种类，和惊艳的3D效果，吊打Highcharts。

，更为关键的是，Echarts免费，Highcharts用于商业用途时还需要授权，个人用时虽然免费，但会在图表上显示logo，有洁癖的话就只能绕道了。

所以，就决定是你了， Echarts ！

Echarts现在更新到3.0版本，除了优化了原来的可视化效果，还增加了WebGL 扩展。

让我们为GL窒息。

还记得淘宝双11的可视化吗？次看到的时候，确实很惊艳。

DataV 是阿里云出品的拖拽式可视化工具，专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化。当然，按照阿里的尿性，怎么会给你吃免费的午餐呢，每个月5元，基础版你懂的。

有哪些大屏幕实时数据可视化方案？

说到大屏幕实时数据可视化方案，我想到了一个切实的例子来作为参考依据。

不知道题主是否有关注到，奥运日公益跑活动当天，阿里云宣称仅需要几个小时就用DataV这个数据可视化引擎，给广大公益跑者搭建了的一个公益平台。上面实时显示着公益跑活动参与者的实时步数总和。通过挑战6.23亿步来帮助热爱体育的孩子圆梦。

DataV简单来说，其实就是一个拖拽式的可视化工具，只需通过拖拽式作就能够完成数据分析。与此同时，DataV还可以提供丰富的可视化模板，不论是会议展览、还是风险预警抑或是地理信息分析等多种业务的展示需求都能够得到的满足。

另外再来看，这个可视化界面设计也很有科技感，并且动态感十足，对用户起到一个强烈的吸睛作用，更何况还有着大屏设计。配合起来，简直是完美诠释了何为实时动态数据的展示。

就拿每年双11来说吧，天猫实时直播的双11战绩，那就是大屏幕实时数据的展现啊！

每分每秒交易数据的变化全都清晰实时地进行变幻，DataV从2012年就开始服务于天猫双11媒体数据大屏。去年的双11，更是支撑了峰值每秒32.5万笔交易数据的实时展示，这也足够看出DataV的威力。

此外，DataV也应用到了ET城市大脑的数据大屏上，因为它使得数百万的建筑和街道通通被数字化，并记录了下来。

想必，题主也明白了DataV的优越性了吧，一能支撑巨量数据，二做到快速搭建，而且即使是小白也非常好上手，题主去试试。

阿里巴巴技术文章分享：阿里云无线&前端团队是如何基于webpack实现前端工程化的_html/css_WEB-ITnose

背景前端经历了初期的野蛮生长（切图，写简单的）——为了兼容浏览器兼容性而出现的各种类库（JQUERY,YUI等——mv（饱暖思欲，代码多了，也就想到怎样组织代码结构，backbone，angularjs等）——工程化（利用grunt，gulp，yeoman做项目脚手架以及打包部署），然而这些东西配置起来需要一定的门槛，并且需要跟业务耦合。全端化、全栈化以及工程化的大环境下，我们希望有这样一套工具可以尽量多的支持业务场景，尽量少的配置，尽量简单的使用命令。而DBL就是这样一个前端自动化工具，主要功能：项目脚手架，本地server（实时监控，修改立即生效）,本地可视化mock数据并会自动化生成接口文档，deploy项目。下面会详细介绍该工具的使用。

安装dbl工具 sudo npm install dbl -gdbl -V 项目脚手架 mkdir demo && cd demodbl init 运行命令后，dbl会为我们初始化项目结构：

|-demo |-- src |-- index.html |-- css |-- js |-- make-webpack.config.js |-- package.json |-- aliasMap.json ... 如何使用及工具优势 我们的项目脚手架依赖webpack（如果对此不熟悉的可以自行谷歌），优势在于：

比起grunt，gulp，在配置上要简单很多。另外，grunt，gulp只是作为打包工具，如果要做模块化开发，还必须引入requirejs或者seajs。而用了dbl，你完全不用考虑那些麻烦的配置问题，一切都帮你配置好了，你可以像写node一样写js了。 模块化开发，一个完整模块应该包含html，css，js。在传统工具中，我们很难维护模块css和js保持同步。而dbl，可以用做到在开发过程中直接这样使用： /这是文件 component/list.js/require('component/list.less') 工具会自动把less编译成css，并且在html页面上生成style标签，并把css插入进去。细心的你可能会说，html应该对于style标签有个数限制，太多无法支持。而且如果上线时采用这种方式不能很好的利用cdn缓存——不过，不用担心，deploy的时候，我们会把这些style提取出来，根据页面级别合并成一个css文件。

资源尽量利用浏览器缓存。利用angularjs + requirejs，如果有多个vm页面，公用的资源我们习惯用grunt-requirejs根据页面打包在一起。这样做，就忽视了浏览器缓存对于性能的影响。而dbl，如果有两个页面共同引用了一个模块，这个模块将会被打包到common.js。 支持less，sass（这个考虑到很多用户安装时会出问题，如果需要自己在 make-webpack.config.js配置里加上即可）。这种可配置的方式极大的考虑了扩展。 本地server。修改自动生效，而且几乎是瞬时的。本地mock数据。mock数据是通过启用另外一个node服务作为数据提供方。 ~~~js dbl server -p 3001 ~~~ 此命令运行后，mock服务自动启动。默认端口是8001——注意server和mock是两个独立服务。mock服务可以可视化编辑接口，会自动生成接口文档，方便前后端合作。而且只要项目在，理论上这个文档一定是的。比记录在doc文档系统方便多了。你可以通过: 访问，界面长这样：dbl deploy 命令会把资源进行打包压缩，并且在当前目录下生成build文件夹。到这里，你就可以愉快的把此目录上传到cdn上了。项目地址：