-
Excel,SPSS和QlikView等数据可视化产品选型指南
一、数据可视化概述 数据可视化是技术与艺术的完美结合,它借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息。一方面,数据赋予可视化以意义;另一方面,可视化增加数据的灵性,两者相辅相成,帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。 维基百科对数据可视化的定义较为权威,它认为数据可视化是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户···
- 发布时间:2025-05-18
- 作者:益华网络
- 来源:[list:source]
- 浏览量([list:visits])
- 点赞([list:likes])
-
数据可视化调查:易用和开源产品更受欢迎
在大数据的推动下,数据可视化的内涵和外延都有了明显的变化,逐渐由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体,并且落地到云端和移动端。主流的数据可视化既包括R、D3.js、Processing.js等开源的、可编程的工具,也包括商业化运作的产品,如Tableau、Qlik、SAS等厂商推出的应用。 为了进一步了解数据可视化的市场环境,笔者通过ChinaUnix···
- 发布时间:2025-05-18
- 作者:益华网络
- 来源:[list:source]
- 浏览量([list:visits])
- 点赞([list:likes])
-
详解如何建立面向业务落地的数据分析流程
在做本篇介绍之前,有以下几个方向需要做一个界定,这些界定是做本篇的前提: 该项目流程是面向业务层的,直接通过模型做代码优化或者以BI技术为方向的不同; 该项目的***是具有一定能力的数据分析师,需要具备业务常识、数据理解能力和专项分析挖掘能力,说白了,能接受问题并且能解决问题; 该项目是以业务落地为导向的,那些面向市场分析方向的战略项目等不在此列。 在以上···
- 发布时间:2025-05-18
- 作者:益华网络
- 来源:[list:source]
- 浏览量([list:visits])
- 点赞([list:likes])
-
2014年值得关注的十个Hadoop大数据创业公司
根据Gartner的估计,目前的Hadoop生态系统市场规模在7700万美元左右,2016年,该市场规模将快速增长至8.13亿美元。 但是在Hadoop这个快速扩增的蓝海中游泳并非易事,不仅开发大数据基础设施技术产品这件事很难,销售起来也很难,具体到大数据基础设施工具如 Hadoop、NoSQL数据库和流处理系统则更是难上加难。客户需要大量培训和教育,付费···
- 发布时间:2025-05-18
- 作者:益华网络
- 来源:[list:source]
- 浏览量([list:visits])
- 点赞([list:likes])
-
思维可视化的四类模型
大部分人脑力最活跃的时候,往往是睡觉前、蹲厕所时,这时候你的脑袋里就像纪录片一样闪回各种生活片段,也会自我探讨很多人生问题,但是当别人问你,刚才你都想了些什么?你会发现你突然脑袋一片空白,我刚才在想什么?好像想了很多,却又都不记得了。除非在这漫无目的的脑力激荡中,你产生了让自己信服的idea,否则你很难记住自己都想了什么,所以大部分人这种碎片化的时间,都···
- 发布时间:2025-05-18
- 作者:益华网络
- 来源:[list:source]
- 浏览量([list:visits])
- 点赞([list:likes])
-
大数据五种开源处理技术介绍
你知道么,在现在的市场上超过25万个开源技术出现了。围绕在我们身边,这些越来越复杂的系统,就像我们看到的这样,看如下图表: (点击可看大图) 在最少选择的情况下我们还是有很多选择的机会。哪些是你的目标?哪些是2000家公司接下来的财富?哪些项目是可以在真正的产品阶段使用的作为可靠的候选?哪些应该受到特别关注呢?我们做了详细的研究和测试,让我们一起看下5种新···
- 发布时间:2025-05-18
- 作者:益华网络
- 来源:[list:source]
- 浏览量([list:visits])
- 点赞([list:likes])
-
Hadoop虽然强大,但不是万能的
在下面这几种场景就不适合使用Hadoop: 1、低延迟的数据访问 Hadoop并不适用于需要实时查询和低延迟的数据访问。数据库通过索引记录可以降低延迟和快速响应,这一点单纯的用Hadoop是没有办法代替的。但是如果你真的想要取代一个实时数据库,可以尝试一下HBase来实现数据库实时读写。 2、结构化数据 Hadoop不适用于结构化数据,却非常适用于半结构化···
- 发布时间:2025-05-18
- 作者:益华网络
- 来源:[list:source]
- 浏览量([list:visits])
- 点赞([list:likes])
-
高并发 海量数据下如何实现系统解耦?「下」
一、前情提示 上一篇文章《高并发+海量数据下如何实现系统解耦?【中】》分析了一下如何利用消息中间件对系统进行解耦处理。 同时,我们也提到了使用消息中间件还有利于一份数据被多个系统同时订阅,供多个系统来使用于不同的目的。 目前的一个架构如下图所示。 在这个图里,我们可以清晰的看到,实时计算平台发布的一份数据到消息中间件里,接着,会进行如下步骤:数据查询平···
- 发布时间:2025-05-18
- 作者:益华网络
- 来源:[list:source]
- 浏览量([list:visits])
- 点赞([list:likes])
-
Flink SQL 知其所以然:Explain、Show、Load、Set 子句
EXPLAIN 子句 大家好,我是老羊,今天我们来学习 Flink SQL 中的的 Explain、Show、Load、Set 共 4 个子句。 应用场景:EXPLAIN 子句其实就是用于查看当前这个 sql 查询的逻辑计划以及优化的执行计划。SQL 语法标准:EXPLAIN PLAN FOR 实际案例:public class Explain_Test ···
- 发布时间:2025-05-18
- 作者:益华网络
- 来源:[list:source]
- 浏览量([list:visits])
- 点赞([list:likes])
-
硬核 | Redis Pub/Sub 发布订阅与宅男有什么关系?
今天不聊小姐姐,深入了解下 「Redis 发布/订阅机制」的原理与实战运用。 Redis 通过SUBSCRIBE,UNSUBSCRIBE和PUBLISH实现发布订阅消息传递模式,Redis 提供了两种模式实现,分别是「发布/订阅到频道」和「发布\订阅到模式」。 Redis 发布订阅简介 Redis 发布订阅(Pus/Sub)是一种消息通信模式:发送者通过P···
- 发布时间:2025-05-18
- 作者:益华网络
- 来源:[list:source]
- 浏览量([list:visits])
- 点赞([list:likes])