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大数据导论知识点总结
1.大数据概述：大数据是指数据量超过传统数据处理能力的数据集合。
大数据的特点有三个方面：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快。
3.大数据的挑战：大数据处理面临着几个挑战，包括存储和计算能力
的不足、数据质量的问题、隐私和安全的问题等。
4.大数据的技术基础：大数据的处理离不开一些基础技术，包括分布
式计算、并行处理、集群管理、数据库技术等。
5. 大数据的处理流程：大数据处理通常包括数据收集、数据存储、
数据处理和数据分析等步骤。
数据收集可以使用传感器、爬虫等方式获取
数据；数据存储可以使用分布式文件系统、数据库等方式进行存储；数据
处理可以使用分布式计算框架（如Hadoop、Spark等）进行处理；数据分
析可以使用机器学习、数据挖掘等技术进行分析。
6.大数据的应用领域：大数据在各个领域都有广泛的应用，包括但不
限于金融、医疗、交通、电商、社交媒体等。
大数据可以帮助企业进行精
准营销、优化生产流程、提高运营效率等。
7.大数据的伦理和隐私问题：大数据处理涉及到个人隐私和伦理问题。
在使用大数据进行分析时，需要注意遵守相关法律法规、保护用户隐私，
以及进行数据伦理审查。
8.大数据的发展趋势：随着技术的进步和应用需求的增加，大数据领
域正在不断发展。
未来的发展趋势包括更快的数据处理速度、更智能的数
据分析、更好的数据隐私保护等。
大数据导论知识点总结在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门的话题，并且在各个领域都发挥着重要的作用。
大数据不仅仅是数据量大，还包括数据的多样性、高速性和价值性等特点。
接下来，让我们深入了解一下大数据导论中的一些关键知识点。
一、大数据的定义与特点大数据并没有一个精确的定义，但通常来说，它指的是规模极其庞大、复杂，以至于传统的数据处理软件和技术难以在合理的时间内进行存储、管理和分析的数据集合。
大数据具有以下几个显著的特点：1、数据量大（Volume）：这是大数据最直观的特点，数据的规模可以达到 PB（Petabyte，1PB ＝ 1024TB）甚至 EB（Exabyte，1EB ＝1024PB）级别。
2、数据类型多样（Variety）：包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
3、数据处理速度快（Velocity）：数据产生和更新的速度极快，需要能够实时或近实时地处理和分析数据，以获取有价值的信息。
4、数据价值密度低（Value）：在海量的数据中，有价值的信息可能只占很小的一部分，需要通过有效的分析手段来挖掘和提取。
二、大数据的处理流程大数据的处理通常包括以下几个主要步骤：1、数据采集：这是获取数据的第一步，通过各种传感器、网络爬虫、日志文件等方式收集数据。
2、数据存储：由于数据量巨大，需要选择合适的存储技术，如分布式文件系统（HDFS）、NoSQL 数据库（如 MongoDB、Cassandra）等。
3、数据预处理：对采集到的数据进行清洗、转换、集成等操作，去除噪声和异常值，将数据转换为适合分析的格式。
4、数据分析：运用数据分析方法和工具，如数据挖掘、机器学习、统计分析等，挖掘数据中的潜在模式和关系。
5、数据可视化：将分析结果以直观的图表、图形等形式展示出来，帮助人们更好地理解和解读数据。
三、大数据的存储技术1、分布式文件系统：Hadoop 的 HDFS 是一种广泛使用的分布式文件系统，它将数据分布存储在多个节点上，实现了高可靠性和可扩展性。
大数据导论教案一、课程概述本课程旨在为大学生提供大数据的基本概念、技术和应用方面的导论性知识。
通过本课程的学习，学生将能够了解大数据的基本概念、特点和应用领域，掌握大数据处理的基本技术和方法，培养运用大数据分析解决问题的能力。
二、教学目标1.了解大数据的基本概念、特点和应用领域。
2.掌握大数据处理的基本技术和方法。
3.培养运用大数据分析解决问题的能力。
三、教学内容1.大数据的基本概念数据、信息、知识、智慧的关系大数据的定义、特点和价值2.大数据的来源与类型结构化数据、半结构化数据和非结构化数据数据来源：互联网、物联网、社交媒体等3.大数据处理技术数据采集、存储与管理数据预处理：数据清洗、数据集成、数据转换数据分析：统计分析、机器学习、深度学习数据可视化4.大数据应用领域搜索引擎、推荐系统、广告投放金融、医疗、教育、智慧城市社交网络分析、舆情监控5.大数据安全与隐私保护数据安全：加密、安全存储、访问控制隐私保护：数据脱敏、差分隐私、匿名化6.大数据产业发展与政策法规全球大数据产业发展现状与趋势我国大数据产业发展现状与政策法规四、教学方法1.讲授：讲解基本概念、技术和应用领域。
2.案例分析：分析典型大数据应用案例，了解实际应用场景。
3.课堂讨论：针对热点问题进行讨论，培养学生的思辨能力。
4.实践操作：安排实验课程，让学生动手实践大数据处理技术。
5.小组合作：分组完成课程项目，培养学生的团队协作能力。
五、教学安排1.课时安排：共计32学时，每周2学时，连续16周。
2.教学进度：根据教学内容，合理分配学时，确保教学质量。
六、考核方式1.平时成绩：出勤、课堂表现、作业等（30%）2.实验报告：实验课程完成情况（30%）3.课程项目：小组合作完成的大数据项目（40%）七、教学资源1.教材：《大数据导论》（待定）2.参考文献与网络资源：提供相关论文、研究报告、在线课程等八、教学效果评估1.课堂互动：观察学生参与度、提问和回答问题情况。
大数据采集福建师大数信学院严宣辉02大数据采集数据采集数据采集：是指从真实世界中获得原始数据的过程。
它是大数据分析的入口，所以是相当重要的一个环节。
大数据采集与预处理是获取有效数据的重要途径，也是大数据应用的重要支撑。
（1）用于采集物理世界信息的传感器无线传感器网络有线传感器网络（2）用于采集数字设备运行状态的日志文件（3）用于采集互联网信息的网络爬虫（4）外包和众包最成功的应用: Wikipedia•Outsourcing –外包•已知的雇员•Crowdsourcing –众包•一群不固定，通常数量很大的参与者•将“开源”的思想应用于软件之外2.常用的数据采集工具Flume ChukwaScribleKafka大数据采集工具Apache KafkaApache Kafka起源于LinkedIn（领英），2011年成为的开源Apache项目，在2012年成为Apache的一流项目。
目前Apache Kafka已发展成为功能完善的基于分布式的消息发布-订阅系统。
Topics（话题）：消息的分类名。
Producers（消息发布者）：能够发布消息到Topics的进程。
Consumers（消息接收者）：可以订阅一个或多个话题，并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息。
Broker（代理）：组成Kafka集群的单个节点。
基本Kafka 集群的工作流程Apache KafkaKafa架构示意图Apache FlumeFlume架构示意图Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。
flume的核心是把数据从数据源(source)收集过来，经过传送通道(Channel）将收集到的数据送到指定的目的地(sink)，event是flume 传输数据的基本单元。
谢谢聆听。
大数据导论在当今时代，数据的重要性日益凸显，大数据作为一种新兴的技术和理念，正逐渐渗透到各个领域，改变着我们的工作和生活方式。
大数据导论旨在为读者提供一个全面的视角，以理解大数据的基本概念、技术、应用以及它所带来的挑战和机遇。
大数据，简而言之，指的是在传统数据处理应用软件难以处理的大规模、多样化、快速变化的数据集合。
它不仅仅是数据量的增加，更包含了数据类型和处理速度的多样性。
大数据的核心价值在于其能够揭示出隐藏在海量数据背后的模式和关联，从而为决策提供支持。
大数据技术的发展，主要得益于以下几个方面的进步：1. 数据存储技术：随着数据量的激增，传统的数据库系统已经无法满足存储和处理大规模数据的需求。
因此，分布式存储系统如Hadoop应运而生，它通过将数据分散存储在多个节点上，提高了数据存储的可靠性和处理效率。
2. 数据处理技术：为了从大数据中提取有价值的信息，需要强大的数据处理能力。
MapReduce、Spark等大数据处理框架提供了高效的数据处理算法，使得对大数据的分析成为可能。
3. 数据分析技术：数据分析是大数据应用的核心。
机器学习、数据挖掘等技术的发展，使得我们能够从复杂的数据中发现规律，预测未来趋势。
大数据的应用领域非常广泛，包括但不限于：- 金融行业：通过分析交易数据，金融机构能够更好地进行风险评估和信用评分。
- 医疗健康：大数据帮助医生进行疾病诊断、药物研发和个性化治疗。
- 零售业：通过分析消费者行为，零售商能够优化库存管理，提供个性化推荐。
- 政府治理：大数据助力政府进行城市规划、交通管理和社会安全监控。
然而，大数据也带来了一系列挑战：1. 数据隐私和安全：随着数据的收集和分析，个人隐私保护成为一个重要议题。
如何确保数据的安全，防止数据泄露和滥用，是大数据应用中必须面对的问题。
2. 数据质量：大数据的准确性和完整性对于分析结果至关重要。
数据清洗、数据整合等步骤对于保证数据质量非常关键。
大数据导论知识点总结大一大数据是当今信息时代的重要组成部分，对于大一学生来说，了解大数据的导论知识点是一项必备的能力。
本文将总结大数据导论知识点，帮助大一学生理解和掌握相关概念。
一、什么是大数据大数据是指规模巨大、复杂度高且难以处理的数据集合。
它具有三个特点：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快。
这些特点使得传统的数据处理方法变得不再适用，需要借助新的技术和工具来处理和分析大数据。
二、大数据的应用领域1. 商业领域：大数据可以用于市场调研、用户行为分析、精准广告投放等，帮助企业做出更好的决策。
2. 社交网络：大数据可以用于社交网络分析、群体行为预测等，帮助人们更好地理解社交网络的运作规律。
3. 金融领域：大数据可以用于信用评估、风险控制、欺诈检测等，提高金融行业的效率和安全性。
4. 医疗健康：大数据可以用于疾病预测、医疗资源优化等，促进医疗行业的发展和改进。
三、大数据的技术工具1. 分布式存储和计算：大数据处理需要将数据存储在多个节点上，并通过并行计算来提高处理速度。
常见的分布式存储和计算框架包括Hadoop和Spark等。
2. 数据挖掘和机器学习：大数据中包含丰富的信息，通过数据挖掘和机器学习算法可以从中提取有价值的知识。
常见的数据挖掘和机器学习工具包括Python的Scikit-learn库和R语言等。
3. 可视化工具：可视化是大数据分析中重要的一环，通过图表和可视化效果可以更直观地展示数据的特征和关系。
常见的可视化工具包括Tableau和D3.js等。
四、大数据的挑战和未来发展1. 隐私和安全：大数据技术的迅速发展带来了个人隐私和数据安全的风险。
未来需要加强对数据隐私和安全的保护措施。
2. 数据质量和准确性：大数据中可能存在噪声和错误，对数据进行清洗和校验是一个重要的工作。
未来需要提高数据质量和准确性的标准。
3. 人才需求：随着大数据应用的普及，对于大数据分析和处理的专业人才需求日益增长。
课程代码：(2022 年修订)XXX 编印课程名称：大数据导论课程代码：合用专业：学制学历及教育类别： 3 年制高职教育课程学分： 4 学分计划用教学时间：64 学时修订人：审定人：修订时间：《大数据导论》是一门综合性和实践性很强的课程，根据培养应用型人材的需要，本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，了解大数据基本涵盖内容，掌握大数据分析的传统方法和最新方法，为更深入地学习和今后从事大数据相关工作打下良好的基础。
本课程的教学理念是:应用为目标、实践为主线、能力为中心。
(一)突出学生主体，强调能力培养本课程坚持以能力为中心、以学生为主体的原则来设计课堂教学，在学生就业岗位需求分析的基础上来确立能力目标，将能力培养贯通于课程教学之中，实现由传统的以教师为主体的知识传授型教学模式向以学生为主体的能力培养型教学模式的转变，实现线上线下教学相结合的模式。
(二)基于工作过程，真实案例教学本课程在教学过程中，以典型工作任务为载体，将对各种资源的管理分解为多个独立又具有一定联系的任务，让学生将知识的学习，技能的加强和经验的积累在一系列任务中获取并高度融合。
(三)整合课程资源，理论实践一体化本课程在教学过程中，根据高职培养应用型人材的特点，以典型工作任务为主线、以各种资源管理为核心，以培养能力和提高兴趣为目标，变应试为应用，重视在新形势下的新方法、新规则和新思想的传授。
着重培养学生能灵便应用这些思想和方法的能力。
课程教学中要遵循理论来自于实践的原则，融“教、学、练”于一体，体现“在做中学，在学中做，学以致用”，以增强知识点的实践性，激发学生的学习兴趣。
在实践教学环节中则融入相关理论知识，突出理论来自于实践和指导实践的作用，使学生的知识应用根据学习的内容提升一个新的高度。
(四) 体现能力标准,强调工学交替学习借鉴“四环相扣”教学改革成果，在本课程教学中全过程体现工学结合，课程教学目标环绕能力标准，课程本身按模块设置，教学过程充分工学交替。
大数据技术导论Introduction of Big Data Technology一、课程基本情况课程类别：专业任选课课程学分：2学分课程总学时：32学时，其中讲课：32学时课程性质：选修开课学期：第6学期先修课程：数据结构，数据库原理，面向对象Java程序设计适用专业：信息工程教材：自编开课单位：电子与信息工程学院，信息工程系二、课程性质、教学目标和任务大数据技术导论课程从大数据的开展与现状入手，面向本科生主要介绍了大数据开发的相关技术，并讨论了大数据技术的具体应用。
重点介绍了工业界流行的SPARK大数据开发平台，讨论了SPARK大数据平台的基本结构和基本原理。
在此基础上，全面剖析如何使用SPARK 进行大数据开发，并配以应用实例。
通过教学使学生全面了解当前大数据技术动态和开展趋势，并可针对自己面临的大数据问题找到可行的解决方案。
三、教学内容和要求1、大数据技术概述（2学时）（1）掌握大数据的定义及特征（2）理解大数据结构类型（3）了解大数据开展史和大数据在各领域的广泛应用（4）初步了解大数据技术架构重点：大数据的定义和特征、大数据结构特征和大数据应用难点：大数据技术架构2、SPARK大数据平台基础（6学时）（1）理解RDD的概念和RDD在SPARK平台中的重要作用（2）理解RDD的变换和行为，了解延后计算的概念（3）掌握SPARK中常见的变换和行为（4）掌握RDD的类型转换方法（5）理解RDD的持久化重点：理解RDD的概念与作用，掌握SPARK中RDD常见的变换和行为难点：理解RDD的变换和行为，理解延后计算的作用和RDD的持久化3、Scala语言基础（4学时）（1）掌握Scala语言的基本语法（2）理解Scala语言的函数式编程风格（3）掌握Scala语言的开发环境与调试方法重点：Scala语言的基本语法，Scala语言的开发环境难点：理解Scala语言的函数式编程风格4、SPARK编程基础（4学时）（1）理解SPARK中的键/值对（2）掌握键/值对的基本变换，如聚集、分组、联合、排序等（3）掌握键值对的数据分割，并理解哪些操作会影响数据分割重点：理解键/值对在SPARK中的作用，掌握键/值对的基本变换难点：理解键/值对的数据分割5、SPARK数据的持久化（4学时）（1）了解基本的数据格式，文本文件、JSON格式等（2）理解序列文件和对象文件（3）掌握SPARK对HadoopHDFS的支持（4）了解SPARK对于NoSQL的支持，弹性检索等概念重点：掌握序列文件的读写，掌握HDFS的读写难点：理解SPARK数据持久化的概念6、SPARK机器学习库MLib的使用（6学时）（1）理解SPARK相对于Map-Reduce适宜于机器学习的优势（2）掌握MLib中常见机器学习算法的使用，如K・Means, ALS等（3）掌握MLib解决典型的数据分析问题，如推荐系统、图像分类等重点：掌握MLib中典型机器学习算法的使用难点：如何应用MLib解决真实的数据分析问题7、SPARK在集群上的部署（4学时）（1）理解SPARK的运行体系结构（2）了解SPARK如何在集群中启动一个任务重点：SPARK的运行体系结构难点：掌握SPARK启动任务的具体流程8、数据科学与数据科学家（2学时）（1）理解数据科学、数据科学家的概念和定义（2）了解数据分析生命周期模型（3）掌握企业创新分析方面的范例重点：数据科学、数据科学家的概念和定义难点：数据分析生命周期模型四、课程考核1、作业等：作业：4次；2、考核方式：开卷考试3、总评成绩计算方式：（平时成绩、实验成绩、期中考试成绩和期末考试成绩等综合计算）五、参考书目1、《学习Spark（影印版）》东南大学出版社；Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell, Matei Zaharia, 2015 年8 月 1 日，第 1 版；2、《Spark高级数据分析（影印版）》东南大学出版社；Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh Wills, 2015 年9 月 1 日，第 1 版；。
《大数据导论》核心课程标准一、课程性质与定位本课程是面向信息工程系大数据技术与应用专业学生的核心课程，是了解大数据技术框架和生态系统，具备大数据相关编程技术框架基础知识、程序设计能力、了解非大数据数据库理论基础知识、多数据源整合、掌握大数据进行预处理、检验和清洗学习的前提基础理论课程。
二、课程设计与理念《大数据导论》是了解和学习大数据的基础条件，通过课程了解大数据基本概念，大数据的架构，大数据的采集方式和预处理，常用的ETL工具，简单熟悉数据仓库的构建模式，大数据的存储，数据挖掘的方法，以及大数据的可视化技术，从而更好的将大数据技术应用在各行业领域，更深入地开展大数据技术的应用研究。
从基础开始，通过理论与实际案例相结合，帮助学生由浅入深进行学习，逐步清理大数据的核心技术和发展趋势。
三、课程目标（一）总体目标培养能够较快适应生产、建设、管理、服务等一线岗位需要的，面向电信、零售、银行、金融、政府等部门的大数据技术应用与分析的相关工作岗位，具有大数据技术应用与云计算理论基础知识，掌握大数据存储、清洗、管理、建模和分析的基本技能，了解大数据技术应用框架与其生态系统，具有较高综合素质与良好职业素养的发展型、复合型、创新型技术技能人才。
（二）技能与知识目标具备大数据应用理论基础知识，了解大数据技术框架和生态系统，具备大数据基础技术框架知识，了解熟悉大数据应用、大数据架构、大数据采集与预处理、大数据存储、大数据分析、大数据可视化等概念。
（三）能力与素质目标1.对大数据基础理论、架构有深刻理解；2.熟悉大数据集群构建基础理论；3.熟悉主流大数据应用的架构体系以及各种中间件技术。
四、课程教学内容及学时分配五、考核评定办法本课程的考核评价手段和方法，采用阶段性、过程性项目评价、理论与实践一体化评价模式。
关注评价的多元性，将课堂提问、学生作业、平时测验、项目考核、技能考核作为平时成绩，占总成绩的60%，期末书面测试占总成绩的40%。
《大数据导论》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：20110073课程名称：大数据导论英文名称：Introduction to Big-data课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象:针对大数据管理及应用专业本科生。
考核方式：考查先修课程：无二、课程简介“大数据导论”是大数据管理及应用专业本科生的一门专业课程，也是该专业的导入课程，以引导学生对数据科学与大数据技术与应用有一个全面和概括性的了解。
该导论课程不仅应介绍与数据科学与大数据技术相关的内容，也应介绍一些与计算机科学与技术相关的内容。
主要包括数据科学与大数据本科专业知识体系，数据科学与大数据技术应用概况，大数据硬件环境，数据通信与计算机网络，程序、软件与系统，数据采集与存储，数据统计与分析，图形学、图像处理与可视化，人工智能，数据安全，大数据平台、框架及工具。
对该专业相关课程的主要内容进行简单介绍，适度介绍数据科学研究现状、大数据产业的未来及其在各领域的应用。
内容包括数据科学和大数据技术应用两个方面的内容，引导学生分别向数据科学家和数据工程师方向发展。
Introduction to big data is a professional course for undergraduates majoring in big data management and application, as well as an introduction course for the major, so as to guide students to have a comprehensive and general understanding of data science and big data technology and application. The introduction course should not only introduce the contents related to data science and big data technology, but also some contents related to computer science and technology. It mainly includes data science and big data undergraduate professional knowledge system, data science and big data technology application overview, big data hardware environment, data communication and computer network, program, software and system, data acquisition and storage, data statistics and analysis, graphics, image processing and visualization, artificial intelligence, data security, big data platform, framework and tools. This paper briefly introduces the main contents of relevant courses of this major, and moderately introduces the current situation of datascience research, the future of big data industry and its application in various fields. The content includes data science and big data technology application, which guides students to develop towards data scientists and data engineers respectively.三、课程性质与教学目的本课程的重点是要求学生了解数据科学与大数据技术的学科体系，主要课程结构，大致了解主要课程的内容，掌握相关课程中的一些基本概念，为其下步的学习做好准备。
大数据技术基础（3）
福建师大数信学院严宣辉
04大数据计算目录C o n t e n t s
06数据可视化
05大数据分析
04
大数据计算
大数据计算框架
面向大数据处理的数据查询、统计、分析、挖掘等需求，促生了大数据计算的不同计算模式，常用的大数据计算框架有两种：
离线批处理计算
实时流式处理计算
离线批处理框架
离线批处理适用于数据在计算之前已经完全到位，不会
发生变化，数据量巨大且保存时间长，在大量数据上进
行复杂的批量运算。
Hadoop的MapReduce编程模型是最常见的一种批处理框架。
MapReduce 分为Map 阶段和Reduce 阶段，能够很好的解决离线处理中需要进行大量计算的要求。
实时流式计算框架
在很多实时应用场景中，比如实时交易系统、实时诈骗分析、实时广告推送、实时监控、社交网络实时分析等，实时性要求高，而且数据源是实时不间断的。
新到的数据必须马上处理完，不然后续的数据就会堆积起来，永远也处理不完。
反应时间经常要求在秒级以下，甚至是毫秒级，这就需要一个高度可扩展的流式计算解决方案。
大数据流式计算三种框架：Spark 、Storm 和Samza。
两种算框架的对比
05
大数据分析
大数据分析
（1）数据描述性分析
数据描述性分析关注于描述一组数据的统计特征，帮助我们了解数据分布特征、以及分散性和关联性等
数字特征。
典型的统计指标：均值、方差、中位数、分位数等。
大数据分析
（2）数据挖掘和机器学习算法
分类算法、聚类算法、关联规则算法、PageRank算法、人工神经网络和深度学习方法、统计机器学习方法等……。
（3）预测分析
预测分析法是根据客观对象的已知信息而对事物在将来的某些特征、发展状况的一种估计、测算活动。
典型的算法：回归分析、时间序列预测法和因果关系预测。
（4）推荐系统
推荐系统根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐感兴趣的信息和商品。
典型的算法：协同过滤算法、基于内容的过滤算法和基于关联规则推荐算法。
（5）社会网络分析（Social Network Analysis）
社会网络分析被用来建立社会关系的模型，发现群体内行动者之间的社会关系，描述社会关系的结构，研究这种结构对群体功能或者群体内部个体的影响。
典型的应用：社会舆情分析、网络社区发现、情感分析等。
06
数据可视化
数据可视化
数据可视化(Visualization)
利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成
图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
可视化是理解、探索、分析大数据的重要手段。
数据可视化图例
数据可视化实例
《让子弹飞》人物关系复杂，情节跌宕，相当的纠缠。
上图展示了人物之间的互动和情节的发展。
横向表示时间，每条线代表了一个人物，线的长短根据人物出现的长度。
纵向表示地点，线的走向根据故事发生的地点，在同一地点出现的人物，他们的线也聚集在一块，比如进城的时候，除了黄四郎和胡千在远远窥视，其他主要人物都集中在城门。
这个可视化通过人物之间的互动把故事情节都串在了一起。
数据可视化的工具和实例
数据可视化工具的类型包括图表生成工具、可视化报表、商业智能分析、地图类和数据挖掘编程语言等。
常用的数据可视化工具
•纯可视化图表生成工具（适合开发，工程师）：Echart和AntV。
•可视化报表类（适合报表开发、BI工程师）：FineReport。
•商业智能分析（适合BI工程师、数据分析师）：Tableau、FineBI和PowerBI。
•数据地图类：Power Map、Modest Maps和地图慧。
•数据挖掘编程语言（适合技术性数据分析师、数据科学家）：R和Python。
谢谢聆听。
