大数据分析及可视化-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据分析及可视化的问题，于是小编就整理了5个相关介绍大数据分析及可视化的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何用常见的数据可视化工具BDP进行电商大数据分析？
2. 如何成为一名大数据可视化工程师或者数据可视化分析师呢？
3. 一个企业，特别是电商类的，如何进行大数据分析？
4. 大数据1+x证书需要考什么内容？
5. 网络相关大数据分析架构用kafka + spark + hadoop比较好，还是ELK的解决方案比较好？

如何用常见的数据可视化工具BDP进行电商大数据分析？

将相关的数据导入到BDP个人版，然后主要围绕订单增减、用户消费行为、流量变化等维度在仪表盘展示不同的图表分析，然后作为一个模板，下次更新数据，图表随之更新，即可不用重复做数据分析，还不错。

如何成为一名大数据可视化工程师或者数据可视化分析师呢？

数据可视化其实是个复杂的学科，涉及到设计、图形学、数据处理与挖掘分析、人机交互等学科知识与技术。

不过数据可视化确实已经成为大数据时代的重要工具，没有数据可视化只会淹没在数据洪流中，无法做出更好决策。

根据研究，人类大脑对于图片信息的感知能力远超文字。90%的人类大脑信息直接来自图像。

一句话，数据可视化可以让冰冷的数据动起来，让人一眼读懂海量数据的含义。

　　Uber可视化工程师何珊：可视化设计师需要以下三个模块技能，设计者能将数据通过叙事展现给目标受众。

这整理出来是我所知道，大部分都有运用。作为一个小白，讲讲我所理解的数据可视化

看到这里，读过《数据之美》的小伙伴，会不会觉得似曾相识，是的，其实最后两张还有前面的思路都是引用《数据之美》，这是一本非常好的书，很适合入门。这两张图是我按照书本在PPT一点一点画出来的，你忍心不点赞?

　　网上的一些作品

本来想po一些自己的动态作品，知乎竟然不能po gif。

　　之前在物流平台公司工作，就画出公司线路的发展轨迹。用得是Echarts…

　　最后

　　不管你用什么工具，别忘了你的目的是理解数据，这就是可视化工程师和前端工程师的最大区别。

一个企业，特别是电商类的，如何进行大数据分析？

觉得团队要想做好数据分析，要做到这些：

1、要把所有平台的经营相关数据整合到一起，所有数据都很分散，每天都要花很多去各个看数据，浪费时间，要正确每天1分钟就能及时掌握所有动态，快速响应，及时调整策略。

2、所有的历史数据都能集中存储，因为数据是很宝贵的。

3、处理、分析数据的速度要快，要是每天花一堆时间在处理、分析数据上，那你还有什么时间去调整业绩呢。

但是个人的力量是有限的，最好把这些工作外包除去，比如创因科技，可以帮你管理电商类的大数据。

大数据1+x证书需要考什么内容？

一、认识大数据大数据本质其实也是数据，不过也包括了些新的特征，数据来源广;数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件等);数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别);数据增长速度快。

二、大数据所需技能要求Python语言：编写一些脚本时会用到。

Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。

Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。

Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。

Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。

必须掌握的技能：、 HBase(、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、***小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)。

网络相关大数据分析架构用kafka + spark + hadoop比较好，还是ELK的解决方案比较好？

ELK一般用来解决分布式日志的查询和管理，如果需要大数据统计分析，spark hadoop还是更强一些。但是如果是小公司，且数据量不大，都可以的，ELK可能还更简单一些

我的回答：我觉得选ELK可以实现大数据分析。

我提供一个架构：

日志+Filebeat+Kafka+Logstash+elasticsearch+(Grafana+kibana)的日志***集和分析方案，一般在云计算里面监控用Prometheus（监控k8s）+Grafana。

我的分析：ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三个是核心的套件，但是并非是全部。

elasticsearch是一个实时全文搜索和分析的引擎，提供检索、分析和存储数据的三大功能。它是一套提供高效检索功能、可扩展的分布式系统。它构建于Apache 的Lucene搜索引擎库之上，使用elasticsearch进行数据索引和存储。

logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。使用Logstash进行数据聚合和处理。

Kibana是一套web的图形化界面，用于搜索、分析和可视化存储在Elasricsearch指标中的日志数据，使用Kibana进行数据分析和可视化。

日志***集端我们使用的是Filebeat。先进行数据***集，再通过kafka集群送给Logstash进行数据的过滤和加工，使用Logstash集群去消费

Kafka集群中的数据，Logstash输出日志给elasticsearch。最后通过Kibana和Grafana进行数据可视化。

这个ELK的数据日志分析系统实际上分成几个部分：

1.业务服务器：实现业务的高可用服务。

2.数据***集层：使用filebeat进行日志收集。

3.消息队列层：filebeat是消息的生产者，存储的日志可以随时被Logstash消费。

4.数据分析层：Logstash将获取到的日志进行分析、清洗和过滤，最后转发到Elasticsearch集群中。

5.数据持久化存储：Elasticsearch集群接收到Logstash发过来的数据，把结构化的数据存储到Elasticsearch集群中。

6.数据查询、展示层：Kibana是一个可视化的数据展示平台，当有数据检索请求时，它从Elasticsearch集群上读取数据，进行可视化出图和多维度分析。

鼓励的话语：博观而约取，厚积而薄发。

到此，以上就是小编对于大数据分析及可视化的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据分析及可视化的5点解答对大家有用。