熱力圖java

❶ 地球也能開源六個項目帶你認識地圖開發

在日常生活中，地圖如同不可或缺的導航夥伴，豐富多樣的地圖滿足了我們各種需求。深入探索，地圖開發是一門技術領域，它將地球的現實世界數字化，通過GIS、地圖庫、編碼解碼、導航規劃等技術手段實現。馬建倉以六個開源項目為例，帶你領略地圖開發的奧秘。

首先是xdh-map，由鐵匠鋪開發，採用MIT許可協議，地址是gitee.com/newgateway/xd...。它基於Openlayers，內置多種地圖源，並支持與多個PGIS廠商的集成，提供了20個組件，如文本、熱力圖等，配合ECharts，實現位置相關圖表的展現。

AntV的L7是一個由AntV數據可視化團隊開發的開源框架，基於WebGL，專為大規模地理空間數據可視化提供開發工具。L7適用於GIS應用、交通分析等領域，清晰地表達空間信息。

Crimson的開源地圖下載器，使用java，支持多種地圖瓦片下載，適合地圖數據的收集和管理。QuickEarth-Free，由清風提供，是一個二三維一體化的數據渲染引擎，免費版面向個人，特別適合氣象等領域。

react--map封裝了網路地圖，簡化React項目集成，方便地圖功能的實現。最後，vue3-ts-cesium-map-show項目則結合Cesium-1.82，支持三維可視化和數字城市編輯保存，展現了地圖開發的未來潛力。

❷ 大數據分析一般用什麼工具分析

大數據分析是一個含義廣泛的術語，是指數據集，如此龐大而復雜的，他們需要專門設計的硬體和軟體工具進行處理。該數據集通常是萬億或EB的大小。這些數據集收集自各種各樣的來源：感測器，氣候信息，公開的信息，如雜志，報紙，文章。大數據分析產生的其他例子包括購買交易記錄，網路日誌，病歷，軍事監控，視頻和圖像檔案，及大型電子商務。

大數據分析，他們對企業的影響有一個興趣高漲。大數據分析是研究大量的數據的過程中尋找模式，相關性和其他有用的信息，可以幫助企業更好地適應變化，並做出更明智的決策。

一、Hadoop

Hadoop是一個開源框架，它允許在整個集群使用簡單編程模型計算機的分布式環境存儲並處理大數據。它的目的是從單一的伺服器到上千台機器的擴展，每一個台機都可以提供本地計算和存儲。

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop
是可靠的，即使計算元素和存儲會失敗，它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop是高效的，它採用並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop
還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI
套件的核心架構和基礎，是以流程為中心的，因為其中樞控制器是一個工作流引擎。工作流引擎使用流程定義來定義在BI
平台上執行的商業智能流程。流程可以很容易的被定製，也可以添加新的流程。BI
平台包含組件和報表，用以分析這些流程的性能。目前，Pentaho的主要組成元素包括報表生成、分析、數據挖掘和工作流管理等等。這些組件通過
J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技術集成到Pentaho平台中來。
Pentaho的發行，主要以Pentaho SDK的形式進行。

Pentaho
SDK共包含五個部分：Pentaho平台、Pentaho示例資料庫、可獨立運行的Pentaho平台、Pentaho解決方案示例和一個預先配製好的
Pentaho網路伺服器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代碼的主體;Pentaho資料庫為
Pentaho平台的正常運行提供的數據服務，包括配置信息、Solution相關的信息等等，對於Pentaho平台來說它不是必須的，通過配置是可以用其它資料庫服務取代的;可獨立運行的Pentaho平台是Pentaho平台的獨立運行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在沒有應用伺服器支持的情況下獨立運行;

Pentaho解決方案示例是一個Eclipse工程，用來演示如何為Pentaho平台開發相關的商業智能解決方案。

Pentaho BI 平台構建於伺服器，引擎和組件的基礎之上。這些提供了系統的J2EE
伺服器，安全，portal，工作流，規則引擎，圖表，協作，內容管理，數據集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基於標準的，可使用其他產品替換之。

七、Druid

Druid是實時數據分析存儲系統，Java語言中最好的資料庫連接池。Druid能夠提供強大的監控和擴展功能。

八、Ambari

大數據平台搭建、監控利器;類似的還有CDH

1、提供Hadoop集群

Ambari為在任意數量的主機上安裝Hadoop服務提供了一個逐步向導。

Ambari處理集群Hadoop服務的配置。

2、管理Hadoop集群

Ambari為整個集群提供啟動、停止和重新配置Hadoop服務的中央管理。

3、監視Hadoop集群

Ambari為監視Hadoop集群的健康狀況和狀態提供了一個儀錶板。

九、Spark

大規模數據處理框架(可以應付企業中常見的三種數據處理場景：復雜的批量數據處理(batch data
processing);基於歷史數據的互動式查詢;基於實時數據流的數據處理，Ceph:Linux分布式文件系統。

十、Tableau Public

1、什麼是Tableau Public - 大數據分析工具

這是一個簡單直觀的工具。因為它通過數據可視化提供了有趣的見解。Tableau
Public的百萬行限制。因為它比數據分析市場中的大多數其他玩家更容易使用票價。使用Tableau的視覺效果，您可以調查一個假設。此外，瀏覽數據，並交叉核對您的見解。

2、Tableau Public的使用

您可以免費將互動式數據可視化發布到Web;無需編程技能;發布到Tableau
Public的可視化可以嵌入到博客中。此外，還可以通過電子郵件或社交媒體分享網頁。共享的內容可以進行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數據分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有數據都是公開的，並且限制訪問的范圍很小;數據大小限制;無法連接到[R ;讀取的唯一方法是通過OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什麼是OpenRefine - 數據分析工具

以前稱為GoogleRefine的數據清理軟體。因為它可以幫助您清理數據以進行分析。它對一行數據進行操作。此外，將列放在列下，與關系資料庫表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌亂的數據;數據轉換;從網站解析數據;通過從Web服務獲取數據將數據添加到數據集。例如，OpenRefine可用於將地址地理編碼到地理坐標。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不適用於大型數據集;精煉對大數據不起作用

十二、KNIME

1、什麼是KNIME - 數據分析工具

KNIME通過可視化編程幫助您操作，分析和建模數據。它用於集成各種組件，用於數據挖掘和機器學習。

2、KNIME的用途

不要寫代碼塊。相反，您必須在活動之間刪除和拖動連接點;該數據分析工具支持編程語言;事實上，分析工具，例如可擴展運行化學數據，文本挖掘，蟒蛇，和[R
。

3、KNIME的限制

數據可視化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什麼是Google Fusion Tables

對於數據工具，我們有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一個令人難以置信的數據分析，映射和大型數據集可視化工具。此外，Google
Fusion Tables可以添加到業務分析工具列表中。這也是最好的大數據分析工具之一。

2、使用Google Fusion Tables

在線可視化更大的表格數據;跨越數十萬行進行過濾和總結;將表與Web上的其他數據組合在一起;您可以合並兩個或三個表以生成包含數據集的單個可視化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行數據包含在查詢結果中或已映射;在一次API調用中發送的數據總大小不能超過1MB。

十四、NodeXL

1、什麼是NodeXL

它是關系和網路的可視化和分析軟體。NodeXL提供精確的計算。它是一個免費的(不是專業的)和開源網路分析和可視化軟體。NodeXL是用於數據分析的最佳統計工具之一。其中包括高級網路指標。此外，訪問社交媒體網路數據導入程序和自動化。

2、NodeXL的用途

這是Excel中的一種數據分析工具，可幫助實現以下方面：

數據導入;圖形可視化;圖形分析;數據表示;該軟體集成到Microsoft Excel
2007,2010,2013和2016中。它作為工作簿打開，包含各種包含圖形結構元素的工作表。這就像節點和邊緣;該軟體可以導入各種圖形格式。這種鄰接矩陣，Pajek
.net，UCINet .dl，GraphML和邊緣列表。

3、NodeXL的局限性

您需要為特定問題使用多個種子術語;在稍微不同的時間運行數據提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什麼是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram創建的計算知識引擎或應答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加組件;提供技術搜索的詳細響應並解決微積分問題;幫助業務用戶獲取信息圖表和圖形。並有助於創建主題概述，商品信息和高級定價歷史記錄。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能處理公開數字和事實，而不能處理觀點;它限制了每個查詢的計算時間;這些數據分析統計工具有何疑問?

十六、Google搜索運營商

1、什麼是Google搜索運營商

它是一種強大的資源，可幫助您過濾Google結果。這立即得到最相關和有用的信息。

2、Google搜索運算符的使用

更快速地過濾Google搜索結果;Google強大的數據分析工具可以幫助發現新信息。

十七、Excel解算器

1、什麼是Excel解算器

Solver載入項是Microsoft Office Excel載入項程序。此外，它在您安裝Microsoft
Excel或Office時可用。它是excel中的線性編程和優化工具。這允許您設置約束。它是一種先進的優化工具，有助於快速解決問題。

2、求解器的使用

Solver找到的最終值是相互關系和決策的解決方案;它採用了多種方法，來自非線性優化。還有線性規劃到進化演算法和遺傳演算法，以找到解決方案。

3、求解器的局限性

不良擴展是Excel Solver缺乏的領域之一;它會影響解決方案的時間和質量;求解器會影響模型的內在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什麼是Dataiku DSS

這是一個協作數據科學軟體平台。此外，它還有助於團隊構建，原型和探索。雖然，它可以更有效地提供自己的數據產品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 數據分析工具提供互動式可視化界面。因此，他們可以構建，單擊，指向或使用SQL等語言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可視化功能;UI障礙：重新載入代碼/數據集;無法輕松地將整個代碼編譯到單個文檔/筆記本中;仍然需要與SPARK集成

以上的工具只是大數據分析所用的部分工具，小編就不一一列舉了，下面把部分工具的用途進行分類：

1、前端展現

用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用於展現分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft
Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

國內的有BDP，國雲數據(大數據分析魔鏡)，思邁特，FineBI等等。

2、數據倉庫

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

3、數據集市

有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

❸ 哪個數據可視化工具比較好

看了一下其他的回答，都是利用現有的可視化軟體，這里以python為例，介紹2個比較好用的可視化包—seaborn和pyecharts，簡單易學、容易上手，繪制的圖形漂亮、大方、整潔，感興趣的朋友可以嘗試一下，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：

1.seaborn：這是一個基於matplotlib的可視化包，是對matplotlib更高級的API封裝，繪制的圖形種類繁多，包括常見的折線圖、柱狀圖、餅狀圖、箱型圖、熱力圖等，所需的代碼量更少，使用起來更方便，下面我簡單介紹一下這個包的安裝和使用：

程序運行截圖如下：

2.pyecharts：這個是echarts提供給python的一個介面，在前端的數據可視化中，可能會用到這個echarts包，藉助pyecharts，我們不僅可以繪制出漂亮的柱狀圖、折線圖等，還可以繪制3D圖形、地圖、雷達圖、極坐標系圖等，簡單好用，非常值得學習，下面我簡單介紹一下這個包的安裝和使用：

程序運行截圖如下：

補充推薦一個Python 新數據可視化模塊——Plotly Express 。

Plotly Express是一個新的高級Python數據可視化庫，它是Plotly.py的高級封裝，它為復雜的圖表提供了一個簡單的語法。只需一次導入，大多數繪圖只要一個函數調用，接受一個整潔的Pandas dataframe，就可以創建豐富的互動式繪圖。

慣例，使用 pip進行安裝。

我們使用gapminder數據集進行體驗 Plotly Express 。

gapminder數據集顯示2007年按國家/地區的人均預期壽命和人均GDP 之間的趨勢：包含1952~2007年世界各國家人口、GDP發展與/地區的人均預期壽命和人均GDP 之間的趨勢。

常用參數說明：

使用散點圖描述中國人口與GDP增長趨勢圖

常用參數說明

使用地理散點圖描述全球人口與GDP

常用參數說明

使用折線圖描述1952~2007中國與美國人口增長趨勢圖

常用參數說明

使用條形圖描述1952~2007中國與美國人口增長趨勢圖

常用參數說明

使用等值區域圖描述各個國家人口數量

目前國內數據可視化工具或產品很多，到底那個工具或者產品是最好的？看了很多數據可視化產品，總結下來分為幾大類。

下面我將一一分別進行工具介紹：

一．數據可視化庫類

一個純javascript的數據可視化庫，網路的產品，常應用於軟體產品開發或者 系統的圖表模塊，圖表種類多，動態可視化效果，開源免費。

評價： 非常好的一個可視化庫，圖表種類多，可選的主題。Echarts中主要還是以圖表為主，沒有提供文本和表格方面的展現庫，如果有相關需求還需要引入表格和文本方面的其他可視化庫。

與echarts相似，同樣是可視化庫，不過是國外的產品，商用需要付費，文檔詳盡。

評價： 同樣是非常好的一個可視化庫，圖表種類多。但是同樣需要進行二次開發，,沒有提供文本和表格方面的展現庫。而且因為商用付費，所以能選擇echarts肯定不會選擇highcharts。

Antv是螞蟻金服出品的一套數據可視化語法，是國內第一個才用the grammar of Graphics這套理論的可視化庫。在提供可視化庫同時也提供簡單的數據歸類分析能力。

評價： 是一個優秀的可視化庫，需要進行二次開發。因為採用的是the grammar of Graphics 語法，和echarts相比各有千秋。

二．報表、BI類

由echarts衍生出來的子產品，同樣繼承了echarts的特點，圖表種類多，沒有提供文本和表格方面的展現庫。Echarts接受json格式的數據，網路圖說把數據格式進行了封裝，可以通過表格的形式組織數據。

評價：可以把表格數據轉換成圖表展現形式的工具，支持excel數據導入 ，適合做靜態的BI報告。因為數據偏靜態，沒看到與資料庫結合的部分，很難和第三方系統結合展現動態變化的數據，如日報表、月報表、周報表等。

FineReport報表軟體是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，它「專業、簡捷、靈活」的特點和無碼理念，僅需簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。

評價： FineReport可以直連資料庫，方便快捷的定製各種復雜表樣，用來做出固定格式的周報、月報等。它的格式類似於excel界面，特色功能報表製作，報表許可權分配，報表管理還有填報，支持多種資料庫。

Tableau 是桌面系統中最簡單的商業智能工具軟體，Tableau 沒有強迫用戶編寫自定義代碼，新的控制台也可完全自定義配置。在控制台上，不僅能夠監測信息，而且還提供完整的分析能力。Tableau控制台靈活，具有高度的動態性。

評價： 全球知名的BI工具，價格6000元/年/人左右，但是國外產品不花錢不會為你做任何定製化改動，售後很有問題。

FineBI與FineReport都是帆軟的產品。首先FineReport作為一款報表工具，主要用於解決提升IT部門的常規/復雜報表開發效率問題；而FineBI是商業智能BI工具，在IT信息部門分類准備好數據業務包的前提下，給與數據，讓業務人員或領導自行分析，滿足即席數據分析需求，是分析型產品。

FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的 探索 性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。

評價：FineBI做到了自助式分析，圖表類型豐富，數據分析功能較強大，鑽取，篩選，分組等功能都有。但是對於普通沒有IT基礎的人來說，要想真正熟練地掌握finebi，還是有一定的難度的，需要花上幾天，但是這個難度相比Excel的VBA學習還是低不少的。

Power BI 是一套商業分析工具，用於在組織中提供見解。可連接數百個數據源、簡化數據准備並提供即席分析。生成美觀的報表並進行發布，供組織在 Web 和移動設備上使用。每個人都可創建個性化儀錶板，獲取針對其業務的全方位獨特見解。在企業內實現擴展，內置管理和安全性。

評價： 類似於excel的桌面bi工具，功能比excel更加強大。支持多種數據源。價格便宜。但是只能作為單獨的bi工具使用，沒辦法和現有的系統結合到一起。

三．可視化大屏類

提供豐富的模板與圖形，支持多數據源，拖拉式布局，支持服務化服務方式和本地部署。整體來說是一款很好的大屏的產品。

評價： 產品不錯，就是價格服務版每年5100元/年，本地部署竟然要110萬，每年續費也要37萬。

前文有介紹過，finereport是一個企業級的報表工具，同時也提供大屏的服務。通過布局、色彩、綁定數據等環節完成大屏的製作。擁有很多自助開發的可視化插件庫。

評價： 很優秀的軟體，性價比高。學習方面，掌握FineReport的dashboard製作，應該也比較簡單的。

五 .專業類（地圖、科學計算、機器學習）

很多工具都能實現數據地圖，比如echarts，finereport，tableau等。

ggplot2是R語言最流行的第三方擴展包，是RStudio首席科學家Hadley Wickham讀博期間的作品，是R相比其他語言一個獨領風騷的特點。包名中「gg」是grammar of graphics的簡稱，是一套優雅的繪圖語法。主要用於機器學習繪圖。

評價： 機器學習、數學、科學計算領域專業的繪圖語言。專業與技術要求都很高，不是專業搞機器學習或者科學計算的工程師，一般不會用到。

Python是一門編成語言,其周邊的繪圖庫也比較豐富比如pandas和matplotlib ,pandas能夠繪制線圖、柱圖、餅圖、密度圖、散點圖等； matplotlib主要是繪制數學函數相關的圖如三角函數圖、概率模型圖等。

評價： 機器學習、數學、科學計算領域專業的繪圖語言。專業與技術要求都很高，不是專業搞機器學習或者科學計算的工程師，一般不會用到。

ggplot2是R語言最為強大的作圖軟體包，強於其自成一派的數據可視化理念。當熟悉了ggplot2的基本套路後，數據可視化工作將變得非常輕松而有條理。

技術相關

1. 將數據，數據相關繪圖，數據無關繪圖分離

這點可以說是ggplot2最為吸引人的一點。眾所周知，數據可視化就是將我們從數據中 探索 的信息與圖形要素對應起來的過程。

ggplot2將數據，數據到圖形要素的映射，以及和數據無關的圖形要素繪制分離，有點類似java的MVC框架思想。這讓ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一張數據分析圖真正的組成部分，有針對性的進行開發，調整。

2. 圖層式的開發邏輯

在ggplot2中，圖形的繪制是一個個圖層添加上去的。舉個例子來說，我們首先決定 探索 一下身高與體重之間的關系；然後畫了一個簡單的散點圖；然後決定最好區分性別，圖中點的色彩對應於不同的性別；然後決定最好區分地區，拆成東中西三幅小圖；最後決定加入回歸直線，直觀地看出趨勢。這是一個層層推進的結構過程，在每一個推進中，都有額外的信息被加入進來。在使用ggplot2的過程中，上述的每一步都是一個圖層，並能夠疊加到上一步並可視化展示出來。

3. 各種圖形要素的自由組合

由於ggplot2的圖層式開發邏輯，我們可以自由組合各種圖形要素，充分自由發揮想像力

基本開發步驟

1. 初始化 – ggplot()

這一步需要設定的是圖的x軸，y軸和」美學特徵」。基本形式如下：

p

❹ 5個常用的大數據可視化分析工具

1、FineReport
FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
3、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
4、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
5、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能的可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。