Je cherche à représenter graphiquement et à explorer de manière interactive des données mesurées en direct / en continu. Il existe de nombreuses options, plot.ly étant la plus conviviale. Plot.ly a une interface utilisateur fantastique et facile à utiliser (facilement évolutive, panoramique, facilement zoomable / adaptée à l'écran), mais ne peut pas gérer les grands ensembles de données que je collecte. Quelqu'un connaît-il des alternatives?
J'ai MATLAB, mais je n'ai pas assez de licences pour exécuter simultanément cela et faire du développement en même temps. Je sais que LabVIEW serait une excellente option, mais son coût est actuellement prohibitif.
Merci d'avance!
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Clayton Pipkin
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Réponses:
Pour cette réponse, j'ai supposé que vous préférez les solutions open source à la visualisation du Big Data . Cette hypothèse est basée sur les détails budgétaires de votre question. Cependant, il y a une exclusion à cela - ci-dessous, j'ajouterai une référence à un produit commercial, qui je pense pourrait être bénéfique dans votre cas (à condition que vous puissiez vous le permettre). Je suppose également que les solutions basées sur un navigateur sont acceptables (je les préférerais même, sauf si vous avez des exigences contradictoires spécifiques).
Naturellement, le premier candidat comme solution à votre problème, je considérerais la bibliothèque JavaScript D3.js : http://d3js.org . Cependant, malgré la flexibilité et d'autres avantages , je pense que cette solution est trop faible .
Par conséquent, je vous recommande de jeter un coup d'œil aux projets open source suivants pour la visualisation de Big Data , qui sont suffisamment puissants et flexibles , mais fonctionnent à un niveau d'abstraction plus élevé (certains d'entre eux sont basés sur la fondation D3.js et sont parfois appelé pile de visualisation D3.js ).
Séparément, je voudrais mentionner deux projets open source d' analyse et de visualisation de Big Data , axés sur les données de graphique / réseau (avec un certain support pour la diffusion de données de ce type): Cytoscape et Gephi . Si vous êtes intéressé par d'autres projets et produits plus spécifiques ( support des cartes , etc.) ou commerciaux (niveaux gratuits de base), veuillez consulter cette compilation impressionnante , que j'ai soigneusement organisée pour dresser la liste principale ci-dessus et analysée : http://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data .
Enfin, comme je l'avais promis au début, Zoomdata - un produit commercial, que je pensais que vous pourriez vouloir consulter: http://www.zoomdata.com . La raison pour laquelle je l'ai exclu de ma compilation de logiciels open source est due à sa prise en charge intégrée des plates-formes de Big Data . En particulier, Zoomdata fournit des connecteurs de données pour Cloudera Impala, Amazon Redshift, MongoDB, Spark et Hadoop, ainsi que des moteurs de recherche, des principaux moteurs de base de données et des données en streaming.
Avertissement: je n'ai aucune affiliation avec Zoomdata que ce soit - j'ai été simplement impressionné par leur gamme d'options de connectivité (qui pourrait vous coûter très cher, mais c'est un autre aspect de l'analyse de ce sujet).
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La visualisation de grands ensembles de données est un problème de longue date. L'un des problèmes est de comprendre comment nous pouvons afficher plus d'un million de points sur un écran qui ne compte que ~ ~ million de pixels.
Cela dit, voici quelques outils qui peuvent gérer les mégadonnées:
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Si vous utilisez python, je vous suggère d'utiliser mpld3 qui combine les visualisations javascript D3js avec matplotlib de python.
L'installation et l'utilisation sont vraiment simples et il a des plugins sympas et des trucs interactifs.
http://mpld3.github.io/
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