数据可视化的软件，个人使用的，求推荐，最好多说几个，多多益善？

如今大数据盛行，许多人都在寻求一款既好用又容易上手的工具，尤其是可视化工具。今天，就为各位数据人甄选10个最容易上手又好用的大数据可视化工具。

1ChartBlocks

无需编码的ChartBlocks是一个易于使用的在线工具。它可以轻松地从电子表格、数据库中构建可视化图表，整个过程可以在图表向导的指导下完成，只要跟随步骤执行便可。

2Chartjs

Chartjs支持饼图、线性图和雷达图等多种图表类型，只有11KB大小的它快速且易于使用。这使它成为做小项目图表的很好选择。

3Chartistjs

chartistjs使用了Sass的个性化风格，它的开发社区一直致力于打败其他所有JavaScript图表库，志向十分伟大。

4D3js

D3js是一款开源的工具，在JavaScript上不仅开源实时交互，同时使用了HTML、CSS和SVG，在许多数据人的心中其都有着不可动摇的位置。

5Datawrapper

不需要任何编程基础的Datawrapper非常容易使用，只需要上传数据，便能轻松地创建和发布图表。作为一款专注于新闻和出版的可视化工具，包括卫报、华尔街日报、华盛顿邮报、Twitter等知名媒体都使用了Datawrapper，它的地位由此可见。

6Ember Charts

它是一款基于Emberjs框架和使用D3js的可视化工具。有着易于扩展且有着极强的错误处理能力，即使遇到坏数据，系统也不会崩溃。要是任务以绘制时间序列图、柱状图、饼图和散点图为主，可将它列为首选。

7Fusion Charts

Fusion Charts提供许多常用的如PNG、JPEG、SVG、PDF等格式的图表，而且还支持JSON和XML数据，它可以轻松集成Angularjs、jQuery库、React框架，以及ASPNET、PHP语言。

8Google Charts

Google Charts非常人性化，不仅网站拥有一个非常好且全面的模板库，而且创建的图表是交互式甚至可缩放的，让用户可以从中找到所需的模板。

9High Charts

提供Highstock和Highmaps两个专门的图表类型的High Charts，是一个JavaScript API与jQuery的集成工具，它的图表使用的是SVG格式，VML也让它支持旧版浏览器，很人性化。另外，High Charts提供的一系列插件是可以免费使用的。

10Infogram

Infogram最大的优势在于，它可以链接可视化信息图表与实时大数据。即使要在浩如星海的图表、地图、视频等可视化模板中选择想要的一款，也只须三个简单步骤便可实现。

选择适合自己使用的大数据可视化工具，让你轻松遨游大数据海洋！

1，看看能不能将复制到本地。
如果可以，就证明服务器没问题。请解决文件关联问题。
2，如果不可以复制，证明是服务器原因。检查访问列表，高级菜单，有效权限面板里可以选择账号，查看其是否有查看权限。

strip, flx, and dice都是用于机器学习或数据分析中的术语，但他们有各自不同的含义和用途。
strip是一种可视化工具，用于展示数据分布和关系。它通常用于时间序列数据或统计数据，可以通过可视化帮助我们更好的理解数据。
flx是一种高性能机器学习框架，用于构建和训练深度学习模型。它提供了灵活的模型构建工具，可以帮助我们轻松地构建复杂的模型。
dice是一种评估模型性能的度量。它可以用来比较两个模型的性能，用来评估分类模型的准确性。
总的来说strip是用于数据可视化，flx是用于机器学习的框架，dice是用于评估模型性能的度量

gee几个区域的功能
1 管理员功能：管理员可以对Gee进行管理，包括添加用户、分配权限、管理资源等。
2 用户功能：用户可以使用Gee的各种功能，包括查看地图、分析数据、分享图像等。
3 开发者功能：开发者可以利用Gee开发自己的应用程序，实现自定义功能，比如分析地图、构建地理空间数据库等。
4 数据功能：Gee提供了大量的地理空间数据，供用户查询、分析和使用。

推荐品牌： LINKZOL(联众集群)；
可以参考其官网；
*** 作系统可以安装Ubuntu 1404 LTS，需要如下软件：
编译器：GNU编译器，包括C/C++/Fortran编译器；
Intel编译器，包括C/C++/Fortran编译器、MKL、等；
并行环境：OpenMPI、MPICH等MPI并行环境；
GPU开发环境：最新CUDA驱动、编译器、调试器、SDK及例子文件等；
cuDNN加速，CUDA FFT、CUDA BLAS等；
深度学习框架：Caffe, Torch, Theano, BIDMach、TensorFlow；其中，Caffe需要编译提供python接口和Matla（支持mex编译）接口；
DNN平台：基于B/S架构，便于用户实时且可视化地进行DNN的训练、测试
推荐配置一：
计算平台采用：LZ743GR-2G/Q
系统：Ubuntu 14043 x64
CPU:Intel Xeon十核E5-2630v4(22GHz,80 GT/s)
内存：原厂64GB内存 (16GB×4) DDR4 2133MHZ ECC-REG（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：INTEL 25寸240G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:希捷35寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：2块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大2个GPU卡）
电源：1200W High efficiency (96%)金牌电源
推荐配置二：
计算平台采用：LZ-748GT
系统：Ubuntu 14043 x64
CPU:Intel Xeon十二核E5-2650v4(22GHz,96 GT/s)
内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：2块INTEL 25寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:3块希捷35寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：4块TESLA TITANX GPU计算卡或者4块tesla P4O GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大4个GPU卡）
电源：2000W High efficiency (94%)冗余钛金电源
推荐配置三：
计算平台采用：LZ428GR-8G/Q
系统：Ubuntu 14043 x64
CPU:Intel Xeon十四核E5-2690v4(26GHz,96GT/s)
内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：2块INTEL 25寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:3块希捷25寸2T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：8块TESLA P40 GPU计算卡或者8块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大8个GPU卡）
电源：1600W（2+2） High efficiency (96%)钛金电源；
可以咨询：1381O114665

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