这10个Python可视化工具

目前我也是把它规范了这样五个方面，第一个就是大数据引擎，就是如何做数据采集，这个真的还是要感谢我们的客户，在这儿也还是可以说名字了，就是刚哥教我的，感谢刚哥，这是第二位要感谢的客户，在我跟他沟通的过程当中他给了我这样一个说法，说我们在用户这边，现在是非ABC不谈，AI、Bigdata、cloud这显示我们技术的领先，这是很重要的事情。但是他说还觉得少一些什么东西，F5给他带来的思路，其实扩展了ABC之外，有D，实际上DevOps的可视化，以及E，就是最终的用户体验，因为做ACD，实际上它是个战术问题，它不是个战略问题，真正的战略问题是作为一个传统的政府跟金融的用户要去PK互联网的应用，如何去应对比如像互联网+，这是战略问题。而在实现的过程当中，无论是AI Bigdata、还是cloud，都是战术的问题，真正的目标是为了好的E服务，就是用户体验服务的。中间希望用的是DevOps或者SRE的一个形式实现，实现它的可视化。这个当时他教了我这样的话，我还是读出来给大家，是通过AI和Bigdata大数据的机器学习，在Cloud的云环境当中区市县DevOps的可视化，来提升最终的用户体验，就是F5的ABC之上的D跟E，这个真的是客户教会了我们如何去实现这种无探针的数据采集技术，去在流数据中实时超热数据当中去实现新的技术，这是第一个部分。

第二个部分是谈的是主动拨测的应用状态的判断。这是一个互联网的技术，在绝大多数应用状态判断过程当中，传统的企业用户都是靠客户投诉来发现问题，互联网不是这样做的，互联网它是用一套主动拨测的探针系统，布置在全互联网上，由这些探针发起对应用的主动的访问，一旦发现应用出现任何故障立刻开始报警了。所以这些互联网是在用户投诉之前就已经知道了应用状态跟用户体验了，这套系统以前在咱们传统的电信跟金融的用户当中是比较少用到的，而这次F5也是把它实现成了一个产品化的东西，去帮助客户去构建这样的一个主动拨测的平台，在用户投诉之前就能够发现应用的状态跟体验的下降，这是非常不错的解决方案。

再之后就是交易过程的可视化以及实时风控的这样一个数据源，待会儿会介绍到一个实际的细节。

再之后就是多云环境的自动化的管理。这个主要是以我们的一个实际的应该算是大行的一个业务需求，由我们的服务商陪着客户一起去做的研发的投入，最后把它做了一个产品化的处理，这样可以跟很多客户区做这方面的一个参考，以私有云为实现模板，在中间可以实现应用的可视化，让他去做灵活的调度跟配置，这是非常不错的一套系统。

最后一个就是在发现问题跟发生问题之后应该如何处理。准确来讲，在互联网里边，大家都喜欢全自动化的处理，因为高效。但塞F5的传统客户群体里边，是不允许这样操作的，所以我们基本上是这样做的，就是监控，然后发现问题，报警，报警的同时，去做完根因分析，发现问题，然后去把处理问题的预案先做好，但这个时候停下来，不能动了，就要等待，等待客户这边一个人为的判断，去做一个指令，指令确认之后，一键按好了之后，一键运维，一键割接，一键切换，一键容灾，都是以这样的形式去实现半自动化，虽然只是一键的，但也不是完全的自动化，就是有人为参与的这样一套自动控制系统。这个是F5希望的在整个大数据跟AI的应用洞察上面想发挥的一些内容。
 

2、支撑大数据量

这方面就完全是吊打Excel了，专业的BI工具都有着其强大的数据处理引擎，可以支撑上百万、甚至上千万级的数据量进行分析，数据处理和清洗的效率至少比以前提高20倍!

3、统一数据源，解决数据孤岛

Excel所解决不了的数据孤岛问题，在FineBI当中就是小菜一碟。

首先FineBI不光是作为个人数据分析的工具，它真正的角色是企业级的BI应用平台，不仅可以连接各种主流数据库，还可以统一不同业务部门的数据口径，实现数据的标准化。
 

对商业智能BI有过耳闻的同学估计都听过FineBI的名字，与Tableau、PowerBI一样都是国内目前最为流行和应用广泛的自助式BI工具、数据分析软件和可视化神器。

关于FineBI，可能很多小伙伴或多或少了解过这款商务智能工具，这是目前市面上应用最为广泛的自助式BI工具之一，与之同行的还有Tableau、PowerBI等。

那么，FineBI是怎么解决上面Excel的五个问题呢?

1、提高数据处理的效率

FineBI能提高数据分析效率的一个原因，就在于它将常用的数据分析功能都进行了模块化，任何操作只需要鼠标拖拽就可以轻松得到计算结果

举个简单的例子，如果我向对一组数据进行某种条件的筛选，在Excel我可能就需要用到Vlookup函数，但是在FineBI中你只需要点击几下鼠标即可：

（编辑：揭阳站长网）

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