大数据可视化平台必须具备的能力包括

大数据可视化平台是数据科学家和分析师在处理和分析大量数据时的重要工具。一个优秀的大数据可视化平台应该具备以下能力：

1. 数据处理能力：大数据可视化平台需要能够处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这要求平台具备强大的数据处理能力，能够对数据进行清洗、转换和整合，以便进行后续的分析和可视化。

2. 数据分析能力：大数据可视化平台需要具备强大的数据分析能力，能够对数据进行深入挖掘和分析，发现数据中的潜在规律和趋势。这要求平台具备高级的数据挖掘算法和机器学习技术，以便对数据进行复杂的分析和预测。

3. 可视化设计能力：大数据可视化平台需要具备强大的可视化设计能力，能够将复杂的数据以直观、易理解的方式呈现出来。这要求平台具备丰富的可视化组件和模板，以及灵活的可视化定制功能，以便用户根据需求创建个性化的可视化图表。

4. 交互式操作能力：大数据可视化平台需要具备强大的交互式操作能力，让用户能够轻松地与数据进行交互，探索数据的不同维度和属性。这要求平台具备拖拽、缩放、筛选等交互操作功能，以及丰富的数据钻取和查询接口。

5. 多维数据支持：大数据可视化平台需要支持多维数据的展示，让用户能够从多个角度和维度观察数据。这要求平台具备多维数据建模和可视化的功能，以及灵活的多维数据钻取和查询接口。

6. 实时数据支持：大数据可视化平台需要具备实时数据支持能力，让用户能够实时监控和分析数据。这要求平台具备实时数据采集和处理的能力，以及实时数据可视化和报警功能。

7. 可扩展性：大数据可视化平台需要具备良好的可扩展性，能够随着数据量的增长而扩展。这要求平台具备模块化的设计和插件化的功能，以便用户根据需求添加新的可视化组件和功能。

8. 安全性和稳定性：大数据可视化平台需要具备高安全性和稳定性，保护用户的隐私和数据安全。这要求平台具备严格的权限管理、数据加密和备份恢复等功能。

9. 兼容性：大数据可视化平台需要兼容多种操作系统、浏览器和设备，方便用户在不同环境中使用。这要求平台具备跨平台的兼容性和响应式设计，以便在不同设备上提供一致的用户体验。

10. 可定制化：大数据可视化平台需要具备高度的可定制化能力，让用户可以根据自己的需求和喜好定制可视化图表和布局。这要求平台具备丰富的自定义选项和模板库，以及灵活的定制流程和反馈机制。

总之，一个优秀的大数据可视化平台应该具备强大的数据处理能力、数据分析能力、可视化设计能力、交互式操作能力、多维数据支持、实时数据支持、可扩展性、安全性和稳定性、兼容性以及可定制化等能力，以满足用户在处理和分析大数据时的各种需求。