大数据可视化常用工具包括

大数据可视化工具是帮助用户将复杂的数据转换为直观、易于理解的图形和图表的工具。以下是一些常用的大数据可视化工具：

1. Tableau：Tableau 是一个强大的数据可视化工具，它允许用户通过拖放操作创建各种类型的图表和仪表板。Tableau 提供了丰富的数据源支持，包括 SQL、NoSQL、API 等，可以满足不同场景的数据可视化需求。此外，Tableau 还具有高度可定制性，用户可以根据自己的需求调整图表样式、颜色、字体等。

2. Power BI：Power BI 是微软推出的一款商业智能工具，主要用于数据分析和报表生成。Power BI 提供了丰富的数据源支持，包括 SQL Server、Azure SQL、Oracle、MySQL、MongoDB 等，可以满足不同场景的数据可视化需求。Power BI 还具有高度可定制性，用户可以根据自己的需求调整图表样式、颜色、字体等。

3. Looker：Looker 是一个开源的数据探索和分析平台，主要用于数据仓库和数据湖的分析。Looker 提供了丰富的数据源支持，包括 SQL、NoSQL、API 等，可以满足不同场景的数据可视化需求。Looker 还具有高度可定制性，用户可以根据自己的需求调整图表样式、颜色、字体等。

4. Grafana：Grafana 是一个开源的数据可视化工具，主要用于监控和告警。Grafana 提供了丰富的图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，可以满足不同场景的数据可视化需求。Grafana 还具有高度可定制性，用户可以根据自己的需求调整图表样式、颜色、字体等。

5. D3.js：D3.js 是一个基于 JavaScript 的可视化库，主要用于数据可视化。D3.js 提供了丰富的图表类型，包括散点图、柱状图、饼图等，可以满足不同场景的数据可视化需求。D3.js 还具有高度可定制性，用户可以根据自己的需求调整图表样式、颜色、字体等。

6. Highcharts：Highcharts 是一个流行的图表库，主要用于数据可视化。Highcharts 提供了丰富的图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，可以满足不同场景的数据可视化需求。Highcharts 还具有高度可定制性，用户可以根据自己的需求调整图表样式、颜色、字体等。

7. Dash：Dash 是一个基于 Python 的交互式可视化工具，主要用于数据探索和分析。Dash 提供了丰富的图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，可以满足不同场景的数据可视化需求。Dash 还具有高度可定制性，用户可以根据自己的需求调整图表样式、颜色、字体等。

8. Bokeh：Bokeh 是一个基于 Python 的交互式可视化工具，主要用于数据可视化。Bokeh 提供了丰富的图表类型，包括散点图、柱状图、饼图等，可以满足不同场景的数据可视化需求。Bokeh 还具有高度可定制性，用户可以根据自己的需求调整图表样式、颜色、字体等。

9. D3.js：D3.js 是一个基于 JavaScript 的可视化库，主要用于数据可视化。D3.js 提供了丰富的图表类型，包括散点图、柱状图、饼图等，可以满足不同场景的数据可视化需求。D3.js 还具有高度可定制性，用户可以根据自己的需求调整图表样式、颜色、字体等。

10. Highcharts：Highcharts 是一个流行的图表库，主要用于数据可视化。Highcharts 提供了丰富的图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，可以满足不同场景的数据可视化需求。Highcharts 还具有高度可定制性，用户可以根据自己的需求调整图表样式、颜色、字体等。

这些工具各有特点，用户可以根据自己的需求和场景选择合适的工具进行数据可视化。