大数据可视化工具有多种类型，每种工具都有其独特的功能和适用场景。以下是一些主要的大数据可视化工具，按照不同的类别进行归纳和分点表示：

1、数据可视化编程工具

Python：一种广泛使用的高级编程语言，集成了如Matplotlib、Seaborn、Plotly等强大的数据可视化库。Python支持绘制各种类型的图表和图形，并提供了丰富的数据分析和处理功能。对于需要深度定制和编程灵活性的用户来说，Python是一个很好的选择。

R：专注于统计分析和图形表示的编程语言，提供了丰富的数据可视化包和函数。R在统计分析和图形可视化方面有着广泛的应用。

2、交互式可视化工具

Tableau：一款领先的商业智能工具，支持多种数据源，并允许用户轻松地探索数据和发现新的见解。Tableau提供了强大的数据分析和可视化功能，以及丰富的自定义选项。

Power BI：由微软开发的商业智能工具，提供数据分析和可视化功能。Power BI可以与Microsoft Office软件无缝集成，方便用户进行数据处理和分享。

Plotly：一款强大的交互式图形库，支持多种编程语言(如Python、R等)。Plotly支持多种图表类型，包括3D图表、地图等，并提供了丰富的交互性和动画效果。

3、地理信息系统(GIS)工具

ArcGIS：Esri公司开发的GIS工具，提供了丰富的地理空间分析功能，如地理定位、路径规划和热力图等。ArcGIS支持创建具有地理信息的动态图表和地图，帮助用户更好地理解地理空间数据的分布和关系。

QGIS：一款开源的GIS工具，与ArcGIS类似，但更侧重于免费和开源社区的支持。QGIS提供了广泛的地理空间数据处理和可视化功能。

4、商业智能工具

IBM Cognos：IBM的商业智能解决方案之一，提供了强大的数据可视化和分析功能。IBM Cognos可以从企业数据库中提取大量数据，并以易于理解的形式呈现给用户。

SAS Visual Analytics：SAS公司的数据分析软件，提供了直观的数据可视化和分析功能。SAS Visual Analytics可以帮助用户快速创建各种报表、仪表板和数据可视化图表，以发现和分析数据中的模式和趋势。

5、数据集成和准备工具

Xplenty：基于云的数据集成平台，可以为用户的数据可视化软件准备数据。Xplenty可以集成来自100多个数据存储和SaaS应用程序的数据，并提供丰富的数据集成和转换功能。

以上这些大数据可视化工具各有特点，用户可以根据自己的需求和场景选择适合的工具。同时，随着技术的不断发展，新的大数据可视化工具也在不断涌现，用户需要保持关注并不断更新自己的知识库。