在redis中，数据发现和可视化可以通过多种方式实现。一种方法是使用redis的内置命令和功能来进行数据查询和分析。redis支持多种命令，例如get、set、hget、hset、lpop、lpush、sadd和zadd等，这些命令可以用来存储和检索不同类型的数据。例如，get和set命令可以用来存储和检索字符串类型的数据，hget和hset命令可以用来存储和检索哈希表类型的数据，lpop和lpush命令可以用来存储和检索列表类型的数据，而sadd和zadd命令可以用来存储和检索集合和有序集合类型的数据。
这些命令和功能可以用来查询和分析redis中的数据，以便发现数据趋势和模式。例如，使用zadd命令添加有序集合数据可以记录一些计数器或者排名情况。通过redis内置的zrevrange命令，可以获取有序集合中的排名数据，并使用类似tableau或d3.js等可视化工具将数据进行可视化。
除了redis内置的命令和功能外，还可以使用第三方工具进行数据发现和可视化。例如，redisgraph是一种开源工具，它可以将redis中的数据转换为图形结构，并使用查询语言cypher分析和可视化数据。通过redisgraph，可以将redis中的数据转换为节点和边的类型，并使用可视化工具如gephi或neo4j等对数据进行可视化。
redis还支持多种插件和扩展，如redisjson和redistimeseries等。redisjson是一个开源插件，它可以将redis中的数据转换为json格式，并使用查询语言jsonpath分析和可视化数据。redistimeseries是一个开源扩展，它可以在redis中存储和分析时间序列数据。通过redistimeseries可以存储、查询和分析包含时间戳的值的数据。这些插件和扩展为redis中的数据发现和可视化提供了更多的选择和灵活性。
在使用redis进行数据发现和可视化时，需要注意以下几点。首先，需要有清晰和准确的数据定义和分类。例如，将有序集合数据存储为字符串类型无法发现和分析数据的趋势和模式。其次，需要考虑redis中数据的规模和复杂性。在数据规模较小或结构简单的情况下，使用redis内置命令和功能即可满足数据发现和可视化的要求。但当数据规模较大或结构复杂时，需要使用第三方工具和插件进行数据处理和可视化。另外，需要注意数据的实时性。redis是一种内存数据库，适合存储和查询实时数据，但不适合处理历史数据。
总之，redis作为数据处理平台提供了强大的功能和灵活的方法来存储、处理和分析数据。在使用redis进行数据处理和可视化时，需要根据数据的类型、规模和复杂性选择合适的方法和工具。通过合理和有效地进行数据发现和可视化，可以更好地洞察数据本质，发掘数据的潜在价值，从而实现更好的业务价值和创新。
以上就是redis作为数据处理平台的数据发现与可视化策略的详细内容。