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        20 款優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化工具 ,驚艷老板!

        共 4002字,需瀏覽 9分鐘

         ·

        2021-06-08 00:45

        大家好,我是杰哥。

        如今學(xué)習(xí)應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化的渠道有很多,你可以跟蹤一些專家博客,但更重要的一點(diǎn)是實(shí)踐/實(shí)操,你必須對(duì)目前可用的數(shù)據(jù)可視化工具有個(gè)大致了解。

        下面列舉的二十個(gè)數(shù)據(jù)可視化工具,無論你是準(zhǔn)備制作簡單的圖表還是復(fù)雜的圖譜或者信息圖,這些工具都能滿足你的需要。更加美妙的是,這些工具大多免費(fèi)。

        入門級(jí)工具

        Excel

        Excel的圖形化功能并不強(qiáng)大,但Excel卻是分析數(shù)據(jù)的理想工具,上圖是Excel生成的熱力地圖。

        作為一個(gè)入門級(jí)工具,Excel是快速分析數(shù)據(jù)的理想工具,也能創(chuàng)建供內(nèi)部使用的數(shù)據(jù)圖,但是Excel在顏色、線條和樣式上可選擇的范圍有限,這也意味著用Excel很難制作出能符合專業(yè)出版物和網(wǎng)站需要的數(shù)據(jù)圖。

        不過作為一個(gè)高效的內(nèi)部溝通工具,Excel應(yīng)當(dāng)是你百寶箱中必備的工具之一。

        CSV/JSON

        CSV(逗號(hào)分隔值)和JSON(JavaScript對(duì)象注釋)雖然并不是真正的可視化工具,但卻是常見的數(shù)據(jù)格式。

        你必須理解他們的結(jié)構(gòu),并懂得如何從這些文件中導(dǎo)入或者導(dǎo)出數(shù)據(jù)。

        以下將要介紹的所有數(shù)據(jù)可視化工具都支持CSV、JSON中至少一種格式。

        在線數(shù)據(jù)可視化工具

        Google Chart API

        Google Chart API工具集中取消了靜態(tài)圖片功能,目前只提供動(dòng)態(tài)圖表工具。

        能夠在所有支持SVG\Canvas和VML的瀏覽器中使用,但是Google Chart的一個(gè)大問題是:圖表在客戶端生成,這意味著那些不支持JavaScript的設(shè)備將無法使用,此外也無法離線使用或者將結(jié)果另存其他格式,之前的靜態(tài)圖片就不存在這個(gè)問題。

        盡管存在上述問題,不可否認(rèn)的是Google Chart API的功能異常豐富,如果沒有特別的定制化需要,或者對(duì)Google視覺風(fēng)格的抵觸,那么你大可以從Google Chart開始。

        Flot

        Flot是一個(gè)優(yōu)秀的線框圖表庫,支持所有支持canvas的瀏覽器(目前主流的瀏覽器如火狐、IE、Chrome等都支持)。

        Raphael

        Raphael是創(chuàng)建圖表和圖形的JavaScript庫,與其他庫最大的不同是輸出格式僅限SVG和VML。

        SVG是矢量格式,在任何分辨率下的顯示效果都很好。

        D3

        D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。

        D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復(fù)雜圖表樣式,例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞云等。

        雖然D3能夠提供非?;ㄉ诘幕?dòng)圖表,但你在選擇數(shù)據(jù)可視化工具時(shí),需要牢記的一點(diǎn)是:知道在何時(shí)保持簡潔。

        Visual.ly

        如果你需要制作信息圖而不僅僅是數(shù)據(jù)可視化,目前也有大把的工具可用。

        Visual.ly就是最流行的一個(gè)選擇。雖然Visual.ly的主要定位是:“信息圖設(shè)計(jì)師的在線集市”,但是也提供了大量信息圖模板。雖然功能還有很多限制,但是Visual.ly絕對(duì)是個(gè)能激發(fā)你靈感的地方。

        互動(dòng)圖形用戶界面(GUI)控制

        如果數(shù)據(jù)可視化的互動(dòng)性強(qiáng)大到可以作為GUI界面會(huì)怎樣?

        隨著在線數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展,按鈕、下拉列表和滑塊都在進(jìn)化成更加復(fù)雜的界面元素,例如能夠調(diào)整數(shù)據(jù)范圍的互動(dòng)圖形元素,推拉這些圖形元素時(shí)輸入?yún)?shù)和輸出結(jié)果數(shù)據(jù)會(huì)同步改變。

        在這種情況下,圖形控制和內(nèi)容已經(jīng)合為一體。以下這些工具能夠幫你實(shí)現(xiàn)這些功能:

        Crossfilter

        當(dāng)我們?yōu)榉奖憧蛻魹g覽數(shù)據(jù)開發(fā)出更加復(fù)雜的工具時(shí),我們已經(jīng)能夠創(chuàng)建出既是圖表,又是互動(dòng)圖形用戶界面的小程序。JavaScript庫Crossfilter就是這樣的工具。

        Crossfilter應(yīng)用:當(dāng)你調(diào)整一個(gè)圖表中的輸入范圍時(shí),其他關(guān)聯(lián)圖表的數(shù)據(jù)也會(huì)隨之改變。

        Tangle

        JavaScript庫Tangle進(jìn)一步模糊了內(nèi)容與控制之間的界限。

        在上圖的應(yīng)用實(shí)例中,Tangle生成了一個(gè)負(fù)載的互動(dòng)方程,讀者可以調(diào)整輸入值獲得相應(yīng)數(shù)據(jù)。

        地圖工具

        地圖生成是web上最困難的任務(wù)之一。Google Maps的出現(xiàn)完全顛覆了過去人們對(duì)在線地圖功能的認(rèn)識(shí)。而Google發(fā)布的Maps API則讓所有的開發(fā)者都能在自己的網(wǎng)站中植入地圖功能。

        近年來,在線地圖的市場成熟了很多,如果你需要在數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目中植入定制化的地圖方案,目前市場上已經(jīng)有很多選擇,但是知道在何時(shí)選擇何種地圖方案則成了一個(gè)很關(guān)鍵的業(yè)務(wù)決策。

        地圖方案看上去功能都很強(qiáng)大,但是切忌:“有了一把錘子,看什么都像釘子”

        Modest Maps

        顧名思義,Modest Maps是一個(gè)很小的地圖庫,只有10KB大小,是目前最小的可用地圖庫。

        這似乎意味著Modest Maps只提供一些基本的地圖功能,但是不要被這一點(diǎn)迷惑了。在一些擴(kuò)展庫的配合下,例如Wax,Modest Maps立刻會(huì)變成一個(gè)強(qiáng)大的地圖工具。

        Leaflet

        CloudMade團(tuán)隊(duì)為大家?guī)砹薒eaflet,這是另外一個(gè)小型化的地圖框架,通過小型化和輕量化來滿足移動(dòng)網(wǎng)頁的需要。

        Leaflet和Modest Maps都是開源項(xiàng)目,有強(qiáng)大的社區(qū)支持,是在網(wǎng)站中整合地圖應(yīng)用的理想選擇。

        PolyMaps

        Polymaps是另外一個(gè)地圖庫,但主要面向數(shù)據(jù)可視化用戶。

        Polymaps在地圖風(fēng)格化方面有獨(dú)到之處,類似CSS樣式表的選擇器,是不可錯(cuò)過的好東西。

        OpenLayers

        OpenLayers可能是所有地圖庫中可靠性最高的一個(gè)。

        雖然文檔注釋并不完善,且學(xué)習(xí)曲線非常陡峭,但是對(duì)于一些特定的任務(wù)來說,OpenLayers無可匹敵。例如能夠提供一些其他地圖庫都沒有的特殊工具。

        Kartograph

        Kartograph的標(biāo)記線是對(duì)地圖繪制的重新思考,我們都已經(jīng)習(xí)慣了莫卡托投影,但是Kartograph為我們帶來了更多的選擇。

        如果你不需要調(diào)用全球數(shù)據(jù),而僅僅是生成某一區(qū)域的地圖,那么Kartogaph將使你脫穎而出。

        CartoDB

        CartoDB是一個(gè)不可錯(cuò)過的網(wǎng)站。你可以用CartoDB很輕易就把表格數(shù)據(jù)和地圖關(guān)聯(lián)起來,這方面CartoDB是最優(yōu)秀的選擇。

        例如,你可以輸入CSV通訊地址文件,CartDB能將地址字符串自動(dòng)轉(zhuǎn)化成經(jīng)度/維度數(shù)據(jù)并在地圖上標(biāo)記出來。目前CartoDB支持免費(fèi)生成五張地圖數(shù)據(jù)表,更多使用需要支付月費(fèi)。

        隨著高清移動(dòng)設(shè)備的普及,web開發(fā)的一個(gè)最新趨勢是將符號(hào)字體與字體整合(把符號(hào)變成字體),創(chuàng)建出漂亮的矢量化圖標(biāo)。

        在這些新型字體中,例如FF Chartwell和Chartjunk是專門用來顯示圖表和圖形的。

        他們與OpenType碰到的問題一樣,就是不能被所有的瀏覽器支持,但是不久的未來這些矢量字體將是數(shù)據(jù)可視化工作中需要考慮到的因素。

        進(jìn)階工具

        如果你準(zhǔn)備用數(shù)據(jù)可視化做一些“嚴(yán)肅”的工作,那么你可能不會(huì)對(duì)在線可視化工具或者web小程序有太大興趣,你需要的是桌面應(yīng)用和編程環(huán)境。

        Processing

        Processing是數(shù)據(jù)可視化的招牌工具。你只需要編寫一些簡單的代碼,然后編譯成Java。

        目前還有一個(gè)Processing.js項(xiàng)目,可以讓網(wǎng)站在沒有Java Applets的情況下更容易地使用Processing。

        由于端口支持Objective-C,你也可以在iOS上使用Processing。

        雖然Processing是一個(gè)桌面應(yīng)用,但也可以在幾乎所有平臺(tái)上運(yùn)行,此外經(jīng)過數(shù)年發(fā)展,Processing社區(qū)目前已經(jīng)擁有大量實(shí)例和代碼。

        NodeBox

        NodeBox是OS X上創(chuàng)建二維圖形和可視化的應(yīng)用程序。

        你需要了解Python程序,NodeBox與Processing類似,但是沒有Processing的互動(dòng)功能。

        專家級(jí)工具

        與Excel相對(duì)的是專業(yè)數(shù)據(jù)分析工具。如果你是一個(gè)專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師,那么你就必須對(duì)下面將要介紹的工具有所了解(如果不是精通的話)。

        眾所周知,SPSS和SAS是數(shù)據(jù)分析行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)工具,但是這些工具的費(fèi)用不菲,只有大型組織和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)才有機(jī)會(huì)使用。

        下面我們介紹幾種免費(fèi)的替代工具,這些開源工具的共同特征是都有強(qiáng)大的社區(qū)支持。開源分析工具性能不輸老牌專業(yè)工具,插件的支持甚至更好。

        作為用來分析大數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)組件包,R是一個(gè)非常復(fù)雜的工具,需要較長的學(xué)習(xí)實(shí)踐,學(xué)習(xí)曲線也是本文所介紹工具中最陡峭的。

        但是R擁有強(qiáng)大的社區(qū)和組件庫,而且還在不斷成長。當(dāng)你能駕馭R的時(shí)候,一切付出都是物有所值的。

        Weka

        當(dāng)你成長成一名數(shù)據(jù)科學(xué)家的時(shí)候,你需要將個(gè)人能力從數(shù)據(jù)可視化擴(kuò)展到數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。

        Weka是一個(gè)能根據(jù)屬性分類和集群大量數(shù)據(jù)的優(yōu)秀工具,Weka不但是數(shù)據(jù)分析的強(qiáng)大工具,還能生成一些簡單的圖表。

        Gephi

        Gephi是進(jìn)行社交圖譜數(shù)據(jù)可視化分析的工具,不但能處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集并生成漂亮的可視化圖形,還能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和分類。

        Gephi是一種非常特殊的軟件,也非常復(fù)雜,先于他人掌握Gephi將使你一騎絕塵。

        快挑選幾個(gè)喜歡的試試看吧,說不定用得上!

        來源丨PLoB

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        這幾個(gè)用 Pyecharts 做出來的交互圖表,領(lǐng)導(dǎo)說叼爆了!

        看了這個(gè)總結(jié),其實(shí) Matplotlib 可視化,也沒那么難!

        杰哥的另一個(gè)公眾號(hào),主要分享關(guān)于個(gè)人成長經(jīng)歷的那點(diǎn)事,歡迎您的關(guān)注。

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