RAW開源數(shù)據(jù)可視化工具

使用Raw你可以在數(shù)分鐘內(nèi)就輕松完成一些高級(jí)數(shù)據(jù)可視化工作，基于 D3.js 實(shí)現(xiàn)。（當(dāng)然，你最好能先拜讀一下flowingData的Nathan Yau的講解）。整個(gè)過程相當(dāng)簡(jiǎn)單：從一個(gè)電子表格（甚至web頁面中）中拷貝數(shù)據(jù)–選擇數(shù)據(jù)可視化類型（Raw會(huì)推薦最合適的類型）–然后拖動(dòng)所要分析的數(shù)據(jù)到預(yù)先定義的分析類別（如下圖，非常直觀）。然后你可以下載矢量、PNG或JSON格式的分析結(jié)果。

Gigaom的記者在試用Raw時(shí)對(duì)NFL的四分衛(wèi)綜合數(shù)據(jù)進(jìn)行了可視化分析，初步分析直接從NFL網(wǎng)站拷貝數(shù)據(jù)，如果需要進(jìn)行一些深入的分析，例如增加球員分類條件按，你可以在Excel表格中增加一列，然后重新拷貝到Raw中處理。結(jié)果如下圖：

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