數據可視化領域之二十七個大數據可視化工具

2020-10-03 我們都很努力著

如今學習應用數據可視化的渠道有很多,你可以跟蹤一些專家博客,但更重要的一點是實踐/實操,你必須對目前可用的數據可視化工具有個大致了解。

以下是列舉的大數據可視化工具,無論你是準備製作簡單的圖表還是複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。

第一部分:入門級工具

1.Excel

Excel的圖形化功能並不強大,但Excel是分析數據的理想工具,上圖是Excel生成的熱力地圖

作為一個入門級工具,Excel是快速分析數據的理想工具,也能創建供內部使用的數據圖,但是Excel在顏色、線條和樣式上可選擇的範圍有限,這也意味著用Excel很難製作出能符合專業出版物和網站需要的數據圖。但是作為一個高效的內部溝通工具,Excel應當是你百寶箱中必備的工具之一。

2.CSV/JSON

CSV(逗號分隔值)和JSON(JavaScript對象注釋)雖然並不是真正的可視化工具,但卻是常見的數據格式。你必須理解他們的結構,並懂得如何從這些文件中導入或者導出數據。以下將要介紹的所有數據可視化工具都支持CSV、JSON中至少一種格式。

第二部分:在線數據可視化工具

3.Google Chart API

Google Chart API工具集中取消了靜態圖片功能,目前只提供動態圖表工具。能夠在所有支持SVG\Canvas和VML的瀏覽器中使用,但是Google Chart的一個大問題是:圖表在客戶端生成,這意味著那些不支持JavaScript的設備將無法使用,此外也無法離線使用或者將結果另存其他格式,之前的靜態圖片就不存在這個問題。儘管存在上述問題,不可否認的是Google Chart API的功能異常豐富,如果沒有特別的定製化需要,或者對Google視覺風格的牴觸,那麼你大可以從Google Chart開始。

4.Flot

Flot是一個優秀的線框圖表庫,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)。

5.Raphaël

Raphaël是創建圖表和圖形的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,在任何解析度下的顯示效果都很好。

6.D3

D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的複雜圖表樣式,例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。雖然D3能夠提供非常花哨的互動圖表,但你在選擇數據可視化工具時,需要牢記的一點是:知道在何時保持簡潔。

7.Visual.ly

如果你需要製作信息圖而不僅僅是數據可視化,目前也有大把的工具可用。Visual.ly就是最流行的一個選擇。雖然Visual.ly的主要定位是:「信息圖設計師的在線集市」,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絕對是個能激發你靈感的地方。

第三部分:互動圖形用戶界面(GUI)控制

如果數據可視化的互動性強大到可以作為GUI界面會怎樣?隨著在線數據可視化的發展,按鈕、下拉列表和滑塊都在進化成更加複雜的界面元素,例如能夠調整數據範圍的互動圖形元素,推拉這些圖形元素時輸入參數和輸出結果數據會同步改變,在這種情況下,圖形控制和內容已經合為一體。以下這些工具能夠幫你實現這些功能:

8.Crossfilter

當我們為方便客戶瀏覽數據開發出更加複雜的工具時,我們已經能夠創建出既是圖表,又是互動圖形用戶界面的小程序。JavaScript庫Crossfilter就是這樣的工具。

Crossfilter應用:當你調整一個圖表中的輸入範圍時,其他關聯圖表的數據也會隨之改變。

9.Tangle

JavaScript庫Tangle進一步模糊了內容與控制之間的界限。在下圖這個應用實例中,Tangle生成了一個負載的互動方程,讀者可以調整輸入值獲得相應數據。

第四部分:地圖工具

地圖生成是web上最困難的任務之一。Google Maps的出現完全顛覆了過去人們對在線地圖功能的認識。而Google發布的Maps API則讓所有的開發者都能在自己的網站中植入地圖功能。

近年來,在線地圖的市場成熟了很多,如果你需要在數據可視化項目中植入定製化的地圖方案,目前市場上已經有很多選擇,但是知道在何時選擇何種地圖方案則成了一個很關鍵的業務決策。地圖方案看上去功能都很強大,但是切忌:「有了一把錘子,看什麼都像釘子。」

10. Modest Maps

顧名思義,Modest Maps是一個很小的地圖庫,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,但是不要被這一點迷惑了。在一些擴展庫的配合下,例如Wax,Modest Maps立刻會變成一個強大的地圖工具。

11.Leaflet

CloudMade團隊為大家帶來了Leaflet,這是另外一個小型化的地圖框架,通過小型化和輕量化來滿足移動網頁的需要。Leaflet和Modest Maps都是開源項目,有強大的社區支持,是在網站中整合地圖應用的理想選擇。

12. PolyMaps

Polymaps是另外一個地圖庫,但主要面向數據可視化用戶。Polymaps在地圖風格化方面有獨到之處,類似CSS樣式表的選擇器,是不可錯過的好東西。

13.OpenLayers

OpenLayers可能是所有地圖庫中可靠性最高的一個。雖然文檔注釋並不完善,且學習曲線非常陡峭,但是對於一些特定的任務來說,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。

14.Kartograph

Kartograph的標記線是對地圖繪製的重新思考,我們都已經習慣了莫卡託投影(Mercator projection),但是Kartograph為我們帶來了更多的選擇。如果你不需要調用全球數據,而僅僅是生成某一區域的地圖,那麼Kartogaph將使你脫穎而出。

15.CartoDB

CartoDB是一個不可錯過的網站。你可以用CartoDB很輕易就把表格數據和地圖關聯起來,這方面CartoDB是最優秀的選擇。例如,你可以輸入CSV通訊地址文件,CartDB能將地址字符串自動轉化成經度/維度數據並在地圖上標記出來。目前CartoDB支持免費生成五張地圖數據表,更多使用需要支付月費。

Charting Fonts

(隨著iPad3等高清行動裝置的普及)web開發的一個最新趨勢是將符號字體與字體整合(把符號變成字體),創建出漂亮的矢量化圖標。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據可視化工作中需要考慮到的因素。

第五部分:進階工具

如果你準備用數據可視化做一些「嚴肅」的工作,那麼你可能不會對在線可視化工具或者web小程序有太大興趣,你需要的是桌面應用和編程環境。

16. Processing

Processing是數據可視化的招牌工具。你只需要編寫一些簡單的代碼,然後編譯成Java。目前還有一個Processing.js項目,可以讓網站在沒有Java Applets的情況下更容易地使用Processing。由於埠支持Objective-C,你也可以在iOS上使用Processing。雖然Processing是一個桌面應用,但也可以在幾乎所有平臺上運行,此外經過數年發展,Processing社區目前已近擁有大量實例和代碼。

17.NodeBox

NodeBox是OS X上創建二維圖形和可視化的應用程式。你需要了解Python程序,NodeBox與Processing類似,但是沒有Processing的互動功能。

第六部分:專家級工具

與Excel相對的是專業數據分析工具。如果你是一個專業的數據分析師,那麼你就必須對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是數據分析行業的標準工具,但是這些工具的費用不菲,只有大型組織和學術機構才有機會使用,下面我們介紹幾種免費的替代工具,這些開源工具的共同特徵是都有強大的社區支持。開源分析工具性能不輸老牌專業工具,插件的支持甚至更好。

18.R

作為用來分析大數據集的統計組件包,R是一個非常複雜的工具,需要較長的學習實踐,學習曲線也是本文所介紹工具中最陡峭的。但是R擁有強大的社區和組件庫,而且還在不斷成長。當你能駕馭R的時候,一切付出都是物有所值的。

19.Weka

當你成長成一名數據科學家的時候,你需要將個人能力從數據可視化擴展到數據挖掘領域。Weka是一個能根據屬性分類和集群大量數據的優秀工具,Weka不但是數據分析的強大工具,還能生成一些簡單的圖表。

20. Gephi

Gephi是進行社交圖譜數據可視化分析的工具,不但能處理大規模數據集並生成漂亮的可視化圖形,還能對數據進行清洗和分類。Gephi是一種非常特殊的軟體,也非常複雜,先於他人掌握Gephi將使你一騎絕塵。

21.Tableau

Tableau 平臺是現代商業智能市場的首選產品。該平臺之所以廣為人知,就是因為它能夠從幾乎所有系統接收任何類型的數據,然後快速方便地將這些數據變成可指導行動的真知灼見。用戶只需執行簡單的拖放操作即可。新一代數據可視化工具。

22.RAWGraphs

RAWGraphs是一個在線的數據可視化開源工具,經常被用來處理Excel表中的數據。你只需要將數據上傳到RAWGraphs中,設計出你想要的圖表,然後將其導出為SVG格式或PNG格式的圖片。此外,上傳到RAWGraphs的數據只會在網頁端進行處理,保證了數據的安全性。

23.Power BI

Power BI是微軟開發的商業分析工具,可以很好地集成微軟的Office辦公軟體。用戶可以自由導入任何數據,如文件、文件夾和資料庫,並且可以使用Power BI軟體、網頁、手機應用來查看數據。Power BI對個人用戶是免費的,團隊版也很便宜,單個用戶每月只收取9.9美元。

24.Datawrapper

Datawrapper是一款在線數據可視化工具,由於創始團隊有不少人是記者出身,因此Datawrapper專注於滿足沒有編程基礎的寫作者的需求,幫助他們製作圖表或地圖。有了Datawrapper,作者可以製作出豐富的圖表來吸引讀者的眼球,同時更好地呈現自己的內容。此外,Datawrapper的創始團隊還在網站的博客中撰寫了許多有趣的文章,分享他們製作圖表的心得以及各種數據背後的故事。

25.Kartograph

Kartograph是一個簡單的輕量級框架,可以被用來構建交互式的虛擬地圖,可以滿足設計師和數據工作者的需求。Kartograph實際上是兩個函數庫:Kartograph.py是一個強大的Python庫,可以生成精美的矢量SVG地圖;Kartograph.js是JavaScript庫,可以幫助開發者在網頁上呈現交互式地圖。

26.FineBI

雖作一個BI工具,但是可視化效果很好,可製作Dashboard。優勢在於一旦準備好數據可自助式的隨意分析,大數據量的處理性能牛逼。支持多數據源接入;FineBI的移動端可以很方便看到數據的變動和趨勢,需求和問題都很快響應;在國內的市場份額還是蠻大的。

27.網易有數

一款企業級的數據可視化工具,主打網際網路行業用戶,但目前的版本功能還比較粗糙,不支持很多功能。比如不支持本地資料庫,數據加載沒有全量增量加載類型控制,不支持跨庫跨數據源的多表關聯,頁面布局簡單,不支持自由式表格。

相關焦點

  • 數據可視化領域指之二十大數據可視化工具
    實操,你必須對目前可用的數據可視化工具有個大致了解。 以下是列舉的二十大數據可視化工具,無論你是準備製作簡單的圖表還是複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。,目前也有大把的工具可用。
  • 盤點55個最實用的大數據可視化分析工具
    一款好的工具可以讓你事半功倍,尤其是在大數據時代,更需要強有力的工具通過使數據有意義的方式實現數據可視化,還有數據的可交互性;我們還需要跨學科的團隊,而不是單個數據科學家、設計師或數據分析員;我們更需要重新思考我們所知道的數據可視化,圖表和圖形還只能在一個或兩個維度上傳遞信息, 那麼他們怎樣才能與其他維度融合到一起深入挖掘大數據呢?
  • 玩轉大數據可視化,推薦幾個必學的工具!
    如何利用大數據可視化,如何做好大數據可視化,今天就給大家介紹一些實用的工具,有圖表庫、有BI ......國外產品系列1、ChartBlocksChartBlocks是一款網頁版的可視化圖表生成工具,在線使用。通過導入電子表格或者資料庫來構建可視化圖表。整個過程可以在圖表的嚮導指示下完成。
  • Top 7大開源數據可視化分析工具!
    Top 7大開源數據可視化分析工具! Top 7大開源數據可視化分析工具! 2018-11-14 10:44:22  來源:IT168在所有工具中,Gephi一直以來被認為是最值得推薦的,它可以幫助用戶輕鬆實現超過十萬個節點的可視化。但是,除了Gephi,還有很多免費開源工具可供選擇,本文列出了頂級的七大數據可視化分析工具,可幫助企業分析並梳理數據之間的關係。
  • 11個數據可視化工具匯總!
    我們總會看到一個詞「數據可視化」,也會有人問,數據可視化到底重不重要? 我想說重要! 今天為大家分享幾個數據可視化的工具!
  • 數據可視化工具的特點
    大數據時代已經到來。就連我們的日常生活也都在大數據的影響下,各app能根據用戶習慣偏好推薦相關產品,廣告也是根據根據用戶需求精準推送下。目前,數據可視化使用的越來越廣泛,已經成為企業和機構迅速取勝的法寶,推動各行業可視化、智能化升級轉變。良好的數據可視化工具可以在企業的數據分析中發揮重要作用,可以有效提高效率,降低成本。
  • 數據可視化工具介紹之D3
    本文首發於微信公眾號:數據分析。文章內容屬作者個人觀點,不代表和訊網立場。投資者據此操作,風險請自擔。  在這個看臉的時代,數據可視化在數據分析中所佔的比重越來越大,為此,國內也有很多技術團隊在此領域深耕,比如百度的Echarts、阿里的G2等,今天讀書人推薦的是這一領域的先驅——D3。
  • 數據科學家小貼士:10個優秀的可視化工具
    本文轉載自公眾號「讀芯術」(ID:AI_Discovery)數據科學是當今IT行業很穩定的研究和實踐領域之一,近十年來一直備受關注。事實證明,它對多個行業都大有益處。這項技術在優秀產品線方法和市場分析中都有體現,主要是從數據中獲得有價值的信息。
  • 2014年20大數據可視化工具及資料
    巴西的新聞網站Visualoop,這是一家匯集來自網際網路的信息圖表和數據為中心的可視化網站,今年,他們繼續評選出這一年最優秀的大數據可視化相關工具。「我們很艱難的選出這20個新的平臺或工具—如果你是我們每周數據新聞報導的忠實讀者,你可能記得我們列表中的幾個。」在這個榜單中他們忽略了新的版本和現有工具的更新,例如:CartoDB, Mapbox, Tableau, D3.js, RAW, Infogr.am 等等。下面,就是2014年Visualoop從他們的報導中提取的20大可視化工具和資料。
  • 數據可視化工具怎麼用?
    導讀 通過將抽象的數據轉化成為更加直觀、美觀的圖表,數據可視化工具對於增強數據可讀性、協同性有著重要的意義。
  • 當前數據可視化工具軟體的排行榜
    現如今市面上已經出現了很多數據可視化工具軟體了,但具體使用怎麼樣呢?大家都還不知道,小編統計了一下使用過數據可視化工具軟體的用戶,給這些數據可視化工具軟體排個名。
  • 20個最佳大數據可視化工具概覽 | 網際網路數據資訊網-199IT | 中文...
    作者:Edoardo L』Astorina以下我們選出的大數據可視化的20個最好的工具。數據可視化之初級篇—零編程工具1.只須三個簡單步驟,您可以選擇在眾多圖表,地圖,甚至是視頻可視化模板中進行選擇。 Infogram支持團隊帳號。3.
  • 8個可靠的開源數據可視化工具-你的選擇是?
    數據可視化在數據科學領域中發揮著重要的作用。在不清楚數據的情況下,要監視和調整數據以使其按照應有的方式執行並不容易。這就是數據可視化發揮作用的地方,它把收集到的數據放到一個可視的上下文中,使數據更容易找出模式、跟蹤趨勢等。但是,這些都只在有可靠的數據可視化工具的前提下才能完成。在數據可視化工具方面,開源不容小覷。但是,人們往往混淆免費和開源。
  • 實用的數據可視化工具大集合!
    本文章提要:純可視化圖表生成(3個)可視化報表類(1個)商業智能分析(3個)數據地圖類(2個)可視化大屏類(3個)數據挖掘程式語言(2個)純可視化圖表生成類——適合開發,工程師Echart一個純Javascript的數據可視化庫,百度的產品,常應用於軟體產品開發或網頁的統計圖表模塊。
  • 幾款數據可視化的工具介紹
    新型的數據可視化產品層出不窮,基本上各種語言都有自己的可視化庫,傳統數據分析及BI軟體也都擴展出一定的可視化功能,再加上專門的用於可視化的成品軟體,我們的可選範圍實在是太多了。那麼,我們要選擇的可視化工具,必須滿足網際網路爆發的大數據需求,必須快速的收集、篩選、分析、歸納、展現決策者所需要的信息,並根據新增的數據進行實時更新。
  • 從入門到精通,全球20個最佳大數據可視化工具!
    同 享 網 絡 安 全共 治 網 絡 社 會廣州網警巡查執法數據可視化之初級篇零編程工具1. TableauTableau 是一款企業級的大數據可視化工具。Tableau 可以讓你輕鬆創建圖形,表格和地圖。
  • 0編程:大數據可視化工具推薦
    隨著社會的不斷發展,時代的不斷變遷,大數據也正在潛移默化的影響著我們的生活,逐漸成為我們生活的重要扮演者,常此以來,作為大數據的幕後工作者,數據分析師他們的工作難度也在增加,就需要工具來輔助他們完成這個艱巨的任務,很多人分析數據都是用Excel,但是做出來的圖表都比較簡單,對於數據分析師來說,數據尤為重要,用最直觀的圖表展示數據結果更能展現工作效果!
  • 大數據可視化分析工具常用的有哪些?
    大數據可視化分析工具常用的有哪些?企業基礎數據才能制定出正確的策略,常用的分析工具有、Tableau、ECharts、Highcharts、魔鏡、圖表秀等。在大數據時代有價值的商品則是數據,大數據技術為決策提供依據,在政府、企業、科研項目等決策中扮演著重要的角色。
  • 2014年20大數據可視化工具及資料 | 網際網路數據資訊網-199IT |...
    巴西的新聞網站Visualoop,這是一家匯集來自網際網路的信息圖表和數據為中心的可視化網站,今年,他們繼續評選出這一年最優秀的大數據可視化相關工具。
  • Python 5個數據可視化工具
    源 / 程序君 & 小象 編 / 昱良 連結:https://mp.weixin.qq.com/s/jJbQtOkG4Quxb8hu8rDzkA數據可視化的工具和程序庫已經極大豐盛,當你習慣其中一種或數種時