原標題 | 10 Free tools to get started with Data Visualisation-Easily & Instantly.作者 | Parul Pandey譯者 | 汪鵬（重慶郵電大學）、alexchung（福州大學）
圖片來源於rawpixel.com
不要簡單地展示數據，用它講個故事！
是的，我們有數據，並有了數據的洞察，然後呢？顯然，下一步將是與人們交流這些發現，以便他們採取必要的行動。最有效的數據交流方式之一就是講故事。但是要成為有效的講述者，我們需要簡化事情，而不是使事情複雜化，這樣使得分析的真正本質不會丟失。
在講故事和可視化方面，有許多工具可供選擇。有些是免費的，有些是付費訂閱的。有些簡單直觀，但缺乏互動性，而有些複雜，需要一些努力才能開始。
如果你剛剛開始使用數據可視化，沒有藝術或圖形設計經驗，或者不想編碼，而想立即開始製作圖形或地圖，那麼本文就是為你準備。本文還嘗試使用除流行工具（如Tableau Public、Powerbi和Google Charts）之外的其他工具，這些工具其實在數據科學生態系統中很常用。
所以，這裡有十個免費提供的工具，讓初學者可以立即開始構建漂亮的視覺效果。
這些數據可視化工具都是免費提供的，但是如果你想升級和訪問更多選項，尤其是雲服務，就需要用到一個高級版本。
1.Data Wrapper
Datawrapper可以輕鬆創建圖表和圖。只需單擊滑鼠，即可輕鬆創建等值線，符號或定位圖。同樣，您也可以根據數據創建自己選擇的圖表。這些圖表是互動的，響應性的，可嵌入您的網站。該工具的免費版本適用於單個用戶，支持10,000個月圖表視圖。
Datawrapper主要面向記者。世界各地的新聞記者都使用Datawrapper來構建他們的圖表和地圖。然而，對於任何想要可視化來伴隨他們的文章的人來說，它都非常有用。該網站還辦了名為CHARTABLE的博客，他們定期撰寫有關數據可視化的最佳實踐。
處理
只需從Excel或Google表格中複製您的數據即可。您還可以上傳CSV文件或連結到URL以獲取實時更新圖表。只需單擊一下，即可從多種圖表和地圖類型中進自定義和注釋圖表以使其更有效。將即用型嵌入代碼複製到CMS或網站中，或將圖表導出為圖像或PDF以進行列印。
演示
2. RAWGraphs
RAWGraphs是一個開放的Web工具，可以在令人驚嘆的d3.js庫之上創建基於矢量的自定義可視化庫。
RAWGraphs主要被設想為設計師和極客的工具，旨在提供電子表格應用程式（例如Microsoft Excel，Apple Numbers，Google Docs）和矢量圖形編輯器（例如Adobe Illustrator，Inkscape等）之間的缺失連結。
RAWGraphs具有高度可定製性和可擴展性，可接受用戶定義的新自定義布局。有關如何添加或編輯布局的詳細信息，請訪問其網站。
處理
RAWGraphs使用表格數據（例如電子表格和逗號分隔值）以及來自其他應用程式的複製粘貼文本（例如Microsoft Excel，TextWrangler，TextEdit等）。基於SVG格式，可以使用矢量圖形應用程式輕鬆編輯可視化以進行進一步細化，或直接嵌入到網頁中。
只需在RawGraphs中插入原始數據，在各種可視模型中進行選擇，然後調整創建的圖表並瀏覽數據。
使用RAWGraphs的最簡單方法是訪問官方應用頁面上的最新版本。但是，RAWGraphs也可以在您的計算機上本地運行。安裝時請遵循Github倉庫的說明。
演示
3.Charted
Charted可讓您可視化數據並自動創建漂亮的圖表。它由Medium的產品科學團隊開發。Charted故意保持簡單易用。它不存儲，操作或轉換數據，因此它不是格式化工具。但是，它有一些強大的核心功能：
適用於所有屏幕尺寸，包括顯示器每30分鐘重新獲取數據並更新圖表將數據系列移動到單獨的圖表中調整圖表類型，標籤/標題和背景處理
提供數據文件的連結，Charted返回一個漂亮，交互，可共享的數據圖表。目前圖表支持.csv，.tsv。谷歌電子表格和保管箱共享連結。還可以生成HTML代碼，然後可以將其嵌入到網站中。
演示
下載repo並運行npm install以安裝依賴項。之後，您將能夠runnpm start。這將在localhost：3000啟動伺服器。或者，它也可以在charted.co上試用。
4.Chart Studio
Chart Studio是Plotly強大的，基於網絡的在線圖表創建者。它是用於創建D3.js和WebGL圖表的最複雜的編輯器之一。它作為基本版本提供，可免費使用。此外，還有付費的企業版和雲版。任何人都可以使用原始碼集成到他們的應用程式中。
處理
拖放數據文件或通過Falcon SQL客戶端連接到SQL。然後只需使用提供的選項即可立即獲取交互式圖表。
演示
5. Fastcharts
FastCharts是Financial Times DataViz團隊的產品。他們最近推出了一個公共版本的內部瀏覽器圖表工具，供人們工作和提供反饋。
該工具可用於：
只需將數據直接粘貼到瀏覽器中即可製作直線圖，條形圖和面積圖向繪圖的點和/或區域添加注釋下載PNG和可編輯的SVG雖然這個工具是為內部使用而製作的，但FastCharts在創建演示圖表時也在業務的其他部分贏得了聲譽 - 這是一個比Excel或Google表格更簡單的工具，並為用戶提供更專業的圖表FT品牌推廣。
處理
可以使用CSV或TSV格式的任何數據創建圖表，然後可以根據用戶的偏好進一步自定義。
演示
這有一個演示GIF，展示如何在一分鐘內製作圖表。
https://fastcharts.io/
6.Palladio
Palladio是一款免費的數據驅動工具，旨在輕鬆可視化複雜的歷史數據。該項目旨在了解如何基於人文查詢設計圖形界面。Palladio 位於歷史與設計的交匯處。
可以使用Palladio創建四種類型的可視化：
地圖視圖：將坐標數據轉換為地圖上的點圖表視圖：允許您可視化數據的任何兩個維度之間的關係列表視圖：可以安排數據的維度以製作自定義列表圖庫視圖：數據可以在網格設置中顯示，以便快速參考處理
任何可以表格/電子表格格式表示的信息集合都可以與Palladio一起使用，唯一要求所有數據都由分隔符號值（包括逗號，分號和制表符）表示。
我們可以粘貼，上傳或提供數據連結，以便創建新的Palladio項目。
演示
7.Openheatmap
Opeheatmap是一個非常簡單的工具，可以立即將電子表格轉換為地圖。從將鄰居的房價映射到Twitter，openheatmap可以將所有這些轉化為交互式可視化，而不涉及任何複雜性。
處理
只需上傳電子表格或提供指向Google雲端硬碟的連結即可。如果數據沒有問題，您將能夠查看下一個地圖。您的電子表格應包含要映射的位置的列，一個用於值，另外一個用於每行的時間（如果需要動畫地圖）。例如：
演示
讓我們使用openheatmap展示一下「倫敦地鐵站」。
8.MyHeatMap
MyHeatMap是另一種可以交互式查看地理數據的工具。 但是，免費版本只允許用戶創建最多只有20個數據點的公共地圖，實際上這個數據點非常少。Myheatmap輸出顏色編碼的熱圖，這些熱圖非常容易讓目標受眾理解。 地圖不會被標記，旗幟，等高線或不斷增長的斑點混亂。 此外，使用myheatmap創建的熱圖是完全交互式的，具有平移和縮放功能。
處理
用戶只需要以CSV格式上傳地理數據。 該文件應包含至少包含三個欄位的標題行。 其中兩個欄位必須命名為「緯度」和「經度」，其相應的列必須包含緯度和度經度的地理坐標。
演示
9.Chartbuilder
Chartbuilder是一個前端圖表應用程式，可以輕鬆創建簡單漂亮的圖表。Chartbuilder是用戶和導出界面。Chartbuilder支持Atlas開發的所有圖表，這是Quartz開發的圖表平臺。Chartbuilder不是數據分析或數據轉換工具。它只是以一致的預定義樣式創建圖表。
處理
將csv或tsv格式的數據粘貼到chartbuilder中並導出代碼以繪製移動友好的響應圖表或靜態SVG或PNG圖表。對於那些對定製圖表樣式不感興趣的人，項目地址：http://quartz.github.io/Chartbuilder
它也可以在本地下載和安裝。
演示
10.Timeline.js
TimelineJS是一個開源工具，任何人都可以構建視覺豐富的交互式時間表。初學者只需使用Google電子表格即可創建時間表。專家可以使用他們的JSON技能來創建自定義安裝，同時保持TimelineJS的核心功能。
TimelineJS可以從各種來源獲取媒體。Twitter，Flickr，YouTube，Vimeo，Vine，Dailymotion，谷歌地圖，維基百科，SoundCloud，文檔雲等等！
處理
創建時間表是一個簡單的過程。提供了一個電子表格模板，需要填寫該模板，然後簡單地發布內容。然後，可以將生成的連結嵌入到媒體中或在期望時間線的任何網站上。該網站有一個很好的介紹性視頻，以開始使用Timeline JS。
演示
如何在中型博客/網站中呈現時間軸的示例。
曼德拉：一種有目的的生活
TimelineJS Embed
http://cdn.knightlab.com/libs/timeline/latest/embed/index.html
總結
數據可視化不一定非常困難或昂貴。代碼肯定會為你提供更多選項來創建和自定義圖形，尤其是在數據混亂時，但這些工具在提供即時數據可視化時可以提供很好的選擇。這不是一個詳盡的列表，我一直在尋找更多的工具，試圖簡化其他人的可視化過程。
本文編輯：王立魚
英文原文：https://towardsdatascience.com/10-free-tools-to-instantly-get-started-with-data-visualisation-d7fadb5f6dce
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