最好用的20个数据可视化工具

最好用的20个数据可视化工具(一)

 

 

从简单列表到复杂的地图或信息图表,Brian Suda工具集合了最好用的,几乎全部免费的数据处理工具供你使用。人们问我最多的问题,就是如何使数据可视化。通过以下介绍,加以练习,你就能理解如何 使用这些工具了。在本篇文章中,我将介绍20种不同的数据可视化工具:从简单列表到复杂表格、地图和信息图表。这些工具都是免费的,甚至其中几种工具你可 能已经安装有了。

入门

首先,我们来看看你所熟知的工具,有着意想不到的用途。你可能没有想到Excel可以用来作图,但它可 以达到令人惊讶的复杂效果。如果你是刚刚入门,那么首先要知道这些工具。如果你经常处理数据可视化,你会很快发现有太多的数据等待处理,而你只是处于刚开 始阶段,你就会厌倦。但并非每个人都会这样。

1、Excel

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事实上运用Excel你可以运算很复杂的数据,比如从单元格的热图到散点图。作为一款入门级的工具,它可以快速搜索数据,或者为内部使用创建可视化数据,但由于默认设置了颜色、线条和风格,使其难以创建某些专业刊物或网站图形。尽管如此,我仍然推荐你应该安装Excel。

Excel是微软办公套件中的一种工具,如果你没有它的话,其他工具也可以实现类似的功能,比如Google Docs和Google Drive。Google地图API可以使电子表格生成相同的图表。你在熟悉之后,可以直接使用API。

2、CSV/JSON

CSV(逗号分隔值)和JSON(JavaScript对象符号)不算是一种可视化工具,但它们是基本数据格式。你需要了解它们的结构,知道如何获取数据。以下提到的工具包,至少包含一至两种输入格式。

网络数据可视化

3、Google Chart API

部 分静态图像工具包已不再被人们使用,Google图表工具网站现在只提供动态图表工具。这些工具功能强大,并且所有浏览器都支持SVG、canvas和 VML。但有一个严重的问题,它们是在客户端上生成的,如果设备上不支持JavaScript、非联网状态使用或者用不同格式保存,都会引发问题。静态图 像则不会有这些问题,所以这一点很可惜。

然而,API拥有所有的功能,有过之而无不及,包括条形图、折线图、地图,甚至是QR代码。你可以根据实际所需,通过Google查找到合适的可视化图形,而不需要特殊定制。作为一个起点,这是一个非常棒的工具。

Google Chart API

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4、浮悬

浮 悬是很棒的线图和条形图程式库,可以运用于支持canvas的所有浏览器——意味着大多数主流浏览器,加载上一些程式库,使得canvas可以像以往浏览 器中VML那样使用。这是一个jQuery库,如果你已经熟悉jQuery,你就可以容易的对图像进行回调、风格和行为操作。

浮悬的优点是 你可以访问大量的调用函数,这样就可以运行你自己的代码,设定一种风格,当读者将鼠标悬停、点击、鼠标移开等常见动作展示不同的效果。比起其他制图程式, 浮悬给予你更多的灵活空间,但难度增大许多。不同于其他程式包,浮悬选项不多,但它可以很好的执行常见的功能。

Flot

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5、拉斐尔

拉 斐尔是另一种很棒的JavaScript库,用于创建图表和图形。与其他库最大的区别在于,它着重于SVG和VML输出形式。这有优点也有缺点。由于 SVG是矢量格式,在任何分辨率下看上去都很好,但它为每个元素创建了一个DOM节点,这个过程要比通过画布创建栅格化图像要慢一点。不过,好处是你可以 针对每个DOM元素操作,添加事件,就像HTML一样。网页有大量的演示拉斐尔如何轻易的创建通用表格和图形,正因为它可以任意呈现SVG,它可以创建非 常复杂的可视化效果,你就不必使用其他插图或者矢量绘图工具了。

Raphaël

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在上一篇最好用的20个可视化工具(一)中,我们介绍了5款数据可视化工具,这一篇中,我们将继续介绍另外5款可视化工具。

6、D3

D3(数 据驱动文件)是另外一种支持SVG渲染的JavaScript库。不仅可以做简单的条形图和折线图,还可以完成更复杂的Voronoi图、树图、圆形集图 和字符云。D3值得你拥有,但我不总是建议把D3当成转向库。用D3可以做出复杂的交互,但不意味着必须使用它。选择正确的工具把图像鲜明扼要的展示出来 是非常重要的。

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7、Visual.ly

如 果你需要用到信息图表,而非数据可视化图形,那么正要介绍的这款工具能帮到你的忙。Visual.ly是非常流行好用的。网络上经常用到信息图表设计,它 为你创建一个模板选项,将图表链接到你的Facebook或Twitter账户,还能显示可爱的卡通背景。虽然用途有限,但它是一个很有用的灵感来源—— 如论好的还是坏的——我希望以后会发展起来的,将会有更多格式,创建更多有趣的图形。

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交互式GUI空件

如果把数据可视化和GUI控件结合起来时,会达到怎样的效果?随着在线可视化的发展,按钮、下拉和滑块演变成更复杂的界面元素,使你扩展内容,同时改变输入参数和数据。控件和内容合为一体。下面介绍到的工具可以帮助你探索这种可行性。

8、Crossfilter

我们构建更复杂的工具,使客户快速查看到各类数据,我们开始创建图形和图表,交互式GUI部件。Crossfilter是一种JavaScript库,它可以完成上述所有的内容。显示数据的时候,你还可以限制一个范围,同时,还能查看其它链接图表。

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9、Tangle

Tangle 使控件和内容之间的界限模糊。当你尝试描述一个复杂的相互作用或方程式时,让读者调整输入值,并为看到的输出结果提供一种控制感和强大的方式来探索数据。 用JavaScript库中的Tangle就可以完成。拖动变量,增加或减少值的大小,能够看到附图表格自动随之变化,效果很神奇。

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映射

映射在网络上非常难用。然而Google Maps,打翻了在线地图如何工作的先入为主的观念。不久之后,谷歌发布了地图API, 它允许任何开发人员在自己的网站中嵌入谷歌地图。从那时起,市场成熟了许多。如果你正寻找自己的数据可视化项目中嵌入自定义映射解决方案,目前已有不少的 选择,关键决策在于选择最合适的。当然,你或许可以塞进你需要的一切到任何这些地图中,但最好不要对所有的方案都使用同一种选择。

10、Modest Maps

Modest Maps是一个微小的映射库,只有10KB大小,它是本文介绍所有工作中最小的一个。这使得它的基本形式非常有限,但不要小看它,装上一些扩展,类似于Wax,就会变得非常强大。已经有的产品包括StamenBloomMapBox,所以其实它是很好用的。

最好用的20个数据可视化工具(二)

 

 

在前两篇博文中,我们介绍过了10种可视化工具:

本篇中我们将继续介绍5款可视化工具。

11、Leaflet

Leaflet是由 CloudMade 团队开发的一种微小的映射框架,小巧而轻便,用来创建移动页面。Leaflet和Modest Maps都是开源的,你可以根据自己网站的需求灵活运用它们。其后有强大的备份区支持,你不用担心它们会消失不见。

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12、Polymaps

Polymaps也是一种映射库,它更直接用于数据可视化。这是一个强大的资源库,类似于CSS选择器,可以创建地图独特的风格。

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13、格式地图数据的发布

OpenLayers或许是最强大的映射库。文档不大,操作难度高,但在某些运用方便没有其他工具可与之相比。当你需要用到一个非常特殊的工具,而其他库没有提供的时候,就可以选择OpenLayers了。

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14、Kartogragh制图

Kartogragh中的标记线重新审视了映射,这也正是开发者正在做的。我们已经习惯了Mercator projection(墨卡托投射),但Kartogragh提供了更多的选择。如果你不是在处理世界范围的数据,能够把你的地图放在定义框内,那么运用Kartogragh可以使你的设计脱颖而出。

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15、CartoDB

你必须知道CartoDB站点,可以轻易的结合表格数据与地图,这是首屈一指的。比如,当你输入一个CSV文件地址字符串,它就可以转换为经度和纬度,还可以在地图上标示出来。它有五个免费的表,其他的需要按月度付费使用。

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制图字体

网络发展趋势之一是要运用字体嵌入合并符号字体和漂亮的矢量化图标。它们比例完美,在最新的电子设备上能够很好显示。其中一些字体,比如FF ChartwellChartjunk,已经被定义为表格和图表的标准化显示字体。OpenType字符还不能兼容所有的浏览器,这一点是在不久的将来需要解决的问题。

 

 

 

深入了解:本篇将介绍5种较高难度的可视化工具(或者你想查看前文)。

如果你想做高水平的数据可视化,那么除了简单基于网页的工具,你还需要更有用的东西,包括桌面应用程序和编程环境。

16、Processing

Processing可谓是交互式可视化处理的模范工具,它能让你使用更简单的代码,再循序编译成Java。有一个叫做Processing.js的工具,可以使你的网页在没有Java应用程序的情况下运用Processing,加上Objective-C端口,你能够在IOS平台上使用它。它是一个可以运用在所有平台上的桌面应用,近几年来网上已经有大量实例和代码了。

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17、NodeBox

NodeBox是一个OS X应用程序,用来创建二维图形和数据可视化。你需要掌握Python代码,除此之外,它可以简单快速的调整变量,并立即看到结果。有点类似于Processing,但NodeBox没有互动性。

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专业工具

除了以上介绍的几种简单工具外,还有比较专业的数据处理工具,供专业人士使用。行业标准的工具,例如SPSSSAS,需要昂贵的订购费用,所以一般只有大型和学术机构能够使用它们。我们将要介绍到的工具,可供免费使用,而且功能强大。这些开源软件非常好用,并且有强大的插件和支持。

18、R

有多少款软件是自带搜索引擎的呢?R是一种非常复杂的软件,用于分析大型数据集的统计数据包,拥有强大的社区和库,需要花一定时间掌握。R是本文介绍所有工具中最难学习的工具,当你掌握以后,你就会有自豪感。

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19、Weka

程度再加深一点,当你达到专家水平时,你就需要扩展能力,不仅仅是创建数据可视化,还要学会数据挖掘技术。Weka用于各种属性的数据分类和聚类——都能够很好的进行数据浏览——它还能够生成简单的平面图。

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20、Gephi

人 们谈论关联性、社交图和相关关系的时候,通常指的是同一个网络连接内相互有关系的两个节点。这里的节点可能是公司中的某个人,文件中的单词或者是足球比赛 中的传球员,但原理是一样的。Gephi是基于图表可视化的数据浏览器,不仅可以压缩大型数据集,创建出漂亮的可视化效果,还支持清除和整理数据。

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扩展阅读:

1、提供大量数据可视化的实例和灵感的博客:vizualize.tumblr.com

2、尼古拉斯·费尔顿的博客:feltron.tumblr.com

3、Processing工具创始人:benfry.com/writing

4、Stamen Design:stamen.com

5、Eyeo Festival上最新潮数据可视化设计,提供在线视频观看

(全文完)

转载自gbin1,来源网址:

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