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  • 数据可视化工具

    千次阅读 2014-09-13 14:33:32
    推荐30款最佳的数据可视化工具 发表于2014-04-02 13:28| 9414次阅读| 来源CSDN| 22 条评论| 作者张红月 开源可视化工具iChartsFusionCharts XTModest MapsRaw 摘要:大量繁杂的数据在经过可视化...

    30个数据可视化和分析工具


    http://www.csdn.net/article/2014-04-01/2819076-30-Best-Tools-for-Data-Visualization

    各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析,而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后,就能以图形化的形式展现在用户面前,清晰直观。随着各种数据的增加,这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。

    下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。

    iCharts

    iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择,每种类型都完全可定制,以适合网站的主题。iCharts 有交互元素,可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。iCharts的免费版只允许你用基本的图表类型,如私人图表、自定义模板、上传图片和图标、下载高清图片、无线实时数据库连接、调查数据集、大型数据集、图表报告、数据收集、品牌图表渠道等。如果基本图表类型无法满足需求,你则需要升级成付费用户。


    Fusion Charts Suit XT

    FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件,为你提供令人愉悦的JavaScript图表体验。它是最全面的图表解决方案,包含90+图表类型和众多交互功能,包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示,可以助你快速创建图表。


    Modest Maps

    Modest Maps是一个轻量级、可扩展的、可定制的和免费的地图显示类库,这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里能够与地图进行交互。ModestMaps提供一个核心健壮的带有很多hooks与附加functionality函数的要素开发包。


    Pizza Pie Charts

    Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表,基于Adobe Snap SVG框架,通过HTML标记和CSS来替代 JavaScript对象,更容易集成各种先进的技术。


    Raw

    Raw是一款免费开源的Web应用程序,并且尽可能简单灵活地使数据可视化。它把自己定义为“电子表格和矢量图形之间丢失的链接”。它可以使数据集载入、复制、粘贴、拖拽、删除与一体,并且允许我们定制化视图和层次。

    Raw基于非常流行的D3.js库开发,支持很多图表类型,例如泡泡图、映射图、环图等。


    Leaflet

    Lefalet是一个开源的JavaScript库,用来开发移动友好地交互地图。它是由 Vladimir Agafonkin 带领一个专业贡献者团队开发,虽然代码仅有31 KB,但它具开发在线地图的大部分功能。

    Lefalet设计坚持简便、高性能和可用性好的思想,在所有主要桌面和移动平台能高效运作,在现代浏览器上会利用HTML5和CSS3的优势,同时也支持旧的浏览器访问。支持插件扩展,有一个友好、易于使用的API文档和一个简单的、可读的源代码。


    Chartkick

    Chartkick是一个图表绘制工具,特点是UI美观、使用简单,并且支持IE6在内的大多数浏览器。它还可以与开源框架Django、Flask/Jinja2结合使用。可以让你用最少的代码创建专业的JavaScript图表,甚至只需要一行Ruby代码即可绘制出漂亮的图表! 


    Ember Charts

    Ember Charts 是个图表库,使用Ember.js和D3.js框架构建。它包括时间线、条形图、饼图和散点图,非常容易扩展和修改。这些图表组件都是开箱即用的,在图表交互和演示方面应用的很好。


    Springy

    Springy.js设计轻量并且简单。它提供了一个抽象的图形处理和计算的布局,支持Canvas、SVG、WebGL、HTML元素。


    Bonsai

    Bonsai是一款免费开源的JavaScript图形库,用户可以使用它创建图形和动画。该库使用SVG作为输出方式来生成图形和动画效果,拥有非常完整的图形处理API,可以使得你更加方便的处理图形效果。它还支持渐变和过滤器(灰度、模糊、不透明度等)等效果。很多鼠标(或触摸)和键盘事件都内置了该库,并可以轻松地管理。Bonsai 支持标准动画和关键帧动画,设置了一系列的连续动画,并且拥有大量的简单函数,可以在动画中使用。


    Google Charts

    Google Charts提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图表类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。


    jsDraw2DX

    jsDraw2DX是一个标准的JavaScript库,用来创建任意类型的SVG交互式图形,可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。


    Cube

    Cube是一个开源的系统,用来可视化时间系列数据。它是基于MongoDB、NodeJS和D3.js开发。用户可以使用它为内部仪表板构建实时可视化的仪表板指标。例如,你可以使用Cube去监控网站流量,统计每5分钟的请求数量等。


    Gantti

    Gantti是一个开源的PHP类,帮助用户即时生成Gantt图表。使用Gantti创建图表无需使用JavaScript,纯HTML5-CSS3实现。图表默认输出非常漂亮,但用户可以自定义样式进行输出(SASS样式表)。


    Smoothie Charts

    Smoothie Charts是一个十分小的动态流数据图表库。通过推送一个WebSocket来显示实时数据流。Smoothie Charts只支持Chrome和Safari浏览器,并且不支持刻印文字或饼图。它很擅长显示流媒体数据。

    Envision.js

    Envision.js 是个基于 Flotr2 和HTML5的JavaScript库,用来简化、快速创建交互式的 HTML5 可视化图表。它包括两个图表类型:时序图和Finance,提供API给开发者,用户可以直接自定义创建图表。


    BirdEye

    BirdEye是一个开源的Adobe Flex图表制作组件。用于创建多维数据分析可视化界面


    Arbor.js

    Arbor是一个利用Web Works和jQuery创建的可视化图形库,它为图形组织和屏幕刷新处理提供了一个高效的、力导向的布局算法。


    Gephi

    Gephi是一款开源免费跨平台基于JVM的复杂网络分析软件,其主要用于各种网络和复杂系统,动态和分层图的交互可视化与探测开源工具。可用作:探索性数据分析、链接分析、社交网络分析、生物网络分析等。Gephi 是一款信息数据可视化利器。


    HighChartjs

    HighChartjs是由纯JavaScript实现的图标库,能够很简单便捷的在Web网站或是Web应用程序上创建交互式图表。HighChartjs支持多种图表类型,比如直线图,曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼装图、散布图等。兼容当今所有的浏览器,包括iPhone、IE和火狐等等。


    Javascript InfoVIS Tool

    JavaScript InfoVis Toolkit 是一个在Web上创建可交互式的数据图表的JavaScript库。该库有许多独特时髦的动画效果,并且可以免费使用。


    Axiis

    Axiis是一个开源的数据可视化框架。Axiis让开发人员通过简洁直观的标记,清晰明白地定义数据可视化方式。Axiis在设计上非常强调代码优雅,可以让你的代码像输出的图形一样美观。Axiis既提供了开箱即用的可视化组件,也提供了抽象布局模式和渲染类,可实现自定义可视化。


    Protvis

    Protovis是一个使用JavaScript Canvas元素实现的可视化组件。开发者可以利用简单的标记如线条和圆点+数据来绘制自定义图表。


    HumbleFinance

    HumbleFinance是HTML5数据可视化编译工具。作为交互式图形的范本,与Flash工具类似,工具本身是用JavaScript编译的,使用Prototype和Flotr库,它可以用于显示实际数值共享一个轴的任意两个2D数据集。


    D3.js

    D3是最流行的可视化库之一,它被很多其他的表格插件所使用。它允许绑定任意数据到DOM,然后将数据驱动转换应用到Document中。它能够帮助用户以HTML或SVG的形式快速可视化展示,进行交互处理,合并平稳过渡,在Web页面演示动画。它既可以作为一个可视化框架(如Protovis),也可以作为构建页面的框架(如jQuery)。


    Dipity

    Dipity是一款基于Timeline的Web应用软件,用户可以将自己在网络上的各种社会性行为(Flickr、Twitter、Youtube、Blog/RSS等)聚合并全部导入到自己的 Dipity 时间轴上。


    Kartograph

    Kartograph是一个用于创建无人操控、交互式地图(如:谷歌地图)的框架。它由两个库组成:一个是Python库,从形式函数或Post GIS中提出矢量地图,并把它们转换成SVG格式;另一个是JavaScript库,将这些SVG格式转换成交互式地图。 


    Timeflow

    Timeflow是一个用于时态数据的可视化工具。它提供了四种不同的显示视图:时时间轴试图、日历试图、条形图、表试图。

    Paper.js

    Paper.js 是一个开源的向量图形脚本框架,基于HTML5 Canvas开发。提供清晰的场景图、DOM和大量强大的功能用来创建各种向量图和贝塞尔曲线。


    Visulize Free

    Visulize Free是一款免费的可视化分析工具,基于先进的商业指示板和可视化软件开发。


    22个免费的数据可视化和分析工具推荐


    http://news.cnblogs.com/n/99297/

    数据清理(Data cleaning)

    当你分析和可视化数据前,常需要“清理”工作。比如一些输入性列表“New York City" ,同时其他人会说"New York, NY" 。因此你需要标准化这些工作,使看到统一的样式。下面的两个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。

    1、DataWrangler

    斯坦福大学可视化组(SUVG)设计的基于web的服务,以你刚来清理和重列数据。点击一个行或列,DataWrangler 会弹出建议变化。比如如果你点击了一个空行,一些建议弹出,删除或删除空行的提示。它的文本编辑很cooool。

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    2、Google Refine

    Google Refine。用户在电脑上运行这个应用程序后就可以通过浏览器访问之。这个东西的主要功能是帮用户整理数据,接下来的演示视频效果非常好:用户下载了一个 CSV 文件,但是同一个栏中的同一个属性有多种写法:全称,缩写,后面加了空格的,单数复数格式不一的。。。但是这些其实都代表了同一个属性,Google Refine 的作用就是帮你把这些不规范的写法迅速统一起来。

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    统计分析(Statistical analysis)

    有时,你需要你的数据的图形化的表达。

    3、R 项目

    R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体,但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。

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    虚拟化应用与服务(Visualization applications and services)

    这些工具提供了不同的虚拟化选项,针对不同的应用场景。

    4、Google Fusion Tables

    Google Fusion Tables 被认为是云计算数据库的雏形。还能够方便合作者在同一个服务器上分享备份,email和上传数据,快速同步不同版本数据,Fusion Tables可以上传100MB的表格文件,同时支持CSV和XLS格式,当然也可以把Google Docs里的表格导入进来使用。对于大规模的数据,可以用Google Fusion Tables创造过滤器来显示你关心的数据,处理完毕后可以导出为csv文件。

    Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力,以及能够自由添加不同的空间视图的功能,也许会让 Oracle,IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心,Google未来会强力介入数据库市场。 

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    5、Impure

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    Impure,允许点击、拖曳来连接模块,由西班牙分析公司Bestiario 创建。

    6、Tableau Public

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    7、Many Eyes

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    8、VIDI

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    9、Zoho Reports

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    10、Choosel

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    11、Exhibit

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    12、Google Chart Tools

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    13、JavaScript InfoVis Toolkit

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    14、Protovis

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    15、Quantum GIS (QGIS)

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    16、OpenHeatMap

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    17、OpenLayers

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    18、OpenStreetMap

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    19、TimeFlow

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    20、IBM Word-Cloud Generator

    21、Gephi

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    22、NodeXL

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    二十大数据可视化工具点评

    http://www.itongji.cn/article/03251UH013.html

    如今学习应用数据可视化的渠道有很多,你可以跟踪一些专家博客,但更重要的一点是实践/实操,你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解。以下是Netmagzine列举的二十大数据可视化工具,无论你是准备制作简单的图表还是复杂的图谱或者信息图,这些工具都能满足你的需要。更加美妙的是,这些工具大多免费。

    第一部分:入门级工具

    1.Excel

    excel

    Excel的图形化功能并不强大,但Excel是分析数据的理想工具,上图是Excel生成的热力地图

    作为一个入门级工具,Excel是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具,Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。

    2.CSV/JSON

    CSV(逗号分隔值)和JSON(JavaScript对象注释)虽然并不是真正的可视化工具,但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构,并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。

    第二部分:在线数据可视化工具

    3.Google Chart API

    google chart API

    Google Chart API工具集中取消了静态图片功能,目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用,但是Google Chart的一个大问题是:图表在客户端生成,这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用,此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式,之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题,不可否认的是Google Chart API的功能异常丰富,如果没有特别的定制化需要,或者对Google视觉风格的抵触,那么你大可以从Google Chart开始。

    4.Flot

    flot

    Flot是一个优秀的线框图表库,支持所有支持canvas的浏览器(目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持)。

    5.Raphaël

    raphael

    Raphaël是创建图表和图形的JavaScript库,与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。SVG是矢量格式,在任何分辨率下的显示效果都很好。

    6.D3

    d3

    D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式,例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。虽然D3能够提供非常花哨的互动图表,但你在选择数据可视化工具时,需要牢记的一点是:知道在何时保持简洁。

    7.Visual.ly

    visually

    如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化,目前也有大把的工具可用。Visual.ly就是最流行的一个选择。虽然Visual.ly的主要定位是:“信息图设计师的在线集市”,但是也提供了大量信息图模板。虽然功能还有很多限制,但是Visual.ly绝对是个能激发你灵感的地方。

    第三部分:互动图形用户界面(GUI)控制

    如果数据可视化的互动性强大到可以作为GUI界面会怎样?随着在线数据可视化的发展,按钮、下拉列表和滑块都在进化成更加复杂的界面元素,例如能够调整数据范围的互动图形元素,推拉这些图形元素时输入参数和输出结果数据会同步改变,在这种情况下,图形控制和内容已经合为一体。以下这些工具能够帮你实现这些功能:

    8.Crossfilter

    crossfilter

    当我们为方便客户浏览数据开发出更加复杂的工具时,我们已经能够创建出既是图表,又是互动图形用户界面的小程序。JavaScript库Crossfilter就是这样的工具。

    Crossfilter应用:当你调整一个图表中的输入范围时,其他关联图表的数据也会随之改变。

    9.Tangle

    tangle

    JavaScript库Tangle进一步模糊了内容与控制之间的界限。在下图这个应用实例中,Tangle生成了一个负载的互动方程,读者可以调整输入值获得相应数据。

    第四部分:地图工具

    地图生成是web上最困难的任务之一。Google Maps的出现完全颠覆了过去人们对在线地图功能的认识。而Google发布的Maps API则让所有的开发者都能在自己的网站中植入地图功能。

    近年来,在线地图的市场成熟了很多,如果你需要在数据可视化项目中植入定制化的地图方案,目前市场上已经有很多选择,但是知道在何时选择何种地图方案则成了一个很关键的业务决策。地图方案看上去功能都很强大,但是切忌:“有了一把锤子,看什么都像钉子。”

    10. Modest Maps

    modestmaps

    顾名思义,Modest Maps是一个很小的地图库,只有10KB大小,是目前最小的可用地图库。这似乎意味着Modest Maps只提供一些基本的地图功能,但是不要被这一点迷惑了。在一些扩展库的配合下,例如Wax,Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。

    11.Leaflet

    leaflet

    CloudMade团队为大家带来了Leaflet,这是另外一个小型化的地图框架,通过小型化和轻量化来满足移动网页的需要。Leaflet和Modest Maps都是开源项目,有强大的社区支持,是在网站中整合地图应用的理想选择。

    12. PolyMaps

    polymaps

    Polymaps是另外一个地图库,但主要面向数据可视化用户。Polymaps在地图风格化方面有独到之处,类似CSS样式表的选择器,是不可错过的好东西。

    13.OpenLayers

    openlayers

    OpenLayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善,且学习曲线非常陡峭,但是对于一些特定的任务来说,OpenLayers无可匹敌。例如能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

    14.Kartograph

    kartograph

    Kartograph的标记线是对地图绘制的重新思考,我们都已经习惯了莫卡托投影(Mercator projection),但是Kartograph为我们带来了更多的选择。如果你不需要调用全球数据,而仅仅是生成某一区域的地图,那么Kartogaph将使你脱颖而出。

    15.CartoDB

    cartodb

    CartoDB是一个不可错过的网站。你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来,这方面CartoDB是最优秀的选择。例如,你可以输入CSV通讯地址文件,CartDB能将地址字符串自动转化成经度/维度数据并在地图上标记出来。目前CartoDB支持免费生成五张地图数据表,更多使用需要支付月费。

    Charting Fonts

    Fontfont-dingbat_sampler_600

    (随着iPad3等高清移动设备的普及)web开发的一个最新趋势是将符号字体与字体整合(把符号变成字体),创建出漂亮的矢量化图标。在这些新型字体中,例如FF ChartwellChartjunk是专门用来显示图表和图形的。他们与OpenType碰到的问题一样,就是不能被所有的浏览器支持,但是不久的未来这些矢量字体将是数据可视化工作中需要考虑到的因素。

    第五部分:进阶工具

    如果你准备用数据可视化做一些“严肃”的工作,那么你可能不会对在线可视化工具或者web小程序有太大兴趣,你需要的是桌面应用和编程环境。

    16. Processing

    processing2

    Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码,然后编译成Java。目前还有一个Processing.js项目,可以让网站在没有Java Applets的情况下更容易地使用Processing。由于端口支持Objective-C,你也可以在iOS上使用Processing。虽然Processing是一个桌面应用,但也可以在几乎所有平台上运行,此外经过数年发展,Processing社区目前已近拥有大量实例和代码。

    17.NodeBox

    nodebox

    NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。你需要了解Python程序,NodeBox与Processing类似,但是没有Processing的互动功能。

    第六部分:专家级工具

    与Excel相对的是专业数据分析工具。如果你是一个专业的数据分析师,那么你就必须对下面将要介绍的工具有所了解(如果不是精通的话)。众所周知,SPSSSAS是数据分析行业的标准工具,但是这些工具的费用不菲,只有大型组织和学术机构才有机会使用,下面我们介绍几种免费的替代工具,这些开源工具的共同特征是都有强大的社区支持。开源分析工具性能不输老牌专业工具,插件的支持甚至更好。

    18.R

    R

    作为用来分析大数据集的统计组件包,R是一个非常复杂的工具,需要较长的学习实践,学习曲线也是本文所介绍工具中最陡峭的。但是R拥有强大的社区和组件库,而且还在不断成长。当你能驾驭R的时候,一切付出都是物有所值的。

    19.Weka

    weka

    当你成长成一名数据科学家的时候,你需要将个人能力从数据可视化扩展到数据挖掘领域。Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具,Weka不但是数据分析的强大工具,还能生成一些简单的图表。

    20. Gephi

    gephi

    Gephi是进行社交图谱数据可视化分析的工具,不但能处理大规模数据集并生成漂亮的可视化图形,还能对数据进行清洗和分类。Gephi是一种非常特殊的软件,也非常复杂,先于他人掌握Gephi将使你一骑绝尘。




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  • 数据可视化 工具

    2017-11-27 10:11:36
    作者:清华大学数据科学研究院 ... 来源:知乎 ...数据可视化,是指将相对晦涩的的数据通过可视的、交互的方式进行展示,从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律。 早期的数据可视化作为咨询机构、金




    作者:清华大学数据科学研究院
    链接:https://www.zhihu.com/question/23416938/answer/261296810
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

    数据可视化,是指将相对晦涩的的数据通过可视的、交互的方式进行展示,从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律。


    早期的数据可视化作为咨询机构、金融企业的专业工具,其应用领域较为单一,应用形态较为保守。步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增,随之而来的是对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切,数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力,表现之一就是视觉元素越来越多样,从朴素的柱状图/饼状图/折线图,扩展到地图、气泡图、树图、仪表盘等各式图形。表现之二是可用的开发工具越来越丰富,从专业的数据库/财务软件,扩展到基于各类编程语言的可视化库,相应的应用门槛也越来越低。


    数据可视化,不仅仅是统计图表。本质上,任何能够借助于图形的方式展示事物原理、规律、逻辑的方法都叫数据可视化。


    数据可视化不仅是一门包含各种算法的技术, 还是一个具有方法论的学科。一般而言,完整的可视化流程包括以下内容:


    • 可视化输入:包括可视化任务的描述,数据的来源与用途,数据的基本属性、概念模型等;
    • 可视化处理:对输入的数据进行各种算法加工,包括数据清洗、筛选、降维、聚类等操作,并将数据与视觉编码进行映射;
    • 可视化输出:基于视觉原理和任务特性,选择合理的生成工具和方法,生成可视化作品。


    <img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-530973bb28f1efaad24130890f3cbd8d_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="554" data-rawheight="207" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="554" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-530973bb28f1efaad24130890f3cbd8d_r.jpg">


    实际上,从“数据可视化”的命名,便很容易看出数据可视化从业者如何开始可视化设计,那便是:处理数据,设计视觉,完成从数据空间到可视空间的映射, 必要时重复数据处理和图形绘制的循环组合。


    1. 分析数据


    首先,我们需要对数据做一个全面而细致的解读,数据的特点决定着可视化的设计原则。每项数据都有特定的属性(或称特征、维度)和对应的值,一组属性构成特征列表。按照属性的类型,数据可以分为数值型、有序型、类别型,数值型又可以进一步分为固定零点和非固定零点。其中,固定零点数据囊括了我们大多数的数据对象,它们都可以对应到数轴上的某个点;非固定零点主要包括以数值表示的特定含义,如表示地理信息的经纬度、表示日期的年月日等,在分析非固定零点数据时,我们更在意的是它们的区间。


    在对数据做过预处理和分析之后,我们就能够观察出待处理数据的分布和维度,再结合业务逻辑和可视化目标,有可能还要对数据做某些变换,这些变换包括:


    • 标准化,常用的手段包括(0,1)标准化或(-1,1)标准化,分别对应的是sigmoid函数和tanh函数,这么做的目的在于使数据合法和美观,但在这一过程中可能丢失影响数据分布、维度、趋势的信息,应该予以特别注意;
    • 拟合/平滑,为表现数据变化趋势,使受众对数据发展有所预测,我们会引入回归来对数据进行拟合,以达到减少噪音,凸显数据趋势的目的;
    • 采样,有些情况下,数据点过多,以至于不易可视化或者影响视觉体验,我们会使用随机采样的方法抽取部分数据点,抽样结果与全集近似分布,同时不影响可视化元素的对比或趋势;
    • 降维,一般而言,同一可视化图表中能够承载的维度有限(很难超过3个维度),必须对整个数据集进行降维处理。


    2. 可视化设计


    在开始设计之前,我们需要对人类视觉以及注意力作简要分析,这决定着我们如何在第一时间抓住受众的注意力。


    人类视觉感知到心理认知的过程要经过信息的获取、分析、归纳、解码、储存、概念、提取、使用等一系列加工阶段,每个阶段需要不同的人体组织和器官参与。简单来讲,人类视觉的特点是:


    • 对亮度、运动、差异更敏感,对红色相对于其他颜色更为敏感;
    • 对于具备某些特点的视觉元素具备很强的“脑补”能力,比如空间距离较近的点往往被认为具有某些共同的特点;
    • 对眼球中心正面物体的分辨率更高,这是由于人类晶状体中心区域锥体细胞分布最为密集;
    • 人们在观察事物时习惯于将具有某种方向上的趋势的物体视为连续物体;
    • 人们习惯于使用“经验”去感知事物整体,而忽略局部信息。


    这里引入一个概念——可视编码,它数据信息映射为可视化元素的技术,其通常具有表达直观、易于理解和记忆的特性。数据包含属性和值,相应可视编码也由两部分组成:标记和视觉通道,标记代表数据属性的分类,视觉通道表示人眼所能看到的各种元素的属性,包括大小、形状、颜色等,往往用来展示属性的定量信息。例如,对于柱状图而言,标记就是矩形,视觉通道就是矩形的颜色、高度或宽度等。


    数据可视化的设计目标和制作原则在于信、达、雅,即一要精准展现数据的差异、趋势、规律,二要准确传递核心思想,三要简洁美观,不携带冗余信息。结合人的视觉特点,很容易总结出好的数据可视化作品的基本特征:


    • 让用户的视线聚焦在可视化结果中最重要的部分;
    • 对于有对比需求的数据,使用亮度、大小、形状来进行编码更佳;
    • 使用尽量少的视觉通道编码数据,避免干扰信息。


    3. 可视编码的选择


    如同只学过视听语言并不能设计出可用的电影分镜一样,数据可视化这一艺术设计色彩浓厚的工作绝非做过几个饼图、柱状图就能胜任。在开始涉足实践讲解之前,我们需要解决以下疑问:


    可视化设计中优先选择哪些视觉通道?有多少种视觉通道可供使用?某个视觉通道能编码什么信息,能包含多少信息量?视觉通道表达信息能力的区别?哪些视觉通道互不相关而哪些又相互影响?


    看看下图,或许能从一定程度上给出答案:


    <img src="https://pic1.zhimg.com/50/v2-b2eee7100f7d497d99d31fc5c1f4eb28_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="554" data-rawheight="502" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="554" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-b2eee7100f7d497d99d31fc5c1f4eb28_r.jpg">


    上图列举了数据可视化作品中常用的视觉编码通道,针对同种数据类型,采用不同的视觉通道带来的主观认知差异很大。数值型适合用能够量化的视觉通道表示,如坐标、长度等,使用颜色表示的效果就大打折扣,且容易引起歧义;类似地,序列型适合用区分度明显的视觉通道表示,类别型适合用易于分组的视觉通道。


    需要指出的是,上图蕴含的理念可以应对绝大多数应用场景下可视化图形的设计“套路”,但数据可视化作为视觉设计的本质决定了“山无常势,水无常形”,任何可视化效果都拒绝生搬硬套,更不要说数据可视化的应用还要受到业务、场景和受众的影响。


    4. 配色


    相信每一个码农出身的数据分析师在做可视化设计时,都会对色彩如何搭配产生过困惑。色彩理论看起来简单却又乏味,用起来却不是那么得心应手。那么,如何让数据可视化作品简约、灵动、美观?下面介绍一些通用技巧。


    1)色调与明度的跨度都要大


    要确保配色非常容易辨识与区分,它们的明度差异一定要够大。明度差异需要全局考虑。但是,有一组明度跨度大的配色还不够。配色越多样,用户越容易将数据与图像联系起来。如果能善加利用色调的变化,就能使用户接受起来更加轻松。对于明度与色调,跨度越大,就能承载越多的数据。下图展示了相同色系下不同明度的色阶对比:


    <img src="https://pic4.zhimg.com/50/v2-afb448f81a04b3c6e319b3a1a9edc757_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="640" data-rawheight="268" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="640" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-afb448f81a04b3c6e319b3a1a9edc757_r.jpg">


    2)仿照自然的配色


    各行各业的设计师都知道这个小秘密,对于数据可视化工程师而言,这招更是屡试不爽。一个简单有效的方法是:找出心仪的图片,比如唯美的风景照片,使用photoshop中“滤镜—马赛克—调整多边形形状和大小”即可看到该图片中包含的各种颜色,然后利用吸管工具选出几种颜色即可:


    <img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-3e898e711c3fc3c9a542c652eaf9a8b2_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="524" data-rawheight="349" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="524" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-3e898e711c3fc3c9a542c652eaf9a8b2_r.jpg"><img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-e7fd825de9521f4c4a7e10ce3ccbcb4e_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="521" data-rawheight="347" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="521" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-e7fd825de9521f4c4a7e10ce3ccbcb4e_r.jpg">


    3)使用渐变


    无论你需要2种颜色还是10种,渐变中都能提取出这些颜色,让可视化图表感觉自然,同时保有足够的色调与明度差异。一个使用渐变的好方法就是:在Photoshop中拉辅助线到断点位置,与数据的数量对应上,然后持续对渐变进行测试与调整。


    <img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-c39eaa38397b4ed7a5675d3b1d1f7a91_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="554" data-rawheight="286" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="554" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-c39eaa38397b4ed7a5675d3b1d1f7a91_r.jpg">


    可以看到,配色表紧挨着顶部的灰度渐变,调整渐变叠加(之后就能得到精确的渐变色值),然后从那些断点处选取颜色,测试配色在实际运用中的效果。


    4)使用配色工具


    网上各种免费资源比比皆是,对于想设计出靓丽效果又无计可施的人而言,多参考以下这些工具是一个好办法:


    • ColorHunt——高质量配色方案,能够快速预览,如果你只需要4种颜色,这是绝佳的资源;
    • Kuler——photoshop配色工具,Adobe家出的,应该错不了;
    • Chroma.js——Chroma.js是一个微型的JavaScript库,适用于各种颜色处理的,可实现各种颜色的转换和色阶处理;
    • Color brewer——地图配色利器,如果你对基于地图的可视化配色方案感到困惑,这个在线工具应该能够帮到你。


    此外,关于配色还有一些小技巧可供参考:遵循公司既定的品牌风格;根据数据描述的对象来定,如数据描述的是咖啡,则可以考虑使用咖色系;使用季节或者节日相关主题的色彩;如果你实在对颜色搭配感到头疼,那就多使用万能的“灰色”和阴影。


    统计图表


    统计图表是使用最早的可视化图形,在数百年的进化过程中,逐渐形成了基本“套路”,符合人类感知和认知,进而被广泛接受。

    常见于各种分析报告的有柱状图、折线图、饼图、散点图、气泡图、雷达图,对于这些最常用的图表类型,下表可以为你指明大致方向:


    <img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-f02a7bd2a985c5ec426fbebd4e724166_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="590" data-rawheight="339" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="590" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-f02a7bd2a985c5ec426fbebd4e724166_r.jpg">


    我们在制作可视化图表时,首先要从业务出发,优先挑选合理的、符合惯例的图表,尤其是如果你的用户层次比较多样的情况下,请兼顾各个年龄段或者不同认知能力的用户的需求;其次是根据数据的各种属性和统计图表的特点来选择,例如饼图并不适合用作展示绝对数值,只适用于反映各部分的比例。对于常用图表,带着目的出发,遵循各种约束,相信你能找到合适的图表:


    <img src="https://pic4.zhimg.com/50/v2-2a83ff0ed0d8b57d9a6ea21c7d10b82b_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="591" data-rawheight="381" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="591" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-2a83ff0ed0d8b57d9a6ea21c7d10b82b_r.jpg">


    除了常用的图表之外,可供我们选择的还有:


    • 漏斗图:漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析,通过漏斗各环节业务数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在。
    • (矩形)树图:一种有效的实现层次结构可视化的图表结构,适用于表示类似文件目录结构的数据集;
    • 热力图:以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示,它基于GIS坐标,用于显示人或物品的相对密度;
    • 关系图:基于3D空间中的点—线组合,再加以颜色、粗细等维度的修饰,适用于表征各节点之间的关系;
    • 词云:各种关键词的集合,往往以字体的大小或颜色代表对应词的频次;
    • 桑基图:一种有一定宽度的曲线集合表示的图表,适用于展现分类维度间的相关性,以流的形式呈现共享同一类别的元素数量,比如展示特定群体的人数分布等;
    • 日历图:顾名思义,以日历为基本维度的对单元格加以修饰的图表。



    数据可视化的工具


    新型的数据可视化产品层出不穷,基本上各种语言都有自己的可视化库,传统数据分析及BI软件也都扩展出一定的可视化功能,再加上专门的用于可视化的成品软件,我们的可选范围实在是太多了。那么,我们要选择的可视化工具,必须满足互联网爆发的大数据需求,必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息,并根据新增的数据进行实时更新。


    • 实时性:数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求,必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新;
    • 简单操作:数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性,能满足互联网时代信息多变的特点;
    • 更丰富的展现:数据可视化工具需具有更丰富的展现方式,能充分满足数据展现的多维度要求;
    • 多种数据集成支持方式:数据的来源不仅仅局限于数据库;很多数据可视化工具都支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式,并能够通过互联网进行展现。


    数据可视化主要通过编程和非编程两类工具实现。主流编程工具包括以下三种类型:从艺术的角度创作的数据可视化,比较典型的工具是 Processing,它是为艺术家提供的编程语言;从统计和数据处理的角度,既可以做数据分析,又可以做图形处理,如R,SAS;介于两者之间的工具,既要兼顾数据处理,又要兼顾展现效果,D3.js、Echarts都是很不错的选择,二者这种基于Javascript的数据可视化工具更适合在互联网上互动的展示数据。


    1. 入门级


    入门级的意思是该工具是可视化工作者必须掌握的技能,难度不一定小、门槛也不一定低。相反,对于可视化大拿来说,这些工具依旧起到四两拨千斤的妙用。


    • Excel


    别以为EXCEL只会处理表格,你可以把它当成数据库,也可以把它当成IDE,甚至可以把它当成数据可视化工具来使用。它可以创建专业的数据透视表和基本的统计图表,但由于默认设置了颜色、线条和风格,使其难以创建用于看上去“高大上”视觉效果。尽管如此,我仍然推荐你使用Excel。


    <img src="https://pic1.zhimg.com/50/v2-4aff630bee3b75cd33867bbd16964364_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="552" data-rawheight="342" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="552" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-4aff630bee3b75cd33867bbd16964364_r.jpg">


    • Tableau



    相信每一个接触到数据可视化的人都听说过Tableau,它需要一些结构化的数据, 也需要你懂一些BI。 它不需要编程,而仅仅通过简单的拖拽操作即可完成惊艳的效果。对比Excel,它是专业应对数据可视化方案的利器,主要表现在数据可视化、聚焦/深挖、灵活分析、交互设计等功能。Tableau最大的缺点在于它是商业软件,个人使用的话只有14天的免费期,而官方售价不菲。


    <img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-b39b983f45978d7d30a75eedf4b2551d_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="530" data-rawheight="218" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="530" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-b39b983f45978d7d30a75eedf4b2551d_r.jpg"><img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-46857a054a116bfa9f387fe5748ad975_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="532" data-rawheight="197" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="532" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-46857a054a116bfa9f387fe5748ad975_r.jpg">


    2. 在线数据可视化


    • Google Charts


    Google Charts是一个免费的开源js库,使用起来非常简单,只需要在script标签中将src指向gstatic.com/charts/load然后即可开始绘制。它支持HTML5/SVG,可以跨平台部署,并特意为兼容旧版本的IE采用了vml。


    <img src="https://pic4.zhimg.com/50/v2-b12f8ed148f596396b8d85471fe2404b_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="519" data-rawheight="269" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="519" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-b12f8ed148f596396b8d85471fe2404b_r.jpg">


    在新版google charts 发布之前,google有个类似的产品叫做Google Charts API,不同之处在于后者使用http请求的方式将参数提交到api,而后接口返回一张png图片。如打开chart.googleapis.com/ch|1,0000ff,10,1,lt,即可显示下图:


    <img src="https://pic4.zhimg.com/50/v2-9fe84134f20f8ddb14b72290446784f7_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="250" data-rawheight="150" class="content_image" width="250">


    • Flot


    Flot是一个很棒的线图和条形图创建工具,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。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,可以让在用户悬停鼠标、点击、移开鼠标时展示不同的效果。比起其他制图工具,浮悬给予你更多的灵活空间。浮悬提供的选项不多,但它可以很好地执行常见的功能。


    <img src="https://pic4.zhimg.com/50/v2-58fdd9c343b8a1e8e7a107357f6b4b7f_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="467" data-rawheight="233" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="467" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-58fdd9c343b8a1e8e7a107357f6b4b7f_r.jpg">


    • D3


    D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式,例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。D3.js是数据驱动文件(Data-Driven Documents)的缩写,他通过使用HTML\CSS和SVG来渲染精彩的图表和分析图。D3对网页标准的强调足以满足在所有主流浏览器上使用的可能性,使你免于被其他类型架构所捆绑的苦恼,它可以将视觉效果很棒的组件和数据驱动方法结合在一起。


    <img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-4db1b3904bc61c71d0cd48fdecbb9545_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="503" data-rawheight="327" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="503" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-4db1b3904bc61c71d0cd48fdecbb9545_r.jpg">


    • Echarts


    百度出品的优秀产品之一,也是国内目前开源项目中少有的精品。一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器,底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。3.0版本中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化。Echarts最令人心动的是它丰富的图表类型,以及极低的上手难度。


    <img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-0379a9141253508c2c97e639b021ed25_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="409" data-rawheight="252" class="content_image" width="409">


    • Highcharts


    在Echarts出现之初,功能还不是那么完善,可视化工作者往往会选择HighCharts。Highcharts 系列软件包含 Highcharts JS,Highstock JS,Highmaps JS 共三款软件,均为纯 JavaScript 编写的 HTML5 图表库。Highcharts 是一个用纯 JavaScript 编写的一个图表库, 能够很简单便捷的在 Web 网站或是 Web 应用程序添加有交互性的图表。Highstock 是用纯 JavaScript 编写的股票图表控件,可以开发股票走势或大数据量的时间轴图表,Highmaps 是一款基于 HTML5 的优秀地图组件。


    <img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-1428113cb1bee21a65102e52710699f2_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="401" data-rawheight="220" class="content_image" width="401">


    • R


    严格来说,R是一种数据分析语言,与matlab、GNU Octave并列。然而ggplot2的出现让R成功跻身于可视化工具的行列,作为R中强大的作图软件包,ggplot2牛在其自成一派的数据可视化理念。它将数据、数据相关绘图、数据无关绘图分离,并采用图层式的开发逻辑,且不拘泥于规则,各种图形要素可以自由组合。当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。


    <img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-cb9946774c8ead7ced6b0abb273b7f3a_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="457" data-rawheight="382" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="457" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-cb9946774c8ead7ced6b0abb273b7f3a_r.jpg">


    • DataV


    阿里出品的数据可视化解决方案,之所以推荐DataV这个后起之秀,完全是因为淘宝双“11”活动中实时互动大屏幕太抢眼了。DataV支持多种数据源,尤其是和阿里系各种数据库完美衔接,如果你的数据本身就存在阿里云上,那选用DataV肯定是个省时省力的好办法。图表方面,DataV内置了丰富的图表模板,支持实时数据采集和解析。


    <img src="https://pic1.zhimg.com/50/v2-c00d047617eebc971e735414729929a0_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="553" data-rawheight="303" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="553" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-c00d047617eebc971e735414729929a0_r.jpg">


    3. 类GUI数据可视化


    • Crossfilter


    Crossfilter 是一个用来展示大数据集的 JavaScript 库,它可以把数据可视化和GUI控件结合起来,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。交互速度超快,甚至在上百万或者更多数据下都很快。Crossfilter也是一种JavaScript库,它可以在几乎不影响速度的前提下对数据创建过滤器,将过滤后的数据用于展示,且涉及有限维度,因此可以完成对海量数据集的筛选与加载。


    <img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-7e0a19c4671cd638883ba7ac254bfb52_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="587" data-rawheight="180" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="587" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-7e0a19c4671cd638883ba7ac254bfb52_r.jpg">


    4. 进阶工具


    • Processing


    Processing 是用 Java 编程语言写的,并且 Java 语言也是在语言树中最接近 Processing 的。所以,如果您熟悉 C 或 Java 语言,Processing 将很容易学。Processing 并不包括 Java 语言的一些较为高级的特性,但这些特性中的很多特性均已集成到了 Processing。如今,围绕它已经形成了一个专门的社区(openprocessing.org),致力于构建各种库以供用这种语言和环境进行动画、可视化、网络编程以及很多其他的应用。


    Processing 是一个很棒的进行数据可视化的环境,具有一个简单的接口、一个功能强大的语言以及一套丰富的用于数据以及应用程序导出的机制。


    <img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-e4e127e73d9b0cbb8461805098ee12e9_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="507" data-rawheight="227" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="507" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-e4e127e73d9b0cbb8461805098ee12e9_r.jpg">


    • Weka


    Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具,Weka不但是数据分析的强大工具,还能生成一些简单的图表。weka首先是一个数据挖掘的利器,它能够快速导入我们的结构化数据,然后对数据属性做分类、聚类分析,帮助我们理解数据。但他的可视化功能同样不逊色,选择界面中的visualization,你会立刻明白:是它让你理解数据,然后你才让用户可视化数据。


    <img src="https://pic4.zhimg.com/50/v2-615d9887b1f3efede7d4d25453ccc92f_hd.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="503" data-rawheight="369" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="503" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-615d9887b1f3efede7d4d25453ccc92f_r.jpg">


    结语


    我们所处的这个时代,是一个知识大爆发的时代。仅就编程这项技能来说,现在几乎人人都能写上一两行,程序员这个群体也比十年前有了更多维度上的扩展。各种工具的使用门槛越来越低,带来的是行业壁垒日渐消弭。会用某种可视化手段,并不是区分小白与专家的唯一标准,笔者曾听说有人拿unity、易语言这样的神器来实现可视化。所以,眼花缭乱的工具永远只是辅助,真正决定你在可视化道路上走多远的,是你对可视化理念的准确把握和执着坚守。


    参考资料:

    1. 清华大学数据可视化课程讲义——张松海

    2.《基本图表的特点和适用场合》

    3.《20 款数据可视化工具》

    4.《50个大数据可视化分析工具》


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  • 补充:数据可视化和Python数据可视化工具matplotlib 上次的笔记记录了数据采集与爬虫相关的知识,这次的笔记是对上次的笔记的补充,记录了与数据可视化相关的内容和关于python的数据可视化工具。 首先需要提到一个...

    补充:数据可视化和Python数据可视化工具matplotlib

    上次的笔记记录了数据采集与爬虫相关的知识,这次的笔记是对上次的笔记的补充,记录了与数据可视化相关的内容和关于python的数据可视化工具。
    首先需要提到一个问题,什么是数据可视化?
    举个例子,如果有一篇1000字的文章,翻来覆去都在描述两种事物之间的关系。读者对于这种长篇的文章是非常容易觉得枯燥乏味读不下去,但是如果把这段文章转换成导图的方式描述出来,可能读者对于描述的关系更加一目了然。也就是说导图的方式能让读者更直观的看到事物间关系等,那么数据可视化是一样的道理。

    数据可视化旨在借助于图形化手段,将数据以视觉形式来呈现,清晰有效地传达与沟通信息,帮助人们理解数据中蕴藏的规律和现象。
    数据可视化可以是静态的或交互的。几个世纪以来,人们一直在使用静态数据可视化,如图表和地图。交互式的数据可视化则相对更为先进:人们能够使用电脑和移动设备深入到这些图表和图形的具体细节,然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式。

    数据可视化的作用与意义:
    数据可视化将大量的高纬度繁琐数据以一种直观的图表的形式展现出来,使得数据在阅读方面变得极为便捷,使数据更加客观、更具说服力。
    数据可视化可以帮助我们分析海量数据中所存在的潜在价值和规律。
    数据可视化是数据挖掘的关键辅助工具,可以使人清晰的理解数据,从而调整我们的分析方法。

    数据可视化的应用场景:
    金融,股票;公司财务;医学;统计分析;自然科学等

    数据可视化的常用工具:
    可视化在线分析平台:Plotly
    基于编程语言实现的工具:Processing,matplotlib,R,pyecharts
    基于JavaScript实现的工具:Chart.js,Echarts,D3.js,flot
    函数公式数据可视化功能:wolframalpha,Tangle,seaborn

    1.Plotly:
    Plotly 是一款用来做数据分析和可视化的在线平台,功能非常强大,可以在线绘制很多图形比如条形图、散点图、饼图、直方图等等。而且还是支持在线编辑,以及多种语言python、javascript、matlab、R等许多API。它在python中使用也很简单,直接用pip install plotly就可以了

    2.matplotlib
    matplotlib是Python提供的数据可视化库之一。
    专门用于开发2D图表(包括3D图表)。
    以渐进、交互式方式实现数据可视化。
    图像结构:
    在这里插入图片描述
    注:图片源自官网。

    基本操作流程:
    导包 import matplotlib.pyplot as np
    创建画布,设置画布属性 plt.figure(figsize,dpi)
    绘图 plt.plot()
    plot为折线图,可以绘制多个图,可以使用不同的图形。
    显示图例 plt.lengend()
    添加刻度 plt.xtickets()
    显示网格 plt.grid()
    保存图片 plt.savefig()
    显示图片 plt.show()

    3.seaborn
    seaborn是一种基于matplotlib的图形可视化工具。它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。同时它能高度兼容NumPy与Pandas数据结构。seaborn比matplotlib更加容易使用,而且图例的风格更加现代化,更为美观。但是,相对于matplotlib更为灵活,在制作复杂度较高的图形时更有优势。
    seaborn与matplotlib区别:
    seaborn的底层是基于matplotlib的,他们的差异有点像在点餐时选套餐还是自己点的区别:matplotlib是独立点菜,可能费时费心但最后上桌的菜全是特别适合自己的;seaborn是点套餐,特别简单,一切都是配好的,虽然省时省心,但可能套餐里总有些菜是不那么合自己口味的。
    seaborn是用户把自己常用到的可视化绘图过程进行了函数封装,形成的一个“快捷方式”,seaborn的代码更简洁,可以用一行代码实现一个清晰好看的可视化输出。但是他有一个缺点:定制化能力会比较差,只能实现固化的一些可视化模板类型;matplotlib是可以实现高度定制化绘图的,高度定制化可以让你获得最符合心意的可视化输出结果,但也因此需要设置更多的参数,因而代码更加复杂一些。

    4.Echarts
    Echarts是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于关系数据可视化的关系图、treemap、旭日图,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图,仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。

    5…pyecharts
    pyecharts是一个Python中用于生成 Echarts 图表的类库,可以使得Echart和Python进行很好的对接。

    数据可视化的流程:
    1.需求分析:
    业务场景分析。
    明确可视化图形的需求。
    确定可视化的任务。
    2.数据分析:
    对数据进行细致解读,分析数据的特点:数据的维度、数据的分布、值的区间和数据之间的联系等。
    根据数据的特点确定设计思路。
    3.匹配图形:
    根据可视化的任务和数据的特点选择能的图形。
    4.确定风格:
    选择与业务场景相匹配的图形风格。
    5.优化图形:
    将数据绘制到图形各个维度上,不断调整至合理。
    修改图形的颜色、图例、坐标等参数,让图形更易看懂。
    6.效果测试:
    是否达到预期效果。
    是否满足业务需求。
    主题风格、颜色是否和场景匹配。
    图形是否清晰易懂。

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  • 数据可视化在数据科学领域... 但是,这些都只在有可靠的数据可视化工具的前提下才能完成。在数据可视化工具方面,开源不容小觑。但是,人们往往混淆免费和开源。开源是关于获得源代码,它与免费工具没什么关系。 ...

      数据可视化在数据科学领域中发挥着重要的作用。在不清楚数据的情况下,要监视和调整数据以使其按照应有的方式执行并不容易。这就是数据可视化发挥作用的地方,它把收集到的数据放到一个可视的上下文中,使数据更容易找出模式、跟踪趋势等。

      但是,这些都只在有可靠的数据可视化工具的前提下才能完成。在数据可视化工具方面,开源不容小觑。但是,人们往往混淆免费和开源。开源是关于获得源代码,它与免费工具没什么关系。

      本文列举了一些您可以考虑使用的开源数据可视化工具。

      Candela

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      提到开源和JavaScript,candela绝对是数据可视化的最佳软件包之一。该软件包带有一个标准化API,可用于实际数据科学应用程序,并且可以通过Resonant平台使用。

      Candela可以从标准软件包系统安装,也可以从源代码安装。 此外,尽管第一种安装过程很简单,但它并没有很多公开发行版本。另外,如果从源代码安装则稍微复杂一些,但允许用户运行最新的开发版本。

      Charted

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      Charted是一种开放源代码工具,可自动可视化数据。您要做的就是提供数据文件的链接,该工具将产生该数据的可共享可视化。Charted由Medium的产品科学团队于2013年创建,其使用的文件已经可供具有链接的任何人公开访问。而且,如果您想了解受保护的数据或敏感数据,可以在其安全网络上为自己的Charted实例提供服务。自创建以来,该工具在分析数据、与数据科学团队交流成果时非常受欢迎。

      Chart JS

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      Chart JS是关于社区维护的开源图表库。它可以帮助数据科学人员使用JavaScript可视化数据。 但是,在使用该工具之前,您必须将库包含在前端代码中。

      想要安装该库,您可以从GitHub版本下载最新版本。

      D3.js

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      D3.js是一个JavaScript库,用于基于数据的文档处理。该库通过使用HTML、SVG和CSS来帮助开发数据可视化。该平台的主要特点是在不绑定专有框架的情况下为用户提供现代浏览器的全部功能,结合了强大的可视化组件和数据驱动的文档对象模型(DOM)操作方法。

      Datawrapper

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      Datawrapper是一个开源的移动数据可视化平台,帮助每个人在几分钟内创建简单、正确和可嵌入的图表。该工具有免费和付费两种版本(免费版本是针对单个用户的,支持10,000个月图表视图)。

      该工具的设计方式很简单,您只需要上传您的数据,检查并描述它,数据可视化就会完成。此外,您还可以发布图表或嵌入图表。

      Dygraphs

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      Dygraphs是一个基于javascript的开源图表库,允许用户探索和解释密集的数据集。然而,但是,它需要一定程度的Web编程背景才能使用图表。它生成的图表是交互式的,用户可以通过鼠标点击来突出显示各个值,单击并拖动来缩放,双击来缩小,shift-拖动来平移等等。

      此外,Dygraphs最好的一点是它可以处理大量数据集。

      Leaflet

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      Leaflet是用于移动友好型交互式地图的开源JavaScript库。 此工具的特点是它非常轻巧,JS的大小仅为38 KB。该工具的设计方式使其具有大多数开发人员所需的几乎所有映射特性。

      Leaflet不仅有许多用于添加功能的插件,而且还可以在所有主要的台式机和移动平台上高效工作。由于它是一种开放源代码工具,因此有其记录良好的API和可读的源代码。

      RAW Graphs

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      RAW Graphs是一个开源数据可视化框架。 这个工具最好的是,您要做的就是剪切、粘贴数据,上传或提供数据链接,它会创建各种图表。该框架建立在D3.js库上,就算不是程序员都可以轻松使用。

      RAW Graph于2013年首次公开发布,被许多人视为数据可视化领域中最重要的工具之一。

      数据是未来数字经济的最核心的生产资料,被称为新时代的“石油” ,数据可实时是数据分析中极为重要的一环,掌握可靠的数据可视化工具无疑是抓住了发展的先机。

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    千次阅读 2019-03-06 23:31:00
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空空如也

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