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  • 以下是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的图形化功能并不强大...

    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SVGCanvas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 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

    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 (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

    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

    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

    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

    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

    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 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 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 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

    (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 Chartwell 和 Chartjunk 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

    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 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, SPSS 和 SAS 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

    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

    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 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
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.在学习大数据之前,需要具备什么基础
    http://www.duozhishidai.com/article-12916-1.html
    2.大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?
    http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html
    3.大数据的特点是什么,大数据与Hadoop有什么关系?
    http://www.duozhishidai.com/article-13276-1.html


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  • 为了满足并超越客户的期望,大数据可视化工具应该具备这些特征:能够处理不同种类型的传入数据能够应用不同种类的过滤器来调整结果能够在分析过程中与数据集进行交互能够连接到其他软件来接收输入数据,或为其他...

    大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一。 一旦原始数据流被以图像形式表示时,以此做决策就变得容易多了。 为了满足并超越客户的期望,大数据可视化工具应该具备这些特征:

    能够处理不同种类型的传入数据

    能够应用不同种类的过滤器来调整结果

    能够在分析过程中与数据集进行交互

    能够连接到其他软件来接收输入数据,或为其他软件提供输入数据

    能够为用户提供协作选项

    尽管实际上存在着无数专门用于大数据可视化的工具,且它们都是既开源又专有的,在这其中还是有一些工具表现比较突出,因为它们提供了上述所有或者很多部分功能。 我们将介绍5种最受欢迎的大数据可视化工具,帮助大家选择适合自己需求的工具。

    1、灯果数据可视化

    灯果数据可视化BI软件是新一代人工智能数据可视化大屏软件,内置丰富的大屏模板,可视化编辑操作,无需任何经验就可以创建属于你自己的大屏,被广泛应用于商业、经济、医疗等领域的中。

    软件支持图表组件、多媒体组件、3D模型和三维城市等组件,支持雨、雪、烟花和星空等特效,支持自定义动画设置,可以做出各种炫酷的大屏。同时支持内网数据源和公网数据源,包括Excel、CSV、静态JSON、XML、HTTP API、MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MongoDB等。支持大屏尺寸自定义设置,自动适配各种大屏显示设备,无论是移动端还是PC端都能完美显示,随时随地都可以查看您的大屏数据。

    官网下载地址:http://www.dengguobi.com/?type=download

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    2、Jupyter

    JupyteR是一个开源项目,通过十多种编程语言实现大数据分析、可视化和软件开发的实时协作。 它的界面包含代码输入窗口,并通过运行输入的代码以基于所选择的可视化技术提供视觉可读的图像。

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    3、Tableau

    Tableau是大数据可视化的市场领导者之一,在为大数据操作,深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。

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    4、Google Chart

    Google Chart提供了大量的可视化类型,从简单的饼图、时间序列一直到多维交互矩阵都有。 图表可供调整的选项很多。如果需要对图表进行深度定制,可以参考详细的帮助部分。Google Chart:Google支持的免费而强大的整合功能。

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    5、D3.js

    D3.js代表Data Driven Document,一个用于实时交互式大数据可视化的JS库。 由于这不是一个工具, 所以用户在使用它来处理数据之前,需要对Javascript有一个很好的理解,并能以一种能被其他人理解的形式呈现。 除此以外,这个JS库将数据以SVG和HTML5格式呈现,所以像IE7和8这样的旧式浏览器不能利用D3.js功能。

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  • 授权转载自大数据文摘 ID:BigDataDigest原文作者Volodymyr Fedak翻译:胡雯思想像阅读书本一样阅读数据流?这只有在电影中才有可能发生。... 为了满足并超越客户的期望,大数据可视化工具应该具...

    授权转载自大数据文摘 ID:BigDataDigest

    原文作者Volodymyr Fedak

    翻译:胡雯思

    想像阅读书本一样阅读数据流?这只有在电影中才有可能发生。 在现实世界中,企业必须使用数据可视化工具来读取原始数据的趋势和模式。

    大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一。 一旦原始数据流被以图像形式表示时,以此做决策就变得容易多了。 为了满足并超越客户的期望,大数据可视化工具应该具备这些特征:

    · 能够处理不同种类型的传入数据

    · 能够应用不同种类的过滤器来调整结果

    · 能够在分析过程中与数据集进行交互

    · 能够连接到其他软件来接收输入数据,或为其他软件提供输入数据

    · 能够为用户提供协作选项

    尽管实际上存在着无数专门用于大数据可视化的工具,且它们都是既开源又专有的,在这其中还是有一些工具表现比较突出,因为它们提供了上述所有或者很多部分功能。 我们将介绍4种最受欢迎的大数据可视化工具,帮助大家选择适合自己需求的工具。

    Jupyter:大数据可视化的一站式商店

    JupyteR是一个开源项目,通过十多种编程语言实现大数据分析、可视化和软件开发的实时协作。 它的界面包含代码输入窗口,并通过运行输入的代码以基于所选择的可视化技术提供视觉可读的图像。

    但是,以上提到的功能仅仅是冰山一角。 Jupyter Notebook可以在团队中共享,以实现内部协作,并促进团队共同合作进行数据分析。 团队可以将Jupyter Notebook上传到GitHub或Gitlab,以便能共同合作影响结果。团队可以使用Kubernetes将Jupyter Notebook包含在Docker容器中,也可以在任何其他使用Jupyter的机器上运行Notebook。 在最初使用Python和R时,Jupyter Notebook正在积极地引入Java,Go,C#,Ruby等其他编程语言编码的内核。

    除此以外,Jupyter还能够与Spark这样的多框架进行交互,这使得对从具有不同输入源的程序收集的大量密集的数据进行数据处理时,Jupyte能够提供一个全能的解决方案。

    Tableau:AI,大数据和机器学习应用可视化的最佳解决方案

    Tableau是大数据可视化的市场领导者之一,在为大数据操作,深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。

    Tableau可以与Amazon AWS,MySQL,Hadoop,Teradata和SAP协作,使之成为一个能够创建详细图形和展示直观数据的多功能工具。 这样高级管理人员和中间链管理人员能够基于包含大量信息且容易读懂的Tableau图形作出基础决策。

    Google Chart:Google支持的免费而强大的整合功能

    谷歌是当今领导力的代名词。正如谷歌浏览器是当前最流行的浏览器一样,谷歌图表也是大数据可视化的最佳解决方案之一,更不用说它是完全免费的,并得到了Google的大力技术支持。 为什么它能得到Google的支持? 因为通过Google Chart来分析的数据显然是要用于训练Google研发的AI,这样的合作对于各方来说都是双赢的。

    Google Chart提供了大量的可视化类型,从简单的饼图、时间序列一直到多维交互矩阵都有。 图表可供调整的选项很多。如果需要对图表进行深度定制,可以参考详细的帮助部分。

    该工具将生成的图表以HTML5 / SVG呈现,因此它们可与任何浏览器兼容。 Google Chart对VML的支持确保了其与旧版IE的兼容性,并且可以将图表移植到最新版本的Android和iOS上。 更重要的是,Google Chart结合了来自Google地图等多种Google服务的数据。 生成的交互式图表不仅可以实时输入数据,还可以使用交互式仪表板进行控制。

    D3.js:以任何您需要的方式直观地显示大数据

    D3.js代表Data Driven Document,一个用于实时交互式大数据可视化的JS库。 由于这不是一个工具, 所以用户在使用它来处理数据之前,需要对Javascript有一个很好的理解,并能以一种能被其他人理解的形式呈现。 除此以外,这个JS库将数据以SVG和HTML5格式呈现,所以像IE7和8这样的旧式浏览器不能利用D3.js功能。

    从不同来源收集的数据如大规模数据将与实时的DOM绑定并以极快的速度生成交互式动画(2D和3D)。 D3架构允许用户通过各种附件和插件密集地重复使用代码。

    最后的想法

    以上提到的4种可视化工具只不过是大量在线或独立的数据可视化解决方案和工具中的一部分 。 每家公司都能够找到最适合他们的工具,并能够使用这些工具帮助他们将输入的原始数据转化为一系列清晰易懂的图像和图表。 这些数据本身没有任何价值,是借助可视化做的决策帮助它们实现驱动价值的 - -数据可视化工具有助于确定趋势和模式,从而做出有证据支持的决策。

    我们希望您能在大数据可视化原理,技术和工具方面找到有用和有趣的系列文章。 如果有,请广泛分享!

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  • 大数据可视化工具

    2020-08-23 18:05:16
    一. 可视化 定义:将抽象的科学或者商业数据.用图像表示出来.帮助理解数据的意义的过程。它通常会在进行数据分析(data analysis)的过程中大量的使用。 二. Spring Boot(后端)构建Web项目,可以节省很多不必要的...

    一. 可视化
    定义:将抽象的科学或者商业数据.用图像表示出来.帮助理解数据的意义的过程。它通常会在进行数据分析(data analysis)的过程中大量的使用。
    二. Spring Boot(后端)构建Web项目,可以节省很多不必要的配置
    三. 使用Echarts构建静态数据可视化
    四. 使用Echarts构建动态数据可视化
    五. 阿里云DataV数据可视化

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  • 想像阅读书本一样阅读数据流?这只有在电影中才有可能发生。... 为了满足并超越客户的期望,大数据可视化工具应该具备这些特征:· 能够处理不同种类型的传入数据· 能够应用不同种类的过滤器来调整结果·...
  • 为了满足并超越客户的期望,大数据可视化工具应该具备这些特征:· 能够处理不同种类型的传入数据· 能够应用不同种类的过滤器来调整结果· 能够在分析过程中与数据集进行交互· 能够连接到其他软件来接收输入数据...
  • 想像阅读书本一样阅读数据流?... 为了满足并超越客户的期望,大数据可视化工具应该具备这些特征:· 能够处理不同种类型的传入数据· 能够应用不同种类的过滤器来调整结果· 能够在分析过程中与...
  • 想像阅读书本一样阅读数据流?这只有在电影中才有可能... 为了满足并超越客户的期望,大数据可视化工具应该具备这些特征:1· 能够处理不同种类型的传入数据2· 能够应用不同种类的过滤器来调整结果3· 能够在分析过...
  • 第7章 大数据可视化工具
  • 大数据可视化工具比较及应用 描述的是目前比较火的大数据可视化方面的东西
  • 大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一。这篇文章主要介绍了4个最受欢迎的大数据可视化工具,需要的朋友可以参考下
  • 随着社会的不断发展,时代的不断变迁,大数据也正在潜移默化的影响着我们的生活,逐渐成为我们生活的重要扮演者,常此以来,作为大数据的幕后工作者,数据分析...接下来我们就一起来看看大数据可视化几种常用的工具...
  • 大数据可视化工具因其能将数字变成酷炫的图表而进入大众视野,但大家对该产品的了解还很有限,本文将从竞争格局、发展现状以及未来趋势三个维度具体探究大数据可视化工具市场的发展。   大数据可视化工具的市场...
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  • 4个最受欢迎的大数据可视化工具

    万次阅读 多人点赞 2018-03-26 00:00:00
    授权转载自大数据文摘 ID:BigDataDigest原文作者Volodymyr Fedak翻译:胡雯思想像阅读书本一样阅读数据流?这只有在电影中才有可能发生。 在现实世界中,企业... 为了满足并超越客户的期望,大数据可视化工具应该具
  • 本文将推荐10个可用于处理大数据可视化工具,无论你是需要对数据进行分析并且决定用最好的方式向你的客户或同事进行展示,还是你心里有一个视觉化布局但需要将此概念应用到生活中,该表单中总会有一款工具能够满足...
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  • 62个大数据可视化工具

    万次阅读 2017-12-19 22:39:53
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  • 二十大数据可视化工具点评

    千次阅读 2014-12-03 14:14:30
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空空如也

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大数据可视化工具