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20大數(shù)據(jù)可視化工具點評

2013-10-31    藍藍設(shè)計的小編

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來源:http://www.uisdc.com/100-things-you-should-know-about-design

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@親愛的蔥 數(shù)據(jù)可視化在當前是一個熱門話題,旨在借助于圖形化手段,清晰有效地傳達與溝通信息。但是,這并不就意味著,數(shù)據(jù)可視化就一定因為要實現(xiàn)其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜。為了有效地傳達思想概念,美學形式與功能需要齊頭并進,通過直觀地傳達關(guān)鍵的方面與特征,從而實現(xiàn)對于相當稀疏而又復雜的數(shù)據(jù)集的深入洞察。

然而,設(shè)計人員往往并不能很好地把握設(shè)計與功能之間的平衡,從而創(chuàng)造出華而不實的數(shù)據(jù)可視化形式,無法達到其主要目的,也就是傳達與溝通信息。

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如今學習應(yīng)用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)可視化工具有個大致了解。以下是Netmagzine列舉的二十大數(shù)據(jù)可視化工具,無論你是準備制作簡單的圖表還是復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

Excel的圖形化功能并不強大,但Excel是分析數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的理想工具,也能創(chuàng)建供內(nèi)部使用的數(shù)據(jù)圖,但是Excel在顏色、線條和樣式上可選擇的范圍有限,這也意味著用Excel很難制作出能符合專業(yè)出版物和網(wǎng)站需要的數(shù)據(jù)圖。但是作為一個的內(nèi)部溝通工具,Excel應(yīng)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)雖然并不是真正的可視化工具,但卻是常見的數(shù)據(jù)格式。你必須理解他們的結(jié)構(gòu),并懂得如何從這些文件中導入或者導出數(shù)據(jù)。以下將要介紹的所有數(shù)據(jù)可視化工具都支持CSV、JSON中至少一種格式。

第二部分:在線數(shù)據(jù)可視化工具

3.Google Chart API

google chart API

Google Chart API工具集中取消了靜態(tài)圖片功能,目前只提供動態(tài)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(shè)備將無法使用,此外也無法離線使用或者將結(jié)果另存其他格式,之前的靜態(tài)圖片就不存在這個問題。盡管存在上述問題,不可否認的是Google Chart API的功能異常豐富,如果沒有特別的定制化需要,或者對Google視覺風格的抵觸,那么你大可以從Google Chart開始。

4.Flot

flot

Flot是一個優(yōu)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.Rapha?l

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Rapha?l是創(chuàng)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,在任何分辨率下的顯示效果都很好。

6.D3

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復雜圖表樣式,例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞云等。雖然D3能夠提供非常花哨的互動圖表,但你在選擇數(shù)據(jù)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

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如果你需要制作信息圖而不僅僅是數(shù)據(jù)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(shè)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(fā)你靈感的地方。

第三部分:互動圖形用戶界面(GUI)控制

如果數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)可視化的發(fā)展,按鈕、下拉列表和滑塊都在進化成更加復雜的界面元素,例如能夠調(diào)整數(shù)據(jù)范圍的互動圖形元素,推拉這些圖形元素時輸入?yún)?shù)和輸出結(jié)果數(shù)據(jù)會同步改變,在這種情況下,圖形控制和內(nèi)容已經(jīng)合為一體。以下這些工具能夠幫你實現(xiàn)這些功能:

8.Crossfilter

crossfilter

當我們?yōu)榉奖憧蛻魹g覽數(shù)據(jù)開發(fā)出更加復雜的工具時,我們已經(jīng)能夠創(chuàng)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(yīng)用:當你調(diào)整一個圖表中的輸入范圍時,其他關(guān)聯(lián)圖表的數(shù)據(jù)也會隨之改變。

9.Tangle

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JavaScript庫Tangle進一步模糊了內(nèi)容與控制之間的界限。在下圖這個應(yīng)用實例中,Tangle生成了一個負載的互動方程,讀者可以調(diào)整輸入值獲得相應(yīng)數(shù)據(jù)。

第四部分:地圖工具

地圖生成是web上最困難的任務(wù)之一。Google Maps的出現(xiàn)完全顛覆了過去人們對在線地圖功能的認識。而Google發(fā)布的Maps API則讓所有的開發(fā)者都能在自己的網(wǎng)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(shù)據(jù)可視化項目中植入定制化的地圖方案,目前市場上已經(jīng)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(guān)鍵的業(yè)務(wù)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,看什么都像釘子?!?/p>

10. Modest Maps

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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

leaflet

CloudMade團隊為大家?guī)砹薒eaflet,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(wǎng)頁的需要。Leaflet和Modest Maps都是開源項目,有強大的社區(qū)支持,是在網(wǎng)站中整合地圖應(yīng)用的理想選擇。

12. PolyMaps

polymaps

Polymaps是另外一個地圖庫,但主要面向數(shù)據(jù)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

OpenLayers可能是所有地圖庫中可靠性最高的一個。雖然文檔注釋并不完善,且學習曲線非常陡峭,但是對于一些特定的任務(wù)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

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Kartograph的標記線是對地圖繪制的重新思考,我們都已經(jīng)習慣了莫卡托投影(Mercator projection),但是Kartograph為我們帶來了更多的選擇。如果你不需要調(diào)用全球數(shù)據(jù),而僅僅是生成某一區(qū)域的地圖,那么Kartogaph將使你脫穎而出。

15.CartoDB

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CartoDB是一個不可錯過的網(wǎng)站。你可以用CartoDB很輕易就把表格數(shù)據(jù)和地圖關(guān)聯(lián)起來,這方面CartoDB是最優(yōu)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(zhuǎn)化成經(jīng)度/維度數(shù)據(jù)并在地圖上標記出來。目前CartoDB支持免費生成五張地圖數(shù)據(jù)表,更多使用需要支付月費。

Charting Fonts

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(隨著iPad3等高清移動設(shè)備的普及)web開發(fā)的一個趨勢是將符號字體與字體整合(把符號變成字體),創(chuàng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)可視化做一些“嚴肅”的工作,那么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(yīng)用和編程環(huán)境。

16. Processing

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Processing是數(shù)據(jù)可視化的招牌工具。你只需要編寫一些簡單的代碼,然后編譯成Java。目前還有一個Processing.js項目,可以讓網(wǎng)站在沒有Java Applets的情況下更容易地使用Processing。由于端口支持Objective-C,你也可以在iOS上使用Processing。雖然Processing是一個桌面應(yīng)用,但也可以在幾乎所有平臺上運行,此外經(jīng)過數(shù)年發(fā)展,Processing社區(qū)目前已近擁有大量實例和代碼。

17.NodeBox

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NodeBox是OS X上創(chuàng)建二維圖形和可視化的應(yīng)用程序。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(yè)數(shù)據(jù)分析工具。如果你是一個專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師,那么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(shù)據(jù)分析行業(yè)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(shù)機構(gòu)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征是都有強大的社區(qū)支持。開源分析工具性能不輸老牌專業(yè)工具,插件的支持甚至更好。

18.R

R

作為用來分析大數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計組件包,R是一個非常復雜的工具,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(qū)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

weka

當你成長成一名數(shù)據(jù)科學家的時候,你需要將個人能力從數(shù)據(jù)可視化擴展到數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。Weka是一個能根據(jù)屬性分類和集群大量數(shù)據(jù)的優(yōu)秀工具,Weka不但是數(shù)據(jù)分析的強大工具,還能生成一些簡單的圖表。

20. Gephi

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Gephi是進行社交圖譜數(shù)據(jù)可視化分析的工具,不但能處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集并生成漂亮的可視化圖形,還能對數(shù)據(jù)進行清洗和分類。Gephi是一種非常特殊的軟件,也非常復雜,先于他人掌握Gephi將使你一騎絕塵。

資料來源:IT經(jīng)理網(wǎng)

 

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