有没有推荐的数据可视化工具 国内有哪些好的数据可视化工具,推荐一下

作者&投稿:臧审 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
必须有可以推荐的数据可视化工具,国外的有tableau、raw、echarts、Leaflet、qlikview、Timeflow等,国内的有finebi、魔镜、BDP等

Data Analytics

必用数据可视化插件:highcharts

专用领域必用:LightningChart(例如:用于医疗,进行体渲染等领域)



数据可视化发展到今天,已经成为各领域广泛应用的技术,东软平台云 DataViz 作为新一代可视化产品不仅具备 TB 级海量数据的秒级分析能力,而且能高效地实现数据的高端展现。80+ 动态酷炫图表,10+ 边框展现效果,只需简单拖拽配置,代码小白也能分分钟搞定。一键切换至固定分辨率模式,满足任意屏幕的可视化应用,让你的大屏展现从未如此快捷、完美、酷炫。DataViz 数据可视化分析平台,提供多类型数据源接入、数据集可视化定义、自助多维数据分析以及交互式故事板等功能,旨在以高效、低学习成本的使用方式,为业务人员提供数据可视化分析服务,洞悉商业价值,辅助企业决策。

有哪些值得推荐的数据可视化工具~

大讲台数据可视化培训为你解答:
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、GoogleChartAPI
GoogleChartAPI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GoogleChart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GoogleChartAPI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GoogleChart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、Rapha?l
Rapha?l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(DataDrivenDocuments)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。GoogleMaps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MapsAPI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、ModestMaps
顾名思义,ModestMaps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ModestMaps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,ModestMaps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ModestMaps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(Mercatorprojection),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。
ChartingFonts(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FFChartwell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JavaApplets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OSX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。

诚然,数据可视化可谓是数据分析工作的最后一道工序,前面的作业做得再好,如果不能很好地展现出来,那就算是临门一脚、功亏一篑了……下面给大家列出好用的数据可视化工具清单,希望可以为你的学习或工作带来一些帮助。
1、强大的R可视化包-ggplot2
R是一款偏向于统计分析的脚本语言软件,基于S语言开发,如果你是R语言忠实fans,我相信你一定不会不知道R里单独的一个绘图包—ggplot2,之所以给ggplot2“强大”的头衔,一方面确实能够轻松应付各个领域的图像绘制,静态的,动态的,说的出名字的,个性化特制的;另一方面小编就是学统计学的,自然相对熟悉这个包。
ggplot2由Hadley Wickham在2005年创造。受欢迎的原因是将图形分解为语素(如尺度、图层)的思想。ggplot2可以作为R语言基础绘图包的替代,同时ggplot2预设有多种印刷及网页尺寸。


较R基础绘图包而言,ggplot2允许用户在更抽象的层面上增加、删除或转换图表中的元素。 这种抽象化的代价是执行速度。ggplot2 较 lattice 绘图包而言更耗时。
2、数据科学的达芬奇—matplotlib
如果你偏好使用python做数据分析,那我相信你对matplotlib不能再熟悉了,matplotlib 是Python语言及其数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。
Matplotlib的优点:带有内置代码的默认绘图样式;与Python的深度集成;图形绘制相较Gnuplot更加美观。缺点嘛,高度依赖其他包,如Numpy。只适用于Python:很难在Python以外的语言中使用。
我们来用python里的matplotlib做一个散点图试试:
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import rand
a = rand(100)
b = rand(100)
plt.scatter(a,b)
plt.show()

3、菜单式操作用户的福音书—Tableau
近期有企业招聘要求会Tbaleau,小编也是最近才知道这个软件的。
tableua是一家软件公司总部设在西雅图,华盛顿,美国产生交互式数据可视化产品,着重于商务智能。Tableau产品查询关系数据库,OLAP多维数据集,云数据库和电子表格,然后生成许多图表类型。产品还可以从其内存数据引擎中提取数据并存储和检索。

4、微软忠实用户离不开的交互式标板—PowerBI
Power BI是Microsoft提供的业务分析服务。它提供具有自助式商业智能功能的交互式可视化,最终用户可以自行创建报告和仪表板,而无需依赖信息技术人员或数据库管理员.PowerBI与excel无缝接入,专业增强版的excel更是不需要安装PowerBI插件,打开excel就可食用了。

当然有些数据分析软件也带透视表、绘图功能,如MySQL、SPSS,但数据可视化不作为主要功能,这里就不如上面较详细说了。

常见的数据可视化工具有哪些?
答:提供透明的报告和更好的可伸缩性。支持多种数据表示格式。无需任何人工输入即可维护数据和信息。它可以帮助您了解当前的市场趋势,以便您做出更好的决定。关于常见的数据可视化工具有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多...

数据可视化的工具有哪些
答:除了免费的个人账户以外,ChartBlocks还提供功能更加强大的专业账户和旗舰账户。一些数据可视化工具还为个人、团队和企业提供了不同的版本,这些工具比免费工具有更丰富的功能和技术支持。3、Tableau是全球知名度很高的数据可视化工具,你可以轻松用Tableau将数据转化成你想要的形式。Tableau是一个非常强大,安全...

数据可视化的软件,个人使用的,求推荐,最好多说几个,多多益善?
答:回答:数据可视化工具是为了直观的向用户展现数据与数据之间的联系和相互影响的情况,方便用户了解情况,节约用户时间,辅助用户做出决策。 数据可视化工具有很多,我选了几个工具,各具特色,希望对你有所帮助。 Leaflet Leaflet为了创建对移动设备友好的交互式地图而生,是一个开源的JavaScript库。 Infogram 这是一...

惊艳:近百种数据可视化工具效果展示,总有一款适合你!
答:数据时代,没有一款好的数据可视化分析工具,光有团队怎么行?商场如战场,数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息,阿里用大数据成立了小微金融服务集团,而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉,数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具,让你不仅大饱眼福,而且...

数据可视化分析工具有哪些
答:2、数据可视化有助于发现模式和趋势。通过图形化展示数据,人们更容易发现数据之间的关联、规律和趋势,帮助决策者做出更准确的判断和预测。3、数据可视化促进了数据驱动的决策。通过可视化工具,决策者能够更直观地了解业务状况,基于数据做出明智的战略决策,提高决策的科学性和精准性。4、数据可视化有助于...

哪个数据可视化工具比较好?
答:下面我将一一分别进行工具介绍: 一.数据可视化库类 一个纯javascript的数据可视化库,百度的产品,常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块,图表种类多,动态可视化效果,开源免费。 评价: 非常好的一个可视化库,图表种类多,可选的主题。Echarts中主要还是以图表为主,没有提供文本和表格方面的展现库,如果有相关需求还需...

常用的数据可视化软件有哪些?
答:Tableau是桌面系统中最简单的商业智能工具软件,Tableau没有强迫用户编写自定义代码,新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上,不仅能够监测信息,而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活,具有高度的动态性。Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手,各公司可以用它...

好用的数据分析可视化工具有哪些?
答: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。3.Google Chart API Google Chart API工具集中取消了静态图片...

有哪些好用的数据可视化工具
答:但是,这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与...

有没有推荐的数据可视化工具
答:1、Tabluea:之前我和朋友为了学习特地花钱买过Tabluea,话说真的蛮贵的,一年要999刀,我们几个人AA买了一年,我们轮流用,也玩过他们很多功能,工具挺不错的,功能挺强大的,可视化效果确实很不错,也有数据钻取等功能效果,貌似现在又出新版本了,但是Tabluea真的有点小贵了。2、BDP个人版:操作...