【可視化必備】大數據時代的可視化工具

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數據是博士們最愛搞的玩意，好比音頻波形數據分析（如今的語音搜索技術-搜歌什麼的），而大數據時代也很是須要進行數據可視化（圖片和音樂是通行的語言）。不過這幾年不少新的信息圖網站常常發佈一些有趣的圖片，好比多閱，可比春運的大遷徙數據酷多了，做爲曾經數據狗一名，發現本篇可視化工具介紹很是全面，爲方便收藏，直接拉到豆瓣這邊來了，但願作數據的朋友喜歡。此外強力推薦百度開發的echarts和easel.ly.

如下爲《二十大數據可視化工具點評》：

現在學習應用數據可視化的渠道有不少，你能夠跟蹤一些專家博客，但更重要的一點是實踐/實操，你必須對目前可用的數據可視化工具備個大體瞭解。如下是Netmagzine列舉的二十大數據可視化工具，不管你是準備製做簡單的圖表仍是複雜的圖譜或者信息圖，這些工具都能知足你的須要。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的圖形化功能並不強大，但Excel是分析數據的理想工具，上圖是Excel生成的熱力地圖
做爲一個入門級工具，Excel是快速分析數據的理想工具，也能建立供內部使用的數據圖，可是Excel在顏色、線條和樣式上可選擇的範圍有限，這也意味着用Excel很難製做出能符合專業出版物和網站須要的數據圖。可是做爲一個高效的內部溝通工具，Excel應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對象註釋）雖然並非真正的可視化工具，但倒是常見的數據格式。你必須理解他們的結構，並懂得如何從這些文件中導入或者導出數據。如下將要介紹的全部數據可視化工具都支持CSV、JSON中至少一種格式。


第二部分：在線數據可視化工具

3.Google Chart API
 

Google Chart API工具集中取消了靜態圖片功能，目前只提供動態圖表工具。可以在全部支持SVG\Canvas和VML的瀏覽器中使用，可是Google Chart的一個大問題是：圖表在客戶端生成，這意味着那些不支持JavaScript的設備將沒法使用，此外也沒法離線使用或者將結果另存其餘格式，以前的靜態圖片就不存在這個問題。儘管存在上述問題，不能否認的是Google Chart API的功能異常豐富，若是沒有特別的定製化須要，或者對Google視覺風格的抵觸，那麼你大能夠從Google Chart開始。

4.Flot

Flot是一個優秀的線框圖表庫，支持全部支持canvas的瀏覽器（目前主流的瀏覽器如火狐、IE、Chrome等都支持）。




5.Raphaël
 

Raphaël是建立圖表和圖形的JavaScript庫，與其餘庫最大的不一樣是輸出格式僅限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（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另外一種JavaScript庫。可是D3可以提供大量線性圖和條形圖以外的複雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集羣和單詞雲等。雖然D3可以提供很是花哨的互動圖表，但你在選擇數據可視化工具時，須要牢記的一點是：知道在什麼時候保持簡潔。

7.Visual.ly
 

若是你須要製做信息圖而不只僅是數據可視化，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：「信息圖設計師的在線集市」，可是也提供了大量信息圖模板。雖然功能還有不少限制，可是Visual.ly絕對是個能激發你靈感的地方。


第三部分：互動圖形用戶界面（GUI）控制

若是數據可視化的互動性強大到能夠做爲GUI界面會怎樣？隨着在線數據可視化的發展，按鈕、下拉列表和滑塊都在進化成更加複雜的界面元素，例如可以調整數據範圍的互動圖形元素，推拉這些圖形元素時輸入參數和輸出結果數據會同步改變，在這種狀況下，圖形控制和內容已經合爲一體。如下這些工具可以幫你實現這些功能：

8.Crossfilter

當咱們爲方便客戶瀏覽數據開發出更加複雜的工具時，咱們已經可以建立出既是圖表，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應用：當你調整一個圖表中的輸入範圍時，其餘關聯圖表的數據也會隨之改變。

 

9.Tangle

JavaScript庫Tangle進一步模糊了內容與控制之間的界限。在下圖這個應用實例中，Tangle生成了一個負載的互動方程，讀者能夠調整輸入值得到相應數據。

 
第四部分：地圖工具

地圖生成是web上最困難的任務之一。Google Maps的出現徹底顛覆了過去人們對在線地圖功能的認識。而Google發佈的Maps API則讓全部的開發者都能在本身的網站中植入地圖功能。

近年來，在線地圖的市場成熟了不少，若是你須要在數據可視化項目中植入定製化的地圖方案，目前市場上已經有不少選擇，可是知道在什麼時候選擇何種地圖方案則成了一個很關鍵的業務決策。地圖方案看上去功能都很強大，可是切忌：「有了一把錘子，看什麼都像釘子。」

 

10. Modest Maps

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。這彷佛意味着Modest Maps只提供一些基本的地圖功能，可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馬上會變成一個強大的地圖工具。

 

11.Leaflet

CloudMade團隊爲你們帶來了Leaflet，這是另一個小型化的地圖框架，經過小型化和輕量化來知足移動網頁的須要。Leaflet和Modest Maps都是開源項目，有強大的社區支持，是在網站中整合地圖應用的理想選擇。

12. PolyMaps

Polymaps是另一個地圖庫，但主要面向數據可視化用戶。Polymaps在地圖風格化方面有獨到之處，相似CSS樣式表的選擇器，是不可錯過的好東西。


13.OpenLayers

OpenLayers多是全部地圖庫中可靠性最高的一個。雖然文檔註釋並不完善，且學習曲線很是陡峭，可是對於一些特定的任務來講，OpenLayers無可匹敵。例如可以提供一些其餘地圖庫都沒有的特殊工具。

 
14.Kartograph

Kartograph的標記線是對地圖繪製的從新思考，咱們都已經習慣了莫卡託投影（Mercator projection），可是Kartograph爲咱們帶來了更多的選擇。若是你不須要調用全球數據，而僅僅是生成某一區域的地圖，那麼Kartogaph將使你脫穎而出。


15.CartoDB

CartoDB是一個不可錯過的網站。你能夠用CartoDB很輕易就把表格數據和地圖關聯起來，這方面CartoDB是最優秀的選擇。例如，你能夠輸入CSV通信地址文件，CartDB能將地址字符串自動轉化成經度/維度數據並在地圖上標記出來。目前CartoDB支持免費生成五張地圖數據表，更多使用須要支付月費。

（隨着iPad3等高清移動設備的普及）web開發的一個最新趨勢是將符號字體與字體整合（把符號變成字體），建立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碰到的問題同樣，就是不能被全部的瀏覽器支持，可是不久的將來這些矢量字體將是數據可視化工做中須要考慮到的因素。



第五部分：進階工具

若是你準備用數據可視化作一些「嚴肅」的工做，那麼你可能不會對在線可視化工具或者web小程序有太大興趣，你須要的是桌面應用和編程環境。

 
16. Processing

Processing是數據可視化的招牌工具。你只須要編寫一些簡單的代碼，而後編譯成Java。目前還有一個Processing.js項目，可讓網站在沒有Java Applets的狀況下更容易地使用Processing。因爲端口支持Objective-C，你也能夠在iOS上使用Processing。雖然Processing是一個桌面應用，但也能夠在幾乎全部平臺上運行，此外通過數年發展，Processing社區目前已近擁有大量實例和代碼。

 

17.NodeBox

NodeBox是OS X上建立二維圖形和可視化的應用程序。你須要瞭解Python程序，NodeBox與Processing相似，可是沒有Processing的互動功能。

 

第六部分：專家級工具

與Excel相對的是專業數據分析工具。若是你是一個專業的數據分析師，那麼你就必須對下面將要介紹的工具備所瞭解（若是不是精通的話）。衆所周知，SPSS和SAS是數據分析行業的標準工具，可是這些工具的費用不菲，只有大型組織和學術機構纔有機會使用，下面咱們介紹幾種免費的替代工具，這些開源工具的共同特徵是都有強大的社區支持。開源分析工具性能不輸老牌專業工具，插件的支持甚至更好。



18.Ｒ

做爲用來分析大數據集的統計組件包，Ｒ是一個很是複雜的工具，須要較長的學習實踐，學習曲線也是本文所介紹工具中最陡峭的。可是Ｒ擁有強大的社區和組件庫，並且還在不斷成長。當你能駕馭Ｒ的時候，一切付出都是物有所值的。


19.Weka

當你成長成一名數據科學家的時候，你須要將我的能力從數據可視化擴展到數據挖掘領域。Weka是一個能根據屬性分類和集羣大量數據的優秀工具，Weka不可是數據分析的強大工具，還能生成一些簡單的圖表。
 

20. Gephi

Gephi是進行社交圖譜數據可視化分析的工具，不但能處理大規模數據集並生成漂亮的可視化圖形，還能對數據進行清洗和分類。Gephi是一種很是特殊的軟件，也很是複雜，先於他人掌握Gephi將使你一騎絕塵。



推薦語：我的認爲大數據時代很是須要進行數據處理和可視化，而掌握這些技能的人將得到很是好的工做。

擴展推薦：
http://blog.jobbole.com/36507/
http://www.guokr.com/post/99265/
http://my.oschina.net/warmcafe/blog/57272