受歡迎的五個開源可視化工具——你的選擇是？

摘要： 大數據時代，數據爲王，還在對一堆數據而發愁嗎？試試可視化工具吧，相信本文提到的五款工具備一款可以幫助到你。

人工智能時代，數據和算法以及硬件資源是很是重要的，相關行業的大公司也愈來愈關注數據中蘊含的價值，數據的收集和應用比之前任什麼時候候都看得更加劇要，甚至業務相近的公司不惜打價格戰或虧本以得到用戶活躍量，這些都看中的是數據中蘊含的價值，須要等待數據科學家去進一步挖掘，拂去表面的迷霧，深度發現隱藏在大數據中所含的商業祕密或科學研究。數據科學家職業也成爲熱門崗位，不少IT從業人員紛紛轉行進入這個新興領域之中。美中不足之處在於，隨着咱們不斷挖掘數據，進而發現有用信息時，呈現出現的過程和實施結果的難度就愈來愈大。值得慶幸的是，大量的開源數據可視化工具可以從空間和表格中獲取到獨特數據，並經過使用高級圖形和圖表向用戶呈現信息。

那麼哪些工具值得花時間去探索或採用呢？本文聚集了5個開源數據可視化工具，這些工具採用了說明性方法來處理複雜的數據。

RShiny

RShiny是一個開源軟件包，它提供了使用R語言來構建數據可視化，經過交互式圖表和應用程序的Web框架創建。該工具可幫助咱們將分析轉換爲時尚的交互式Web視覺效果，而無需咱們深刻地去了解HTML、CSS或JavaScript。相似於電子表格，這種反應式編程模型可讓咱們輕鬆地操做數據，而無需每次等待整個頁面的從新加載。隨着新零售的到來，咱們已經看到零售行業內不斷地更新數據，並尋找可以成功每分鐘更新的平臺。

Tableau Public

Tableau Public具備顯示圖形、圖表、地圖等功能，是一種流行的數據可視化工具，該工具也是徹底免費的。憑藉高達10 GB的存儲空間以及拖放界面，用戶能夠與團隊中的其餘人一切協做，時實查看數據的更新。 Tableau的「Public」部分意味着你能將數據保存到其餘人能夠訪問你數據的公開資料中，但若是你不是一個高度開放的公司，隱私是你的第一關注點，則Tableau Public爲業務分析師和經理提供提供大量的上升空間。最新版本針對移動設備進行了優化，能夠鏈接到Excel之外的各類數據源，而且能夠直接與Google表格相連接。

Datawrapper

Datawrapper是一個很好的開源工具，用於完整的數據可視化以及嵌入實時和交互式圖表的能力。你只需將數據上傳到CSV文件中，在線工具就能夠構建自定義的視覺效果，例如條形圖和折線圖。 Datawrapper很是適合小型企業或演示文稿使用，由於它容許每一個圖表只有10,000個視圖，但它可能不適合擁有大量客戶的大型企業。但大多數人都認爲，易於使用的界面和以直接方式快速呈現出統計數據的能力對咱們是有幫助的。

Pivot

Pivot是一個直觀的UI，旨在實現對事件數據的探索性分析，同時利用了備受推崇的拖放界面。Pivot設置的一個屬性是以兩個操做爲中心：Filter和Split。 Filter縮小了數據視圖，至關於SQL中的「WHERE」子句，其中Split與SQL的「GROUP BY」函數很是類似。可是，Split容許跨多個維度劃分數據——目前，已經看到該軟件在雜貨價格、促銷分析和優化方面取得了巨大成功。

D3

D3表明數據驅動文檔，是一個JavaScript庫，它將任意數據綁定到文檔對象模型（DOM），而後將數據驅動的轉換應用於文檔。儘管D3可能會更多地吸引程序員，由於這個工具涉及到代碼的建立，但引人入勝的是，D3可以在網頁中構建一系列真正吸引人的圖表、地圖、圖表等。若是你願意付出一些額外的工做，那麼視覺支付絕對物超所值。

不管哪一個行業，這些工具都是瞭解不斷爆發的有價值數據的關鍵因素。這些工具很是容易上手，且可以用來可視化模式或強調趨勢，更重要的是無需免費，這也是開源社區使人感激的緣由之一，我的有能力捐款或對開源工具備所貢獻，我以爲這對於程序員而言，也算是一種歸屬感。

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本文做者：【方向】

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