【可视化必备】大数据时代的可视化工具

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数据是博士们最爱搞的玩意，好比音频波形数据分析（如今的语音搜索技术-搜歌什么的），而大数据时代也很是须要进行数据可视化（图片和音乐是通行的语言）。不过这几年不少新的信息图网站常常发布一些有趣的图片，好比多阅，可比春运的大迁徙数据酷多了，做为曾经数据狗一名，发现本篇可视化工具介绍很是全面，为方便收藏，直接拉到豆瓣这边来了，但愿作数据的朋友喜欢。此外强力推荐百度开发的echarts和easel.ly.

如下为《二十大数据可视化工具点评》：

现在学习应用数据可视化的渠道有不少，你能够跟踪一些专家博客，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备个大体了解。如下是Netmagzine列举的二十大数据可视化工具，不管你是准备制做简单的图表仍是复杂的图谱或者信息图，这些工具都能知足你的须要。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
做为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能建立供内部使用的数据图，可是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很难制做出能符合专业出版物和网站须要的数据图。可是做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）虽然并非真正的可视化工具，但倒是常见的数据格式。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。如下将要介绍的全部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。可以在全部支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用，可是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的设备将没法使用，此外也没法离线使用或者将结果另存其余格式，以前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题，不能否认的是Google Chart API的功能异常丰富，若是没有特别的定制化须要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大能够从Google Chart开始。

4.Flot

Flot是一个优秀的线框图表库，支持全部支持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是建立图表和图形的JavaScript库，与其余库最大的不一样是输出格式仅限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渲染的另外一种JavaScript库。可是D3可以提供大量线性图和条形图以外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。虽然D3可以提供很是花哨的互动图表，但你在选择数据可视化工具时，须要牢记的一点是：知道在什么时候保持简洁。

7.Visual.ly
 

若是你须要制做信息图而不只仅是数据可视化，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”，可是也提供了大量信息图模板。虽然功能还有不少限制，可是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

若是数据可视化的互动性强大到能够做为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，例如可以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，在这种状况下，图形控制和内容已经合为一体。如下这些工具可以帮你实现这些功能：

8.Crossfilter

当咱们为方便客户浏览数据开发出更加复杂的工具时，咱们已经可以建立出既是图表，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，其余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，读者能够调整输入值得到相应数据。

 
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的出现彻底颠覆了过去人们对在线地图功能的认识。而Google发布的Maps API则让全部的开发者都能在本身的网站中植入地图功能。

近年来，在线地图的市场成熟了不少，若是你须要在数据可视化项目中植入定制化的地图方案，目前市场上已经有不少选择，可是知道在什么时候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，可是切忌：“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。这彷佛意味着Modest Maps只提供一些基本的地图功能，可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马上会变成一个强大的地图工具。

 

11.Leaflet

CloudMade团队为你们带来了Leaflet，这是另一个小型化的地图框架，经过小型化和轻量化来知足移动网页的须要。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，相似CSS样式表的选择器，是不可错过的好东西。


13.OpenLayers

OpenLayers多是全部地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善，且学习曲线很是陡峭，可是对于一些特定的任务来讲，OpenLayers无可匹敌。例如可以提供一些其余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从新思考，咱们都已经习惯了莫卡托投影（Mercator projection），可是Kartograph为咱们带来了更多的选择。若是你不须要调用全球数据，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。你能够用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，你能够输入CSV通信地址文件，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，更多使用须要支付月费。

（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），建立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碰到的问题同样，就是不能被全部的浏览器支持，可是不久的将来这些矢量字体将是数据可视化工做中须要考虑到的因素。



第五部分：进阶工具

若是你准备用数据可视化作一些“严肃”的工做，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，你须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。你只须要编写一些简单的代码，而后编译成Java。目前还有一个Processing.js项目，可让网站在没有Java Applets的状况下更容易地使用Processing。因为端口支持Objective-C，你也能够在iOS上使用Processing。虽然Processing是一个桌面应用，但也能够在几乎全部平台上运行，此外通过数年发展，Processing社区目前已近拥有大量实例和代码。

 

17.NodeBox

NodeBox是OS X上建立二维图形和可视化的应用程序。你须要了解Python程序，NodeBox与Processing相似，可是没有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。若是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备所了解（若是不是精通的话）。众所周知，SPSS和SAS是数据分析行业的标准工具，可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，下面咱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

做为用来分析大数据集的统计组件包，Ｒ是一个很是复杂的工具，须要较长的学习实践，学习曲线也是本文所介绍工具中最陡峭的。可是Ｒ拥有强大的社区和组件库，并且还在不断成长。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，你须要将我的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不可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是一种很是特殊的软件，也很是复杂，先于他人掌握Gephi将使你一骑绝尘。



推荐语：我的认为大数据时代很是须要进行数据处理和可视化，而掌握这些技能的人将得到很是好的工做。

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