在线客服
扫描二维码
下载博学谷APP扫描二维码
关注博学谷微信公众号
常见的实用型数据可视化工具有哪些?由于每个人的的技术水平和偏好不同这里分类介绍。零编程类:操作简单,无需编程基础,适合新手小白做一些基础性的图表可视化;开发工具类专业化的可视化工具,个性化程度高,适合专业的开发者或者工程师;专业图表类:针对性制作地图、时间轴、金融数据可视化工具。接下来我们就一起来看看吧
一、零编程类
1、Flourish
适合人群:可视化爱好者优点:免费可视化在线flash网站,提供了非常多的数据可视化模板,只要把数据导入到模板里,设置好相应的速度、颜色、图标等信息,可视化图表就完成了,绘制完成的可视化图表可以发布并且嵌入到网页或者PPT中。缺点:网站是英文,动态图表无法导出成视频只能录屏。
2、花火
适合人群:不想写代码可视化爱好者,优点:一个在线图表制作工具,基本的图表类型都有,还能够智能适合图表,图表参数可以自定义,制作完成的图表可以导出成PNG、JPG、SVG等多种格式,动态图表可以导出成视频。缺点:免费版本导出都带水印,想导出高清视频去除水印需要付费。
3、Tableau
适合人群:数据分析师、数据分析新手、可视化爱好者、企业选型,优点:全球知知名度很高的数据可视化工具,用户群体庞大,操作界面很灵多,图表设计简洁明了、个性化程度高,易用性和交互体验优秀。傻瓜式入门,适合新手,随着经验增多也有更多专业功能的可以循序渐进的学习使用,进行更加高阶的可视化分析,是很多可视化爱好者的选择。缺点是免费版功能有限,收费版对于个人用户来说有点贵。
4、FineBI
适合人群:企业选型、数据分析师、数据分析新手、不想写代码的可视化爱好者,优点,一款国产的商业智能软件,主打的是数据分析,操作非常简便,拖拽就能自动生成图表,还带有智能图表适合功能,而且内置的可视化图表很丰富,用来制作可视化仪表板或者可视化大屏很方便。除了数据可视化功能之外还包含了数据分析过程中的数据处理、建模、甚至是SQL的优化,对于数据分析来说也是一款很好的工具。相比于tableau,FineBI更偏向企业级应用,侧重业务数据的快速分析以及可视化展现,不过对个人来说也是很好选择,因为个人版免费,且没有阉割功能。
二、开发工具类
1、E charts
适合人群:想尽量少写代码开发者,优点:百度出品的开源免费的javascript数据可视化工具,专为大数据量可视化设计的,数据实时展现,它可它可以瞬间在二维平面上绘制出 20 万个点,功能强大。
2、D3.js
适合人群:不怕写代码的硬核绘图专家,优点:开源的但JavaScript函数库,在 JavaScript 绘图界的地位很靠前。很多其他的库都是基于它所开发,功能十分强大,灵活性也高,支持 HTML、SVG 和 CSS,非常适合开发者学习研究,不过没有编程基础的人学起来就比较费劲了。缺点:学习难度大且在低版本的IE浏览器中图形无法正常显示。
3、Highcharts
对标的是E charts,两者使用起来差不多,图表种类也很丰富,不过和E charts一样都需要进行二次开发,它的优点是它有详细的文档,示例和详细的 CSS,产品稳定性好,缺点是商用版付费。
4、Plotly
plotly 是一个交互式开源数据可视化框架,具有Python、R、Javascript等语言的API接口。plotly Python绘图库可以制作交互式的线图、散点图、面积图、条形图、箱型图、分布图、热力图、子图、极坐标图、气泡图等多种发行级别的图形。
三、专业图表类
1、数据地图
制作数据地图的方法有很多,上面的FineBI、tableau、E charts都能做,用于普通的图表需求是完全足够了;但是如果是做出专业、复杂、精细的地图,用到一些专业的工具,如:PolyMaps是一个地图库,主要面向数据可视化用户,在地图风格化方面有独到之处,类似CSS样式表的选择器,用来做动态地图很方便;Leaflet一个开源JavaScript函数库,可以制作适配移动端的交互式地图。操作简单方便,且功能齐全实现效果很完美。优点是能够适配移动端,可以通过大量的插件进行扩展。
2、金融图表
在网页上呈现实时金融数据如股票K线图,开发人员需要支持时间序列和密集型数据的特殊图表库,
根据不同的三类人群推荐的比较常用数据可视化工具,在探索数据可视化的过程中还有更多好用的工具,可以结合自己的个人喜好和需求选择适合自己数据可视化工具。
— 申请免费试学名额 —
在职想转行提升,担心学不会?根据个人情况规划学习路线,闯关式自适应学习模式保证学习效果
讲师一对一辅导,在线答疑解惑,指导就业!
相关推荐 更多
大数据技术分享:Hive的静态分区与动态分区
Hive是机遇Hadoop的一个数据仓库工具,它的学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MAPReduce统计,十分适合数据仓库的统计。在Hive学习过程中必定会接触到分区,这是Hive存放数据的一种形式。查询数据时使用分区列进行过滤,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫描其他不关心的分区,快速定位,提高查询效率。分区分为静态分区和动态分区两种形式。
11813
2019-06-21 18:18:25
2019年大数据在各行业的应用 深度解析
如今,我们都生活在一个数字化的世界里,大数据的应用也变得越来越广泛,它深度改变着我们的生产生活方式。本文小编就来深度解析一下,2019年大数据在各行业的应用。这些行业都从大数据中获取了当下真正有价值的信息,从而极大地提高了生产效率。
8298
2019-07-22 18:00:56
2020年云计算和容器的发展趋势如何?
2020年,混合云将解决企业现存问题,托管服务和供应商锁定的争论也愈演愈烈。越来越多的应用程序将分别部署在两个或更多的公共云中。中小企业将采用经常性收入业务模型。公共云的采用将增加,并使企业更容易利用其他新技术。
6371
2020-02-05 15:08:00
无基础人员转行做机器学习可以吗?
机器学习需要一定数学基础,没有相关的了解需要重新学习。转行机器学习不适用所有人,可不可以转行需要具体结合自身的情况。入门机器学习有一定的门槛要慎重决定。
4448
2020-10-23 14:55:11
2021年大数据发展趋势及动态
大数据已经走单纯的技术架构和技术体系,走向了社会基础设施。2020年“新基建”就将“大数据中心”定义为数字新基础设施的重要建设内容。基于隐私计算的数据流通技术成为实现数据联合计算的主要思路。隐私计算在保护数据本身不对外泄露的前提下实现了数据融合,为安全合规的数据流通带来了可能。
5492
2021-01-19 15:12:03