优秀的数据可视化工具有哪些?

数据可视化是处理数据的基本操作,如果想进一步从数据中获取更多信息,就要先将数据做可视化处理 。有一些工具会帮助我们更好的呈现数据,优秀的数据可视化工具有如下:
google Chart API

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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 。
能够在所有支持SVGCanvas和VML的浏览器中使用,但是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Google Chart API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Google Chart开始 。
Raphael
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Raphael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 。
D3
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D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库 。
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 。
Visual.ly
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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 。
Crossfilter
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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 。

优秀的数据可视化工具有哪些?

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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 。

【优秀的数据可视化工具有哪些?】


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