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花一样的数据可视化分析工具汇总,你选谁

liuian 2025-01-31 14:03 25 浏览

本文收集了各个平台各种行业的几十种数据可视化分析工具,让你不仅大饱眼福,而且还可以让你事半功倍。

Excel

Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。

Charting Fonts

Charting Fonts是将符号字体与字体整合(把符号变成字体),创建出漂亮的矢量化图标。

Gephi

Gephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具,不但能处理大规模数据集并且Gephi是一个可视化的网络探索平台,用于构建动态的、分层的数据图表。

CartoDB

CartoDB是一个不可错过的网站,你可以用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。

Google Chart API

Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图标类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。

D3

D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是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。

Crossfilter

Crossfilter既是图表,又是互动图形用户界面的小程序,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。

Raphael

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.

http://Visual.ly

如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化,http://Visual.ly是最流行的一个选择。

Weka

Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具,Weka不但是数据分析的强大工具,还能生成一些简单的图表。

NodeBox

NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序,你需要了解Python程序,NodeBox与Processing类似,但没有Processing的互动功能。

Processing

Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码,然后编译成Java。Processing可以在几乎所有平台上运行。

Leaflet

Leaflet是一个开源的JavaScript库,用来开发移动友好地交互地图。

Openlayers

Openlayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善。且学习曲线非常陡峭,但是对于特定的任务来说,Openlayers能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

PolyMaps

PolyMaps是一个地图库,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,类似CSS样式表的选择器。

Timeline

Timeline即时间轴,用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。

jsDraw2DX

jsDraw2DX是一个标准的JavaScript库,用来创建任意类型的SVG交互式图形,可生成包括线、矩形、多边形、椭圆、弧线等图形。

iCharts

iCharts提供可一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择,每种类型都完全可定制,以适合网站的主题。iCharts有交互元素,可以从Google Doc、Excel表单和其他来源中获取数据。

Modest Maps

Modest Maps是一个轻量级、可扩展的、可定制的和免费的地图显示类库,这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里能够与地图进行交互。

Many Eyes

Many Eyes是一个Web应用程序,用来创建、分享和讨论用户上传图形数据。

Anychart

Anychart是一个灵活的基于Flash/JavaScript(HTML5)的图表解决方案、跨浏览器、跨平台。除了图表功能外,它还有一款收费的交互式图表和仪表。

Kartograph

Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps,用来建立互动式地图,由两个libraries组成,从空间数据开放格式,利用向量投影的Python library以及post GIS,并将两者结合到SVG和JavaScript library,并把这些SVG资料转变成互动性地图。

Sigma.js

Sigma.js是一个开源的轻量级库,用来显示交互式的静态和动态图表。

Echarts

经常使用开源软件的朋友应该很熟悉ECharts,大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品,如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等,这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

Zoho Reports

Zoho Reports支持丰富的功能帮助不同的用户解决各种个性化需求,支持SQL查询、类四暗自表格界面等。

Quantum GIS(QGIS)

Quantum GIS(QDIS)是一个用户界面友好、开源代码的GIS客户端程序,支持数据的可视化、管理、编辑与分析和印刷地图的制作。

Tableau Public

Tableau Public是一款桌面可视化工具,用户可以创建自己的数据可视化,并将交互性数据可视化发布到网页上。

Paper.js

Paper.js是一个开源向量图表叙述架构,能够在HTML5 Canvas 运作,对于初学者来说它是很容易学习的,其中也有很多专业面向可以提供中阶及高阶使用者。

Dundas Chart

Dundas Chart处于行业领先地位的NET图表处理控件,于2009年被微软收购,并将图表产品的一部分功能集成到Visual Studio中。

TimeFlow

TimeFlow Analytical Timeline是为了暂时性资料的视觉化工具,现在有alpha版本因此有机会可以发现差错,提供以下不同的呈现方式:时间轴、日历、柱状图、表格等。

Gantti

Gantti是一个开源的PHP类,帮助用户即时生成Gantti图表。使用Gantti创建图表无需使用JavaScript,纯HTML-CSS3实现。图表默认输出非常漂亮,但用户可以自定义样式进行输出(SASS样式表)。

Smoothie Charts

Smoothie Charts是一个十分小的动态流数据图表路。通过推送一个webSocket来显示实时数据流。Smoothie Charts只支持Chorme和Safari浏览器,并且不支持刻印文字或饼图,它很擅长显示流媒体数据。

Flot

Flot是一个优秀的线框图表库,支持所有支持canvas的浏览器(目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持)。

Pizza Pie Charts

Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表,基于Adobe Snap SVG框架,通过HTML标记和CSS来替代JavaScript对象,更容易集成各种先进的技术。

Fusion Charts Suit XT

Fusion Charts Suit XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件,为你提供令人愉悦的JavaScript图表体验。它是最全面的图表解决方案,包含90+图表类型和众多交互功能,包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示,可以帮助你快速创建图表。

Protovis

Protovis是一个可视化JavaScript图表生成工具。

Arbor.Js

Arbor.Js提供有效率、以力导向的版面配置演算法,抽象画图表组织以及筛选更新的处理。

Highchart.js

Highchart.js是单纯由JavaScript所写的图表资料库,提供简单的方法来增加互动性图表来表达你的网站或网站应用程式。目前它能支援线图、样条函数图。

Circos

Circos最初主要用于基因组序列相关数据的可视化,目前已应用于多个领域,例如:影视作品中的人物关系分析,物流公司的订单来源和流向分析等,大多数关系型数据都可以尝试用Circos来可视化。

BirdEye

BirdEye是Decearative Visual Analytics,它属于一个群体专案,为了要提升设计和广泛的开源资料视觉化发展,并且为了Adobe Flex建视觉分析图库,这个动作以叙述性的资料库为主,让使用者能够建立多元资料视觉化界面来分析以及呈现资讯。

Visualize Free

Visualize Free是一个建立在高阶商业后台集游InetScoft开发的视觉化软体免费的视觉分析工具,可从多元变量资料筛选并看其趋势,或是利用简单地点及方法来切割资料或是小范围的资料。

OpenStreetMap

OpenStreetMap是一个世界地图,由像您一样的人们所构筑,可依据开放协议自由使用。

OpenHeatMap

OpenHeatMap简单易用,用户可以用它上传数据、创建地图、交流信息。它可以把数据(如Google Spreadsheet的表单)转化为交互式的地图应用,并在网上分享。

GeoCommons

GeoCommons可以使用户构建富交互可视化应用来解决问题,即使他们没有任何传统地图使用经验。你可以将实社会化数据或者GeoCommons保存的超5万份开源数据在地图上可视化,创造带交互的可视化分析作品,并将作品嵌入网站、博客或分享到社交网络上。

转载自微信公众号:数据可视化分析工具大集合

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