数据可视化,到底该用什么软件来展示数据
1.使用你最熟悉的软件 学习用编程建立数据可视化不代表要摒弃你已经熟悉的工具。
我一般使用任何能够最快速解决问题的工具,这个工具可以是Excel,GoogleSheets,或者是Python。
你不需要只用R或者只用JavaScript做完所有工作,在一项工作中囊括不同的工具是有好处的。
你的最终目的是制作可视化图表,每一步的结果会引导你进行到下一步,所以不要太纠结于用“正确”的方法做事。
2.从基础做起 不要期待你第一次尝试就会做出非常高级非常惊艳的视觉效果。
尤其在学习的初期,你是有很多路要走的,所以要从基础做起,再慢慢去使用更加高级的技巧。
这样你才不会一开始就感到备受打击,从而放弃学习的希望。
在R语言中,有很多工具包可以帮助你做事情,甚至有时候你只要使用一个函数就行了。
但是如果你不熟悉R的编程句法,我还是建议你从最基本的R语言学起,即便可能会有些难。
就好比我之前提到的d3.js这个JacaScript函式库,如果你不熟悉JavaScript,或者刚刚开始学习编程,很多类似的东西都会看起来很难。
我建议你从MikeBostock写的基础教程学起,慢慢开始了解你做的东西。
3.找一个项目去完成 不要认为要把所有的东西学完再开始做项目,这样你会被耽搁。
先学习一些基础知识就可以开始了,这至少可以保证,日后当你遇到问题在网上搜索的时候,能够看懂那些解决方法。
选择一些数据,然后开始着手尝试可视化吧。
一开始的进展肯定非常缓慢,你也会觉得很困惑,这都是很正常的。
我直到现在还经常因为一些问题感到困惑,但你一定要坚持做完。
做项目的受益之处,在于它逼着你去学习你需要知道的。
你每做完一个项目,下一个就会变得容易一些了。
通常一个数据可视化的项目会分成以下的步骤。
处理和格式化数据 Python 当我有一个非矩形分隔的文件 ,或数据比较凌乱时,我会写一些特别的Python脚本。
幸运的话,我会找到并重新利用过去已有的脚本。
有时会用Beautiful Soup来修饰,有时会用csvkit 。
R 我只有在需要加载csv格式表格时才会用到R,通常只是做数据聚合,合并,或处理从原来的数据中派生的部分。
Tabula 多用于公开的政府数据,包括在 PDF文件中涉及的数据。
没有 Tabula的话这个过程将非常痛苦。
Microsoft Excel 只有在有需求的时候才会用到它。
数据读入Excel中,然后再导入像Numbers或是OpenOffice这样的工具中。
Google Sheets 有时使用电子表格比写脚本更快,我很喜欢这样简洁的过程。
分析数据 在你去做最后的图形之前,你需要先了解这个数据集。
R 这里我想到的是R。
因为R作为一个开源的统计计算语言,它有一个很丰富的社区,数不尽的扩展包,以及在Stack Overflow上大量的已解答的问题。
制作静态图形 这对我来说通常包含两个阶段:(i)在R中进行可视化; (ii)在Illustrator中润色。
R 在R中有可视化工具包,如ggplot2,但我几乎全部使用R自带的那些功能,即base R。
Adobe Illustrator 如果图形要发布给别人看,我会以PDF格式保存R生成的图形,并在Illustrator中编辑。
虽然有些矫枉过正,但效果还不错。
我也在考虑试着用Sketch。
制作交互式图形 Flash已经过时了,而JavaScript是新的宠儿。
R在这里应用不广。
d3.js 我用数据驱动的文档来做交互式的数据可视化(我还在学习中)。
有许多例子可以用来试手。
但如果我想快速完成一个图表,我有时也会尝试用 Vega-Lite 。
4.认真阅读编程指南和范例 编程指南是很有用的。
一开始可能会有些难,但你必须要适应。
如果你的程序出了问题,很大可能是因为你写的不对,而不是代码的实现有问题。
所以这个时候你就需要仔细阅读指南,确认你的函数运用是正确的。
在R语言中,所有函数的指南都是用相同的格式写的,它会告诉你这个函数有哪些参数,返回值是什么,并且之后会给出使用的范例,这些范例都非常经典。
d3.js函式库的创建者MikeBostock就写了非常好的指南,在网上也有很多其他教程。
Bostock在指南中收录的大量范例是非常有用的,每当我遇到问题,在网上搜索解决方法的时候,我一般都会把出现的问题和“mbostock”放在一起搜索。
5.着手去做 我有时会也会因为想太多而迟迟不开始,但是只要你能着手按照以上的小提示去做,能节省很多时间。
用工具进行数据可视化,一般会有一个最优的做法,但没有必要从一开始就去寻找它。
先把形状和颜色在屏幕上试下,然后将数据编译进去,让数据在大体上看起来没问题。
如果有些不对劲(尤其是对于含有互用和动画的可视化项目),你再去寻求更优化的做法。
一般情况下,即使不是最优,你的图表也是没错的。
现在比较火的数据可视化软件是哪款
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有哪些好用的数据可视化工具?
提供商业智能可视化工具的软件服务商,国内主要代表为帆软、永洪科技、四方伟业、SMARTBI等,国外主要代表为SAP BO、IBM Cognos、Oracle BIEE、Microsoft BI等。
新兴的可视化工具提供商,国内厂商主要代表有数字冰雹、恒泰实达等,国外主要代表有Tableau、Qlik、Microstrategy等。
来自互联网巨头公司的可视化厂商,主要的代表有网易有数、百度图说、阿里云数加等。
这些互联网厂商从云端切入大数据、BI市场,数据在云端,无论是从数据获取、处理、分析的便捷性、应用成本还是解决方案的架构等各个方面考虑,都具备了很强的操作性和可行性。
国内的数据可视化的软件那个好一些?优点是什么
推荐用BDP个人版和Tabluea这两款工具,都是可视化分析的工具,各有千秋。
1、Tabluea:之前他为了学习特地花钱买过Tabluea的个人版,话说真的蛮贵的,一年要999刀,就只买了一年,我也玩过他们很多功能,工具挺不错的,功能挺强大的,可视化效果真心不错,也有数据钻取、动态的功能效果,但是Tabluea真的太贵了。
2、BDP个人版:操作并不难,函数那些不需要自己写,拖拽字段,然后选择图表类型就能出现各种可视化图表,还可以调整颜色等,可视化效果还是很不错的。
而且BDP个人版有个好处:就是当我替换了工作表数据,我做可视化图表就会自动更新了,不需要重新劳动的感觉也是蛮好的。
但是BDP个人版暂时不能接数据库,可能是因为免费吧,但这问题比较头痛,希望尽快能有。
1是国外的,但是也开始打入中国市场;2是国内的,适合数据小白,比较简单。
常用的数据可视化软件有哪些
收集数据主要是通过计算机和网络。
凡是经过计算机处理的数据都很容易收集,比如浏览器里的搜索、点击、网上购物、……其他数据(比如气温、海水盐度、地震波)可以通过传感器转化成数字信号输入计算机。
1、数据是平台运营商的重要资产,可能提供API接口允许第三方有限度地使用,但是显然是为了增强自身的业务,与此目的抵触的行为都会受到约束,收集到的数据一般要先经过整理,常用的软件:Tableau和Impure是功能比较全面的,Refine和Wrangler是比较纯粹的数据整理工具,Weka用于数据挖掘。
2、Java中比较常用的图表绘制类库是JFreeChart,它完全使用Java语言编写,是为applications, applets, servlets 以及JSP等使用所设计。
JFreeChart可生成饼图(pie charts)、柱状图(bar charts)、散点图(scatter plots)、时序图(time series)、甘特图(Gantt charts)等等多种图表,并且可以产生PNG和JPEG格式的输出,还可以与PDF和EXCEL关联。
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