可視化數據pdf

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⑵ 數據可視化的常用工具都有哪些

很多技術都涉及到了不少工具，數據分析也不例外。數據分析中的數據可視化也是有很多的工具支撐的，大家可能普遍認為只要學會了Excel、Photoshop就可以了，其實並不是這樣的。數據可視化有很多的工具可以給我們的工作和展示起到如虎添翼的效果。我們在這篇文章中就給大家介紹一下數據可視化中經常用到的工具。

首先我們說的是echarts。很多人認為echarts識網路為數不多的良心產品，其實這種碩大是正確的，一般來說，這個庫跟d3相反（d3我們在後面會講到），它離應用層更近，提供了許多示例模板，把代碼復制粘貼過去然後對數據進行更改即可。所以echarts的優點就很明顯了，具體來說就是上手容易、圖表漂亮、互動式效果也很好。但是缺點自由度低，也讓很多人無語。

然後我們給大家介紹一下Excel，隨著Excel的發展，它的圖表也越來越豐富美觀，很容易上手，仍然是把數據往模板里套的方式。Excel大家都很熟悉，在這里就不贅述了。

下面我們就給大家介紹一下PS和AI，這兩個工具大家都可能是比較熟悉的，因為這是設計師的工具，但是出了一張可視化的圖之後往往需要進一步修繕，這就是設計師的工作了。可以生成一張pdf矢量圖，然後導入PS或AI中，這樣對每一個元素操作都很方便。

而DataV很適合做大屏可視化展示，效果很炫酷，而且模板越來越成熟，上手難度也越來越低，同時價格也不貴。受到了大家的好評。很多人想不明白一個問，那就是數據可視化到底是否需要編程？對於大數據量、自由度要求較高、創意設計強的可視化應當要編程，但是對於日常小規模、簡化、通用的可視化，用工具即可。而且隨著數據可視化技術的發展，它的門檻一定是越來越低，越來越不需要編程也能做出很好的可視化效果。

接著我們給大家說一下ggplot2。這是因為R最擅長的除了統計建模就是可視化了，而ggplot2是最流行、最強大的繪圖包。對於靜態圖，只要我們有足夠的創意，ggplot2基本都可以通過其系統完備的畫圖語法實現。而R中也有相關的包可以把ggplo2圖形變成互動式，彌補了ggplot2本身不能交互的弱點。這解決了很多的問題。

最後我們說一下d3，d3個很強大的庫，許多先進、前衛的圖形在上面都有demo，它可以在較底層以較高的自由度畫圖並配置交互效果。但是它的學習曲線很陡，陷阱也有很多。所以大家一定要重視這個工具的學習。

關於數據可視化常用工具的內容我們就給大家介紹到這里了，大家在進行數據可視化的時候一定要掌握好這些工具的用法。只有熟練的使用這些工具，我們才能夠做好數據可視化這份工作，為自己的工作生涯增添光彩。

⑶ 數據可視化，到底該用什麼軟體來展示數據

1.使用你最熟悉的軟體

學慣用編程建立數據可視化不代表要摒棄你已經熟悉的工具。我一般使用任何能夠最快速解決問題的工具，這個工具可以是Excel，GoogleSheets，或者是Python。
你不需要只用R或者只用JavaScript做完所有工作，在一項工作中囊括不同的工具是有好處的。你的最終目的是製作可視化圖表，每一步的結果會引導你進行到下一步，所以不要太糾結於用「正確」的方法做事。
2.從基礎做起
不要期待你第一次嘗試就會做出非常高級非常驚艷的視覺效果。尤其在學習的初期，你是有很多路要走的，所以要從基礎做起，再慢慢去使用更加高級的技巧。這樣你才不會一開始就感到備受打擊，從而放棄學習的希望。
在R語言中，有很多工具包可以幫助你做事情，甚至有時候你只要使用一個函數就行了。但是如果你不熟悉R的編程句法，我還是建議你從最基本的R語言學起，即便可能會有些難。
就好比我之前提到的d3.js這個JacaScript函式庫，如果你不熟悉JavaScript，或者剛剛開始學習編程，很多類似的東西都會看起來很難。我建議你從MikeBostock寫的基礎教程學起，慢慢開始了解你做的東西。
3.找一個項目去完成
不要認為要把所有的東西學完再開始做項目，這樣你會被耽擱。先學習一些基礎知識就可以開始了，這至少可以保證，日後當你遇到問題在網上搜索的時候，能夠看懂那些解決方法。
選擇一些數據，然後開始著手嘗試可視化吧。一開始的進展肯定非常緩慢，你也會覺得很困惑，這都是很正常的。我直到現在還經常因為一些問題感到困惑，但你一定要堅持做完。
做項目的受益之處，在於它逼著你去學習你需要知道的。你每做完一個項目，下一個就會變得容易一些了。
通常一個數據可視化的項目會分成以下的步驟。
處理和格式化數據
Python
當我有一個非矩形分隔的文件 ,或數據比較凌亂時，我會寫一些特別的Python腳本。幸運的話，我會找到並重新利用過去已有的腳本。有時會用Beautiful Soup來修飾，有時會用csvkit 。
R
我只有在需要載入csv格式表格時才會用到R，通常只是做數據聚合，合並，或處理從原來的數據中派生的部分。
Tabula
多用於公開的政府數據，包括在 PDF文件中涉及的數據。沒有 Tabula的話這個過程將非常痛苦。
Microsoft Excel
只有在有需求的時候才會用到它。數據讀入Excel中，然後再導入像Numbers或是OpenOffice這樣的工具中。
Google Sheets
有時使用電子表格比寫腳本更快，我很喜歡這樣簡潔的過程。
分析數據
在你去做最後的圖形之前，你需要先了解這個數據集。
R
這里我想到的是R。因為R作為一個開源的統計計算語言，它有一個很豐富的社區，數不盡的擴展包，以及在Stack Overflow上大量的已解答的問題。
製作靜態圖形
這對我來說通常包含兩個階段：（i）在R中進行可視化; （ii）在Illustrator中潤色。
R
在R中有可視化工具包，如ggplot2，但我幾乎全部使用R自帶的那些功能，即base R。
Adobe Illustrator
如果圖形要發布給別人看，我會以PDF格式保存R生成的圖形，並在Illustrator中編輯。雖然有些矯枉過正，但效果還不錯。我也在考慮試著用Sketch。
製作互動式圖形
Flash已經過時了，而JavaScript是新的寵兒。R在這里應用不廣。
d3.js
我用數據驅動的文檔來做互動式的數據可視化（我還在學習中）。有許多例子可以用來試手。但如果我想快速完成一個圖表，我有時也會嘗試用 Vega-Lite 。
4.認真閱讀編程指南和範例
編程指南是很有用的。一開始可能會有些難，但你必須要適應。如果你的程序出了問題，很大可能是因為你寫的不對，而不是代碼的實現有問題。所以這個時候你就需要仔細閱讀指南，確認你的函數運用是正確的。
在R語言中，所有函數的指南都是用相同的格式寫的，它會告訴你這個函數有哪些參數，返回值是什麼，並且之後會給出使用的範例，這些範例都非常經典。
d3.js函式庫的創建者MikeBostock就寫了非常好的指南，在網上也有很多其他教程。Bostock在指南中收錄的大量範例是非常有用的，每當我遇到問題，在網上搜索解決方法的時候，我一般都會把出現的問題和「mbostock」放在一起搜索。
5.著手去做
我有時會也會因為想太多而遲遲不開始，但是只要你能著手按照以上的小提示去做，能節省很多時間。用工具進行數據可視化，一般會有一個最優的做法，但沒有必要從一開始就去尋找它。先把形狀和顏色在屏幕上試下，然後將數據編譯進去，讓數據在大體上看起來沒問題。如果有些不對勁（尤其是對於含有互用和動畫的可視化項目），你再去尋求更優化的做法。一般情況下，即使不是最優，你的圖表也是沒錯的。

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《數據可視化實戰》（[美] Scott Murray）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：數據可視化實戰

作者：[美] Scott Murray

譯者：李松峰

豆瓣評分：7.4

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2013-6

頁數：248

內容簡介：

你手頭有一些數據，想做成漂亮的圖表放到網站上？好主意，通過瀏覽器來跨平台實現數據可視化是正確的選擇。什麼，你還想讓圖表能夠響應用戶操作？沒問題，互動式圖表比靜態圖片更能吸引人去探究本源。好啦，要生成通過瀏覽器展示的動態圖表，首選目前最熱門的Web數據可視化庫——D3。

這本書很有意思，而且對讀者要求不高。不需要知道什麼是數據可視化，也不用有太多Web開發背景就能看懂它。不信？翻一翻就知道這是一本既好玩又實用的動手指南啦！看完這本書你會怎麼樣呢？

掌握必要的HTML、CSS、JavaScript和SVG基礎知識；

學會基於數據在網頁里生成元素和為它們設置樣式的技巧；

能夠生成條形圖、散點圖、餅圖、堆疊條形圖和力導向圖；

使用平滑的過渡動畫來展示數據的變化；

賦予圖表動態交互能力，響應用戶從不同角度探索數據的請求；

收集數據和創建自定義的地圖；

另外，本書100多個代碼示例都可以在線瀏覽！

作者簡介：

Scott Murray

編碼藝術家，舊金山大學助理教授，主要講授數據可視化和交互設計。他是Processing（processing.org）的貢獻者，個人作品站點是alignedleft.com。

⑸ 常用的數據可視化軟體有哪些

數據可視化工具：

• PowerBI

Microsoft PowerBI同時提供本地和雲服務。它最初是作為Excel插件引入的，不久PowerBI憑借其強大的功能開始普及。目前，它被視為商業分析領域的軟體領導者。它提供了數據可視化和bi功能，使用戶可以輕松地以更低的成本實現快速，明智的決策，用戶可協作並共享自定義的儀錶板和互動式報告。

• Solver

Solver是一家專業的企業績效管理(CPM)軟體公司。Solver致力於通過獲取可提升公司盈利能力的所有數據源來提供世界一流的財務報告、預算方案和財務分析。其軟體BI360可用於雲計算和本地部署，它專注於四個關鍵的分析領域，包括財務報告、預算、儀錶板和數據倉庫。

• Qlik

Qlik是一種自助式數據分析和可視化工具。它具有可視化儀錶板，可簡化數據分析，並幫助公司快速制定業務決策。

• Tableau Public

Tableau 是一個互動式數據可視化工具。不像大多數可視化工具那樣需要編寫腳本，Tableau的簡便性可以幫助新手降低使用難度。只需托拉拽的簡單操作使數據分析輕松完成。他們也有一個「新手入門工具包」和豐富的培訓資料，可幫助用戶創建創更多的分析報告。

• 谷歌Fusion Tables

Fusion Table 是谷歌提供的數據管理平台。你可以使用它來做數據收集、數據可視化和數據共享。他就像電子數據表，但功能更強大更專業。你可以通過添加CSV、KML和電子表格中的數據集和同事共享資料。你還可以發布數據資料並將其嵌入到其他網頁屬性中。

• Infogram

Infogram是一種直觀的可視化工具，可幫助你創建精美的信息圖表和報告。它提供了超過35個互動式圖表和500多個地圖，幫助你可視化數據。除了各種各樣的圖表，還有柱狀圖、條形圖、餅圖或詞雲等，它用創新的信息圖表給你留下深刻印象。

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《鮮活的數據》（[美] Nathan Yau）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

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書名：鮮活的數據

作者：[美] Nathan Yau

譯者：向怡寧

豆瓣評分：7.3

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2012-10-1

頁數：281

內容簡介：

在生活中，數據幾乎無處不在，任我們取用。然而，同樣的數據給人的感覺可能會千差萬別：或冰冷枯燥，讓人望而生畏、百思不解其意；或生動有趣，讓人一目瞭然、豁然開朗。為了達到後一種效果，我們需要採用一種特別的方式來展示數據，來解釋、分析和應用它。這就是數據可視化技術。Nath an Yau是這一創新領域的先鋒。在本書中，他根據數據可視化的工作流程，先後介紹了如何獲取數據，將數據格式化，用可視化工具（如R）生成圖表，以及在圖形編輯軟體（如Illustrator）中修改以使圖表達到最佳效果。本書介紹了數十種方法（如柱形圖、餅圖、折線圖和散點圖等），以創造性的視覺方式生動講述了有關數據的故事。

作者簡介：

Nathan Yau 加州大學洛杉磯分校統計學專業在讀博士、超級數據迷，專注於數據可視化與個人數據收集。他曾在《紐約時報》、CNN、Mozilla和SyFy工作過，認為數據和信息圖不僅適用於分析，用來講述與數據有關的故事也非常合適。Yau的目標是讓非專業人士讀懂並用好數據。他創建了一個設計、可視化和統計方面的博http://flowingdata.com，你可以從中欣賞到他最新的數據可視化實驗作品。

向怡寧 交互和視覺設計師、搖滾樂手，同時還熱衷於翻譯和寫作。著有《Flash組件、游戲、SWF加解密》及《就這么簡單：Web開發中的可用性和用戶體驗》，譯有《奇思妙想：15位計算機天才及其重大發現》、《瞬間之美：Web界面設計如何讓用戶心動》、《網站設計解構：有效的交互設計框架和模式》、《網站搜索設計：兼顧SEO及可用性的網站設計心得》等書。他認為「一個不會彈吉他的設計師不是個好譯者」。

⑺ 數據可視化的工具有哪些

開門見山，不說廢話！Hightopo是由廈門圖撲軟體科技有限公司獨立自主研發，專注於2D和3D 圖形界面組件數據可視化領域，用戶遍及電信、電力、政府、交通、水利、公安、國防、醫療、金融、科研等行業。提供從 SDK 的 API 組件庫到行業圖標和三維模型資源庫，構成了一站式的數據可視化解決方案。

建立1：1高保真模擬，通過數字工廠三維場景為基礎，展現礦業各個生產廠區的建設、運行情況、安全配備以及注意事項，達到逼真震撼的視覺效果。

可以構建現代化的，跨桌面和移動終端的企業應用，無需擔憂跨平台兼容性，及觸屏手勢交互等棘手問題。