数据可视化pdf

‘壹’ 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。

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‘叁’ 数据可视化的软件，个人使用的，求推荐，最好多说几个，多多益善

如今大数据盛行，许多人都在寻求一款既好用又容易上手的工具，尤其是可视化工具。今天，就为各位数据人甄选10个最容易上手又好用的大数据可视化工具。

1.ChartBlocks

选择适合自己使用的大数据可视化工具，让你轻松遨游大数据海洋！

‘肆’ 数据可视化的优秀入门书籍有哪些

个人感觉国内可能还比较少，可以看下Julie Steele的数据可视化之美 (豆瓣)，里面有一些经典案例的介绍，可作入门； 另外向怡宁翻译的鲜活的数据 (豆瓣)也值得一看，关键是介绍了数据可视化处理的具体过程，而且向怡宁翻译的书一向通俗易懂，他翻译的有关交互设计的就这么简单 (豆瓣)其实也是一本和信息设计有关系的书籍，行文风趣，作为入门比较合适。 另外涂子沛的大数据 (豆瓣)也值得一看，虽然这里介绍的主要是时代发展和大背景，但也有一章专门涉及数据可视化处理。 2013年6月时，浙大的陈为老师出了本数据可视化的教材，算是在国内第一本数据可视化教材，并系统地把数据可视化相关都做了梳理，看到有人也提到了这全彩略贵的书，数据可视化 (豆瓣)；如果嫌贵，可以买这本教材：数据可视化的基本原理与方法 (豆瓣)，都是陈为的书，内容基本一样，入门是够了。 国外的能推荐的多些， Edward Tufte不用说了，有人说他的书是“信息设计的圣经”，他的The Visual Display of Quantitative Information (豆瓣)应该是入门必看了，公认的开山之作。不过目前还没有中译本，看完基本上可以了解数据可视化的前世今生了； 他还有一个华人学生，在美国报社工作，专门负责数据图表的设计制作，也出了一本相关的书，很棒，Dona M.Wong，她写的书现在已经有中译本了：最简单的图形与最复杂的信息 (豆瓣) 主要侧重于对数据图表的修饰、完善，讲解了一些处理数据图表的基本原则，实操性很强。 Edward R.Tufte的其他书： Visual Explanations (豆瓣)，Beautiful Evidence (豆瓣) 都可以在网上找到pdf全本。 另外除了书，还推荐一个国外老头：Hans Rosling，他是瑞典卡罗琳学院全球公共卫生教授，有关他利用数据可视化显示200多个国家200年来的人均寿命和经济发展的ted视频非常火，真是数据可视化的魅力，他的其他视频也很棒（TED | Search），本人非常幽默，由他主持的BBC纪录片[BBC：统计学的快乐]也值得一看，这些都是初步了解数据可视化的好材料。 总之，个人感觉数据可视化除了具有优秀的美术功底外，统计学知识也是重要部分，毕竟数据的展现和设计都是建立在对数据的获取、清洗、处理、挖掘的基础上的。

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‘陆’ 常用的数据可视化软件有哪些

数据可视化工具：

• PowerBI

Microsoft PowerBI同时提供本地和云服务。它最初是作为Excel插件引入的，不久PowerBI凭借其强大的功能开始普及。目前，它被视为商业分析领域的软件领导者。它提供了数据可视化和bi功能，使用户可以轻松地以更低的成本实现快速，明智的决策，用户可协作并共享自定义的仪表板和交互式报告。

• Solver

Solver是一家专业的企业绩效管理(CPM)软件公司。Solver致力于通过获取可提升公司盈利能力的所有数据源来提供世界一流的财务报告、预算方案和财务分析。其软件BI360可用于云计算和本地部署，它专注于四个关键的分析领域，包括财务报告、预算、仪表板和数据仓库。

• Qlik

Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。它具有可视化仪表板，可简化数据分析，并帮助公司快速制定业务决策。

• Tableau Public

Tableau 是一个交互式数据可视化工具。不像大多数可视化工具那样需要编写脚本，Tableau的简便性可以帮助新手降低使用难度。只需托拉拽的简单操作使数据分析轻松完成。他们也有一个“新手入门工具包”和丰富的培训资料，可帮助用户创建创更多的分析报告。

• 谷歌Fusion Tables

Fusion Table 是谷歌提供的数据管理平台。你可以使用它来做数据收集、数据可视化和数据共享。他就像电子数据表，但功能更强大更专业。你可以通过添加CSV、KML和电子表格中的数据集和同事共享资料。你还可以发布数据资料并将其嵌入到其他网页属性中。

• Infogram

Infogram是一种直观的可视化工具，可帮助你创建精美的信息图表和报告。它提供了超过35个交互式图表和500多个地图，帮助你可视化数据。除了各种各样的图表，还有柱状图、条形图、饼图或词云等，它用创新的信息图表给你留下深刻印象。

‘柒’ 数据可视化的工具有哪些

开门见山，不说废话！Hightopo是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，专注于2D和3D 图形界面组件数据可视化领域，用户遍及电信、电力、政府、交通、水利、公安、国防、医疗、金融、科研等行业。提供从 SDK 的 API 组件库到行业图标和三维模型资源库，构成了一站式的数据可视化解决方案。

建立1：1高保真模拟，通过数字工厂三维场景为基础，展现矿业各个生产厂区的建设、运行情况、安全配备以及注意事项，达到逼真震撼的视觉效果。

可以构建现代化的，跨桌面和移动终端的企业应用，无需担忧跨平台兼容性，及触屏手势交互等棘手问题。

‘捌’ 数据可视化的常用工具都有哪些

很多技术都涉及到了不少工具，数据分析也不例外。数据分析中的数据可视化也是有很多的工具支撑的，大家可能普遍认为只要学会了Excel、Photoshop就可以了，其实并不是这样的。数据可视化有很多的工具可以给我们的工作和展示起到如虎添翼的效果。我们在这篇文章中就给大家介绍一下数据可视化中经常用到的工具。

首先我们说的是echarts。很多人认为echarts识网络为数不多的良心产品，其实这种硕大是正确的，一般来说，这个库跟d3相反（d3我们在后面会讲到），它离应用层更近，提供了许多示例模板，把代码复制粘贴过去然后对数据进行更改即可。所以echarts的优点就很明显了，具体来说就是上手容易、图表漂亮、交互式效果也很好。但是缺点自由度低，也让很多人无语。

然后我们给大家介绍一下Excel，随着Excel的发展，它的图表也越来越丰富美观，很容易上手，仍然是把数据往模板里套的方式。Excel大家都很熟悉，在这里就不赘述了。

下面我们就给大家介绍一下PS和AI，这两个工具大家都可能是比较熟悉的，因为这是设计师的工具，但是出了一张可视化的图之后往往需要进一步修缮，这就是设计师的工作了。可以生成一张pdf矢量图，然后导入PS或AI中，这样对每一个元素操作都很方便。

而DataV很适合做大屏可视化展示，效果很炫酷，而且模板越来越成熟，上手难度也越来越低，同时价格也不贵。受到了大家的好评。很多人想不明白一个问，那就是数据可视化到底是否需要编程？对于大数据量、自由度要求较高、创意设计强的可视化应当要编程，但是对于日常小规模、简化、通用的可视化，用工具即可。而且随着数据可视化技术的发展，它的门槛一定是越来越低，越来越不需要编程也能做出很好的可视化效果。

接着我们给大家说一下ggplot2。这是因为R最擅长的除了统计建模就是可视化了，而ggplot2是最流行、最强大的绘图包。对于静态图，只要我们有足够的创意，ggplot2基本都可以通过其系统完备的画图语法实现。而R中也有相关的包可以把ggplo2图形变成交互式，弥补了ggplot2本身不能交互的弱点。这解决了很多的问题。

最后我们说一下d3，d3个很强大的库，许多先进、前卫的图形在上面都有demo，它可以在较底层以较高的自由度画图并配置交互效果。但是它的学习曲线很陡，陷阱也有很多。所以大家一定要重视这个工具的学习。

关于数据可视化常用工具的内容我们就给大家介绍到这里了，大家在进行数据可视化的时候一定要掌握好这些工具的用法。只有熟练的使用这些工具，我们才能够做好数据可视化这份工作，为自己的工作生涯增添光彩。

‘玖’ 前端需要会 数据可视化吗 知乎

当然这些都已经有了很成熟的前端解决方案，但是如何融合到一起，我相信你如果做过就知道我在说啥了…

对应的一套后端查询体系我们的架构是nodejs做的，dba和数据工程师负责对接我们mysql的视图，保证我们的查询简单化。

对应不同的数据产生对应的pdf，excel，xml，json，表，图都已经做成了一套统一的api。方便复用需求。

至于单页和非单页，我觉得从开发的角度考虑，单页不利于快速产生新的数据展示需求，除了前端和后端都需要额外开发外，速度和人力也是个问题。

非单页是我们采用的，通过nodejs统