大数据智能分析软件,大数据可视化项目

来源：软件定义世界(SDX )正文约2800字，建议阅读正文9分钟，了解可以制作简单图表、复杂图像和信息图的数据可视化工具。 目前，学习APP应用的数据可视化途径有很多。 虽然可以跟踪专家博客，但更重要的是实践/实践，需要对当前可用的数据可视化工具有一个大致的了解。

以下是Netmagzine列举的二十大数据可视化工具，无论是准备制作简单的图表，还是准备制作复杂的图像和信息图，这些工具都能满足你的需求。 更棒的是，这些工具大多是免费的。

入门级工具

1. Excel

虽然Excel的图形功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具。 上图为Excel生成的热图

作为入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具还可以创建数据图以供内部使用，但由于Excel在颜色、线条和样式选择方面有限，因此可以在Excel上使用专业出版物和web 但是，作为一种高效的内部沟通工具，Excel必须是你的珠宝盒所需的工具之一。

2. CSV/JSONCSV (逗号分隔值)和JSON (JavaScript对象注释) )不是真正的可视化工具，但它是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中的至少一种格式。

在线数据可视化工具

1. Google Chart API

谷歌图表API工具集取消了静止图像功能，现在只提供动态图表工具。 虽然可以在所有支持SVGCanvas和VML的浏览器中使用，但Google Chart的一个主要问题是在客户端生成图表。 也就是说，不支持JavaScript的设备不可用。 此外，不能脱机使用或以其他格式保存结果。 以前的静止图像没有这个问题。 尽管存在上述问题，但不可否认，谷歌图表API的功能非常丰富。 如果不需要特殊定制，或者您对谷歌视觉样式有抵触，请从谷歌图表开始。

2. Flot

浮动是一个很好的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器。 (支持目前主流的浏览器，如火狐、IE、Chrome等。

3. Raphal

Raphal是用于创建图形和图形的JavaScript库，与其他库最大的不同之处在于输出格式只有SVG和VML。 SVG为矢量形式，任何分辨率下显示效果都很好。

4. D3

d3 ) datadrivendocuments )是另一个支持SVG渲染的JavaScript库。 但是，D3可以提供很多除线性图和条形图以外的复杂的图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形聚类、单词云等。 虽然D3可以提供非常华丽的交互式图表，但选择数据可视化工具时要记住的是知道何时保持简洁。

5. Visual.ly

如果您不仅需要可视化数据，还需要创建信息地图，那么目前仍有许多工具可用。 Visual.ly是最受欢迎的选择之一。 Visual.ly的主要定位是“信息图形设计器在线集市”，但也提供了许多信息图形模板。 虽然功能还有很多限制，但Visual.ly绝对是激发你灵感的地方。

互动图形用户界面（GUI）控制

如果数据可视化的交互性现在充当GUI界面，会怎么样？ 随着在线数据可视化的发展，按钮、下拉列表和滑块正在向更复杂的界面元素发展。 例如，可以调整数据范围的交互式图形元素在拖动这些图形元素时，输入参数和输出结果数据会同步变化。 在这种情况下为图

形控制和内容已经合为一体。以下这些工具能够帮你实现这些功能：

1. Crossfilter

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：wxdxs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。

2. Tangle

JavaScript库Tangle进一步模糊了内容与控制之间的界限。在下图这个应用实例中，Tangle生成了一个负载的互动方程，读者可以调整输入值获得相应数据。

地图工具

地图生成是web上最困难的任务之一。Google Maps的出现完全颠覆了过去人们对在线地图功能的认识。而Google发布的Maps API则让所有的开发者都能在自己的网站中植入地图功能。

近年来，在线地图的市场成熟了很多，如果你需要在数据可视化项目中植入定制化的地图方案，目前市场上已经有很多选择，但是知道在何时选择何种地图方案则成了一个很关键的业务决策。地图方案看上去功能都很强大，但是切忌：“有了一把锤子，看什么都像钉子。”

1. Modest Maps

ssdsw，Modest Maps是一个很小的地图库，只有10KB大小，是目前最小的可用地图库。这似乎意味着Modest Maps只提供一些基本的地图功能，但是不要被这一点迷惑了。在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。

2. Leaflet

CloudMade团队为大家带来了Leaflet，这是另外一个小型化的地图框架，通过小型化和轻量化来满足移动网页的需要。Leaflet和Modest Maps都是开源项目，有强大的社区支持，是在网站中整合地图应用的理想选择。

3. PolyMaps

Polymaps是另外一个地图库，但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，是不可错过的好东西。

4. 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，但是对于一些特定的任务来说，OpenLayers无可匹敌。例如能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

5. Kartograph

Kartograph的标记线是对地图绘制的重新思考，我们都已经习惯了csdby投影，但是Kartograph为我们带来了更多的选择。如果你不需要调用全球数据，而仅仅是生成某一区域的地图，那么Kartogaph将使你脱颖而出。

6. 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。例如，你可以输入CSV通讯地址文件，CartDB能将地址字符串自动转化成经度/维度数据并在地图上标记出来。目前CartoDB支持免费生成五张地图数据表，更多使用需要支付月费。

（随着iPad3等高清移动设备的普及）web开发的一个最新趋势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。在这些新型字体中，例如FF Chartwell和Chartjunk是专门用来显示图表和图形的。他们与OpenType碰到的问题一样，就是不能被所有的浏览器支持，但是不久的未来这些矢量字体将是数据可视化工作中需要考虑到的因素。

进阶工具

如果你准备用数据可视化做一些“严肃”的工作，那么你可能不会对在线可视化工具或者web小程序有太大兴趣，你需要的是桌面应用和编程环境。

1. 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。目前还有一个Processing.js项目，可以让网站在没有Java Applets的情况下更容易地使用Processing。由于端口支持Objective-C，你也可以在iOS上使用Processing。虽然Processing是一个桌面应用，但也可以在几乎所有平台上运行，此外经过数年发展，Processing社区目前已经拥有大量实例和代码。

2. 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，但是没有Processing的互动功能。

专家级工具

与Excel相对的是专业数据分析工具。如果你是一个专业的数据分析师，那么你就必须对下面将要介绍的工具有所了解（如果不是精通的话）。众所周知，SPSS和SAS是数据分析行业的标准工具，但是这些工具的费用不菲，只有大型组织和学术机构才有机会使用，下面我们介绍几种免费的替代工具，这些开源工具的共同特征是都有强大的社区支持。开源分析工具性能不输老牌专业工具，插件的支持甚至更好。

1.Ｒ

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。wxdxs能驾驭Ｒ的时候，一切付出都是物有所值的。

2. Weka

wxdxs成长成一名数据科学家的时候，你需要将个人能力从数据可视化扩展到数据挖掘领域。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。

3. Gephi

Gephi是进行社交图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并生成漂亮的可视化图形，还能对数据进行清洗和分类。Gephi是一种非常特殊的软件，也非常复杂，先于他人掌握Gephi将使你一骑绝尘。

编辑：贪玩的黄豆

校对：sxdcdq