Parte 1: Herramientas de nivel básico
1. Excel
La función de gráficos de Excel no es poderosa, pero Excel sí lo es. para análisis La herramienta ideal para datos. La imagen de arriba es un mapa de calor generado por Excel.
Como herramienta básica, Excel es una herramienta ideal para analizar datos rápidamente y también puede crear gráficos de datos para uso interno. Sin embargo, Excel tiene una gama limitada de colores, líneas y estilos para elegir, lo que significa que es difícil utilizar Excel para crear gráficos de datos que satisfagan las necesidades de publicaciones y sitios web profesionales. Pero como herramienta de comunicación interna eficaz, Excel debería ser una de las herramientas imprescindibles en su cofre del tesoro.
2. CSV/JSON
Aunque CSV (valores separados por comas) y JSON (anotación de objetos JavaScript) no son herramientas de visualización reales, son formatos de datos comunes. Debe comprender su estructura y saber cómo importar o exportar datos de estos archivos. Todas las herramientas de visualización de datos que se describen a continuación admiten al menos uno de los formatos CSV y JSON.
Parte 2: Herramientas de visualización de datos online.
3. GoogleChartAPI
El conjunto de herramientas GoogleChartAPI ha cancelado la función de imagen estática y actualmente solo proporciona herramientas de gráficos dinámicos. Se puede utilizar en todos los navegadores que admitan SVG\Canvas y VML, pero un gran problema con GoogleChart es que los gráficos se generan en el lado del cliente, lo que significa que los dispositivos que no admiten JavaScript no se pueden utilizar ni se pueden utilizar. sin conexión o guarde el resultado en otro formato, para que la imagen estática anterior no tenga este problema. A pesar de los problemas anteriores, es innegable que GoogleChartAPI tiene muchas funciones. Si no hay requisitos de personalización especiales o no entra en conflicto con el estilo visual de Google, puede comenzar con GoogleChart.
4. Flot
Flot es una excelente biblioteca de gráficos de estructura alámbrica que admite todos los navegadores que admiten lienzo (actualmente, navegadores convencionales como Firefox, IE, Chrome, etc.).
5. l
Rafael. l es una biblioteca de JavaScript para crear cuadros y gráficos. La mayor diferencia con otras bibliotecas es que los formatos de salida se limitan a SVG y VML. SVG es un formato vectorial que se muestra bien en cualquier resolución.
6.D3
D3 (DataDrivenDocuments) es otra biblioteca de JavaScript que admite renderizado SVG. Sin embargo, D3 puede proporcionar una gran cantidad de estilos de gráficos complejos además de gráficos de líneas y gráficos de barras, como diagramas de Voronoi, diagramas de árbol, agrupaciones circulares, nubes de palabras, etc. Aunque D3 puede proporcionar gráficos interactivos muy sofisticados, una cosa a tener en cuenta al elegir una herramienta de visualización de datos es saber cuándo mantenerla simple.
7. Visual
Si necesitas crear infografías en lugar de solo visualizaciones de datos, hay muchas herramientas disponibles. Visual.ly es la opción más popular. Aunque Visual.ly se posiciona principalmente como un "mercado en línea para diseñadores de infografías", también ofrece una gran selección de plantillas de infografías. Aunque todavía existen muchas limitaciones, Visual.ly es definitivamente un lugar que puede inspirarte.
Parte 3: Control de interfaz gráfica de usuario (GUI) interactiva.
¿Qué pasaría si las visualizaciones de datos fueran lo suficientemente interactivas como para usarse como interfaces GUI? A medida que evoluciona la visualización de datos en línea, los botones, las listas desplegables y los controles deslizantes evolucionan hacia elementos de interfaz más complejos, como elementos gráficos interactivos que pueden ajustar el rango de datos. Cuando estos elementos gráficos se empujan o tiran, los parámetros de entrada y los datos de salida cambian simultáneamente. En este caso el control gráfico y el contenido ya están integrados. Las siguientes herramientas pueden ayudarle a lograr estas funciones:
8. Filtros cruzados
A medida que desarrollamos herramientas más sofisticadas para facilitar a los clientes la búsqueda de datos, hemos podido crear. ambos gráficos y un subprograma de interfaz gráfica de usuario interactiva. La biblioteca JavaScript Crossfilter es una de esas herramientas.
Aplicación de filtro cruzado: cuando ajusta el rango de entrada en un gráfico, los datos de otros gráficos relacionados también cambiarán.
9. Conflicto
La confusión de las bibliotecas de JavaScript desdibuja aún más la línea entre contenido y control. En el ejemplo de aplicación que se muestra en la figura siguiente, Tangle genera una ecuación de interacción de la carga y el lector puede obtener los datos correspondientes ajustando el valor de entrada.
Parte 4: Herramientas de mapas
La generación de mapas es una de las tareas más difíciles en Internet. La aparición de Google Maps ha subvertido por completo la comprensión anterior que la gente tenía de las funciones de los mapas en línea. La API de Maps lanzada por Google permite a todos los desarrolladores incorporar funciones de mapas en sus sitios web.
En los últimos años, el mercado de mapas online ha madurado mucho. Si necesita integrar una solución de mapas personalizada en su proyecto de visualización de datos, hay muchas opciones en el mercado, pero saber qué solución de mapas elegir y en qué momento se ha convertido en una decisión empresarial crítica. El esquema del mapa parece poderoso, pero no digas "con un martillo, todo parece un clavo".
10 Mapeo de modos
Como sugiere el nombre, ModestMaps es muy. mapa pequeño La galería, de sólo 10 KB de tamaño, es la galería de mapas más pequeña disponible actualmente. Esto parece significar que ModestMaps sólo proporciona algunas funciones básicas de mapeo, pero no dejes que esto te engañe. Con la cooperación de algunas bibliotecas de extensiones, como Wax, ModestMaps se convertirá inmediatamente en una potente herramienta de mapas.
11. Leaflet
El equipo de CloudMade ha traído otro marco de mapas miniaturizado, Leaflet, para satisfacer las necesidades de las páginas web móviles a través de la miniaturización y el peso ligero. Tanto Leaflet como ModestMaps son proyectos de código abierto con un fuerte apoyo de la comunidad y son ideales para integrar aplicaciones de mapas en sitios web.
12. Polymaps
Polymaps es otra biblioteca de mapas, pero está dirigida principalmente a usuarios de visualización de datos. Polymaps es único en la estilización de mapas y los selectores similares a las hojas de estilo CSS son algo bueno que no debe perderse.
13. Open Layers
OpenLayers puede ser la más confiable de todas las bibliotecas de mapas. Si bien la documentación no es perfecta y la curva de aprendizaje es pronunciada, OpenLayers es inmejorable para algunas tareas específicas. Por ejemplo, puede proporcionar algunas herramientas especiales que no se encuentran en otras bibliotecas de mapas.
14. Tarjetas de dibujos animados
Las líneas de marcado del mapa son un replanteamiento del dibujo del mapa. Todos estamos acostumbrados a la proyección de Mercator, pero Kartograph nos ofrece más opciones. Si no necesita llamar a datos globales, sino simplemente generar un mapa de un área determinada, Kartogaph lo hará destacar.
15. CartoDB
CartoDB es un sitio web que no te puedes perder. Puede asociar fácilmente datos tabulares con mapas utilizando CartoDB, que es la mejor opción. Por ejemplo, puede ingresar un archivo de dirección de comunicación CSV y CartDB puede convertir automáticamente la cadena de dirección en datos de latitud y longitud y marcarla en el mapa. Actualmente, CartoDB admite la generación de cinco tablas de datos de mapas de forma gratuita y más usuarios deben pagar mensualmente.
Con la popularidad de los dispositivos móviles de alta definición como el iPad3, la última tendencia en el desarrollo web es integrar fuentes de símbolos con fuentes (convirtiendo símbolos en fuentes) para crear hermosos iconos vectoriales. Entre estas nuevas fuentes, como FF Chartwell y Chartjunk, se utilizan especialmente para mostrar cuadros y gráficos. Al igual que OpenType, no son compatibles con todos los navegadores, pero en un futuro próximo estas fuentes vectoriales se considerarán para la visualización de datos.
Parte 5: Herramientas avanzadas
Si planea hacer un trabajo "serio" con la visualización de datos, es posible que no esté demasiado interesado en las herramientas de visualización en línea o los subprogramas web. Lo que necesita es una aplicación de escritorio y un entorno de programación.
16. Procesamiento
El procesamiento es una herramienta icónica para la visualización de datos. Sólo necesitas escribir un código simple y compilarlo en Java.
Actualmente existe un proyecto Processing.js que permite a los sitios web utilizar Processing de forma más cómoda sin necesidad de utilizar JavaApplets. Debido a que el puerto es compatible con Objective-C, también puedes usar Processing en iOS. Aunque Processing es una aplicación de escritorio, también se ejecuta en casi cualquier plataforma. Además, después de varios años de desarrollo, la comunidad de procesamiento ahora cuenta con una gran cantidad de ejemplos y códigos.
17. NodeBox
NodeBox es una aplicación para crear gráficos y visualizaciones 2D en OS X. Necesitas conocer los programas Python. NodeBox es similar a Processing, pero no tiene las funciones interactivas de Processing.
Parte 6: Herramientas expertas
Comparado con Excel, es una herramienta profesional de análisis de datos. Si es un analista de datos profesional, debe estar familiarizado con (si no dominar) las herramientas que se presentan a continuación. Como todos sabemos, SPSS y SAS son herramientas estándar en la industria del análisis de datos, pero estas herramientas son costosas y solo las grandes organizaciones e instituciones académicas tienen la oportunidad de utilizarlas. Aquí presentamos varias herramientas alternativas gratuitas. Lo que estas herramientas de código abierto tienen en común es que todas cuentan con un fuerte apoyo de la comunidad. El rendimiento de las herramientas de análisis de código abierto no es inferior al de las herramientas profesionales establecidas y la compatibilidad con complementos es aún mejor.
18. R
Como paquete de componentes estadísticos utilizado para analizar grandes conjuntos de datos, R es una herramienta muy compleja que requiere un largo período de aprendizaje y práctica. artículo La curva de aprendizaje es la más pronunciada. Pero R tiene una comunidad sólida y una biblioteca de componentes que continúa creciendo. Cuando puedes controlar R, todo el esfuerzo vale la pena.
19. Weka
Cuando te conviertes en un científico de datos, necesitas ampliar tus capacidades personales desde la visualización de datos hasta la minería de datos. Weka es una excelente herramienta para clasificar y agrupar grandes cantidades de datos según atributos. Weka no solo es una poderosa herramienta de análisis de datos, sino que también puede generar algunos gráficos simples.
20. Gephi
Gephi es una herramienta para el análisis visual de datos de gráficos sociales. No solo puede procesar conjuntos de datos a gran escala y generar hermosos gráficos visuales, sino también analizar los datos. . Limpieza y clasificación. Gephi es un software muy especial y muy complejo. Dominar Gephi antes que los demás te pondrá por delante de los demás.