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大数据可视化工具推荐

[日期:2016-07-14] 来源:学习编程(知乎专栏)  作者:路人甲 [字体: ]

  对于喜欢爬虫的朋友来说,经常性的会爬取百万的数据。那么当我们获得百万千万级数据的时候,我们不能只是把数据放在数据库里面,让她发霉,让她睡大觉。你应该做的是唤醒她,准备开干。 Just do it!

大数据

  那么今天推荐的大数据可视化工具,有适合完全零基础的,有适合一定语言基础的朋友,大家可以按照自己的实际情况进行选择。

  如果你想学习编程,但是找不到学习路径和资源,欢迎关注专栏:学习编程

  内容整理来自

  http://www. 36dsj.com/archives/4279 7

  http://www. 36dsj.com/archives/2806 0

  数据可视化之初级篇—零编程工具

  1. Tableau( http://www. tableau.com/ )

  Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形,表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版,还提供了服务器解决方案,可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。Tableau的客户包括巴克莱银 行,Pandora和Citrix等企业

  2. Infogram( https:// infogr.am/ )

  Infogram的最大优势在于,让您的可视化信息图表与实时大数据相链接。只须三个简单步骤,您可以选择在众多图表,地图,甚至是视频可视化模板中进行选择。 Infogram支持团队账号。

  3. ChartBlocks( http://www. chartblocks.com/en/ )

  ChartBlocks是一个易于使用在线工具,它无需编码,便能从电子表格,数据库中构建可视化图表。整个过程可以在图表向导的指导下完成。您的图表将 在HTML5的框架下使用强大的JavaScript库D3.js创建图表。你的图表是响应式的,并且可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。 您还可以将图表嵌入任何网页中,分享在Twitter和Facebook上。

  4. Datawrapper( https://www. datawrapper.de/ )

  Datawrapper是一款专注于新闻和出版的可视化工具。华盛顿邮报,卫报,华尔街日报和Twitter等媒体都使用了这一工具。 Datawrapper非常容易使用,不需要任何编程基础。你只需要上传你的数据,便能轻松地创建和发布图表,甚至是地图。Datawrapper提供了 众多的自定义布局及地图模板。

  5. Plotly( https:// plot.ly/ )

  Plotly帮助你在短短几分钟内,从简单的电子表格中开始创建漂亮的图表。Plotly已经为谷歌、美国空军和纽约大学等机构所使用。 Plotly是一个非常人性化的网络工具,让你在几分钟内启动。如果你的团队希望为JavaScript和Python等编程语言提供一个API接口的 话,Plotly是一款非常人性化的工具。

  6. RAW

  RAW弥补了很多工具在电子表格和矢量图形(SVG)之间的缺失环节。你的大数据可以来自MicrosoftExcel中,谷歌文档或是一个简单的逗号分 隔的列表。它最厉害的功能是可以很容易地导出可视化结果,因为它和Adobe Illustrator,Sketch 和Inkscape是相容的。

  7. http:// Visual.ly ( http:// visual.ly/ )

  http:// Visual.ly 是一个可视化的内容服务。它提供专门的大数据可视化的服务,用户包括了VISA,耐克,Twitter,福特和国家地理等。如果你想完 全外包可视化文件给第三方。你可以使用非常简化的在线流程:你只需描述你的项目,服务团队将在项目的整个持续时间内和你在一起。 http:// Visual.ly 给您发送所有项目关键点的邮件通知,也将让你不断给出反馈。

  数据可视化之开发展篇—JavaScript库

  8. D3.js

  毋容置疑D3.js是最好的数据可视化工具库。D3.js运行在JavaScript上,并使用HTML,CSS和SVG。 D3.js是开源工具,使用数据驱动的方式创建漂亮的网页。 D3.js可实现实时交互。这个库非常强大和前沿,所以它带有没有预置图表也不支持IE9。

  9. Ember Charts( https:// github.com/Addepar/embe r-charts )

  Ember Charts – 顾名思义是一种基于Ember.js框架和使用d3.js的可视化工具。Ember Charts以绘制时间序列图,柱状图,饼图和散点图为主。它非常优易于扩展。同为Ember.js开发团队,Ember Charts聚焦于图形互动性。它有极强的错误处理能力,当你遇到坏数据时,系统也不会崩溃。

  10. NVD3( http:// nvd3.org/ )

  NVD3运行在d3.js之上, 它可建立可重用的图表组件。该项目的目标是保持所有的图表整洁和可定制性。 NVD3是d3.js之上的简单的接口,保持了d3.js的所有强大功能。 NVD3由Novus Partners前端工程师开发和使其保持了图表技术洞察力。

  11. Google Charts Google Charts 以HTML5和SVG为基础,充分考虑了跨浏览器的兼容性,并通过VML支持旧版本的IE浏览器。所有您将创建的图表是交互式的,有的还可缩放。 Google Charts是非常人性化和他们的网站拥有一个非常好的,全面的模板库,你可以从中找到所需模板。

  12. FusionCharts( http://www. fusioncharts.com/ )

  FusionCharts是最全面的JavaScript图表库,包括90个图表和900种地图。如果你不是特别喜欢的JavaScript。 FusionCharts可以轻松集成像jQuery库,Angularjs和React框架以及 http:// ASP.NET 和PHP语言。 FusionCharts支持JSON和XML数据,并提供许多格式图表:PNG,JPEG,SVG和PDF。

  13. Highcharts( http://www. hcharts.cn/ )

  Highcharts是一个JavaScript API与jQuery的集成,全球最大的100家公司中有61家正在使用它。图表使用SVG格式,并使用VML支持旧版浏览器。它提供了两个专门的图表类 型:Highstock和Highmaps,并且还配备了一系列的插件。你可以免费使用它,而如果你想建立付费的应用,只须支付少量牌照费用。此外,你还 可以使用Highcharts云服务。

  14. Chart.js( http://www. chartjs.org/ )

  对于一个小项目的图表,chart.js是一个很好的选择。开源,只有11KB大小,这使得它快速且易于使用,它支持多种图表类型: 饼图,线性图和雷达图等。

  15. Leaflet( http:// leafletjs.com/ )

  你是否专注于专业的大数据解决方案?无需饼图和条形图?Leafleft 基于Open Street Map数据,使用HTML5 / CSS3绘制互动式可视化图。您可以使用他们的扩展插件库添加热点图(heatmaps)和动画标记。 Leaflet 是开源和只有33 KB大小。

  16. Chartist.js( https:// github.com/gionkunz/cha rtist-js )

Chartist.js的开发社区一直致力于打败所有其他JavaScript图表库。它使用了Sass的个性化风格,它的SVG输出是响应式的。

  17. n3-charts( https:// github.com/n3-charts/ )

  N3-charts是一种基于AngularJS框架的工具。它建立在D3.js之上,帮助您创建简单的互动图表。 N3-charts是一种小型化的图表工具,不适用于大型项目。

  18. Sigma JS( http:// sigmajs.org/ )

  Sigma JS 是交互式可视化工具库。由于使用了WebGL技术,你可以使用鼠标和触摸的方式来更新和变换图表。Sigma JS同时支持JSON和GEXF两种数据格式。这为它提供了大量的可用互动式插件。Sigma JS 专注于网页格式的网络图可视化。因此它在大数据网络可视化中非常有用。

  19. Polymaps( http:// polymaps.org/ )

  Polymaps是一款地图可视化一个JavaScript工具库。 Polymaps使用SVG实现从国家到街道一级地理数据的可视化。您可以使用CSS格式来修改你的样式。Polymaps使用GeoJSON来解释地理 数据。它是创建heatmap热点图的最好的工具之一。您创建的所有地图都可以变成动态图。

  20. Processing.js( http:// processingjs.org/ )

 

  Processing.js是一个基于可视化编程语言的JavaScript库。作为一种面向Web的JavaScript 库,Processing.js是您能够有效进行网页格式图表处理。这使得它成为了一种非常好交换式可视化工具。 Processing.js需要一个兼容HTML5的浏览器来实现这一功能。

原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21586964?utm_source=tuicool&utm_medium=referral





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