yez3533 发表于 2023-10-22 04:30:33

有没有大神知道，有什么好用的大数据可视化工具？

本题已加入圆桌数据分析入门指南，更多数据分析内容，欢迎关注圆桌>>>
类似于用图形来展示报告结果。

tianzi3203 发表于 2023-10-22 04:31:33

全文30000字，阅读需30分钟，干货预警，收藏点赞退出一气呵成！

强烈推荐安利Excel这个工具，看到回答 区提供了不少数据可视化的工具，例如R、Python、第三方在线工具等等，但是绝大部分对于初学者非常不友好，需要花大量时间去学习，研究，更新多一个小视频（2020.01.03二次更新多仪表盘的制作技巧）：
http://pic1.zhimg.com/v2-da643c882c3c4fae690323ed613e5be0.jpg
Excel能做出怎样的可视化图表？
https://www.zhihu.com/video/1175820255817097216
为什么推荐Excel，因为以下几点：可制定、学习起来简单、兼容性极强、普遍性等等。
课程传送门（学完点个5星即可）
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未经允许，禁止转载，更多Excel教程、模板，可以前往公众号：芒种学院在学习可视化数据分析的过程中，总结了非常多的经验，借着这个话题分享给大家，因为篇幅问题，整理好的教程都放在链接中了，先来看下整体的技能树：

http://pica.zhimg.com/v2-2280f2f20a2e98706c0d30b319ff0520_r.jpg?source=1940ef5c

技能树

以下是部分基础案例：

http://picx.zhimg.com/v2-d47dbc687777dab8b02d732ba568b04a_r.jpg?source=1940ef5c

基础图表

http://pic1.zhimg.com/v2-e7202ae0e1bc6b27738c4f5a9bc16d5a_r.jpg?source=1940ef5c

Excel商务仪表盘

http://picx.zhimg.com/v2-77b930df30bf5c98ebc6e629b3899d79_r.jpg?source=1940ef5c

Excel商务仪表盘

接着就来聊聊我学习Excel数据可视化的一个过程：
01 优秀图表所具备的特征

工具千千万万，优秀的图表具备的特征都非常明显，合理了解这些特征，哪怕使用任何可视化工具，都可以制作出非常棒的可视化效果，主要知识点：从哪里学习图表风格、一份图表需要具备哪些元素、如何在Excel中设定自定义风格、如何安装商务字体、如何设置新建模板为主题等等。
1.1 从哪里学习图表风格

在可视化图表非常流行的今天，形成了不少非常具有特色的风格，例如商业杂志，经济学人，扁平化风格等等，那么有哪些网站可以借鉴我们利用到Excel中呢？

http://pic1.zhimg.com/v2-b2daa2bcdf33d17c601a36cf26f9605c_r.jpg?source=1940ef5c
包括第三方在线工具、商业杂志、设计师网站等等这些风格都可以借鉴，学习风格是为了帮我们更快更好制作出好看的图表。
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1.2 优秀的可视化图表需要具备哪些元素

在了解完商务Excel图表风格之后，还需要了解这些图表的共性，每一份图表之中有什么不可缺少的元素，例如：标题、logo、图例、底色/网格线、坐标轴、脚注、注释等等。

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1.2 设置Excel自定义配色方案

在Excel中将配色方案设置为4种，分别是：序列配色、背景配色、文字配色、logo/边框配色，为这4种不同的场景设置配色。

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其中配色卡长这个样子，通过设定不同的标记和填充值，在使用的时候，直接输入RGB的值就可以了：

http://picx.zhimg.com/v2-e686b0ac848950f06429849452a5f0f4_r.jpg?source=1940ef5c
为了方便大家观察，特意绘制了一份填充对照图：

http://pica.zhimg.com/v2-c873fa90c4a393d18a27a775e8386836_r.jpg?source=1940ef5c
使用不同的配色主题，可以一键更换成其他的风格，例如这种：

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1.4 安装免费可商用的字体包

影响图表美观大方的因素还有字体，Excel中制作的图表是调用本地的字体，所以只需要将字体安装在本地电脑即可，安装的办法也非常简单，下载字体包，直接双击即可，这里使用“思源黑体”系列。

http://picx.zhimg.com/v2-8cca4d4a2426ad7b07a6df653d48c0a3_r.jpg?source=1940ef5c
在安装完字体之后，在Excel的【页面布局】选项卡下设置【自定义字体】风格，将标题和内容均改为思源黑体系列，并且设置一个简约的风格。
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1.5 设置自定义模板为启动新建文件

为了方便Excel在每次新建文件的时候可以使用我们自定义的主题，可以将前面设置的主题保存起来，然后新建一份空白文档，选中自定义的主题，然后保存为【.xltx】模板文件，并且放置于启动目录下，这样新建的文档默认就是这个风格了。

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02 基础必学的Excel可视化图表技巧

制作一份优秀的可视化图表，离不开牢固的基础，主要知识点：界面与图表功能、内置图表功能、单元格作图、文本框作图、Excel锚点、链接图片、图表模板等。
2.1 Excel基础图表功能与界面认识

Excel关于图表的知识点不多，只需要了解：设计选项卡、格式选项卡、数据系列格式、坐标轴格式、网格线等等即可，知识点整理如下：

http://pic1.zhimg.com/v2-972b573592dd68b944df2a7dd372299f_r.jpg?source=1940ef5c
配合前面所学的配色主题，能制作出这样的图表：

http://picx.zhimg.com/v2-81b1b1dac20a1ef8dbf7a02c41fc9479_r.jpg?source=1940ef5c
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2.2 利用内置图表完成商务作图

内置图表包括了：柱状图、条形图、饼图、雷达图、折线图、堆积图、散点图等等大概十多种图表，99%的可视化图表都可以使用内置的图表来完成。
绘制图表的第一要素就是，分析数据适合使用什么图表，如果数据结构不够优良，那么可以尝试修改数据结构，例如下图的数据为占比分析，那么就可以使用“饼图/圆环图”。

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2.3 利用单元格完成作图

地方在Excel中，一个绘图区只能绘制一组图表，如果想绘制多组，制作成信息卡片的样子，那么就可以尝试使用单元格来进行作图。例如下方的数据：

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如果想要展示营收的同时，也想展示占比，使用组合图的效果又不好，那么就可以来尝试利用单元格绘制“符合图表”，例如这样子的：

http://picx.zhimg.com/v2-e11e9ea2ccb019985bc658266612c4fb_r.jpg?source=1940ef5c
看着是一个图表，实际上是单元格+图表的构成，并且数据还会动态实时刷新，这也是Excel制定化程度非常高的一个原因（取消网格线，通过链接图片的方式让单元格组成一个整体）。

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单元格作图

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2.4 利用文本框作图

在Excel中文本框也可以利用来作图（WPS不可以），文本框通过编辑栏，可以实现对单元格的引用，这样可以非常方便地将文本框嵌入到图表中，然后动态引用数据。
在绘制图表的时候除了要展示图表的数据之外，我们有时候还需要一些辅助的指标数据，如下：

http://pic1.zhimg.com/v2-6392c1c8a8045cbe90b3e073a22734a4_r.jpg?source=1940ef5c

原始数据+指标数据作图

如果要将辅助信息也写入到图表中，我们就需要在图表中直接插入文本框，然后动态引用单元格，就可以得到这样的文本框作图，文本框引用的数据也支持实时刷新：

http://pica.zhimg.com/v2-c78ce3fb60d7794a92e846bc53576417_r.jpg?source=1940ef5c
对于这些图表，使用其他软件来实现的话，难度非常大，而使用Excel，轻松可以搞定。
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2.5 Excel锚点和图片链接

在Excel中，难免会碰上单元格作图，两个图表的大小要完全对齐，手工操作就非常麻烦了。
先来了解下使用锚点，按住键盘的Ctrl键盘，在拖动图表的时候，就会以Excel 的单元格边界为区域了，这样可以快速将图表与单元格对齐，快速制作出整洁的图表：

http://picx.zhimg.com/v2-1e63eeea04ca79df149607364b3f634c_r.jpg?source=1940ef5c
同样，单元格作图直接选中数据，然后粘贴为“链接图片”，就可以组合成一个整体，不会拆分出来。
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2.6 将制作好的图表保存为模板

其他软件能一键出好看的图表，在Excel中为什么需要调整这么久？其实Excel也是可以将精心制作好的图表保存为模板的， 下次使用的时候，一键生成就行，保存的方式也非常简单。右击-模板就ok。
制作一份高级可视化图表需要多久？仅需要10秒，10秒钟能做什么？10秒钟是你打开Excel文件的时间，思考都还没来得及，职场高手就已经将图表制作完毕了：

http://picx.zhimg.com/v2-363f394cb2359fcf823fa25d09e715ac_r.jpg?source=1940ef5c

10秒生成商务图表

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03 十大必学的基础图表

Excel中的基础图表有非常多，但是必学的可以分为以下这10种：柱状图、条形图、散点图、气泡图、雷达图、饼图、折线图、面积图、直方图、组合图等。
在不同的数据结构下选择不同的图表，会有不同的效果，制作可视化的最重要的一步就是选对图表。
3.1 类别比较神器：柱状图使用场景/技巧

柱状图是使用频率最高的图表，甚至没有之一，使用场景又能被分成以下几个：

http://pic1.zhimg.com/v2-4af7b811e4975847aedcf83bc2f6bbe4_r.jpg?source=1940ef5c

柱状图使用场景

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3.2 类别比较神器：条形图的使用场景/技巧

与柱状图对应的就是条形图，如果优先观察数据的分布、类别名称比较长等，优先使用条形图，展示效果会比柱状图要好不少：

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条形图

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3.3 双变量分析：散点图使用场景/技巧

散点图的适合场景（XY双变量分析）：XY两个变量之间的关联与联系，例如：身高/体重、广告投放/收入等等，如果需要分析变量之间的关系，则使用散点图；
优缺点也很明显：

[*]可以用于展示数据的分布和聚合的情况；
[*]适合展示比较大的数据；
[*]看上去比较乱，数据细节不明显，只能看到相关、分布、聚合等信息；
不同的数据绘制效果如下：

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散点图

最常见的用于分析数据之间的关联，有以下几种联系：

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数据关联

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3.4 三变量分析：气泡图使用场景/技巧

在散点图的基础上，如果数据的维度增加多一维，那么就可以使用气泡图，气泡图的性质与散点图接近，但是不适合展示大量数据，一般也可以用来观察少量数据的分布情况。

http://picx.zhimg.com/v2-1774e4716509307d4d55d973ea9f1cc2_r.jpg?source=1940ef5c

散点图

与散点图一样，也可以绘制多组数据系列：

http://picx.zhimg.com/v2-445327f1566cc37aa5839cd24654aa7b_r.jpg?source=1940ef5c

多数据系列气泡图

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3.5 多属性分析：雷达图使用场景与技巧

如果数据的维度暴增，变成了4~10维的话，那么要对比他们的差异，使用雷达图是最佳的，但是雷达图有一个限制，就是数据量不能很大，并且尽量让数据归一化进行对比（同数据量对比），否则会丧失意义。

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雷达图

除了以上的注意事项之外，雷达图由于是全部连接在一起的，这就要求数据之间没有什么关联，并且可排序，如下就是错误示范：

http://picx.zhimg.com/v2-f45ff8cc52ae2948737c33d73b3b74fb_r.jpg?source=1940ef5c

错误示范

以上就是错误的示范，数据是不可排序的，并且有关联，10月和1月之间是不应该连接的。
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3.6 占比分析神器：饼图使用场景/技巧

如果是要统计数据的占比情况，那么就选择饼图，或者是圆环图，这个系列的图表能很清晰地展示数据的占比情况，知识点如下：

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饼图/圆环图

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3.7 时间趋势分析：折线图使用场景

如果数据量比较大，并且数据是沿着某个方向进行有规律变化的，那么就可以使用折线图，折线图无论是展示大量数据，还是少量数据，都非常适合。
知识点：

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少量数据反应数据细节&趋势：

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少量数据

数据量大的时候，可以看出整体的趋势，例如下图余额宝七日年化收益率的变化：

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余额宝七日年化收益

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----------------------------2020.01.03更新部分----------------------------

04. 仪表盘的制作技巧

在实际工作中相信很多同学都看过可视化图表、大屏报表、仪表盘，可能你不知道这些词，但是肯定经常被这种高大上的图表吸引到了。
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其实这种通常被称为「仪表盘」，仪表盘将不同的关键信息/指标等统一组织在一个屏幕上显示，那么究竟难不难制作呢？不难！3招就可以轻松搞定。
01. 确定指标
拿到一份数据并不是立马就动手作图，一定要确定好「需求」！那么数据汇报的需求是什么呢？其实不在乎就是挖掘出数据中隐藏的价值和信息。
这里我们以「2019年圆通全球集运平台数据」为例，来挖掘数据中需要展示的信息，根据业务的需求，提取出来一下信息：

[*]不同月份客户下单的情况分析；
[*]承运商车辆认证/适配/新增/使用情况；
[*]配送运单的送达情况/罚款情况/区间情况；
[*]用户注册相关分析/活跃度/注册占比等；
[*]...
在数据量很庞大的时候，往往不知道从哪里着手开始分析，也可以使用这个思路，将大需求拆分成很多个小需求。
同时我们也可以将表格拆分成很多个单独的小表，如下根据需求拆分出来的数据表格：

http://picx.zhimg.com/v2-538ac003c4ec5dc3cb153b8aa0965aab_r.jpg?source=1940ef5c

拆分小需求

这样，每一个需求的指标就都已经齐全了，接下来就可以开始着手制作仪表盘了~
02. 确认布局/配色/风格
将需求和指标一一列出来之后，接下来就是合理布局这些数据/图表，形成「数据看板」，怎么快速布局呢？其实是有技巧的。
新建一份空白Sheet，并且将行宽列高调整为一致，也就是让单元格变成一个一个的小正方格。

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缩放单元格

接着我们可以将这些小正方格链接在一起，并且为每一块区域标记命名，备注每一个区域填充的内容，就像下方这样：

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合理布局内容版块

如果这里不会布局，那么可以去哪里快速寻找仪表盘来进行模仿呢？这里给大家推荐 4 个网站：

[*]花瓣网，以配色+布局为主体，搜索可以直接使用；
[*]站酷网，以配色+布局为主体，跟花瓣网一样；
[*]CollectUI，以UI设计为主，模仿网站后台；
[*]优设网，以设计思路+教程为主，提升细节体验；
[*]...
在这些网站搜索关键词：大屏、Dashboard、看板、数据报告，就可以找到非常多值得参考的大屏数据汇报，吸取他们的配色方案即可。
例如本例子所使用的颜色标准和布局风格都来自这几个网站上设计的参考：

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配色方案参考

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字体方案参考

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版式参考

到这一步就将「仪表盘」的整体基础架构搭建起来了，接着就可以往这个框架里填充数据/图表了。
03. 填充数据/图表/美化
在第一步中，我们已经将指标全部确认完毕了，在这一步只需要分别将每个图表绘制出来，并且填充到对应的区域即可，如下：

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填充图表

那么底下「发光的边框」是如何制作的呢？其实很简单，这是利用Excel形状中的「内部阴影」功能实现的。
给形状填充一个背景色，并且设置内部阴影的「透明度」为50%，「模糊」为26磅，「颜色」为蓝色，就可以得到这种效果：

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制作发光边框素材

然后将制作好的「发光边框」放置到图表的下方即可。
图表的美化则有几个步骤，设置填充/边框/字体色/网格线，调整图表区域的大小和位置，就可以了，非常轻松，录制了一个GIF给大家：

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美化图表

至此，我们就巧妙利用了Excel中的单元格栅栏布局、内置基础图表、基础形状完成了一份科技感非常强的「仪表盘」。
当然你可以在图表中插入一些比较科技风的图片元素，例如光效、科幻背景等等。
本案例中使用的光效如下，使用高光修饰图表的标题：

http://picx.zhimg.com/v2-145d37bfcd454e851b71bc4a4576f88e_r.jpg?source=1940ef5c

高光修饰标题

科幻背景使用如下，使用线条联动背景修饰整块背景：

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科技背景修饰仪表盘

这些免扣素材可以上哪里去寻找呢？在之前的推文中，我们就分享过「51觅元素」这个免扣素材，上去搜索光效就可以找到啦：

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51觅元素

整体完成之后，科技风和专业感都满满，比你单独提交数据汇报强太多了~

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Excel动态仪表盘

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未完待续！暂时先更新到这里，2020.01.03二次更新（更新多了仪表盘的制作技巧）

想要学习【Excel可视化图表】的也可以关注下我哦~

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WAITWIND 发表于 2023-10-22 04:32:33

之前看到一个国外妹子用了24种工具制作一个相同的图表，比较了12款可视化软件和12个编程/图表库，并针对工具/图表库的侧重度，灵活程度，图表创新性，交互效果四大方面，写了一篇一级棒的文章。
本课代表编译了这篇文章和大家分享，便于大家更加了解这些可视化工具与编程的优缺点。（ps：原文基于CC Attribution 3.0版权协议，编译文在原文基础上有删改）
———————————————
今年5月，这个妹子给自己设置了一个挑战：尽可能尝试使用多种多样的编程语言或者软件来进行数据可视化。为了比较这些工具，她利用这些工具重复制作了同样的一张散点图。基于结果，她还发布了两篇文章：一篇是用12种软件做一个相同的图表，另一篇是用12种编程/图表库做一个相同的图表。
下图展示了她使用12个不同的软件制作同一张散点图的过程：
（想看动图的可以戳这里）

http://picx.zhimg.com/v2-bae8bd6cd967402d785aed890f2da7ce_r.jpg?source=1940ef5c

这是12种编程/图表库制作出来的效果：

http://pica.zhimg.com/v2-400b667af45a087a77f96b97e7178d3f_r.jpg?source=1940ef5c

她从这些可视化软件/图表库中认识到：
There Are No Perfect Tools, Just Good Tools for People with Certain Goals.
没有十全十美的工具，但是如果确立（可视化）目标，就能找到合适的工具去实现。
数据可视化在很多领域都有应用，比如自然科学，商业当然还有新闻业。（插播：本美数课课代表从事的数据新闻~）所有这些领域都有不同的需求——但即使在数据新闻领域，不同的场景下呈现的方式和效果也不同，因此不存在一个完美的工具可以满足所有的需求。
下面是她在制作中曾遇到过的一些矛盾，也是数据可视化工作者常常遇到的情况。
1）分析 VS 展示：
是想使用工具（R, Python）来分析数据，还是更注重于构建可视化效果（D3.js, Illustrator）？有些工具（比如说 Tableau, Ggvis, Plotly）试图在这其中谋求平衡，既可分析又可展示。
她根据分析和展示上的侧重性对可视化工具和编程语言们进行了排列：可以看到工具类的往往更注重展示，而编程类的比较平均，各有侧重点。

http://pic1.zhimg.com/v2-3b04ecbd1d8bae3c5bbe6316bed2a0ec_r.jpg?source=1940ef5c

2）数据管理
如果制作可视化的时候需要更改源数据怎么办？在这方面，这些工具或编程语言的灵活性如何？
低灵活性：比如在Illustrator中，即使你只是轻微修改了数据，也需要重头开始制作图表，这种工具还不方便进行数据管理。
中灵活性：比如在D3.js中，可以单独处理或修改数据，然后再重新导入数据文件来更新可视化结果。
高灵活性：比如在Plotly和Lyra中，导入数据后，可以直接在该工具中修改或是增减新数据。
3）传统图表 VS 创新图表：
如果你只需要基本的图表类型，如柱状图或折线图，Excel完全可以满足啦~
但你如果想创建表现形式更为丰富的互动图表，比如点击可以出现酷炫的交互效果，像D3.js之类的编程语言就更适合啦，但是学习此类工具的门槛也往往更高，有着陡峭的学习曲线和冗长的代码。或者也可以使用Processing，用它制作这张散点图的代码长度只有D3.js的一半。还有Lyra，它不需要任何代码基础，但也可以让你轻松修改数据有关的视觉元素。
下图是她对可视化软件和编程语言两类的灵活性的评价排列：

http://picx.zhimg.com/v2-03c03467d71df3e21a76f091086ab867_r.jpg?source=1940ef5c

4）交互图表 VS 静态图表：
你是需要创造基于网页的交互图表（如D3.js, Highcharts能做到的），还是PDF/SVG/PNG形态的图表就能满足你 (R和Illustrator可以做到)？
几年前，互动图表曾受到高度追捧，但现在关注焦点慢慢从“看起来怎么样”转移到“什么才更有意义”。
对于分析部分，交互特性往往也是很有必要存在的。Plotly和R的库Ggvis就可以让读者轻松地将鼠标悬停在可视元素上来查看基础数据。
下图是作者对于软件/编程的在静态和交互的划分：

http://picx.zhimg.com/v2-aac3f87808c2a46a5c7494fb3bbc2329_r.jpg?source=1940ef5c
看完了以上四个方面，
There Are No Perfect Tools, Just Good Tools for People with Certain Mindsets.
还是那句话，没有十全十美的工具，不同的工具适合不同的思维方法。
人各有长处，何况工具呢？它们都是依照特定的制作思路和功能被开发的，而真实使用场景下，使用者的思路和开发者们预想的方式可能会不同。开发者们往往会受到以前使用工具和他们同事的影响，况且他们也有着非常不同的专业背景：比如新闻学、统计学、计算机科学、设计专业等等等。
我的朋友Alberto Cairo曾经像我推荐过Yeeron和InZight两个工具，但是我觉得很难用。而他觉得难用的Lyra，却是个给我带来诸多启发的工具。这是因为我俩背景不同：他的首要自我认知是记者，其次才是设计师；而我则认为自己主要是个设计师。所以他喜欢能发现故事的可视化工具，而我则喜欢更高的设计自由度。
We Still Live in an “Apps Are for the Easy Stuff, Code Is for the Good Stuff” World.
我们仍然更认同“可视化软件更容易上手，但写代码可以做出更好的作品”。（所以想入可视化黑洞的同学们，学代码吧！hello world：）
大多数软件很容易上手，但功能有限。
大多数编程语言/图表库相对较难学习，但提供可以更多的灵活性和选项。
下面的图表是原作对学习的灵活性和难度之间的关联排列：可以看出大多数编程语言/图表库处于高难度和灵活多变的区域，而大多数支持一键生成的可视化软件则处于低难度与不灵活的区域。

http://pic1.zhimg.com/v2-dca6c8c78ab88076c569d4da57afb1d4_r.jpg?source=1940ef5c
作者还提到她自己很喜欢像Plotly，Tableau，Lyra和NodeBox这样的软件，只需要通过点击和拖动就可以制作图表，且拥有很高的灵活性。希望可以看到更多这类的工具，甚至希望能够把软件的可视化能力开发得像编程一样强大，当然这是一个很大的挑战。Excel就是一个很好的例子。它不但对初学者来说很容易上手，也能为Excel大神们提供了很大的灵活性。
“Every Tool Forces You Down a Path.”
每种工具都会引你走向一条路……
你想要站在宇宙中心去呼唤……是绝对不行的，要勇敢的走起来先！加斯特Do it！

http://pic1.zhimg.com/v2-38c94bcf94857b49d996eb31c203c0b3_r.jpg?source=1940ef5c
附上原文：
WHAT I LEARNED RECREATING ONE CHART USING 24 TOOLS
这个妹纸的其他文章~(⚆ᴗ⚆)~
1）
One Chart, Twelve Tools2）
One Chart, Twelve Charting Libraries
twitter：
@lisacrost

//2017年，本美数课课代表要学代码了！p5.js
var button;
var like = 0;

function setup(){
createCanvas(100, 100);
button = createButton("like");
button.mousePressed(likePlus);
}

function likePlus(){
like++;
button.html(like);
}

yanwen 发表于 2023-10-22 04:33:02

谢邀。
本答案提要：
1.plotly
2.R ggplot2
3.无需编程语言的工具（7个）
4.基于JavaScript实现的工具（8个）
5.基于其他语言的工具（5个）
6.地图数据可视化工具（7个）
7.金融（股票）数据可视化工具（2个）
8.时间轴数据可视化工具（2个）
9.函数与公式数据可视化工具（2个）
10.其他（3个）
共计37个工具，PS：先赞后收藏。。
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1.plotly：
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http://pica.zhimg.com/v2-21b07c1b436c338559dcb370d9c7205b_r.jpg?source=1940ef5c

http://picx.zhimg.com/v2-b2080d07083a6c12828ce06dada2a37c_r.jpg?source=1940ef5c
更多gallery链接：plotly

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2.R ggplot2：
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http://picx.zhimg.com/v2-6ba8e590910bd49837ecf0800fed0dda_r.jpg?source=1940ef5c

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3.无需编程语言的工具：
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01. Tableau

http://picx.zhimg.com/v2-31bd0e884455ddf8b76f4293d1d35bd6_r.jpg?source=1940ef5c
Create and share data in real time with Tableau

02. Raw

http://picx.zhimg.com/v2-6c1b115b73c7f568f29e27420bdaf6ab_r.jpg?source=1940ef5c
Raw is an open web app with a simple interface
03. Infogram

http://picx.zhimg.com/v2-a2b78b3de31b358e6aac7738c4912510_r.jpg?source=1940ef5c
Infogram enables you to create both charts and infographics online
04. ChartBlocks

http://pic1.zhimg.com/v2-e731cb9f71f39683bd529c741da52fef_r.jpg?source=1940ef5c
ChartBlocks is another online chart builder
05. Visualize Free

http://picx.zhimg.com/v2-3d3970b82c948d432d446444de6a063f_r.jpg?source=1940ef5c
Make visualizations for free!
06. Visual.ly

http://pic1.zhimg.com/v2-a37bbc0a4e818b2d319ac89ad05b2dd4_r.jpg?source=1940ef5c
http://Visual.ly makes data visualisation as simple as can be
07. iCharts

http://pic1.zhimg.com/v2-6281a17628a64c5d242d47bb815c43b3_r.jpg?source=1940ef5c
iCharts can have interactive elements, and you can pull in data from Google Docs
-----------------------------------------
4.基于JavaScript实现的工具：
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01. Chart.js

http://pic1.zhimg.com/v2-6205552d0a0b3ba0471b44232599f8bb_r.jpg?source=1940ef5c
Chart.js is perfectly suited to smaller projects
02. D3.js

http://picx.zhimg.com/v2-3204d3d7630dabab506a7f86e5b90a78_r.jpg?source=1940ef5c
You can render some amazing diagrams with D3
03. FusionCharts

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A comprehensive JavaScript/HTML5 charting solution for your data visualization needs
04. JavaScript InfoVis Toolkit

http://picx.zhimg.com/v2-8359843877b6a02cf354bcf8aed75980_r.jpg?source=1940ef5c
JavaScript InfoVis Toolkit includes a handy modular structure
05. jQuery Visualize

http://pic1.zhimg.com/v2-a37bbc0a4e818b2d319ac89ad05b2dd4_r.jpg?source=1940ef5c
jQuery Visualize Plugin is an open source charting plugin
06. ZingChart

http://pic1.zhimg.com/v2-5391c45c4e7b7b05667a2f55f0efba0d_r.jpg?source=1940ef5c
ZingChart lets you create HTML5 Canvas charts and more
07. Flot

http://pic1.zhimg.com/v2-428822b429fed72492f15731036f435b_r.jpg?source=1940ef5c
Create animated visualisations with this jQuery plugin

08. Gephi

http://picx.zhimg.com/v2-0f518f679ab0a1d7220ade50988250cb_r.jpg?source=1940ef5c
Gephi in action. Coloured regions represent clusters of data that the system is guessing are similar
--------------------------------------
5. 基于其他语言实现的工具:
--------------------------------------
#PHP
01. jpGraph
01234567 (二维码自动识别)
jpGraph is a PHP-based data visualization tool
#JAVA


02. Processing

http://picx.zhimg.com/v2-770a2c5331b614eab326947f45f20fcc_r.jpg?source=1940ef5c
Processing provides a cross-platform environment for creating images, animations, and interactions
#Python

03. NodeBox

http://picx.zhimg.com/v2-3c01020f1eafaebbdbdc619d053e593c_r.jpg?source=1940ef5c
NodeBox is a quick, easy way for Python-savvy developers to create 2D visualisations
#R

04. R

http://picx.zhimg.com/v2-b3412f26578d014757e03f416bd64aea_r.jpg?source=1940ef5c
A powerful free software environment for statistical computing and graphics, R is the most complex of the tools listed here
#Weka
05. Weka

http://picx.zhimg.com/v2-a2a5561c40cb1d20f107ce42ad88ec9a_r.jpg?source=1940ef5c
A collection of machine-learning algorithms for data-mining tasks, Weka is a powerful way to explore data
-----------------------------------
6. 地图数据可视化的工具：

-----------------------------------

01. CartoDB

http://pic1.zhimg.com/v2-2174307b33162f9f5f5171f3d3634b73_r.jpg?source=1940ef5c
CartoDB provides an unparalleled way to combine maps and tabular data to create visualisations
02. InstantAtlas

http://picx.zhimg.com/v2-5be6eb8b3321b89a6793576950748f57_r.jpg?source=1940ef5c
InstantAtlas enables you to create highly engaging visualisations around map data
03. Polymaps

http://picx.zhimg.com/v2-d749e4d083dff4ed3c34ec0b9e6f56f8_r.jpg?source=1940ef5c
Aimed more at specialist data visualisers, the Polymaps library creates image and vector-tiled maps using SVG
04. OpenLayers

http://picx.zhimg.com/v2-66b24d3c1b814e0e5f1531f9d54c86c7_r.jpg?source=1940ef5c
It isn't easy to master, but OpenLayers is arguably the most complete, robust mapping solution discussed here
05. Kartograph

http://picx.zhimg.com/v2-a5fc052a169966c477b2d058c74bcb8c_r.jpg?source=1940ef5c
Kartograph's projections breathe new life into our standard slippy maps
06. Exhibit

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Exhibit makes data visualization a doddle

07. Modest Maps

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Integrate and develop interactive maps within your site with this cool tool
08. Leaflet

http://pic1.zhimg.com/v2-d766e4c2b1ffdf0327ca6146b3f9b940_r.jpg?source=1940ef5c
Use OpenStreetMap data and integrate data visualisation in an HTML5/CSS3 wrapper
-----------------------------------
7. 金融数据可视化的工具：
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01. Dygraphs

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Help visitors explore dense data sets with JavaScript library Dygraphs
02. Highcharts

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Highcharts has a huge range of options available
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8. 时间轴数据可视化工具：
-----------------------------------
01. Timeline

http://pic1.zhimg.com/v2-0ba622236dd1dc7a0d5e61b7b31bdf51_r.jpg?source=1940ef5c
Timeline creates beautiful interactive visualizations
02. Dipity

http://picx.zhimg.com/v2-b444f9c961bc45932d97341edef8fa25_r.jpg?source=1940ef5c
Dipity has free and premium versions to suit your needs
-------------------------------------
9. 函数公式数据可视化工具
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01. WolframAlpha

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Wolfram Alpha is excellent at creating charts
02. Tangle

http://pic1.zhimg.com/v2-ff3080d76c6cc1e2ecaaef6d8cb780fc_r.jpg?source=1940ef5c
Tangle creates complex interactive graphics. Pulling on any one of the knobs affects data throughout all of the linked charts. This creates a real-time feedback loop, enabling you to understand complex equations in a more intuitive way
------------
8. 其他：
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01. Better World Flux

http://picx.zhimg.com/v2-63136f53eb1ef72a2fdaa6c870f0d948_r.jpg?source=1940ef5c
Making the ugly beautiful - that's Better World Flux
02. Google Charts

http://pic1.zhimg.com/f223a4e7aa11a7ea9126c9af0a8f6cd0_r.jpg?source=1940ef5c
Google Charts has an excellent selection of tools available
03. Crossfilter

http://picx.zhimg.com/v2-0489b4769c4d6870828fc19b4ab1a51e_r.jpg?source=1940ef5c
Crossfilter in action: by restricting the input range on any one chart, data is affected everywhere.

萤火虫儿 发表于 2023-10-22 04:33:14

可能回答得不是很切题，但是适用于习惯／想要用R、python等（统计）软件做数据可视化，尤其是画有交互功能的图的盆友们，你萌可以参考下我的推荐，蟹蟹。图片均来源于网络，侵删。
以R为例。
－－－－－－－－－－如果你只是单纯地想画几张（好看的）图－－－－－－－－－

[*]首推plotly，谁用谁知道
pros：光标移到某一个数据点都会显示具体内容（当然现在很多包都可以做到这点）；可以任意拖拽，放大缩小；下载图片等功能（下图右上角）

http://picx.zhimg.com/86f60bd1c1b0768d2c0e261b0d53164f_r.jpg?source=1940ef5c
cons：参数太多（这也能算缺点？？）导致语法略冗长；但另一方面也非常灵活，可以任意customize
tips：怎么学一个功能特别强大的新的r包？答：跟着栗子学。。。用熟了之后可以自行阅读reference或者source code

[*]然后推ggplot2
相信大家都很熟悉，就说一点，如果你用惯了ggplot2，只需要再加一行命令即可变成plotly的对象，实现hover/select/zoom in/download等等功能
p <- ggplot(data = d, aes(x = carat, y = price)) +
geom_point(aes(text = paste("Clarity:", clarity)), size = 4) +
geom_smooth(aes(colour = cut, fill = cut)) + facet_wrap(~ cut)

ggplotly(p)

http://pic1.zhimg.com/cb3984e3abea8d4f01cc1879052d6b7e_r.jpg?source=1940ef5c

接下来是几个辅助的（小众）包

[*]rbokeh
Bokeh是一个基于python的数据可视化library，提供各种接口。甩一个作者在userR 2016上的屁屁踢链接，里面有二十个栗子，五分钟可以过完
rbokeh by Ryan Hafen
pros：有个别的图比plotly画的好，如hexbin（蜂窝图？）；能画一些非常炫酷的图，（分别是屁屁踢里面的例10和例9；当时我就吓尿了；关键是要会javascript；但其实对实际的工作学习没什么帮助）

http://pic1.zhimg.com/cb76a5e6d56d6bc8574f95f493042b86_r.jpg?source=1940ef5c

http://pic1.zhimg.com/dc4b79b4da2cfc7640e83a86fc769bdd_r.jpg?source=1940ef5c
cons：大部分功能plotly可以完全cover，而且hover和select功能不是每一幅图都有

[*]GGally，ggplot2的延伸
推荐给学统计的童鞋们，非常适合简单粗暴的exploratory analysis，说几个例子。
顺便安利下
broom这个包，相信大家在学线性回归的时候都需要从summary里面取参数的估计值啊、p值啊、R方等等信息，这个包让这个过程异常方便，自动返回data frame噢～真的很节省时间。然后配合ggcoef命令，下图可视化了估计的参数和置信区间，p值的大小体现在圆点的size上

http://pica.zhimg.com/af4d2f41b0f541fce0f306f2660ec668_r.jpg?source=1940ef5c

还可以根据数据的类型，画不同的图展示变量之间的两两关系，自动出correlation

http://picx.zhimg.com/01e95fa2af1de76b10aa786d36c74c2f_r.jpg?source=1940ef5c

[*]还想更特别一点嘛，自定义ggplot2 themes吧
不想读那么长的reference？没事，看看别的公司怎么做的，还是那个道理，找个栗子学就好了嘛。。。
ggtech上有几个简单的themes，可以更改背景、字体（大小）、默认颜色等等

http://picx.zhimg.com/a3a88f77e1e3191c37c7a1402652d797_r.jpg?source=1940ef5c

－－－－－－－－－－－－－画完了图，你想展示？－－－－－－－－－－－－－－

[*]以图表为主，推荐flexdashboard
－ 它其实是由rmarkdown文件、knit成的html页面，但是模样是个dashboard，自由设置layout；
－ 有一个storyboard的layout，和tableau里面那个一毛一样；
－ 支持各种数据可视化交互，可以添加shiny components；
－ 觉得table违和，可以用data.table（这又是一个神器）

http://pic1.zhimg.com/51ea8468f21d552a5442a155b0f35cb9_r.jpg?source=1940ef5c

－－－－－－－－－－－－展示完了，想分享给别人？－－－－－－－－－－－－－
先留个白。。。个人版的shiny可以上传三个到server，html页面更是想放哪放哪。但总的来说，分享不是一件非常方便的事情（至少没有其他BI软件方便，还能订阅）。有个新东西叫
RStudio Connect，貌似会逐渐解决这个问题，我正在研究中，欢迎大神给我支招。

－－－－－－－－－－看看别人家的公司是怎么做可视化的－－－－－－－－－－－
纯分享一些use cases，不仅仅使用R做的（嗯，有的我也不知道怎么做的）

[*]FiveThirtyEight：Data Journalism Site
－ 再次甩一个userR 2016的视频链接
FiveThirtyEight's data journalism workflow with R，是此次会议的视频点击率排行第一噢~
－ 一个新闻网站有github、公布数据和代码你敢信？？？
GitHub - fivethirtyeight/data: Data and code behind the stories and interactives at FiveThirtyEight－ 这真的是“用数据讲故事”了，不过作图和解读的应该是两拨人
－ 当然他家（目前）最出名的还是创始人神一样的预测上次大选结果，这里丢一个wiki
Nate Silver，拭目以待这次的结果

http://pica.zhimg.com/5f7a3e997a5c824b3d696576d62f45c0_r.jpg?source=1940ef5c


[*]Second Spectrum

这个简直炸裂！！！第一次看了几段demo，连我这个对于球类一窍不通的人都热血沸腾！！！必须看视频才能体会！！！再次甩一个TED TALK
Rajiv Maheswaran: The math behind basketball's wildest moves

好了我冷静下来了，这个公司主要是采集比赛过程中的信息，以篮球为例，球员运动啊、球的轨迹啊都是数据点，然后收集了很多很多场的数据之后呢，把他们可视化（真的超级炫酷），然后做分析。分析什么呢？自家球员和竞争对手的优劣啊！！！好像还能算某种情形下投篮的命中率？？？所以，球队想给他钱，电视台体育频道也想给他钱（如下图，主播点点屏幕就能交互了，截图到蜜汁兰花指。。。）

http://pica.zhimg.com/35bb0b9862df2eeed8b30fafd298bae7_r.jpg?source=1940ef5c

http://picx.zhimg.com/3178e6c40d01d9b7e473c4e427ecfcf0_r.jpg?source=1940ef5c

待续待续！
后记：心疼我自己，电脑上格式好好的，手机上有几段空行显示地不对劲，改了好几次也没解决……强迫症伤不起啊，读了好几遍确认没有错别字和不通顺 -_-|||

justcool 发表于 2023-10-22 04:33:37

前阵子在Coursera上了infographic的课（
https://www.coursera.org/learn/infographic-design/home/welcome），课上涉及了几个，觉得应该适用于对编程语言不熟悉也不大会用AI的小朋友
Plotly
很方便的一点是和R, python, Excel等常见的数据处理软件/语言之间都是有API接过去

http://picx.zhimg.com/7d1d32f205ade4c056295a0751f9236a_r.jpg?source=1940ef5c

Datavisual

http://pic1.zhimg.com/2ca6d74e632a0ffcfbfb7277440e08b5_r.jpg?source=1940ef5c

Infogra.am

http://picx.zhimg.com/21746551a028d5dd1178fb58e565a17b_r.jpg?source=1940ef5c

下面这几个应该比较符合大家对infographic的普遍预期，相比传统的数据可视化要有趣很多
PiktoChart
http://pic1.zhimg.com/8b0272b020639e2610ce3234d3cf41fa_r.jpg?source=1940ef5c

Easel.ly

http://pic1.zhimg.com/c56ab91fc73529e39db69bc12c9be4ea_r.jpg?source=1940ef5c

著名的tableau的public version
Tableau Public

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Visme
Visme有个Blog非常好，很多人特别在意infographic是因为觉得表现形式看起来特别高级，其实内在的思路非常重要，要养成如何正确看待数据、发现数据之间的内在联系的好习惯
Visual Learning Center by Visme, Infographics & Presentation Resources
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Canva
偏图形设计，其实适合用来做Presentation多一点，也可以用于infographic后期的美化

http://pic1.zhimg.com/bbd31a3797030a159ff63030695cf5cb_r.jpg?source=1940ef5c

＊免费账号的模版应该就够用了，如果日常工作有特别强的需求的话，再考虑付费版本
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查看完整版本: 有没有大神知道，有什么好用的大数据可视化工具？