数据可视化工具是指旨在可视化数据的所有形式的软件。它们处理数据输入,将其转换为用户可以根据自己的需求进行定制的视觉效果。
不同的工具可以包含不同的功能,但最基本的是,数据可视化工具提供输入数据集和可视化操作的功能。
以下是按照不同类型整理的数据可视化工具,包括Python、R、GUI、BI等。
Matplotlib 是一个综合库,也是Python中最常用的数据可视化工具之一,用于在 Python 中创建静态、动画和交互式可视化。它提供了构建块来创建许多不同类型数据集的丰富可视化效果,例如折线图、直方图、条形图和散点图。同时,Matplotlib还支持自定义颜色、样式、标签等绘图属性。都可以在 Matplotlib中用几行代码轻松创建。
Seaborn 是一个基于 matplotlib 的 Python 数据可视化库,与 pandas 数据结构紧密集成。专门用于绘制统计图表和信息图。它提供了更加美观、易于阅读的图表样式,适合直接用于展示和演示。Seaborn也支持自定义颜色、样式等属性,可以帮助用户更好地呈现数据。
Bokeh 是一个功能强大的 Python 包,matplotlib 和 Seaborn 主要关注静态可视化。相比之下,Bokeh的主要优势是交互式的数据可视化。它支持多种类型的图表,包括散点图、线图、柱状图、等高线图等。Bokeh的优势在于它可以直接在Web浏览器中展示图表,用户可以通过滚轮、拖拽等方式交互地探索数据,比如可以通过滑动条改变折线图的X轴范围,通过复选框切换散点图的数据源等。
Plotly是一个非常著名且强大的交互式的、开源的、基于浏览器的Python图形库,它通过构建基于Web的可交互图表来展示信息,可创建多达数十种精美的图表和地图,包括 3D 图表、统计图形和 SVG 地图。还可以直接和R、Python、MATLAB等软件或者语言无缝对接。Plotly还提供了一个在线的可视化平台,可以将生成的图表保存至该平台,并进行分享。
Ggplot2是一个 R软件包,提供了一种基于Wilkinson所述图形语法的图形系统,用于以声明方式创建图形。它基于图形语法,该语法侧重于遵循分层方法以结构化方式描述和构建可视化或图形。Ggplot2包的目标是提供一个全面的、基于语法的、连贯一致的图形生成系统,允许用户创建新颖的、有创新性的数据可视化图形。
Leaflet 是一个轻量级的开源 JavaScript 库,用于创建具有各种功能和插件的友好型交互式地图。同名的 R 包使得在 R 中创建这些类型的可视化成为可能。
RAWGraphs 是一个开源数据可视化框架,旨在让每个人都能轻松直观地表示复杂数据。RAWGraphs提供类型丰富的高质量图表,数据仅仅在浏览器端进行可视化操作,而无需编码,特别适用于数据保密性高的需求,数据图表的设计结果可以输出为多种图片格式,也可输出为.rawgraphs格式,便于随时随地导入进行数据图表更新与维护。
SovitChart 是一个功能齐全的拖放式可视化工具,它为绘图提供了一个在线的可视化高级界面,基于Echarts研发,提供了丰富的模板与图形,支持多数据源、拖拉式布局,支持云端和本地部署。可用来制作可视化大屏界面、企业领导驾驶舱页面、仪表盘页面、图表式统计报表页面、大数据可视化页面及常用的可视化Web页面等。
Google Charts是一个纯基于JavaScript的图表库,旨在通过添加交互式图表功能来增强Web应用程序。Google Charts 提供了种类繁多的图表。例如,折线图、样条图、面积图、条形图、饼图等。它提供了相当广泛的交互式图形集合。虽然它不像其他基于 GUI 的数据可视化工具那样功能丰富,但 Google Charts 永远免费。
Datawrapper 是一个基于 Web 的工具,帮助用户轻松创建交互式图表、地图或表格。该工具不需要任何代码或设计技能,为用户提供了一个可访问的界面来可视化数据集。
Tableau 是一款功能强大且广为人知的数据可视化分析工具,可一次分析来自多个来源的数据。该平台可以帮助用户将数据转化为视觉化、交互式的图表和仪表板,让数据分析更加直观、深入。无论是新手还是专业人士,都可以使用 Tableau 快速创建数据驱动的故事和见解,从而更加高效地发现商业机会、进行差异化竞争和提高管理效果。
Power BI 是一种基于云的业务分析解决方案,可用于将不同的数据源汇集在一起、对其进行分析,并通过可视化效果、报表和仪表板呈现数据分析。
根据 Gartner 魔力象限,Microsoft 的 Power BI 是业内 BI 解决方案的领导者。借助 Power BI,可以轻松访问组织内部和外部几乎任何设备上的数据。
Qlik Sense 是一款流行的商业智能和数据可视化工具,它允许用户从各种数据源中提取数据并将其可视化为交互式图表和仪表板。它是一种基于Web的平台,允许用户在云端或本地安装上使用。它的特点是易于使用和学习,可以轻松处理大量数据和复杂的数据分析任务。
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