11个最佳开源数据可视化工具[更新]

0

已更新。2019年8月19日
在这篇文章中,数据科学顾问和Kolabtree自由职业者Christopher Frye提供了顶级的开源数据可视化工具,可以帮助你轻松实现复杂数据的可视化和解释。

数据可视化工具有助于容纳、清理、处理和显示我们每时每刻产生和收集的快速增长的、庞大而复杂的数据。 数据可视化 促进决策过程,使企业能够竞争并迅速适应不断变化的环境。不断增加的实时和近实时的数据流要求使用动态仪表盘,推动了对复杂工具、平台和应用程序的需求。最有效的可视化结合了数据清洗和分析技术,而且往往需要一个合格的数据科学家。然而,有一些开源的数据可视化工具可以协助企业轻松实现数据的可视化。

开源数据可视化工具

为这篇文章进行的研究显示,有50多个数据可视化工具可以被认为是 "开源 "的。开源有时会产生一些混淆,认为是 "免费 "的同义词。这 最基本的定义 在软件方面,开放源码是指 "具有源代码的软件,任何人都可以检查、修改和增强"。开源的数据可视化工具需要用户有一定的编程能力,而免费的可视化工具不一定需要用户有编程能力。Tableau Public是一个免费的数据可视化软件的例子,然而,它不是开源的。我试图在这篇文章中介绍一些Tableau的替代品。

这篇文章介绍了免费和开源的数据可视化工具,并包括一个比较矩阵,可用于比较和对比每个工具。

1. 坎德拉

坎德拉是一个数据可视化包,可通过 共鸣 平台。Candela通过提供一整套数据可视化组件将自己与其他工具区分开来。培训文档为新手提供了快速入门的方法,代码可以通过JavaScript、Python或R来使用。Candela的本地安装可以通过存储库的最新公共发布包来完成,尽管工具文档建议从源头安装包,因为这样可以获得最新的开发版本。

2. 排名靠前

Charted也许是最简单的数据可视化工具之一,因为它只需要一个指向.csv文件或谷歌表格位置的链接;点击GO,Charted就会使用条形或线形图创建一个可视化显示。根据Charted的开发者的说法(由 产品科学团队 在Medium),该工具是围绕三个原则建立的:它不存储数据,不转换数据,也不是一个格式化工具。它以固定的节奏提取数据(每30分钟刷新一次),因此对底层工作表的修改在图表中总是最新的。它还支持带标签的文件和Dropbox链接。培训?不存在,但也不需要。

3. 数据采集器

Datawrapper是一个自2011年以来一直存在的工具,主要由记者使用,尽管它足够全面,对任何数据科学家或研究人员都有用。与这里介绍的大多数工具相比,Datawrapper有免费和付费版本。它在技术上也不是开源的,因为不需要编码技能。正如该网站主页所解释的,你只需剪切和粘贴,可视化,然后发布。图表是互动的,这意味着浏览者可以看到潜在的价值,可视化的图表也可以嵌入到网站上。有广泛的图表选项,从简单的柱状图到散点图,以及制图功能。

 

4. 小册子

Leaflet是关于地图的。事实上,它没有制图功能,但却自诩为 "领先的移动友好互动地图的开源JavaScript库"。该工具提供了各种地图层和互动功能,如缩放控制和鼠标移动功能。还有自定义功能,如地图投影和简单的CSS3重新造型。额外的功能可以通过插件提供,如果没有插件,用户可以为额外的插件投票。既有基本的教程,如快速入门指南,也有更高级的插件开发培训。安装文件可以通过存储库(包括稳定版本和进行中版本)以及源代码来访问。

5. 统计数据来源:RawGraphs

在某些方面与Charted和Datawrapper类似,RawGraphs,其口号是 电子表格和数据可视化之间的缺失环节。 只需要用户剪切/粘贴数据、上传或提供一个链接就可以创建各种各样的图表。RawGraphs的一个特点是提供了许多非常规的可视化模型(例如,旭日图、冲积图、用于分层聚类的树状图等)。新手们不要着急--通常的嫌疑人(条形、线形、饼形、散点)也包括在内。对于高级用户,还可以创建新的图表类型。视觉创作可以作为矢量或光栅图像导出,以便在你的网站上显示,教程虽然不多,但可以快速完成,这样你就可以马上着手制作视觉巨作。

6. Chartist.js

Chartist.js是另一个JavaScript库,它的标语体现为 简单的响应式图表。 确实如此。这里没有瀑布或图表,但Chartist.js在多样性方面的损失在自定义方面得到了弥补。在这个工具中,样式表(CSS)可以在很大程度上被定制,定制允许可视化的动画,有些使用SVG。什么是SVG?SVG是 可扩展的矢量图这是个允许互动和动画的格式,同时也是可扩展的(不损失分辨率质量)。Chartist.js认为SVG是一种前沿的技术,其愿景显然是 由他人分享.有一些浏览器的兼容性问题,但该网站提供了一个简明的表格,表明兼容的浏览器。

7. D3.js

D3.js是另一个JavaScript库,通过使用html、svg和css来开发数据可视化。D3代表的是 数据驱动的文件这里的文档是指文档对象模型(DOM)。D3.js的核心思想是利用现代浏览器的全部能力,通过网络标准来开发可视化,而不是 "把自己绑在一个专有框架上"。就学习曲线而言,这与其他剪切和粘贴工具截然相反,所以D3.js绝对不适合那些避免可怕的代码名称的人。也就是说,如果你正在寻找一个在设计创意和图表选项方面提供几乎无限功能的工具,D3.js可能正是你的选择

8. 普洛特利


Plotly是另一个拥有开源和专有(付费)产品的工具的例子,每一层都包含自己的功能。它的产品可以分为两个平台(Plotly On-Premises和Plotly Cloud),有四个主要的商业智能工具,包括图表、仪表板、幻灯片和SQL客户端。Plotly客户端是免费的,而Plotly库可以通过JavaScript、Python和R进行开源。Plotly经常宣传的功能之一(至少在付费工具中)包括与其他团队成员协作和分享数据可视化的能力。

9. 多边形图

与Leaflet类似,顾名思义,Polymaps是一个由JavaScript库组成的工具,用于 "在现代网络浏览器中制作动态、互动的地图"。Polymaps是另一个利用SVG功能的工具,通过CSS促进样式设计,并允许增加互动性。地图可视化的例子包括一般的街道层地图、氯普勒图(例如,比较州一级的数据)、人口密度,甚至使用K-means聚类。

10. 敞开式供热系统(OpenHeatMaps

在上传和创建方面,OpenHeatMaps是一个相当基本的工具,允许用户上传csv、excel或Google Sheets文件,并立即创建一个地图。OpenHeatMap也可以被开发者使用(作为一个JQuery插件),在他们自己的网站上提供地图功能。建议用户在上传文件时,在一个字段中包含完整的街道地址,在另一个字段中表示数值(例如,房屋价值、销售价格、雇员人数等)。地理区域可以是基于点的(即一个地址),也可以是市、县、州等的集合。

11. 绘图仪(DyGraphs

DyGraphs声称其主要特点之一是能够处理 巨大的数据集。 绘制数以百万计的数据点而不会 "陷入困境"。对于那些自认为是统计学书呆子的人来说,另一个功能是能够显示误差条和/或置信区间。要使用这些功能,必须在数据文件中指定一个标准差。教程中的演示是相当基本的,但应该可以让人很快开始创建自己的可视化。

比较矩阵


Kolabtree帮助全球企业按需雇佣专家。我们的自由职业者已经帮助企业发表研究论文,开发产品,分析数据,以及更多。只需一分钟就可以告诉我们你需要做什么,并免费获得专家的报价。


分享。

关于作者

克里斯托弗-弗莱是位于巴拿马城的独立市场研究顾问,拥有超过20年的经验,涉及能源、消费产品和技术等行业垂直领域。除了帮助客户进行市场或客户研究外,他还在巴拿马管理着一家名为Panadatos的早期创业公司,寻求为巴拿马的企业提供市场研究服务。

发表回复

值得信赖的自由职业者专家,随时为您的项目提供帮助


世界上最大的科学家自由职业平台  

不,谢谢,我现在不打算雇用。