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二十大数据可视化工具点评
 
如今学习应用数据可视化的渠道有很多,你可以跟踪一些专家博客,但更重要的一点是实践/实操,你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解。magzine列举的二十大数据可视化工具,无论你是准备制作简单的图表还是复杂的图谱或者信息图,这些工具都能满足你的需要。更加美妙的是,这些工具大多免费。
 
 
第一部分:入门级工具

Excel的图形化功能并不强大,但Excel是分析数据的理想工具,上图是Excel生成的热力地图
作为一个入门级工具,Excel是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具,Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。
 

CSV(逗号分隔值)和JSON(JavaScript对象注释)虽然并不是真正的可视化工具,但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构,并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。
 
第二部分:在线数据可视化工具
 
Chart API
Google Chart API工具集中取消了静态图片功能,目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用,但是Google Chart的一个大问题是:图表在客户端生成,这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用,此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式,之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题,不可否认的是Google Chart API的功能异常丰富,如果没有特别的定制化需要,或者对Google视觉风格的抵触,那么你大可以从Google Chart开始。
 

Flot是一个优秀的线框图表库,支持所有支持canvas的浏览器(目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持)。
 
ël
Raphaël是创建图表和图形的JavaScript库,与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。SVG是矢量格式,在任何分辨率下的显示效果都很好。
 

D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式,例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。虽然D3能够提供非常花哨的互动图表,但你在选择数据可视化工具时,需要牢记的一点是:知道在何时保持简洁。
 

如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化,目前也有大把的工具可用。。:“信息图设计师的在线集市”,但是也提供了大量信息图模板。虽然功能还有很多限制,但是
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第三部分:互动图形用户界面(GUI)控制
如果数据可视化的互动性强大到可以作为GUI界面会怎样?随着在线数据可视化的发展,按钮、下拉列表和滑块都在进化成更加复杂的界面元素,例如能够调整数据范围的互动图形元素,推拉这些图形元素时输入参数和输出结果数据会同步改变,在这种情况下,图形控制和内容已经合为一体。以下这些工具能够帮你实现这些功能:
 

当我们为方便客户浏览数据开发出更加复杂的工具时,我们已经能够创建出既是图表,又是互动图形用户界面的小程序。JavaScript库Crossfilter就是这样的工具。
Crossfilter应用:当你调整一个图表中的输入范围时,其他关联图表的数据也会随之改变。
 

JavaScript库Tangle进一步模糊了内容与控制之间的界限。在下图这个应用实例中,Tangle生成了一个负载的互动方程,读者可以调整输入值获得相应数据。
 
第四部分:地图工具
地图生成是web上最困难的任务之一。Google Maps的出现完全颠覆了过去人们对在线地图功能的认识。而Google发布的Maps API则让所有的开发者都能在自己的网站中植入地图功能。
近年来,在线地图的市场成熟了很多,如果你需要在数据可视化项目中植入定制化的地图方案,目前市场上已经有很多选择,但是知道在何时选择何种地图方案则成了一个很关键的业务决策。地图方案看上去功能都很强大,但是切忌:“有了一把锤子,看什么都像钉子。”
 
10. Modest Maps
顾名思义,Modest Maps是一个很小的地