数据可视化 | 工具

设计静态数据图,需要R和Illustrator。想创建可交互图表,可以试试JavaScript和Flash。数据可视化始终是离不开工具的。

这是数据可视化整理的第二篇,历史文章如下表。
数据可视化 | 开篇

开箱即用的工具

这些工具只需鼠标操作无疑十分便捷,但随之而来的却是丧失一定的灵活性。而且不能自动化你的工作流程。

  • Excel。 Excel虽然不适用于深度分析,但可以用它快速处理一些小型数据帮忙找到直觉。
  • Google Spreadsheets。相当于Excel的云版本,但有共享优势,且提供了众多图表类型。
  • Many Eyes。可识别csv文件。擅长处理大型数据集,可视化数据图是可交互的。有单词云和单词树等不断创新的可视化操作。
  • Tableau Software。 提供了许多可视化交互工具,在数据管理方面表现良好。

编程工具

不同语言之间是有取舍的,有些语言善于处理大量数据,有的擅长提供更好的视觉效果,有的擅长提供交互功能,最终还是看你的诉求是什么。至于学习,可以专精一道,也可以遍地开花,学习新语法可是很有趣的。

  • Python。 善于处理大批量数据;语法易学易读;美学方面一般。
  • PHP。 开源且在Web上预装,易使用;GD图形库、Sparkline库功能强大;一般和MySQL联合使用。
  • Processing。 适合于设计师与数据艺术家的开源语言;能快速上手,轻量级;要使用Java;
  • Flash和ActionScript。 网上大多数可交互的动画数据图都是通过其开发的;Flash设计图形,ActionScript控制交互;ActionScript安装和代码组织较困难。
  • HTML、 JavaScript和CSS。 类似于Flash和ActionScript的功能;相比上面有更多的开源库;
  • R。 图形功能强大,统计学家喜欢;工具包较多;不适合动态网页;在搜索时建议用“r-project”作为关键词。

学习编程消耗的主要是时间资源,但掌握了以后这会给你带来无穷的好处,编程技巧会随着每一次的项目飞速提高。

绘图软件

绘图软件的优势在于你可以更好地控制单个元素,而且只需要鼠标操作。你可以随心所欲地改变柱形图的颜色、调整坐标轴的宽度或者添加注释。

  • Adobe Illustrator。 AI是设计业界的标准;使用矢量图形,不易失真;丰富的(灵活的)功能带来了丰富的界面;价格昂贵(有破解版)
  • Inkscape。 是AI的免费开源版本。

地图绘制工具

  • Google、Microsoft地图。最容易的在线工具,不过需要一定的编程技巧;提供了基于js和Flash的API以及一些其他地理相关服务;有充足的教程和代码片段。
  • ArcGIS。桌面地图软件,可以在用户界面里完成所有工作,不用写代码;可以处理大量数据;是专业的地图工具。
  • Modest Maps。 由Falsh和ActionScript区块拼接地图函数库,且支持Python;更像是一个框架,方便创建在线地图;免费;
  • Polymaps。 像JavaScript版本的Modest Maps;相比后者只能进行基础地图绘制,Polymaps提供了一些内置功能;更轻便,所需代码更少,可在浏览器内原生运行。
  • R。提供的工具包可以绘制地图;相关文档不详细,只在数据简单时用它创建地图。
  • 在线工具。类似简化版ArcGIS;免费的有Many Eyes和Geocommons,可处理shapefile和KML等常见地理文件格式。付费的有Indiemapper和SpatialKey,前者更适合制图员和设计师,后者适合业务分析和决策制定。

总的来说,ArcGIS功能丰富,但只需要创建简单地图就不需要去学习复杂界面。如果希望创建在线的,可选Modest Maps和Polymaps,只不过需要更高编程技能。很多人习惯使用一个软件,但真正能解决各种问题还是需要混合使用,没有哪个是通用的。另外,只有动手操作才能进步,一直停留在理论阶段是很蠢的。

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