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盘点最实用的大数据可视化分析工具(1/4)

一、Excel

Excel作为一个入门级工具,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、线条和样式上课选择的范围有限,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。

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二、Google Chart API 

Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图标类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。

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三、D3

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。

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四、R

R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件,但也有用作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商业软件MATLAB。

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五、Visual.ly

如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化,Visual.ly是最流行的一个选择。

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六、Processing

Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码,然后编译成Java。Processing可以在几乎所有平台上运行。

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七、Leaflet 

Leaflet是一个开源的JavaScript库,用来开发移动友好地交互地图。

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八、Openlayers

Openlayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善。且学习曲线非常陡峭,但是对于特定的任务来说,Openlayers能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

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九、PolyMaps

PolyMaps是一个地图库,主要面向数据可视化用户。PolyMaps在地图风格化方面有独到之处,类似CSS样式表的选择器。

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十、Charting Fonts

Charting Fonts是将符号字体与字体整合(把符号变成字体),创建出漂亮的矢量化图标。

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十一、Gephi

Gephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具,不但能处理大规模数据集并且Gephi是一个可视化的网络探索平台,用于构建动态的、分层的数据图表。

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十二、CartoDB

CartoDB是一个不可错过的网站,你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来,这方面CartoDB是最优秀的选择。

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十三、Weka

Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具,Weka不但是数据分析的强大工具,还能生成一些简单的图表。

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十四、NodeBox

NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序,你需要了解Python程序,NodeBox与Processing类似,但没有Processing的互动功能。

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