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50款大数据分析神器 :你还在用Excel
2024-11-11 09:47

来源:数据与算法之美 你平时用什么大数据分析工具? D3? R? 还是Processing?PS和计算器...

50款大数据分析神器 :你还在用Excel

 

只有你还在用excel!  工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍。

数据分析工具_大数据_数据分析

大数据时代,需要工具实现数据可视化,需要倚仗大数据可视化工具,这些工具中不乏有适用于Flash、HTML5、NET、Java、Flex等平台的,也不乏有适用于常规图表报表、金融图表、工控图表、甘特图、流程图、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。  

为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品,下面就来看看备受欢迎的的可视化工具!

 

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。

 

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。

 

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。

 

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。

 

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。

 

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。

 

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。

 

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。

 

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

 

Openlayers:Openlayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。

 

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。

 

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。

 

Kartograph:Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps,用来建立互动式地图,由两个libraries组成,从空间数据开放格式,利用向量投影的Python library以及post GIS,并将两者结合到SVG和Javascript library,并把这些SVG资料转变成互动性地图。

 

Modest Maps:Modest Maps是一个很小的地图库,在一些扩展库的配合下,例如Wax、Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。

 

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。

 

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。

 

Tangle:Tangle是一个用来探索,Play和可以立即查看文档更新的交互工具。

 

Crossfilter:Crossfilter既是图表,又是互动图形用户界面的小程序,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

 

Pizza Pie Charts:Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表,基于Adobe Snap SVG框架,通过HTML标记和CSS来替代Javascript对象,更容易集成各种先进的技术。

 

Raphael:Raphael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.

 

jsDraw2DX:jsDraw2DX是一个标准的Javascript库,用来创建任意类型的SVG交互式图形,可生成包括线、矩形、多边形、椭圆、弧线等图形。

 

Fusion Charts Suit XT:Fusion Charts Suit XT是一款跨平台、跨浏览器的Javascript图表组件,为你提供令人愉悦的Javascript图表体验。它是最全面的图表解决方案,包含90+图表类型和众多交互功能,包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示,可以帮助你快速创建图表。

 

Raw:Raw局域非常流行的D3.js库开发,支持很多图表类型。

 

iCharts:iCharts提供可一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择,每种类型都完全可定制,以适合网站的主题。

 

Modest Maps:Modest Maps是一个轻量级、可扩展的、可定制的和免费的地图显示类库,这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里与地图进行交互。

 

Springy:Springy设计清凉并且简答。它提供了一个抽象的图形处理和计算的布局,支持Canvas、SVG、WebGL、HTML元素。

 

Bonsai:Bonsai使用SVG作为输出方式来生成图形和动画效果,拥有非常完整的图形处理API,可以使得你更加方便的处理图形效果。

 

Cube:Cube是一个开源的系统,用来可视化时间系列数据。它是基于MongoDB、NodeJS和D3.js开发。

 

Flot: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)。

 

Gantti:Gantti是一个开源的PHP类,帮助用户即时生成Gantti图表。使用Gantti创建图表无需使用Javascript,纯HTML-CSS3实现。

 

Smoothie Charts:Smoothie Charts是一个十分小的动态流数据图表路。通过推送一个webSocket来显示实时数据流。

 

Tableau Public:Tableau Public是一款桌面可视化工具,用户可以创建自己的数据可视化,并将交互性数据可视化发布到网页上。

 

Many Eyes:Many Eyes是一个Web应用程序,用来创建、分享和讨论用户上传图形数据。

 

Anychart:Anychart是一个灵活的基于Flash/Javascript(HTML5)的图表解决方案、跨浏览器、跨平台。

 

Protovis:Protovis是一个可视化Javascript图表生成工具。

 

Choosel:Choosel是可扩展的模块化Google网络工具框架,可用来创建基于网络的整合了数据工作台和信息图表的可视化平台。

 

Dundas Chart:Dundas Chart处于行业领先地位的NET图表处理控件,于2009年被微软收购,并将图表产品的一部分功能集成到Visual Studio中。

 

TimeFlow:TimeFlow Analytical Timeline是为了暂时性资料的视觉化工具,现在有alpha版本因此有机会可以发现差错,提供以下不同的呈现方式:时间轴、日历、柱状图、表格等。

 

Zoho Reports:Zoho Reports支持丰富的功能帮助不同的用户解决各种个性化需求,支持SQL查询、类四暗自表格界面等。

 

Quantum GIS(QDIS):Quantum GIS(QDIS)是一个用户界面友好、开源代码的GIS客户端程序,支持数据的可视化、管理、编辑与分析和印刷地图的制作。

 

NodeXL:NodeXLDE主要功能是社交网络可视化。

 

OpenStreetMap:OpenStreetMap是一个世界地图,由像您一样的人们所构筑,可依据开放协议自由使用。

 

OpenHeatMap:OpenHeatMap简单易用,用户可以用它上传数据、创建地图、交流信息。它可以把数据(如Google Spreadsheet的表单)转化为交互式的地图应用,并在网上分享。

 

Sigma.js:Sigma.js是一个开源的轻量级库,用来显示交互式的静态和动态图表。

 

Timeline:Timeline即时间轴,用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。

 

BirdEye:是Decearative Visual Analytics,它属于一个群体专案,为了要提升设计和广泛的开源资料视觉化发展,并且为了Adobe Flex建视觉分析图库,这个动作以叙述性的资料库为主,让使用者能够建立多元资料视觉化界面来分析以及呈现资讯。

 

Arbor.Js:Arbor.Js提供有效率、以力导向的版面配置演算法,抽象画图表组织以及筛选更新的处理。

 

Circos:Circos最初主要用于基因组序列相关数据的可视化,目前已应用于多个领域,例如:影视作品中的人物关系分析,物流公司的订单来源和流向分析等,大多数关系型数据都可以尝试用Circos来可视化。

 

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