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完整概述了最佳数据可视化工具

卡梅隆查普曼
卡梅伦来自设计背景,是两个网页设计书籍的作者:Web设计的颜色和粉碎的想法书。

消耗大量数据并不总是简单的。有时,数据集非常大,即它彻底无法辨别出来的任何东西。这就是数据可视化进入的地方。

创建数据可视化 很少很直截了当。这不是设计人员只需使用数千条条目的数据集并从头开始创建可视化。当然,这是可能的,但谁想要花费数十几个小时或数百小时在散点图上绘制点数?这就是数据可视化工具进入的地方。

什么是数据可视化工具?

数据可视化工具提供 数据可视化设计人员 以更简单的方式创建大数据集的可视化表示。在处理包含数十万或数百万个数据点的数据集时,自动化过程 创建可视化至少部分地使设计人员的工作变得显着越来越容易。

然后,这些数据可视化可以用于各种目的:仪表板,年度报告,销售和营销材料,投资者滑块,几乎可以立即解释其他信息。

最好的数据可视化工具有什么共同之处?

市场上最好的数据可视化工具有一些共同点。首先是他们的易用性。有一些可令人难以置信的复杂应用程序可用于可视化数据。有些人有优秀的文档和教程,并以对用户直观的方式设计。其他领域缺乏其他领域,无论其他能力如何,都会从任何“最佳”工具清单中。

最好的工具还可以处理大量数据。实际上,最好的甚至可以在单个可视化中处理多组数据。

最好的工具还可以输出不同图表,图形和地图类型的数组。以下大多数工具都可以输出图像和交互图形。但是,各种输出标准存在异常。一些数据可视化工具侧重于特定类型的图表或地图,并非常好。这些工具还有一个地方在那里的“最好的”工具中。

最后,有成本考虑。虽然更高的价格标签不一定取消资格,但较高的价格标签必须在更好的支持,更好的特征和更好的整体价值方面是合理的。

数据可视化示例
该数据可视化显示了人权保护指数(从1950年到2014年)以及50个国家的人权侵犯指数(2014年)。 (经过 Federica fragapane.)

数据可视化工具比较

可用于创建大型数据集的可视化的应用程序,工具和脚本有数十个,如果不是数百个,则可以使用脚本。许多人非常基本并且具有很多重叠的功能。

但是,有突出的突出性可以为他们可以创建的可视化类型具有更多功能,或者比其他选项更容易使用。

画报(和Tableau Public)

画报 提供各种选项,包括桌面应用程序,服务器和托管在线版本以及免费的公共选项。从CSV文件到Google广告和分析数据,有数百个数据导入选项可用于Salesforce数据。

输出选项包括多个图表格式以及映射功能。这意味着设计人员可以创建颜色编码的地图,以以一种格式展示地理上重要数据,这些数据比表格或图表更容易摘要。

上市 Tableeau的版本可以自由使用,以便任何寻找强大的方法来创建可以在各种设置中使用的数据可视化。从记者到政治瘾君子到那些只想量化自己生活数据的人,Tableau公众有大量的潜在用途。他们拥有广泛的信息图表和可视化画廊,这些信息化是用公共版本创建的,以充当那些有兴趣创造自己的人的灵感。

凡好

  • 数百个数据导入选项
  • 映射能力
  • 免费公共版本可用
  • 很多视频教程让您通过如何使用Tableau

cons

  • 非自由版本昂贵(Tableau Creator软件70美元/月/用户)
  • 公共版本不允许您保留数据分析私有

数据可视化示例

数据可视化工具可用于各种项目
Thrones Book系列游戏中的三个中央角色使用的独特单词的数据可视化。


数据可视化示例:莫塞尔的驼鹿崩溃
数据可视化可以使公共安全数据更容易挖掘。


数据可视化工具使得易于创建交互式可视化
互动可视化始终最高的演员。

底线

画报还需要为其他类型的图表创建地图的人来说是一个很好的选择。 Tableau Public对想要创造公众的可视化的人来说也是一个很好的选择。

信息图

信息图 是一个功能齐全的拖放可视化工具,允许非设计者创建有效的营销报告,信息图表,社交媒体帖子,地图,仪表板等数据可视化。

完成可视化可以将多种格式导出为:.png,.jpg,.gif,.pdf和.html。也可能是交互式可视化,非常适合将其嵌入到网站或应用程序中。 Infogarm还提供了一个WordPress插件,它使嵌入式可视化甚至更轻松地对WordPress用户更容易。

凡好

  • 分层定价,包括具有基本功能的自由计划
  • 包括35+图表类型和550多种地图类型
  • 拖放编辑器
  • 用于导入其他数据源的API

cons

  • 明显较少的内置数据来源比其他一些应用程序

例子

数据可视化方法
可视化可以使复杂的主题易于理解。


数据可视化框架
图表使数据更易于比较年至一年。


数据可视化技术:映射
地图是提供全球数据的快照的绝佳方式。

底线

信息图是非设计师以及设计师的一个很好的选择。拖放编辑器使得在没有大量的视觉设计技巧的情况下可以轻松创建专业的设计。

美国的全职自由职业者UX设计师想要

Chartblocks.

Chartblocks. 声明数据可以使用其API从“Anywhere”导入数据,包括从实时源。虽然他们说,可以在“只需点击几下”中从任何源导入数据,但它势必与具有自动模块或特定数据源的扩展的其他应用程序更加复杂。

该应用程序允许广泛自定义创建的最终可视化,图表构建向导有助于用户在导入数据之前为其图表挑选正确的数据。

设计人员可以创建几乎任何类型的图表,输出是响应 - 一个很大的优势 数据可视化设计人员 谁想要将图表嵌入到可能在各种设备上观看的网站。

凡好

  • 提供免费且价格合理的付费计划
  • 易于使用的向导来导入必要的数据

cons

  • 目不的是他们的API是多么强大
  • 似乎没有任何映射能力

例子

信息可视化工具使创建图表更容易
堆叠的图表图表是比较和对比数据的有效方法。


数据可视化的基础:简单的图表可能是最有效的
散点图是表示数据趋势的简单方法。


数据可视化最佳实践:线条图表
线条图表是有效地显示趋势和比较。

底线

Chartblocks有一个很好的自由计划,这是一个大加。创建基本图表和图表的易用性也是出色的。

DataWrapper.

DataWrapper. 是专门为向新闻报道添加图表和地图而创建的。创建的图表和地图是交互式的,并在新闻网站上嵌入。但是,它们的数据源是有限的,主要方法将数据复制和粘贴到工具中。

导入数据后,可以单击创建图表。它们的可视化类型包括列,线和条形图,选举甜甜圈,区域图表,散点图,Choropleth和符号图,以及定位器地图等。完成的可视化是让人想起在像纽约时报或波士顿地球等网站上看到的那些。事实上,他们的图表被母亲琼斯,财富和时代等出版物使用。

自由计划非常适合在较小的地点上嵌入图形,流量有限,但付费计划在昂贵的一面,从39美元/月开始。

凡好

  • 专为新闻室数据可视化而设计
  • 自由计划适合较小的网站
  • 工具包括内置的彩色失明检查器

cons

  • 有限的数据来源
  • 付费计划是昂贵的一面

例子

良好的数据可视化:包括数据的多个数据表示
散点图可以显示多种数据,尤其是在颜色编码时显示更多点。

底线

DataWrapper是新闻网站数据可视化的绝佳选择。尽管价格标签,但是数据特征包括新闻特异性可视化使其值得。

D3.js

D3.js 是用于使用数据操作文档的JavaScript库。 D3.JS至少需要一些JS知识,尽管那里有应用程序允许非编程用户使用库。

这些应用程序包括 NVD3,它为D3.js提供可重用的图表; 绘图的图表工作室,这也允许设计人员创建WebGL和其他图表;和 ember图表,也使用Ember.js框架。

凡好

  • 非常强大和可定制
  • 可能的巨大图表类型
  • 专注于Web标准
  • 可用的工具让非程序员创建可视化
  • 自由和开源

cons

  • 需要编程知识单独使用
  • 可用的可用性比付费工具更少

例子

数据可视化示例:Chord图
Chord图显示了条目组之间的关系。


数据可视化示例:Choropleth Maps
显示地理数据最好使用数据映射完成。


数据可视化示例:Voronoi地图
Voronoi地图是显示地理数据的有趣方式。

底线

D3.JS仅适用于那些可以访问程序员提供帮助或具有编程知识的设计师。

谷歌图表

Google图表是一个功能强大的免费数据可视化工具,专门用于创建用于在线嵌入的交互式图表。它适用于动态数据,输出纯粹基于HTML5和SVG,因此它们在浏览器中工作而不使用其他插件。数据源包括Google电子表格,Google Fusion表,Salesforce和其他SQL数据库。

有各种图表类型,包括地图,散点图,列和条形图,直方图,区域图表,饼图,Triemaps,Timelines,Cauges以及许多其他人。可以通过简单的CSS编辑完全自定义这些图表。

凡好

  • 自由
  • 可提供各种图表格式
  • 跨浏览器兼容,因为它使用HTML5 / SVG
  • 适用于动态数据

cons

  • 超越了教程和论坛,支持有限

例子

数据可视化工具:Google图表
组合图表显示趋势和比较。


数据可视化方法:Geocharts
Geocharts只是用Google图表可视化数据的一种方法。


数据可视化最佳实践:注释
注释使图表和图更容易理解。

底线

如果设计师对编码有些舒适并且想要强大的免费解决方案,Google图表是一个很好的选择。能够使用任何SQL数据库作为数据源使其成为大数据集的好选项。

FusionCharts.

FusionCharts. 是另一个基于JavaScript的选项,用于创建Web和移动仪表板。它包括超过150种图表类型和1,000种地图类型。它可以与流行的JS框架(包括React,JQuery,React,Bember和Angber和Angular)以及服务器端编程语言(包括PHP,Java,Django和Ruby)集成。

FusionCharts.为所有图表和地图变体提供即用的代码,使得即使对于具有有限的编程知识的设计师,也可以更轻松地嵌入网站。因为FusionCharts旨在创建仪表板,而不是直接的数据可视化,这是本文中包含的最昂贵的选项之一。但它也是最强大的。

凡好

  • 巨大的图表和地图格式选项
  • 比大多数其他可视化工具更多的功能
  • 集成了许多不同的框架和编程语言

cons

  • 昂贵(为一个开发人员许可证的近500美元)
  • 仪表板环境之外的简单可视化矫枉过正

例子

数据可视化仪表板
FusionCharts.专为创建数据可视化仪表板而设计。


仪表板是一种简单的方法,并排显示多个数据可视化
仪表板可以并排展示许多数据可视化。


数据可视化仪表板非常适合业务运营使用
管理业务运营最好使用数据可视化仪表板。

底线

为了创建仪表板,本文中的内容没有其他信息与FusionCharts相比。如果这是手头的项目,这无疑是最强大的选择。

Chart.js.

Chart.js. 是一个简单但灵活的JavaScript图表库。它是开源,提供良好的图表类型(总计八种),并允许动画和交互。

Chart.js.使用HTML5 Canvas进行输出,因此它会在所有现代浏览器中呈现良好的图表。创建的图表也响应,因此它非常适合创建移动友好的可视化。

凡好

  • 自由和开源
  • 响应性和跨浏览器兼容输出

cons

  • 与其他工具相比非常有限的图表类型
  • 在官方文件之外的有限支持

例子

数据可视化技术:交互式泡沫图表
泡沫图可以同时展示许多数据点。


数据可视化技术:多轴线条图表
当它们被注释时,多轴线条图更好(此一个使用工具提示在播离线上的点时)。


数据可视化方法:堆叠区域线条图表
堆积区域线条图表在视觉上醒目的可视化。

底线

Chart.js.是需要一个简单,可自定义的交互式可视化选项的设计人员的好选择。它最大的销售点是它是免费的和开源的。

格拉纳纳

格拉纳纳 是开源可视化软件,可让用户创建动态仪表板和其他可视化。它支持混合数据源,注释和可自定义的警报功能,并且可以通过数百个可用插件进行扩展。这使它成为可用最强大的可视化工具之一。

导出功能允许设计人员共享仪表板的快照以及邀请其他用户协作。 Grafana支持50多个数据来源 插件。它可以自由下载,或者有一个49美元/月的云托管版本。 (还有一个非常有限的免费托管版本。)可下载的版本也有支持计划,很多其他开源工具都不提供。

凡好

  • 开源,可提供免费和付费选项
  • 有可用的大量数据来源
  • 可用的图表类型
  • 使创建动态仪表板简单
  • 可以使用混合数据源

cons

  • 创建简单可视化的矫枉过正
  • 没有提供尽可能多的视觉自定义选项作为其他一些工具
  • 不是创建可视化图像的最佳选择
  • 不可能在网站中嵌入仪表板,但对于单个面板也可能

例子

数据可视化仪表板
格拉纳纳是一个强大的数据可视化仪表板工具。


数据可视化仪表板

数据可视化仪表板

底线

格拉纳纳是创建内部使用仪表板的最佳选择之一,特别是对于混合或大数据源。

chartist.js.

chartist.js.是一个免费的开源javascript库,允许创建一个高度可自定义和跨浏览器的简单响应图表。整个JavaScript库只有10kb zzpipped。使用Chartist.js创建的图表也可以是动画的,插件允许扩展。

凡好

  • 自由和开源
  • 小文件大小
  • 图表可以是动画的

cons

  • 不是最广泛的图表类型可用
  • 没有映射能力
  • 开发人员社区以外的有限支持

例子

数据可视化基本原理:复杂的ISN
chartist.js.提供了许多基本图形类型。

底线

chartist.js.是一个希望具有小文件大小的简单,嵌入式响应图表的设计师的好选择。

Sigmajs.

Sigmajs. 是用于创建网络图形的单一目的可视化工具。它是高度可定制的,但确实需要一些基本的JavaScript知识才能使用。创建的图形是嵌入式,交互和响应的。

凡好

  • 高度可定制和可扩展
  • 自由和开源
  • 易于在网站和应用程序中嵌入图形

cons

  • 只创建一种类型的可视化:网络图形
  • 要求JS知识定制和实施

例子

数据可视化方法:网络图表
Sigmajs.专门创建网络图形。

底线

由于其单一的焦点,Sigmajs是创建网络图形的一个很好的选择,只要设计师对JavaScript舒适。

聚合物

聚合物 是一个用于映射的专用JavaScript库。输出是各种样式的动态,响应映射,从图像覆盖到符号映射到密度图。它使用SVG来创建图像,因此设计人员可以使用CSS自定义其映射的视觉效果。

凡好

  • 自由和开源
  • 专门用于映射
  • 易于在网站和应用程序中嵌入地图

cons

  • 只创建一种类型的可视化
  • 需要一些编码知识来定制和实施

例子

良好的数据可视化
在这种情况下,所表示的数据是NASA的地球天文台的照片。


信息可视化工具:聚合物
Flickr GeoTagged照片的表示。

底线

如果地图是所需的唯一可视化类型,聚膜是一个很好的选择,只要设计师对某些基本编码舒适。

结论

设计人员可以使用如此巨大的可视化工具,可以难以决定使用哪一个。 数据可视化设计人员 应该牢记易用性以及工具是否具有所需的功能。

选择最强大的工具并不总是最好的想法:学习曲线可能是陡峭的,需要更多的资源来启动和运行,而一个更简单的工具可能能够在一小部分中创建所需的内容。但请记住,该工具只是创建数据可视化方面的一部分;设计人员还需要考虑还有哪些数据可视化。

大多数数据可视化工具包括免费试验(如果整个工具不是免费的),所以值得花时间尝试在决定单个解决方案之前。

进一步阅读顶部设计博客:

  1. 数据可视化 - 最佳实践和基础
  2. 通过这些数据可视化启发
  3. 仪表板设计 - 考虑和最佳实践
  4. 如果您不使用UX数据,它不是UX设计
  5. 数字中的力量 - 数据驱动设计概述

理解基础知识

什么是最好的数据可视化工具?

最佳数据可视化工具包括Google图表,Tableau,Grafana,Chartist.js,FusionCharts,DataWrapper,Infogarm,ChartBlocks和D3.js.最好的工具提供各种可视化风格,易于使用,并且可以处理大数据集。

什么是数据可视化工具?

数据可视化工具提供了设计人员,具有更简单的方法来创建大数据集的可视化表示。在处理包含数十万个或数百万个数据点的数据集时,自动化创建可视化的过程使设计人员的工作更容易。

什么是数据可视化技术?

数据可视化技术包括图表(线条,栏或饼),图(泡沫或散点),图表,地图(热图,地理图等)和矩阵。这些特定技术有许多变化,设计人员可以根据正在使用的数据满足特定的可视化需求。

为什么我们使用数据可视化?

除非采用某种可视化,否则具有数千个或数百万数据点的大数据集几乎不可能辨别可用信息或得出结论,无论是某种可视化,是否是基本图形或交互式数据可视化仪表板。

数据可视化有多重要?

没有数据可视化,从大数据集绘制结论甚至识别来自它们的可用信息几乎是不可能的。使用数据可视化方法,设计人员可以为利益相关者提供可理解的信息。