¿Cuáles son las herramientas de visualización de datos recomendadas?
La capacitación en visualización de datos del gran podio responderá a sus preguntas:
Parte 1: Herramientas de nivel básico
Excel
Gráficos de Excel La función no es potente, pero Excel es una herramienta ideal para analizar datos. La imagen de arriba es un mapa de calor generado por Excel.
Como herramienta básica, Excel es una herramienta ideal para analizar datos rápidamente. y también se pueden crear gráficos de datos para uso interno, pero Excel tiene una gama limitada de opciones en colores, líneas y estilos, lo que también significa que es difícil utilizar Excel para crear gráficos de datos que satisfagan las necesidades de publicaciones y publicaciones profesionales. sitios web. Pero como herramienta de comunicación interna eficaz, Excel debería ser una de las herramientas imprescindibles en su cofre del tesoro.
2. CSV/JSON
Aunque CSV (valores separados por comas) y JSON (anotación de objetos JavaScript) no son herramientas de visualización reales, son formatos de datos comunes. Debe comprender su estructura y saber cómo importar o exportar datos de estos archivos. Todas las herramientas de visualización de datos que se presentan a continuación admiten al menos un formato entre CSV y JSON.
Parte 2: Herramientas de visualización de datos en línea
3. GoogleChartAPI
El conjunto de herramientas GoogleChartAPI ha cancelado la función de imagen estática y actualmente solo proporciona herramientas de gráficos dinámicos. Se puede utilizar en todos los navegadores que admitan SVG\Canvas y VML, pero un gran problema con GoogleChart es que el gráfico se genera en el lado del cliente, lo que significa que los dispositivos que no admiten JavaScript no podrán utilizarlo. Además, no se puede usar sin conexión o los resultados se pueden guardar en otros formatos, las imágenes estáticas anteriores no tendrán este problema. A pesar de los problemas anteriores, es innegable que la API de GoogleChart es extremadamente rica en funciones. Si no hay necesidades especiales de personalización o resistencia al estilo visual de Google, entonces puede comenzar con GoogleChart.
4. Flot
Flot es una excelente biblioteca de gráficos de estructura alámbrica que admite todos los navegadores que admiten lienzo (actualmente navegadores convencionales como Firefox, IE, Chrome, etc.).
5. Rapha?l
Rapha?l es una biblioteca de JavaScript para crear tablas y gráficos. La mayor diferencia con otras bibliotecas es que los formatos de salida están limitados a SVG y VML. SVG es un formato vectorial que se muestra bien en cualquier resolución.
6.D3
D3 (DataDrivenDocuments) es otra biblioteca de JavaScript que admite renderizado SVG. Sin embargo, D3 puede proporcionar una gran cantidad de estilos de gráficos complejos más allá de los gráficos lineales y de barras, como diagramas de Voronoi, diagramas de árbol, grupos circulares y nubes de palabras. Si bien D3 puede proporcionar gráficos interactivos muy sofisticados, una cosa que debes tener en cuenta al elegir una herramienta de visualización de datos es saber cuándo mantenerla simple.
7. Visual.ly
Si necesitas crear infografías en lugar de solo visualizaciones de datos, actualmente hay muchas herramientas disponibles. Visual.ly es una de las opciones más populares. Aunque el posicionamiento principal de Visual.ly es: "un mercado en línea para diseñadores de infografías", también ofrece una gran cantidad de plantillas de infografías. Aunque todavía existen muchas limitaciones en la funcionalidad, Visual.ly es definitivamente un lugar que puede inspirarte.
Parte 3: Control de la interfaz gráfica de usuario (GUI) interactiva
¿Qué pasaría si la visualización de datos fuera tan interactiva que pudiera servir como una interfaz GUI? Con el desarrollo de la visualización de datos en línea, los botones, las listas desplegables y los controles deslizantes están evolucionando hacia elementos de interfaz más complejos, como elementos gráficos interactivos que pueden ajustar el rango de datos. Cuando estos elementos gráficos se presionan y extraen, los parámetros de entrada y salida. Los datos del resultado cambiarán simultáneamente. En este caso, el control de gráficos y el contenido se han convertido en uno.
Las siguientes herramientas pueden ayudarle a lograr estas funciones:
8. Crossfilter
A medida que desarrollamos herramientas más sofisticadas para que los clientes exploren datos, hemos podido crear cuadros y gráficos. También es un subprograma de interfaz gráfica de usuario interactiva. La biblioteca JavaScript Crossfilter es una de esas herramientas.
Aplicación de filtro cruzado: cuando ajusta el rango de entrada en un gráfico, los datos de otros gráficos relacionados también cambiarán en consecuencia.
9. Tangle
La biblioteca JavaScript Tangle difumina aún más los límites entre contenido y control. En el ejemplo de aplicación que se muestra a continuación, Tangle genera una ecuación de interacción de carga y los lectores pueden ajustar los valores de entrada para obtener los datos correspondientes.
Parte 4: Herramientas de mapas
La generación de mapas es una de las tareas más difíciles en la web. La aparición de Google Maps subvirtió por completo la comprensión que la gente tenía de las funciones de los mapas en línea en el pasado. MapsAPI lanzada por Google permite a todos los desarrolladores incorporar funciones de mapas en sus sitios web.
En los últimos años, el mercado de mapas en línea ha madurado mucho. Si necesita integrar una solución de mapas personalizada en un proyecto de visualización de datos, ya hay muchas opciones en el mercado, pero necesita saber cuándo. elegir cuál. La planificación cartográfica se convierte en una decisión empresarial crítica. Las soluciones de mapas parecen ser muy poderosas, pero tenga cuidado de no decir: "Con un martillo, todo parece un clavo".
ModestMaps
Como sugiere el nombre, ModestMaps. es una biblioteca de mapas pequeña que tiene un tamaño de solo 10 KB, lo que la convierte en la biblioteca de mapas más pequeña disponible actualmente. Puede parecer que esto significa que ModestMaps sólo proporciona algunas funciones básicas de mapeo, pero no se deje engañar. Con la cooperación de algunas bibliotecas de extensiones, como Wax, ModestMaps se convertirá instantáneamente en una poderosa herramienta de mapas.
11. Leaflet
El equipo de CloudMade le ofrece Leaflet, que es otro marco de mapas miniaturizado que satisface las necesidades de las páginas web móviles mediante la miniaturización y el aligeramiento. Tanto Leaflet como ModestMaps son proyectos de código abierto con un fuerte apoyo de la comunidad, lo que los convierte en opciones ideales para integrar aplicaciones de mapas en sitios web.
12. PolyMaps
Polymaps es otra biblioteca de mapas, pero está dirigida principalmente a usuarios de visualización de datos. Polymaps es único en la estilización de mapas y su selector, similar a las hojas de estilo CSS, es algo bueno que no debe perderse.
13. OpenLayers
OpenLayers puede ser la más confiable de todas las bibliotecas de mapas. Aunque la documentación no es perfecta y la curva de aprendizaje es muy pronunciada, para algunas tareas específicas, OpenLayers es inmejorable. Por ejemplo, puede proporcionar algunas herramientas especiales que otras bibliotecas de mapas no tienen.
14. Kartograph
Las líneas de marcador de Kartograph son un replanteamiento del dibujo de mapas. Todos estamos acostumbrados a la proyección de Mercator, pero Kartograph nos ofrece más opciones. Si no necesita llamar a datos globales, sino simplemente generar un mapa de un área determinada, Kartogaph lo hará destacar.
15. CartoDB
CartoDB es un sitio web que no debe perderse. Puede utilizar CartoDB para asociar fácilmente datos tabulares con mapas. CartoDB es la mejor opción a este respecto. Por ejemplo, puede ingresar un archivo de dirección postal CSV y CartDB puede convertir automáticamente la cadena de dirección en datos de longitud/latitud y marcarla en el mapa. Actualmente, CartoDB admite la generación de cinco tablas de datos de mapas de forma gratuita y un mayor uso requiere una tarifa mensual.
ChartingFonts (con la popularidad de los dispositivos móviles de alta definición como iPad3), una de las últimas tendencias en el desarrollo web es integrar fuentes de símbolos con fuentes (convirtiendo símbolos en fuentes) para crear hermosos iconos vectoriales. Entre estas nuevas fuentes, como FF Chartwell y Chartjunk, se utilizan especialmente para mostrar cuadros y gráficos. Sufren el mismo problema que OpenType, que es que no son compatibles con todos los navegadores, pero en un futuro próximo estas fuentes vectoriales serán un factor a tener en cuenta en el trabajo de visualización de datos.
Parte 5: Herramientas avanzadas
Si va a realizar un trabajo "serio" con la visualización de datos, es posible que no tenga mucho interés en las herramientas de visualización en línea o los subprogramas web. Gran interés, lo que necesitas es una aplicación de escritorio y un entorno de programación.
16. Procesamiento
El procesamiento es la herramienta característica de la visualización de datos. Sólo necesita escribir un código simple y luego compilarlo en Java. Actualmente también existe un proyecto Processing.js que facilita que los sitios web utilicen Processing sin JavaApplets. Dado que el puerto es compatible con Objective-C, también puedes usar Processing en iOS. Aunque Processing es una aplicación de escritorio, también puede ejecutarse en casi todas las plataformas. Además, después de varios años de desarrollo, la comunidad de Processing ahora cuenta con una gran cantidad de ejemplos y códigos.
17. NodeBox
NodeBox es una aplicación para crear gráficos y visualización bidimensionales en OSX. Debe comprender los programas de Python. NodeBox es similar a Processing, pero no tiene las funciones interactivas de Processing.
Parte 6: Herramientas expertas
Lo opuesto a Excel son las herramientas profesionales de análisis de datos. Si es un analista de datos profesional, debe tener cierto conocimiento (si no dominio) de las herramientas que se describen a continuación. Como todos sabemos, SPSS y SAS son herramientas estándar en la industria del análisis de datos, pero estas herramientas son costosas y solo las grandes organizaciones e instituciones académicas tienen la oportunidad de utilizarlas. A continuación presentamos varias herramientas alternativas gratuitas. Las herramientas son las mismas y se caracterizan por un fuerte apoyo de la comunidad. El rendimiento de las herramientas de análisis de código abierto no es inferior al de las herramientas profesionales establecidas y el soporte de complementos es aún mejor.
18. R
Como paquete de componentes estadísticos utilizado para analizar grandes conjuntos de datos, R es una herramienta muy compleja que requiere un largo período de aprendizaje y práctica, y la curva de aprendizaje es También se presenta en este artículo la más empinada de las herramientas. Pero R tiene una comunidad sólida y una biblioteca de componentes que continúa creciendo. Cuando puedes controlar R, todo el esfuerzo vale la pena.
19. Weka
Cuando te conviertes en un científico de datos, necesitas ampliar tus capacidades personales desde la visualización de datos hasta el campo de la minería de datos. Weka es una excelente herramienta que puede clasificar y agrupar grandes cantidades de datos según atributos. Weka no solo es una poderosa herramienta para el análisis de datos, sino que también puede generar algunos gráficos simples.
20. Gephi
Gephi es una herramienta para el análisis visual de datos de gráficos sociales. No solo puede procesar conjuntos de datos a gran escala y generar hermosos gráficos visuales, sino también limpiarlos y clasificarlos. los datos. Gephi es un software muy especial y muy complejo. Dominar Gephi antes que los demás te pondrá por delante de los demás.