常用的数据可视化工具有:Tableau,ChartBlocks,Datawrapper,Plotly,RAW。
1、Tableau
Tableau是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau可以让你轻松创建图形,表格和地图。它不仅提供了PC桌面版,还提供了服务器解决方案,可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。Tableau的客户包括巴克莱银行,Pandora和Citrix等企业。
2、ChartBlocks
ChartBlocks是一个易于使用在线工具,它无需编码,便能从电子表格,数据库中构建可视化图表。整个过程可以在图表向导的指导下完成。您的图表将在HTML5的框架下使用强大的JavaScript库D3js创建图表。你的图表是响应式的,并且可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。
3、Datawrapper
Datawrapper是一款专注于新闻和出版的可视化工具。华盛顿邮报,卫报,华尔街日报和Twitter等媒体都使用了这一工具。Datawrapper非常容易使用,不需要任何编程基础。你只需要上传你的数据,便能轻松地创建和发布图表,甚至是地图。Datawrapper提供了众多的自定义布局及地图模板。
4、Plotly
Plotly帮助你在短短几分钟内,从简单的电子表格中开始创建漂亮的图表。Plotly已经为谷歌、美国空军和纽约大学等机构所使用。Plotly是一个非常人性化的网络工具,让你在几分钟内启动。如果你的团队希望为JavaScript和Python等编程语言提供一个API接口的话,Plotly是一款非常人性化的工具。
5、RAW
RAW弥补了很多工具在电子表格和矢量图形(SVG)之间的缺失环节。你的大数据可以来自MicrosoftExcel中,谷歌文档或是一个简单的逗号分隔的列表。它最厉害的功能是可以很容易地导出可视化结果,因为它和Adobe Illustrator,Sketch和Inkscape是相容的。
RESTAPI不是可以从Tableau桌面访问的数据源。要使用RESTAPI,必须将API调用中的数据导出到csv或其他平面文件。然后您可以将Tableau Desktop连接到该文件。您可以使用Python自动执行此 *** 作。您也可以直接从邮递员处导出。Tableau Prep 正在被越来越多的数据粉使用,作为专业的数据准备工具,Prep 提供了常用的数据处理功能,例如分组、转置、计算等,还提供了对 R 语言和 Python 脚本的支持。● 之前分享过栗子: 用 Prep 轻松实现数据去重 、 用 Prep 数据去重的三种场景 、 用 Prep 正则表达式拆分复杂字段 。
不过,有一些复杂的场景,比如:需要计算相关系数,Tableau 本身提供的相关系数计算方法 CORR() 只能一次计算两个字段的相关系数,如果遇到需要建立相关系数矩阵的情况,处理起来就比较麻烦。
这种情况,可以通过 Prep 调用Python 脚本来加速数据清理,实现对多个字段计算皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient,更多信息可自行了解)。
如何在Prep 调用 Python 脚本?今天的
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