srcmini本文概述
消耗大量数据并不总是那么简单。有时, 数据集如此之大, 以至于无法从中辨别出任何有用的信息。这就是数据可视化的地方。
创建数据可视化非常简单。设计人员似乎并不能简单地获取包含数千个条目的数据集并从头开始创建可视化效果。当然可以, 但是谁愿意花费数十或数百小时在散点图上绘制点？这就是数据可视化工具的用武之地。
什么是数据可视化工具？
数据可视化工具为数据可视化设计人员提供了一种更简便的方法来创建大型数据集的可视表示。在处理包含数十万或数百万个数据点的数据集时, 至少部分自动化了可视化过程的创建, 使设计师的工作变得非常容易。
这些数据可视化可以用于多种用途：仪表板, 年度报告, 销售和营销材料, 投资者幻灯片, 以及几乎所有其他需要立即解释信息的地方。
最好的数据可视化工具有什么共同点？
市场上最好的数据可视化工具有一些共同点。首先是它们的易用性。有一些非常复杂的应用程序可用于可视化数据。有些具有出色的文档和教程, 并且以用户直观的方式进行设计。在这些领域中缺少其他工具, 因此将其从任何”最佳”工具列表中删除, 而不论其其他功能如何。
最好的工具还可以处理大量数据。实际上, 最好的人甚至可以在单个可视化文件中处理多组数据。
最好的工具还可以输出一系列不同的图表, 图形和地图类型。下面的大多数工具都可以输出图像和交互式图形。但是, 各种输出条件也有例外。一些数据可视化工具专注于特定类型的图表或地图, 并且做得很好。这些工具在”最佳”工具中也占有一席之地。
最后, 还有成本方面的考虑。虽然较高的价格不一定会取消工具的资格, 但必须从更好的支持, 更好的功能和更高的整体价值方面证明较高的价格是合理的。
该数据可视化显示了50个国家的人权保护指数(从1950年到2014年)和人权侵犯指数(在2014年)。 (Federica Fragapane撰写)
数据可视化工具比较
有数十种(甚至数百种)应用程序, 工具和脚本可用于创建大型数据集的可视化。许多都是非常基本的, 并且具有很多重叠的功能。
但是, 有些出色的产品或者具有针对其可以创建的可视化类型的功能, 或者比其他选项明显更易于使用。
表(和公共表)
Tableau具有多种可用选项, 包括桌面应用程序, 服务器和托管的在线版本以及免费的公共选项。有数百种数据导入选项, 从CSV文件到Google Ads, 从Analytics数据到Salesforce数据。
输出选项包括多种图表格式以及映射功能。这意味着设计师可以创建颜色编码的地图, 以比表格或图表更容易消化的格式展示重要的地理数据。
Tableau的公共版本免费供任何正在寻找一种强大的方式来创建可在各种设置中使用的数据可视化的人使用。从记者到政治迷, 再到只是想量化自己生活数据的人, Tableau Public都有大量的潜在用途。他们拥有广泛的信息图表和可视化库, 这些库已通过公共版本创建, 可以为有兴趣创建自己的人提供灵感。
优点
- 数百种数据导入选项
- 映射能力
- 提供免费的公共版本
- 许多视频教程将引导你逐步了解如何使用Tableau
缺点
- 非免费版本价格昂贵(Tableau Creator软件每月每用户$ 70)
- 公开版本不允许你将数据分析保密
数据可视化示例
权力游戏丛书中三个主要角色使用的独特单词的数据可视化。
数据可视化可以使公共安全数据更易于消化。
互动式可视化历来票房最高的演员
底线
对于那些需要创建其他类型图表的人来说, Tableau是一个不错的选择。对于想要创建面向公众的可视化的任何人, Tableau Public也是一个不错的选择。
信息报
Infogram是功能齐全的拖放可视化工具, 即使非设计人员也可以使用它来为营销报告, 信息图表, 社交媒体帖子, 地图, 仪表板等创建有效的数据可视化。
完成的可视化文件可以导出为多种格式：.PNG, .JPG, .GIF, .PDF和.HTML。交互式可视化也是可能的, 非常适合嵌入网站或应用程序中。 Infogram还提供了一个WordPress插件, 使WordPress用户更容易嵌入可视化文件。
优点
- 分层定价, 包括具有基本功能的免费计划
- 包括35种以上的图表类型和550种以上的地图类型
- 拖放编辑器
- 用于导入其他数据源的API
缺点
- 内置数据源比其他一些应用要少得多
例子
可视化可以使复杂的主题易于理解。
图表使数据易于逐年比较。
地图是提供全球数据快照的绝佳方法。
底线
对于非设计师和设计师来说, Infogram是一个不错的选择。拖放编辑器使创建具有专业外观的设计变得容易, 而无需大量的视觉设计技巧。
图表块
ChartBlocks声称可以使用其API从”任何地方”(包括实时供稿)导入数据。尽管他们说从任何来源导入数据都可以”只需单击几下”, 但它肯定比其他具有针对特定数据源的自动模块或扩展程序的应用更为复杂。
该应用程序允许对最终创建的可视化文件进行广泛的自定义, 并且图表构建向导可以帮助用户在导入数据之前为他们的图表选择正确的数据。
设计人员几乎可以创建任何类型的图表, 并且输出具有响应能力-对于希望将图表嵌入到可能在各种设备上查看的网站的数据可视化设计人员来说, 这是一个很大的优势。
优点
- 提供免费且价格合理的付费计划
- 易于使用的向导, 用于导入必要的数据
缺点
- 不清楚他们的API有多健壮
- 似乎没有任何映射功能
例子
堆叠图形图表是比较和对比数据的有效方法。
散点图是表示数据趋势的一种简单方法。
折线图可有效显示趋势和比较。
底线
ChartBlocks具有出色的免费计划, 这是一大优势。创建基本图表和图形的易用性也非常出色。
数据包装器
Datawrapper是专门为向新闻报道中添加图表和地图而创建的。创建的图表和地图是交互式的, 可以嵌入新闻网站。但是, 它们的数据源是有限的, 主要方法是将数据复制并粘贴到工具中。
导入数据后, 只需单击即可创建图表。它们的可视化类型包括柱形图, 折线图和条形图, 选举甜甜圈, 面积图, 散点图, 弧度和符号图以及定位器图等。完成的可视化效果让人想起在《纽约时报》或《波士顿环球报》等网站上看到的可视化效果。实际上, 它们的图表已被诸如Mother Jones, Fortune和The Times等出版物所使用。
免费计划非常适合在流量有限的较小站点上嵌入图形, 但付费计划价格昂贵, 起价为39美元/月。
优点
- 专为新闻编辑室数据可视化而设计
- 免费计划非常适合较小的网站
- 该工具包括一个内置的色盲检查器
缺点
- 资料来源有限
- 付费计划偏贵
例子
散点图可以显示大量数据, 尤其是在进行颜色编码以显示更多点时。
底线
Datawrapper是新闻站点数据可视化的绝佳选择。尽管价格昂贵, 但Datawrapper所具有的功能(用于新闻特定的可视化)还是值得的。
D3.js
D3.js是一个JavaScript库, 用于使用数据处理文档。 D3.js至少需要一些JS知识, 尽管那里有允许非编程用户使用该库的应用程序。
这些应用程序包括NVD3, 它提供了D3.js的可重用图表。 Plotly的Chart Studio, 它还允许设计人员创建WebGL和其他图表；和Ember Charts, 后者也使用Ember.js框架。
优点
- 非常强大且可自定义
- 可能有大量图表类型
- 专注于网络标准
- 可让非程序员创建可视化工具
- 免费和开源
缺点
- 需要编程知识才能单独使用
- 可用支持少于付费工具
例子
和弦图显示了条目组之间的关系。
最好使用数据地图来显示地理数据。
Voronoi地图是显示地理数据的一种有趣方式。
底线
D3.js仅适合那些有权向程序员寻求帮助或自己具有编程知识的设计师。
Google图表
Google Charts是一款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。它可以处理动态数据, 并且输出完全基于HTML5和SVG, 因此它们可以在浏览器中使用, 而无需使用其他插件。数据源包括Google Spreadsheets, Google Fusion Tables, Salesforce和其他SQL数据库。
图表类型多种多样, 包括地图, 散点图, 柱形图和条形图, 直方图, 面积图, 饼图, 树形图, 时间轴, 量表等。这些图表可以通过简单的CSS编辑完全自定义。
优点
- 自由
- 提供多种图表格式
- 跨浏览器兼容, 因为它使用HTML5 / SVG
- 处理动态数据
缺点
- 除了可用的教程和论坛之外, 支持有限
例子
组合图显示趋势和比较。
GeoCharts只是使用Google图表可视化数据的一种方法。
注释使图表更易于理解。
底线
如果设计人员对编码有些适应并且需要功能强大的免费解决方案, 那么Google Charts是一个不错的选择。能够将任何SQL数据库用作数据源, 这也使其成为大型数据集的不错选择。
融合图
FusionCharts是用于创建Web和移动仪表盘的另一个基于JavaScript的选项。它包括150多种图表类型和1000种地图类型。它可以与流行的JS框架(包括React, jQuery, React, Ember和Angular)以及服务器端编程语言(包括PHP, Java, Django和Ruby on Rails)集成。
FusionCharts提供了适用于所有图表和地图变体的即用型代码, 即使对于编程知识有限的设计人员而言, FusionCharts仍可轻松将其嵌入网站。由于FusionCharts旨在创建仪表板, 而不仅仅是简单的数据可视化, 因此它是本文包含的最昂贵的选项之一。但这也是最强大的功能之一。
优点
- 大量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
- 与多种不同的框架和编程语言集成
缺点
- 昂贵(一张开发人员授权起价将近$ 500)
- 在仪表板环境之外进行简单可视化的矫kill过正
例子
FusionCharts用于创建数据可视化仪表板。
仪表板可以并排展示大量数据可视化。
使用数据可视化仪表板可以最好地管理业务运营。
底线
对于创建仪表板, 本文中没有什么可以与FusionCharts真正相比。如果这就是眼前的项目, 那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。它是开源的, 提供了多种图表类型(总共八种), 并且可以进行动画和交互。
Chart.js使用HTML5 Canvas进行输出, 因此可以在所有现代浏览器中很好地呈现图表。创建的图表也具有响应性, 因此非常适合创建适合移动设备的可视化文件。
优点
- 免费和开源
- 响应式和跨浏览器兼容的输出
缺点
- 与其他工具相比, 图表类型非常有限
- 官方文档之外的支持有限
例子
气泡图可以同时显示大量数据点。
带注释的多轴折线图更好(当将鼠标悬停在折线上时, 该工具会使用工具提示)。
堆积面积折线图在视觉上令人震惊。
底线
对于需要简单, 可自定义, 交互式可视化选项的设计人员, Chart.js是一个不错的选择。它最大的卖点是它的免费和开源。
格拉法纳
Grafana是开源的可视化软件, 允许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。这使其成为可用的最强大的可视化工具之一。
导出功能使设计人员可以共享仪表板的快照, 并邀请其他用户进行协作。 Grafana通过插件支持50多个数据源。它可以免费下载, 或者有云托管版本, 每月49美元。 (还有一个非常有限的免费托管版本。)可下载版本还具有可用的支持计划, 这是许多其他开源工具所不具备的。
优点
- 开源, 提供免费和付费选项
- 大量可用的数据源
- 提供各种图表类型
- 使创建动态仪表板变得简单
- 可以使用混合数据源
缺点
- 创建简单的可视化的矫kill过正
- 提供的视觉自定义选项不如其他一些工具
- 不是创建可视化图像的最佳选择
- 无法将仪表板嵌入网站中, 但可以用于单个面板
例子
Grafana是功能强大的数据可视化仪表板工具。
底线
Grafana是创建供内部使用的仪表板的最佳选择之一, 特别是对于混合或大型数据源。
Chartist.js
Chartist.js是一个免费的开放源代码JavaScript库, 可用于创建高度可定制且跨浏览器兼容的简单响应式图表。 GZIPped时, 整个JavaScript库只有10KB。使用Chartist.js创建的图表也可以设置为动画, 并且插件可以对其进行扩展。
优点
- 免费和开源
- 小文件大小
- 图表可以动画
缺点
- 并非可用的图表类型最多
- 没有映射功能
- 开发者社区之外的有限支持
例子
Chartist.js提供了许多基本图形类型。
底线
对于希望使用小文件大小的简单, 可嵌入, 响应式图表的设计人员来说, Charistist.js是一个不错的选择。
西格玛
Sigmajs是用于创建网络图的单一用途的可视化工具。它具有高度可定制性, 但是需要一些基本的JavaScript知识才能使用。创建的图形是可嵌入, 交互式和响应式的。
优点
- 高度可定制和可扩展
- 免费和开源
- 易于在网站和应用程序中嵌入图形
缺点
- 仅创建一种类型的可视化：网络图
- 需要JS知识才能自定义和实现
例子
Sigmajs专门创建网络图。
底线
由于只关注一个方面, 因此只要设计人员熟悉JavaScript, Sigmajs就是创建网络图的绝佳选择。
多图
Polymaps是用于映射的专用JavaScript库。输出是各种样式的动态响应式地图, 从图像叠加图到符号图再到密度图。它使用SVG来创建图像, 因此设计人员可以使用CSS来定制其地图的视觉效果。
优点
- 免费和开源
- 专为制图而打造
- 易于在网站和应用程序中嵌入地图
缺点
- 仅创建一种类型的可视化
- 需要一些编码知识才能自定义和实现
例子
在这种情况下, 表示的数据是来自NASA地球观测站的照片集。
Flickr地理标记照片的表示形式
底线
如果地图是唯一需要的可视化类型, 则Polymaps是一个不错的选择, 只要设计人员对某些基本编码感到满意即可。
总结
设计人员可用的可视化工具种类繁多, 以至于很难决定要使用哪个工具。数据可视化设计人员应牢记易用性以及工具是否具有所需功能等问题。
选择最强大的工具并不总是最好的主意：学习曲线可能很艰难, 需要更多的资源来启动和运行, 而更简单的工具也许能够在短时间内创建出所需的工具。但是请记住, 该工具只是创建数据可视化过程的等式的一部分；设计人员还需要考虑使优质的数据可视化还需要做些什么。
大多数数据可视化工具都包含免费试用版(如果整个工具不是免费的), 因此在决定使用单个解决方案之前, 有必要花一些时间尝试一下。
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在srcmini设计博客上进一步阅读：
- 数据可视化–最佳实践和基础
- 这些数据可视化启发
- 仪表板设计–注意事项和最佳实践
- 如果你不使用UX数据, 则不是UX设计
- 数字优势–数据驱动设计概述
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