數據可視化設計的網站

1、國內有哪些好的數據可視化工具，推薦一下

誠然，數據可視化可謂是數據分析工作的最後一道工序，前面的作業做得再好，如果不能很好地展現出來，那就算是臨門一腳、功虧一簣了……下面給大家列出好用的數據可視化工具清單，希望可以為你的學習或工作帶來一些幫助。

1、強大的R可視化包-ggplot2

R是一款偏向於統計分析的腳本語言軟體，基於S語言開發，如果你是R語言忠實fans，我相信你一定不會不知道R里單獨的一個繪圖包—ggplot2，之所以給ggplot2「強大」的頭銜，一方面確實能夠輕松應付各個領域的圖像繪制，靜態的，動態的，說的出名字的，個性化特製的；另一方面小編就是學統計學的，自然相對熟悉這個包。

ggplot2由Hadley Wickham在2005年創造。受歡迎的原因是將圖形分解為語素（如尺度、圖層）的思想。ggplot2可以作為R語言基礎繪圖包的替代，同時ggplot2預設有多種印刷及網頁尺寸。

較R基礎繪圖包而言，ggplot2允許用戶在更抽象的層面上增加、刪除或轉換圖表中的元素。 這種抽象化的代價是執行速度。ggplot2 較 lattice 繪圖包而言更耗時。

2、數據科學的達芬奇—matplotlib

如果你偏好使用python做數據分析，那我相信你對matplotlib不能再熟悉了，matplotlib 是Python語言及其數學擴展包 NumPy的可視化操作界面。

Matplotlib的優點：帶有內置代碼的默認繪圖樣式；與Python的深度集成；圖形繪制相較Gnuplot更加美觀。缺點嘛，高度依賴其他包，如Numpy。只適用於Python：很難在Python以外的語言中使用。

我們來用python里的matplotlib做一個散點圖試試：

import matplotlib.pyplot as plt

from numpy.random import rand

a = rand(100)

b = rand(100)

plt.scatter(a,b)

plt.show()

3、菜單式操作用戶的福音書—Tableau

近期有企業招聘要求會Tbaleau，小編也是最近才知道這個軟體的。

tableua是一家軟體公司總部設在西雅圖，華盛頓，美國產生互動式數據可視化產品，著重於商務智能。Tableau產品查詢關系資料庫，OLAP多維數據集，雲資料庫和電子表格，然後生成許多圖表類型。產品還可以從其內存數據引擎中提取數據並存儲和檢索。

4、微軟忠實用戶離不開的互動式標板—PowerBI

Power BI是Microsoft提供的業務分析服務。它提供具有自助式商業智能功能的互動式可視化，最終用戶可以自行創建報告和儀錶板，而無需依賴信息技術人員或資料庫管理員.PowerBI與excel無縫接入，專業增強版的excel更是不需要安裝PowerBI插件，打開excel就可食用了。

當然有些數據分析軟體也帶透視表、繪圖功能，如MySQL、SPSS，但數據可視化不作為主要功能，這里就不如上面較詳細說了。

2、數據可視化,哪家公司做的不錯？

我們公司就是做大屏數據可視化設計的。公司名字：上海科睿展覽展示工程科技有限公司。完成了中國消防博物館、吉林省科技館、上海玻璃博物館、中國海事博物館、中新天津生態城智能電網展廳等展示。

3、哪家數據可視化公司做的可視化效果好？

洞見依託數字孿生技術，利用城市信息模型和疊加在模型上的多元數據集合專，打造精準、動屬態、可視化的數字孿生城市大腦。藉助智能大屏、城市儀表盤、領導駕駛艙、數字沙盤、3D-LED 大屏等形式，實現一張圖全方位展示城市各領域綜合運行態勢。同時根據不同主題分級分類呈現，幫助城市決策者、管理者、普通用戶從不同角度觀察和體驗城市發展現狀、分析趨勢規律、制定發展規劃。

具有簡單易操作、海量圖表及地圖組件、深度透視空間與業務數據、部署靈活可集成、高性能二三維渲染引擎、豐富的行業模板等特點。

洞見通過專業的可視化應用，快速、有效的滿足多場景、多業務的數據分析與展示。洞見經常被應用在智慧城市、智慧環保、智慧金融、智慧旅遊、物流等各個領域之中。

4、數據可視化，大屏展示，哪家公司做的不錯？

通過大屏可視化，讓信息化的價值瞬間可見。大屏可視化可實現實時刷新，不論是實版時交易狀況權，還是生產現場，都可以及時監控、及時預警。

大屏數據可視化應用藍圖：

1、通過層層鑽取輕松還原事實。

2、通過層層鑽取輕松還原事實，通過多維動態分析，多角度透視一角之下的冰山。

、通過預警/定時推送，無論何時何地均可運籌帷幄。

4、通過移動終端訪問使一切盡在「掌」握。

大屏展示：

5、有哪些免費簡單的數據展示(數據可視化)網站?

如今數據可視化成越來越多人關注的話題，但是不少人苦於Excel畫圖不好看，Tableau等軟體上手不夠快，python,R等語言可視化學習門檻高，一直沒法能上手做好數據可視化。我私以為合理利用各種輕量化在線工具結合，讓自己更方便達成目的而非糾結軟體學習使用成本更值得我們去實踐（其實我就是懶=-=）暑假到現在，自己練手了幾個數據可視化的項目，有出於個人興趣的項目，也有受人之託的房地產項目，用了挺多軟體，也走了挺多彎路，發現了幾個在線工具非常的實用，在此特地分享一下自己認為比較實用的幾個應用和他們的用途，這些在線工具雖然看似很簡單，但是結合在一起靈活使用還是有奇效的，希望大家能嘗試一下。
一.BDP個人版
類似Tableau的在線版數據可視化分析工具，相比競品大數據魔鏡更接地氣也更好用，分析模板豐富，有各種數據模板可以套用，然後換上自己的數據，就大工告成了！而且還支持製作詞雲、漏斗圖、數據地圖（自帶坐標糾偏）等各種圖表，一個比較萬用的平台，沒能力使用Tableau的人不妨試試這個平台。
二.百度圖說
大名鼎鼎的Echart改來的東西，說實話功能不太豐富，主要是專注做好一張圖，圖表自定義的選項很豐富，但有條件還是學一下Echart的代碼自己動手造圖。這個線上工具意義更多是在Excel作圖吃癟時做一張好看的圖表插入你的報告中。

三.文圖
文圖主要用在你要出一份包含文字說明的報告時使用，文圖最大的優勢就是它幫你定了主題配好了顏色！！讓你整個報告看起來風格統一很簡潔美觀！，不要以為這個不重要，多少辛苦做好的圖表單看是美如畫，幾張風格一不統一，配色一不對勁，逼格馬上就下來了好嗎？？？萬一的報告別的部分沒有美化過，更是白費了很多力氣。

文圖用配好色定好風格的幾個主題解決了這種問題，圖表功能該有的也都有了，而且文圖對移動端的支持真的非常好！完美適配手機端。可惜的是文圖的排版不是很好用，要有點耐心。
四.GeoQ
功能強大的數據地圖製作軟體，自身有非常強大的地理資料庫，對坐標的糾偏，地址欄位的識別支持非常好，底圖類型很多。繪圖功能完善而且強大，該有的一個不落，配上它自家的資料庫可以讓你很方便的做出想要的數據地圖。美中不足的是用戶作品界面管理體驗很差，制圖反映較慢。

部分效果預覽，可以方便的用自己上傳的數據與它提供的資料庫結合。此圖中用了自己的幾個樓盤位置和杭州商業區位置，疊加了它提供的房價數據和基於我自己數據算的熱力圖層。總之功能很強大，值得一試。
五.地圖慧
和上面一個挺像的，但地圖惠有自家的手機移動APP，可以完美在移動端上使用。但制圖體驗上個人覺得不如GeoQ來的好用，主要差在一些細節，比如自傳數據識別比不上GeoQ而且=-=比如錯了就沒法撤銷啊啊啊啊還會自動保持啊啊啊，比如下面關於上海的某類房產選址的結果圖就是個悲劇，不小心點了商城地理數據就清理不掉了=-=（圖中紅色部分）

六.創客貼
這個其實是個平面設計網站=-=不具備任何數據分析能力，但是但是，它可以拿來做可視化。主要是用在，萬一你眼饞《第一財經》那種圖表，或者覺得你就算用了可視化工具後圖表和報告還是不能很好結合在一起，感到真雞氣的時候，就該用這個了，上幾張自己的挫作，因為我個人沒什麼審美能力所以見笑了=-=

大概就是這樣=-=，不需要PS，不需要AI ID這些高大上的軟體，唯一的缺點，這東西，做數據圖表真真真雞兒難做啊，各種目測，手條=-=沒辦法，這就是懶得代價。
寫在最後：數據可視化自然是越美越好，但是，不可以捨本逐末，真正有價值的不是你的圖，而是你的數據和你的呈現的是否清晰與直觀。（比如我就有碰到過做得地圖別人一眼不看要我直接報上小區名字=-=）
轉載於giratinar的原創文章《數據可視化（三）那些好用的在線工具》；

6、誰有好用的數據可視化工具？

在網上你直接搜就可以，市面上有很多啊，如果讓我推薦的話，應該就會推薦我版平時用的最多的，前權嗅出品的那個工具。那個工具只要你會用滑鼠點點點就行，基本想要啥都能通過可視化點出來。只有個別網站加了各種反爬代碼的時候，需要一些腳本語言來操作。總體而言還是蠻好用的，你可以試試看。

7、請教 數據可視化系統的 Web 解決方案

web前端分為網頁設計師、網頁美工、web前端開發工程師首先網頁設計師是對網頁的架構、色彩以及網站的整體頁面代碼負責網頁美工只針對UI這塊兒的東西，比如網站是否做的漂亮web前端開發工程師是負責交互設計的，需要和程序猿進行交互設計的配合。 web前端需要掌握的有腳本技術javascript DIV+CSS現下最流行的頁面搭建技術，ajax和jquery以及簡單的後端程序等。 後端的話可供開發的語言有 asp、php、jsp、.NET 這些後端開發語言的話搭建環境都不一樣，具體如果自己想學的話看是想從事前端部分還是後端程序部分。後端開發如果有一定的條件的話可以轉為軟體開發。不過要有一定的語言基礎，類似java語言。C#等。關鍵是看自己的興趣愛好。。 這個到後期不會區分這么細，做前端到後期也會懂一些後端的技術，反之，後端也是。在實際的開發過程中，當前這樣定位前端、後端開發人員。 1）前端開發人員：精通JS，能熟練應用JQuery，懂CSS，能熟練運用這些知識，進行交互效果的開發。 2）後端開發人員：會寫Java代碼，會寫SQL語句，能做簡單的資料庫設計，會Spring和iBatis，懂一些設計模式等。 現在來看，對前後端的要求還是蠻低的，尤其是後端，新員工經過培訓之後都是可以參與到後端開發的，沒有太高的技術門檻，唯一需要做的就是先變成熟練工種，這個階段沒有涉及到設計模式、架構、效率等一些列問題。 還是先google一下，看看網上對Web前端開發、Web後端開發分別是什麼？ Web前端: 顧名思義是來做Web的前端的。這里所說的前端泛指Web前端，也就是在Web應用中用戶可以看得見碰得著的東西。包括Web頁面的結構、Web的外觀視覺表現以及Web層面的交互實現。 Web後端：後端更多的是與資料庫進行交互以處理相應的業務邏輯。需要考慮的是如何實現功能、數據的存取、平台的穩定性與性能等。 再來看看大公司對前後端人員招聘的要求，通過這個角度看看前端、後端的技術要求： Web前端： 1）精通HTML，能夠書寫語義合理，結構清晰，易維護的HTML結構。 2）精通CSS，能夠還原視覺設計，並兼容業界承認的主流瀏覽器。 3）熟悉JavaScript，了解ECMAScript基礎內容，掌握1~2種js框架，如JQuery 4）對常見的瀏覽器兼容問題有清晰的理解，並有可靠的解決方案。 5）對性能有一定的要求，了解yahoo的性能優化建議，並可以在項目中有效實施。 6）...... Web後端： 1）精通jsp，servlet，java bean，JMS，EJB，Jdbc，Flex開發，或者對相關的工具、類庫以及框架非常熟悉，如Velocity，Spring，Hibernate，iBatis，OSGI等，對Web開發的模式有較深的理解 2）練使用oracle、sqlserver、mysql等常用的資料庫系統，對資料庫有較強的設計能力 3）熟悉maven項目配置管理工具，熟悉tomcat、jboss等應用伺服器，同時對在高並發處理情況下的負載調優有相關經驗者優先考慮 4）精通面向對象分析和設計技術，包括設計模式、UML建模等 5）熟悉網路編程，具有設計和開發對外API介面經驗和能力，同時具備跨平台的API規范設計以及API高效調用設計能力 6）...... 從幾個公司的招聘要求可以看到，做Web開發，對前端和後端的要求是各自所不同的。而目前的實際情況，也和這個差不多，但是，自己無論在知識的掌握程度上，還是知識掌握的寬度上，都是不夠的。 首先，自己在前端缺乏積累，沒有沉澱，專業的前端技術的積累是從去年才開始的，同時，在前端也缺乏支撐與高手，所以，走起來比較困難。同時，前端人員培養的較少，一個原因是對前端了解太少，另外一個原因就是對前端與後端的工作比例估計不足。所幸，在這一年也在前端有了很快的進步，培養了幾個優秀的開發人員，有意識的解決了前端的用戶體驗，這都是可喜的。今年，需要更進一步，專業化。 其次，在後端發展的不夠寬，後端的知識體系已經比較完善，但是，很多應用點都沒有涉及到。同時，對現有技術框架的理解都不夠深入，太浮躁。目前的設計團隊在解決互聯網高並發、大數據量的存取上經驗與能力都還不足，需要正視這些問題。後端技術的發展需要更加的精進，以解決實際存在的問題為主。 最後，在前端、後端都缺乏熟練工，這會影響到開發的速度，同時，也不利於後期技術的研究。

8、有哪些免費簡單的數據展示（數據可視化）網站

1、DataWrangler
斯坦福大學可視化組（SUVG）設計的基於web的服務，以你剛來清理和重列數據。點擊一個行或列，DataWrangler 會彈出建議變化。比如如果你點擊了一個空行，一些建議彈出，刪除或刪除空行的提示。它的文本編輯很cooool。

2、Google Refine
Google Refine。用戶在電腦上運行這個應用程序後就可以通過瀏覽器訪問之。這個東西的主要功能是幫用戶整理數據，接下來的演示視頻效果非常好：用戶下載了一個 CSV 文件，但是同一個欄中的同一個屬性有多種寫法：全稱，縮寫，後面加了空格的，單數復數格式不一的。。。但是這些其實都代表了同一個屬性，Google Refine 的作用就是幫你把這些不規范的寫法迅速統一起來。
3、R 項目
R語言是主要用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。雖然R主要用於統計分析或者開發統計相關的軟體，但也有人用作矩陣計算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商業軟體MATLAB。

可視化應用與服務（Visualization applications and services）
這些工具提供了不同的可視化選項，針對不同的應用場景。
4、Google Fusion Tables
Google Fusion Tables 被認為是雲計算資料庫的雛形。還能夠方便合作者在同一個伺服器上分享備份，email和上傳數據，快速同步不同版本數據，Fusion Tables可以上傳100MB的表格文件，同時支持CSV和XLS格式，當然也可以把Google Docs里的表格導入進來使用。對於大規模的數據，可以用Google Fusion Tables創造過濾器來顯示你關心的數據，處理完畢後可以導出為csv文件。
Google Fusion Tables的處理大數據量的強大能力，以及能夠自由添加不同的空間視圖的功能，也許會讓 Oracle，IBM, Microsoft傳統資料庫廠商感到擔心，Google未來會強力介入資料庫市場。

5、Impure

Impure，允許點擊、拖曳來連接模塊，由西班牙分析公司Bestiario 創建。
6、Tableau Public

7、Many Eyes

8、VIDI

9、Zoho Reports

10、Choosel

11、Exhibit

12、Google Chart Tools

13、JavaScript InfoVis Toolkit

14、Protovis

15、Quantum GIS (QGIS)

16、OpenHeatMap

17、OpenLayers

18、OpenStreetMap

19、TimeFlow

20、IBM Word-Cloud Generator
21、Gephi

22、NodeXL
23、數趣網