开源数据可视化工具分享

几乎没有任何一个领域不需要成功的、专业的数据可视化， 这个概念在任何人的职业生涯中都起着非常重要的作用。 尤其是研究和商业领域， 对可视化工具的使用非常广泛。 这些工具有助于创建一个清晰的数据表示， 描绘出改进或对立因素的良好画面， 并对研究信息进行了很好的概述。

什么是数据可视化

当一组数据或信息通过使用颜色、图形和图表可视化表示时， 它被称为数据可视化。 它不仅仅是一个数据管理过程， 而且是以独特的方式显示数据， 以便一个人或一个公司可以快速掌握。 “开源” 软件是可定制的， 源代码对开发者开放。 如果想要一种具有特定功能的不同类型软件用于研究、商业或个人使用， 那么可以自己编写代码或聘请编码人员对开源工具进行更改， 以使其符合自己的需求。

幸运的是有免费的数据可视化工具， 不需要任何成本就可以使用。 此类开源数据可视化工具具有不同的功能和主题。 以下是可以帮助个人职业、办公室或企业的 10 大免费开放可视化工具。

1.Gephi - 科学家和数据分析师的最佳工具

Gephi 是数据可视化领域的领先软件， 主要用于专业服务。 它创建大数据的 3D 可视化并找到其中的模式。

优点

• 使用简单
• 易于将数据转换为 CSV 格式
• 可视化很容易通过和定制

缺点

• 无法导出为图像或 HTML 文档
• 难以自定义文本以使其易于阅读

2.RAWGraphs - 设计师和视觉极客的专用工具

RAWGraphs 以醒目的格式使复杂数据易于理解。 它可以被描述为 Microsoft Excel 和 Adob​​e Illustrator 的混合体。 该出色免费工具的第一个版本于 2013 年发布， 目前已获得超过 500,000 次访问。

优点

• 许多具有引人注目的视图的视觉选项
• 导出 SVG 和 PNG 格式的选项
• 方便插入数据

缺点

• 需要开发人员支持才能对其进行自定义
• 基本图表不存在

3.Plotly - 最适合企业的最佳可视化工具

Plotly 针对于需要数据可视化，但却没有任何编程知识的数据科学家使用， 利用 Plotly 还可以创建一个网络应用程序。

优点

• 基于 Web 的功能
• 小型到企业级业务的首选
• 易于导入和编辑数据

缺点

• 没有适用于 Android 和 IOS 平台的应用程序
• 它可能相对难以使用

4. Avizo - 工业数据可视化工具

Avizo 由 Thermo Fisher Scientific 开发， 是一款相对复杂的软件， 于 2007 年推出， 现在具有非常现代的外观。 交互式可视化对于 Avizo 来说非常独特， 并且最适合专业用途。

优点

• 可用于许多科学研究领域
• 高科技探测工具更多选择
• 非常适合专业领域

缺点

• 掌握起来很复杂
• 需要有关 3D 图形的先验知识

5.D3.js - 新闻网站和数据库的最佳选择

JavaScript 库 D3.js 在在线站点领域很有名。 三重 “D” 代表数据驱动文档。 它使用 SVG、HTML5 和 CSS 来创建用户友好的可视化效果。 该软件成立于2011年， 已广泛应用于特定领域。

优点

• 使用非常简单
• 轻量级库
• 数据的自定义和导航非常容易

缺点

• 旧浏览器不支持
• 创意视觉设计图很难制作

6.Datawrapper – 适用于记者、开发人员和设计师

Datawrapper 由 Datawrapper GmbH 开发， 专门用于快节奏和办公室使用。 它提供可定制的可视化数据， 并针对不同的办公室和偏好提供许多不同的选项。

优点

• 不需要一个人有编码经验
• 可以定制为开源
• 不同类型可视化的多种选择

缺点

• 数据存储在软件的服务器中
• 字体和颜色定制是一个艰难的过程

7.Chartist.js – 主要用途的简单格式

如果需要更简化版本的标准可视化工具， Chartist.js 是一个完美的选择。 它是一种在线工具， 许多知名品牌都使用它来进行高质量的分析。

优点

• 提供快速的结果
• 图表完全响应
• 易于控制的功能

缺点

• 需要最低 Android 版本 4.4
• Safari 7 不支持

8.ColorBrewer2 - 为地图和导航而生

导航数据的放置和使用非常复杂。 为此，有一个名字奇特的开源工具。 ColorBrewer2 使用不同的粗体颜色， 更容易区分彼此的信息。

优点

• 易于使用和导入信息
• 信息看得很清楚
• 免费和开源的定制

缺点

• 反应不多
• 没有数据图表

9.Cytoscape - 生物信息学的完美之选

Cytoscape 是专业的分子数据可视化工具， 在生物信息学中应用广泛。 它由 Java 编写， 于 2002 年发布。 具有可视化复杂数据和发现相似性的能力， 最适合专业人士使用。

优点

• 范围广泛的格式
• 该工具熟悉基因本体格式
• 对生物数据更有优势

缺点

• 并非所有插件都在特定平台上受支持
• 用户需要对它有适当的了解才能获得最佳性能

10.NodeBox - 良好的可视化水平

NodeBox 是一种快速、直接的解决方案， 用于可视化数据和所有数学信息。 它支持 python 编程代码， 并且由于它是开源的， 所以可以很容易地定制。 因其有很多格式， 可以说它是简单而复杂的，

优点

• 便于使用
• 简单到复杂的格式
• 易于导航和导入数据

缺点

• 不适合非常复杂的问题
• 文本很难定制