消耗大量数据并不总是那么容易。 数据集可能非常庞大，几乎很难从中提取任何有价值的东西。 这就是数据可视化发挥作用的地方。 创建数据可视化绝非易事。 设计人员似乎不能简单地从包含数千个条目的数据集开始。 当然，这是可以想象的，但谁愿意浪费数十或数百小时在散点图上涂鸦呢？ 这就是数据可视化工具发挥作用的地方。 在这篇文章中，我们将介绍最好的免费开源数据可视化软件以及 Tableau 的功能。
什么是数据可视化软件？
数据可视化软件使数据可视化设计人员可以更轻松地生成大数据集的可视化表示。 当处理包含数十万或数百万个数据点的数据集时，自动化构建可视化的过程（至少部分）可以大大简化设计人员的任务。
这些数据可视化可以用于各种目的，包括仪表板、年度报告、销售和营销材料、投资者演示文稿以及几乎任何其他必须快速消化信息的情况。
最好的数据可视化软件有哪些共同特点？
市场上最出色的数据可视化软件具有一些共同特征。 第一个优点是它们易于使用。 有几种相当复杂的数据可视化软件可用。 有些包含良好的文档和教程，并且以用户友好的方式构建。 其他人，无论其其他品质如何，都在某些领域缺失，从而将它们排除在任何“最佳”工具列表之外。
最伟大的工具还可以处理大量数据。 最好的可以在一个图形中管理许多数据集。
更好的软件还可以生成各种图表、图表和地图类型。 下面列出的大多数程序都可以生成图像和交互式图表。 然而，对于广泛的产出标准来说，也存在一些例外情况。 一些数据可视化软件专注于单一样式的图表或地图，并且擅长于此。
最后，还有财务问题。 虽然较高的价格标签本身并不意味着工具不合格，但它必须在更大的支持、功能和整体价值方面得到证明。
最佳数据可视化软件
数据可视化软件有多种选择，我们已经进行了研究以确定哪种软件最适合小型组织。 这些工具应该是通用的、易于使用的，并且允许您以多种方式可视化数据，以满足您的组织的需求。
#1。 画面
Tableau 是使用最广泛的数据可视化软件之一，为超过 57,000 家企业提供交互式可视化解决方案。
此外，Tableau 通过与 Teradata、SAP、My SQL、Amazon AWS 和 Hadoop 等高级数据库集成，从用于人工智能、机器学习和大数据应用程序的庞大且不断变化的数据集有效地创建视觉效果和图形。
#2。 登打士 BI
Dundas BI 提供高度可定制的数据可视化，例如交互式记分卡、地图、仪表和图表，使创建临时多页报告变得更加容易。 此外，Dundas BI 通过让用户完全控制视觉元素，简化了清理、检查、操作和建模大型数据集的复杂过程。
＃3。 朱皮特R
JupyteR 是一种基于网络的工具，是最受好评的数据可视化软件包之一，允许用户创建和共享包含视觉效果、方程、叙述性散文和实时代码的文档。 此外，JupyteR 也是数据清理和转换、统计建模、数值模拟、交互式计算和机器学习的绝佳选择。
＃4。 Zoho报表
Zoho Reports（以前称为 Zoho Analytics）是一款综合性数据可视化软件，它将商业智能与在线报告服务相结合，允许在几分钟内快速生成和分发大量报告。 高质量的可视化工具还可以从各种数据库和应用程序中提取大数据。
＃5。 谷歌图表
Google Charts 是数据可视化市场的主要参与者之一，以其制作图形和图像数据表示的能力而闻名。 它使用 SVG 和 HTML5 进行编码。 Google Charts 支持 Zoom，并且与 iOS、Android 甚至旧版本的 Internet Explorer 浏览器具有无与伦比的跨平台兼容性。
＃6。 视觉.ly
Visual.ly 是市场上顶级的数据可视化工具之一，以其优秀的分发网络而闻名，可以展示项目成果。 此外，Visual.ly 通过聘请专门的数据可视化服务创意团队，加速了数据导入和外包的过程，甚至可以外包给其他方。
#7. 生的
RAW，也称为 RawGraphs，处理 TSV 或 CSV 文件形式的分隔数据。 它弥合了数据可视化和电子表格之间的差距。 RawGraphs 是一个基于网络的工具，通过各种非传统和标准布局提供出色的数据安全性。
＃8。 IBM沃森
这款高质量数据可视化软件以 IBM 创始人 Thomas J. Watson 命名，采用分析组件和人工智能来查找非结构化和有组织数据中的见解和模式。 IBM Watson 的智能自助可视化工具利用 NLP（自然语言处理）帮助客户完成整个洞察发现过程。
#9。 思感
Sisense 是最敏捷的数据可视化技术之一，可以随时随地为客户提供快速的数据洞察。 为了帮助决策者做出数据驱动的决策，一流的可视化工具可以检测关键数据模式并汇总统计数据。
＃10。 阴谋
Plotly 是一种开源数据可视化工具，可与 Matlab、Python 和 R 等以分析为中心的编程语言进行全面交互，从而实现精细的可视化。 此外，Plotly 广泛用于协作工作、分发、更改、生成和共享交互式图形数据，支持本地部署和云部署。
开源数据可视化软件
在寻找最好的开源数据可视化软件工具时，您应该意识到其中许多工具远远超出了用于制作图形和图表的仪表板平台和库。 现在有许多免费和开源的交互式大数据可视化工具可供使用，使您可以进行数据分析以揭示模式和趋势。
它们是强大的可视化分析软件，具有 3D 数据可视化、BI（商业智能）工具和社交网络可视化。
我们编制了一份最好的开源数据可视化软件列表（通常与 Javascript、Java 或 Python 一起使用）。 有些是强大的数据分析和可视化软件，而另一些只是图表库。
#1. 格菲
Gephi 是最好的开源、免费的图形和图表可视化和探索软件应用程序之一。 此外，对于想要学习如何阅读图表并利用它们进行基本数据分析的个人来说，Gephi 也是一个出色的工具。 您可以更改表示的结构和颜色以揭示有趣的隐藏模式。
#2. 帕拉维尤
ParaView 是一个开源数据可视化应用程序，可在多个平台上使用。 它是最强大的开源可视化分析应用程序之一。
它旨在评估大量数据集。 然而，它也可以用于较小的数据集。 由于其高性能计算，该平台被众多国家实验室、大学和企业使用。
#3。 橙子
Orange 不仅仅是一个开源数据可视化工具。 它是用于统计和数据分析目的的最好的开源和免费机器学习工具之一。
它是一个基于 Python 的实用程序，适合初学者和专家。 此外，它还使您能够执行基本的数据分析和数据可视化。 您可以查看统计分布和散点图，也可以更深入地查看决策树示例、维恩图示例、热图、线性回归示例、解决方案等。
＃4。 Chart.js
ChartJS 对于小项目来说是一个优秀的工具。 对于设计师和开发人员来说，它是一个简单但适应性强的 JavaScript 图表工具。 默认情况下，该工具为您提供了出色的响应式图表平面模板。 Chart.js 可与 ES6 模块、JavaScript 和模块加载器配合使用。
＃5。 阴谋
该尖端解决方案包括一些最好的开源和免费图形软件工具，用于通过互联网创建、更改和共享交互式数据可视化。
Plotely 提供有吸引力的、交互式的基于网络的图形和图表。 事实上，Plotly 是令人惊讶的优秀大数据工具之一，可用于视觉吸引力和吸引人的数据呈现。
数据可视化软件Tableau
Tableau 是一款数据可视化软件，使用户能够创建交互式且具有视觉吸引力的数据可视化、仪表板和报告。 它被众多行业的公司、组织和个人用来帮助人们查看和理解他们的数据。
此外，Tableau 还提供拖放界面，使用户无需具备丰富的编码或编程知识即可构建可视化。 它可以同时连接到多个数据源，并支持电子表格、数据库、云服务和Web应用程序等多种数据源。
Tableau 的主要功能包括：
- 交互式仪表板：Tableau 允许用户创建可自定义的交互式仪表板，以实时显示相关数据。 用户可以过滤、排序和深入研究他们的数据以获得见解。
- 数据混合：Tableau 允许用户混合来自多个源的数据，创建数据的单一视图。
- 地图绘制：Tableau 支持地图绘制和地理空间分析，允许用户创建地图并按位置可视化数据。
- 合作：Tableau 允许用户与其他人共享可视化效果、在仪表板上进行协作以及将报告发布到 Web 或移动设备。
- 数据分析：Tableau 提供各种分析工具，包括统计分析、预测和趋势分析，使用户能够更深入地了解数据。
Tableau 的软件有桌面版和基于 Web 的版本，以及适用于 iOS 和 Android 智能手机的移动应用程序。 它被企业、政府机构和非营利组织用来分析和可视化各个领域的数据，包括银行、医疗保健、零售和教育。
Excel是数据可视化软件吗？
Excel 是一个可用于数据可视化的电子表格程序，但它并不是为此目的而构建的。 Excel 具有多种基本的图表和绘图工具，使用户能够生成简单的可视化和报告，例如条形图、折线图和饼图。
数据可视化软件的目的是什么？
数据可视化软件的目标是帮助用户将复杂的数据集转换为易于掌握和评估的、具有视觉吸引力的表示形式。 用户可以利用数据可视化工具构建动态且美观的图表、图形、地图和其他表示形式，以获取见解并做出明智的决策。
Spss是数据可视化工具吗？
SPSS（社会科学统计软件包）主要用于统计分析而不是数据显示。 然而，它确实包含一些基本的图表和图形功能，允许用户构建基本的可视化效果，例如条形图、直方图、散点图和饼图。
Python是数据可视化工具吗？
Python 是一种具有许多应用程序的编程语言，包括数据可视化。 Python 包含各种库，这些库提供了用于创建动态且具有视觉吸引力的数据可视化的各种工具，包括 Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh 和 ggplot。
SQL是数据可视化工具吗？
不。SQL（结构化查询语言）不是数据可视化工具。 SQL 是一种编程语言，用于管理和操作关系数据库中的数据。 它从数据库中检索、插入、更新和删除数据。
哪种软件最适合数据分析？
最好的数据分析软件是由用户的需求和期望决定的。 然而，以下是数据分析师和科学家使用的一些流行的数据分析软件包：
- 蟒蛇
- R
- SAS
- SPSS软件
- Excel
- 画面
您如何可视化数据？
数据可视化需要以易于理解和评估的图形或图片风格呈现信息。 以下是可视化数据时要采取的一些操作：
- 确定目标。
- 选择合适的可视化。
- 清理并准备数据
- 创建可视化
- 解释可视化
- 分享可视化
Python 中的可视化是什么？
使用 Python 编程语言及其库创建数据的图形表示在 Python 中称为可视化。 Python 包含各种库，这些库提供了用于创建动态且具有视觉吸引力的数据可视化的各种工具，包括 Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh 和 ggplot。
最好的数据可视化类型是什么？
数据可视化的理想类型取决于所显示的数据以及可视化的目的。 不同的数据可视化更适合不同类型的数据和目标。 以下是一些常见数据可视化的示例以及它们最有用的条件：
- 条形图
- 线图
- 散点图
- 比赛地图
- 饼状图
哪种是最常见的数据可视化形式？
条形图是最流行的数据可视化类型。 条形图对于显示各个部门和行业的数据很有用，因为它们很基本且易于理解。 它们可以使用 Microsoft Excel 或 Google Sheets 等电子表格软件轻松生成，并用于比较分类数据或离散值。
结论
设计人员可以使用的可视化工具如此之多，以至于很难选择使用哪一种。 数据可视化设计人员应考虑诸如使用简单性以及工具是否包含他们所需的功能等因素。
选择最强大的工具并不总是最好的主意：学习曲线可能会很陡峭，需要更多的资源才能开始，而更简单的工具可能能够在很短的时间内准确地创建所需的内容。 然而，请记住，该工具只是生成出色的数据可视化的一个组成部分； 设计师还必须研究制作出色的数据可视化还需要考虑哪些因素。
大多数数据可视化软件都提供免费试用（如果完整的产品不是免费的），因此在选择一款之前值得花时间尝试几个。
- 什么是数据可视化：技术、工具和重要性
- 数据分析工具：13 年 2023 种以上最佳数据分析工具
- 20 年排名前 2023 的数据分析软件
- 业务分析工具：它是什么，以及您需要知道的一切
- CRM 分析：详细指南
- 订阅管理应用程序：管理订阅的最佳应用程序
参考资料
