Mapbox GL JS 是目前最新潮的前端地图库，它的矢量压缩、动态样式和三维性能令人印象深刻。它本身是开源的，但一般依赖于Mapbox公司提供的底图服务。
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。
俗话说的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像， 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种Jav
数据可视化之初级篇 零编程工具 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
上篇文章古柳写了下关于念念不忘三年的颜色可视化的超长文，整个流程涉及: python 爬b站 api 李子柒数据、搭配 you-get 下载视频、ffmpeg 批量视频抽帧、node.js get-image-colors 模块抽图片颜色，d3.js 颜色可视化。
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
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
导读：大数据时代，得数据者得天下。巧妇难为无米炊，拥有数据却不知道如何利用，就不能体现数据的价值。而数据可视化作为处理数据的重要步骤，一直被广泛应用。冷冰冰的数据，经过可视化技术的加工，便酒曲入瓮般幻
俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代，没有一款好的数据可视化分析工具，光有团队怎么行？ 商场如战场，数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉，数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具，让你不仅大饱眼福，而且还可以让你事半功倍。 Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也
数据可视化正在帮助全球公司识别模式，预测结果并提高业务回报。可视化是数据分析的一个重要方面。简而言之，数据可视化以可视格式传达表格或空间数据的结果。图像有能力吸引注意力并清晰地传达想法。这有助于决策制定并推动改进行动。
❖ Excel：Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
来源：DataCastle数据城堡（ID：DataCastle2016）、大数据分析和人工智能（ID：datakong）
大数据时代，需要工具实现数据可视化，需要倚仗大数据可视化工具，这些工具中不乏有适用于Flash、HTML5、NET、Java、Flex等平台的，也不乏有适用于常规图表报表、金融图表、工控图表、甘特图、流程图、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。
Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：
从数据获得信息的最佳方式之一是，通过视觉化方式，快速抓住要点信息。另外，通过视觉化呈现数据，也揭示了令人惊奇的模式和观察结果，是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。
新媒体管家 大数据时代，你还在拿Excel做的图表提交给Boss看吗？有没有想过用其他更炫酷的工具让Boss眼前一亮呢？为了让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，小编整理了50款可以用来做数据可视化
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架，用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中，设计你想要的图表，然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外，上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理，保证了数据的安全性。
工欲善其事，必先利其器。好的工具可以大大提升你的工作效率，并获得身边人的羡慕和赞赏。今天，我们就来向小伙伴们分享一大波非常实用的工具，武装你的大脑。 ▲图表类 iCharts 简介：各种主题的开放图
本文介绍了大数据可视化分析工具，列举了39种常用工具，并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域，如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
现代社会早已进入读图时代，图像在一定上程度上取代了文字，占据了主导地位。对于数据分析来说，一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大，涌现了大批的数据可视化工具，通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后，我们挑选了几款给大家进行参考。
原文网址：https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析，而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后，就能以图形化的形式展现在用户面前，清晰直观。随着各种数据的增加，这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。 1.iCharts iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。iCharts 有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取
如果您了解并使用上面提到的库，那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果，语法也不难。一般来说，我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来：
什么是数据可视化?数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集
数据可视化无处不在，而且比以前任何时候都重要。无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程，还是用可视化概念来细分客户，数据可视化都显得尤为重要。以前的工具的基本不能处理大数据。本文将推荐39个可用于处理大数据的可视化工具（排名不分先后）。其中许多工具是开源的，能够共同使用或嵌入已经设计好的应用程序中使用，例如JavaScript，JSON，SVG，Python，HTML5，甚至有些工具不需要任何编程语言基础。其他的则是商业智能平台，能够进行复杂的数据分析并生产报告，并配有多种方式实现数据可视化。无论你是需
在数字经济时代，人们需要对大量的数字进行分析，帮助用户更直观的察觉差异，做出判断，减少时间成本。当然，你可能想象不到这种数据可视化的技术可以追溯到2500年前世界上的第一张地图，但是，如今利用各种形态
下面是来自官网(https://echarts.apache.org/zh/index.html)的介绍：ECharts，一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。
导读：地图可视化是一种非常直观的数据分析结果展现形式，python有很多可视化库可以实现，pyecharts就是很多python爱好者喜爱的实现地图可视化方法之一。不可否认，pyecharts绘制的地图实现方便、图形美观而且支持交互，但在面对不同需求时，其实我们还有很多其他手段实现地图可视化。
在现代前端开发中，无论是构建游戏、数据可视化还是动画效果，合适的2D图形库可以增加用户的趣味性，接下来就给大家介绍几个常用的2D图形库
毫无疑问，气候变化已成为当今社会的最重大议题。无论是频发的极端气候、大势所趋的清洁能源和不断热议的碳中和，都与气候变化紧密相依。1.5°C，这个源自2011年《巴黎协议》的21世纪全球变暖的升温限制目标，究竟意味着什么？ 0.5°C 还是3°C 的升温对于全世界各地会造成什么影响呢？我们作为普通人，又该如何理解这些数字以及对日常生活的意义，或者它们对社会构成的风险？
最近参与了一个涉及流媒体信用卡交易数据并根据风险概率对其进行分类的项目。在此基础上，想探索可视化数据的选项。决定专注于地理方面，因为它是尝试识别欺诈性交易时的关键组成部分。
可视化分析主要应用于数据量比较大的关联分析，从各个指标和维度展开用各种统计图和地图，辅之动态效果，使得数据分析结果更加直观有效，让复杂的工作智能化。
随着互联网在各行各业的影响不断深入，数据规模越来越大，各企业也越来越重视数据的价值。作为一家专业的数据智能公司，个推从消息推送服务起家，经过多年的持续耕耘，积累沉淀了海量数据，在数据可视化领域也开展了深入的探索和实践。
数据可视化一直是一个很有趣的领域。许多普通人直观上难以感受的数据，如漏洞分布、实时流量分析等，通过数据可视化的手法，可以清晰地看出数据的结构特点和每一个部分之间的内在联系。 著名数据可视化库 D3.js 的部分应用 D3.js 可视化群关系，来自利用 d3.js 对大数据资料进行可视化分析 数据可视化除了常用的图表之类，与地理位置信息系统（GIS）的结合也是其中一个有趣的应用。 首先是数据的准备，要做全球的分布图，得有全网扫描的实力才行哦。HeartBleed 风波的当天晚上，ZoomEye 就给全球
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
在数据可视化中，可视化地图是高频应用的一种。数据可视化地图用来分析和展示与地理位置相关的数据，并以实际地图的形式呈现，这种数据表达方式更为明确和直观，让人一目了然，方便发现问题，更好的辅助决策。
手机和数码相机拍的照片里除了我们能看到的RGB像元数据，还包含了拍摄时间、图像分辨率、感光值、GPS坐标等属性，记录在Exif(Exchangeable image file format)模块里。
2020年的春节“新型冠状病毒”突如其来，对于病情的控制从初见成效到境外的意外失控，每个人在做好自身防护的同时最关心的就是疫情发展情况
开发者小伙伴是否还记得我们前段时间刚刚发的数据可视化移动端SDK？ 相信那里面炫酷的数据可视化效果一定让你印象深刻。为了给开发者们提供“多端一体”的产品体验，我们不光在移动端上努力创新，力争做到业界第一，同时也在Web端持续发力，不断升级我们的数据可视化效果。 去年我们面向Web端发布了数据可视化JS API，一经推出便受到了开发者们的热烈欢迎，开发者使用量持续攀升，我们也深刻感受到数据可视化的巨大价值。经过一年的精心打磨，今天我们终于迎来了数据可视化JS API的全新升级。 效果升级，更炫酷的视觉冲
PPV课大数据 翻译：数据客(ID: idacker) 如需转载，请与数据客联系授权 巴西的新闻网站Visualoop，这是一家汇集来自互联网的信息图表和数据为中心的可视化网站,今年,他们继续评选出这一年最优秀的大数据可视化相关工具。 “我们很艰难的选出这20个新的平台或工具—如果你是我们每周数据新闻报道的忠实读者，你可能记得我们列表中的几个。”在这个榜单中他们忽略了新的版本和现有工具的更新，例如：CartoDB, Mapbox, Tableau, D3.js, RAW, Infogr.am 等等。 下
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