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常用的数据可视化方法有哪些?数据可视化可以通过视觉形式来呈现抽象的数据信息,有利于对数据进行更深入的观察和分析,想了解如何用编程定制属于自己的数据可视化?可以往下看看。
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{: s; U I7 q" ~9 y6 p9 f/ R( x& E% z' z 第一步:处理和格式化数据
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Python:当我有一个非矩形分隔的文件 ,或数据比较凌乱时,我会写一些特别的Python脚本。幸运的话,我会找到并重新利用过去已有的脚本。有时会用Beautiful Soup来修饰,有时会用csvkit 。
1 m7 L0 h8 |2 j0 W R:我只有在需要加载csv格式表格时才会用到R,通常只是做数据聚合,合并,或处理从原来的数据中派生的部分。
9 D$ f% m' n9 k% U- m! l' n; |1 @ Tabula:多用于公开的政府数据,包括在 PDF文件中涉及的数据。没有 Tabula的话这个过程将非常痛苦。
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Microsoft Excel:只有在有需求的时候才会用到它。数据读入Excel中,然后再导入像Numbers或是OpenOffice这样的工具中。
2 P3 G( ~2 i r' x+ P Google Sheets:有时使用电子表格比写脚本更快,我很喜欢这样简洁的过程。
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第二步:分析数据
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在你去做最后的图形之前,你需要先了解这个数据集。
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这里我想到的是R。因为R作为一个开源的统计计算语言,它有一个很丰富的社区,数不尽的扩展包,以及在Stack Overflow上大量的已解答的问题。
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第三步:制作静态图形
3 \# l1 w8 @2 l+ w6 Y 这对我来说通常包含两个阶段:(i)在R中进行可视化; (ii)在Illustrator中润色。
2 f7 o( r: c. ?1 A( L R:在R中有可视化工具包,如ggplot2,但我几乎全部使用R自带的那些功能,即base R。
5 W& H2 G" k) K" o Adobe Illustrator:如果图形要发布给别人看,我会以PDF格式保存R生成的图形,并在Illustrator中编辑。虽然有些矫枉过正,但效果还不错。我也在考虑试着用Sketch。
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第四步:制作交互式图形
( v, M7 F' t: _( e Flash已经过时了,而Java是新的宠儿。R在这里应用不广。
6 p8 @, v: Y1 k( H d3.js:我用数据驱动的文档来做交互式的数据可视化(我还在学习中)。有许多例子可以用来试手。但如果我想快速完成一个图表,我有时也会尝试用 Vega-Lite 。
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但其实,我并不推荐大家用编程做数据可视化,除非是技术大佬想专研一些特别厉害的可视化。普通的使用建议大家可以使用零编程的可视化工具。
% ^1 T0 c$ B) C" g6 [8 ^* Q 常用的数据可视化方法有哪些?常用的可视化工具:
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3 N r) ~. D T+ J% z 对于这个软件大家应该并不陌生,对于一般的可视化这个软件完全足矣,但是对于一些数据量较大的数据则不太适合。
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2、Smartbi
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Smartbi现在比较受大家的欢迎,既可以超越Excel做一些稍微复杂的数据分析,又不用像R、Python那种编程语言进行可视化那么复杂。比较适合业务人员使用,简单拖拽就能生成自己想要的图表。支持业务主题和自助数据集,双布局设计,跨屏发布到APP,支持流式布局,功能还是很实用的。
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