有哪些好用的数据可视化工具？

发布时间：2022-10-09      游览量：1791

• 数据可视化工具软件哪个最好数据可视化工具数据可视化工具软件对比

数据可视化是大数据技术得以展现价值的“最后一公里”，向用户呈现数据处理和分析的结果性数据，通过表和图的方式传递数据价值，并且支撑用户对结果性数据的灵活运用。

大数据的基础数据可以是结构化数据，也可能是非结构化数据，是质量好的、由计算机系统采集的数据，也可能是手工维护的文本、表格数据，在经过数据处理和分析的环节后，纷杂的大数据得以整理、整合、清洗、计算，形成易于元数据描述的结果性小数据，信息密度得以极大的提升。在完成信息密度由低到高的魔法变换后，结果性数据如何最大限度地传递价值，一直是业界不断研究和创新的课题。

从“传递价值”的核心意义分析，数据可视化需要考虑两方面的技术，第一是狭义的数据可视化呈现形式，包括各种图表工具和技术；第二是容易被忽视的人机交互，这也是评价数据可视化价值的关键因素。

1、数据的可视化呈现

可视化的数据呈现，首先体现在基于数据内容的可视化元素上，包括表格、图形和地图。表格作为最传统的可视化呈现元素，伴随了整个信息时代的发展，其技术最为成熟和稳定，按大类主要分为垂直表和交叉表。
图形和地图是近年来的热点技术，尤其大数据兴起后，以图形和地图为核心的数据可视化得到长足的发展。从数据可视化的应用角度，图形和地图可以梳理出如下四大类应用场景：比较、序列、构成、描述。其中“比较”场景细分为进度vs目标、项目vs项目、地域vs地域。

图形和地图的元素，在数据可视化的具体应用中，可以单一使用（参考上图进行选择），也可以综合使用，这就是数据可视化的呈现方式，或者说可视化元素如何满足不同最终用户的需求。


2、以表格为主体的呈现

提到表格就不得不说到电子表格的经典软件——Office Excel。这款风靡全球几十年的桌面级数据分析工具，将数据表格的呈现做到了极致。为了将其与大数据平台进行结合，出现了不同的实现方式。首先是Excel自身可以读取某些数据源，其次是通过Power Query从大数据平台读取数据，以及模仿Excel开发的WEB表格控件和利用插件借助Excel表格能力的软件（Smartbi）。

这些以表格为主的数据可视化呈现，既保留了丰富的数据（行列矩阵的形式），同时又直观的揭示了数据之间的对比关系（通过颜色、长度、符号）。


3、以图形为主体的呈现

早期数据可视化的图形，我们主要的认知也来自Excel。但在大数据技术的催生下，各种软件的数据可视化图形基本趋同，都和以下ECharts的图形分类大同小异。包括折线图、柱形图、散点图、饼图、漏斗图、仪表盘、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图等。
除了上述这些常规的数据可视化图形外，不同软件还有不同的特殊能力，也非常值得学习和借鉴。比如填充人物背景的柱图、只显示TOP和BOTTOM的手风琴图、表现目标达成的子弹图、对比收入和支出的正负柱状图、横向对比项目的填充气泡图等等。

4、以地图为主体的呈现

地理信息在大数据中是非常重要的，尤其体现在当代引领信息革命的中国各个领域。从地理信息的数据结构，可以分为点、线、面的三种数据可视化呈现，包括热力地图、航线地图、泡泡地图、散点地图、染色地图等。

此外，基于GIS系统的数据可视化有了更清晰和准确的地理信息，实现起来也相对简单，只要调用GIS系统提供的接口即可，但可能需要更好的网络环境或者更高的成本代价。

5、高度综合的大屏呈现

最后就是混合各种可视化元素，甚至动态增强（自动轮播、刷新、滚屏等）的管理驾驶舱或者指挥大屏幕，前者一般用于普通的PC浏览器，后者一般用于分辨率超大的数字大屏。

在这种综合各种元素的大屏中，平面以及动效设计起到了十分重要的作用，另外在布局和内容规划上也需要做反复的斟酌。


6、数据可视化的交互

结果性数据无论通过表格、图形、地图的数据可视化形式，都依托于一个载体（浏览器等）与最终用户进行交互。从交互的程度来看，初级的交互操作主要是更改查询条件和点击触发事件，高级的交互操作主要是自行更改或者重新进行数据可视化探索。

7、初级的交互操作

更改数据的查询条件等初级交互，都是提前开发的功能，也是对具体最终用户需求的具体实现。从载体上，初级交互操作可以在PC浏览器上进行，也可以在移动设备上进行。

具备更多类似能力，最终用户将大幅减少细节的需求，提高了“传递价值”的效果。


8、高级的数据探索

初级的交互操作不仅在预设的功能下进行，也在限定的小数据集范围内进行。而高级的数据探索允许最终用户突破限制，更自由的组合数据和调整可视化效果。

如果初级的交互操作覆盖了80%的用户需求，高级的数据探索就满足于真正依赖数据可视化的高级用户，他们渴望通过自助式的可视化分析功能，自行高效完成自身需求，改善了“传递价值”的效率。


9、集成到办公系统

数据可视化“传递价值”的目的在于辅助决策，如果没有决策需求，就不需要数据可视化技术。而决策需求全部发生在办公环境当中，比如在办公桌前思考、在会议室中讨论、在手机上组织协调、在报告中分析研究......那么数据可视化就必须考虑如何满足这些办公场景，从“传递价值”的效率和效果上不断进步。


过去的十年，数据可视化技术从技术触发期进入了期望膨胀期，数据可视化不仅让更多用户了解了大数据，更让这些用户感受到数据可视化的价值——发现所拥有数据的内在价值，从而更加投入到数据的积累和利用。从前文可知，数据可视化技术不仅需要表格、图形、地图等可视化元素的创新和持续开发，而且还需要在交互层面更加便捷，其中很多环节还会在AI技术催生下跃进发展。例如会话式增强分析、大数据量图形、智能报表&报告等等。

数据可视化的本质在于“传递价值”，也就意味着它是大数据分析系统的人机交互界面，因此除了传统信息技术还需要计算机交互、计算机视觉等专业技术的构成。正因为多种因素的构成，数据可视化的实现方式也可谓“百家争鸣”，实现效果也各有优略。但无论技术因素如何组合，数据可视化都应以效率和效果为导向，切忌为了炫酷而可视化。突出重点信息、降低视觉干扰、增加上下文联系、拆解复杂图形，才是数据可视化必须坚持的原则。