有必要用编程定制专属的数据可视化吗?

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有必要用编程定制专属的数据可视化吗?


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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第一步:处理和格式化数据

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 。

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。

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。

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。

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。


第二步:分析数据

在你去做最后的图形之前,你需要先了解这个数据集。

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。


第三步:制作静态图形

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。

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。

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。


第四步:制作交互式图形

Flash已经过时了,而Java是新的宠儿。R在这里应用不广。

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 。

 

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。


常用的数据可视化方法有哪些?常用的可视化工具:

1、Microsoft Excel

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。

2、Smartbi

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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