身边的数据可视化案例（身边的数据可视化案例怎么写）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于身边的数据可视化案例的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、数据可视化 | 你想知道的可视化图都在这

• 2、惊艳：近百种数据可视化工具效果展示，总有一款适合你！

• 3、日常生活中哪些是数据可视化的展现

• 4、数据可视化案例与工具大放送

一、数据可视化 | 你想知道的可视化图都在这

对可视化的使用认知或许来源于下面这张图。虽然结构清晰，但它只针对Excel图表，不够丰富，本文会结合数据分析师的使用场景展示更多的可视化案例，用对图胜于用绚丽的图表。（图表均来自网络）

丰富的图表可以通过位置、长度、角度、方向、形状、面积、体积、饱和度、色调来产生视觉暗示，达到聚焦用户视线，表达图表所表达含义。

基础柱状图：每个组数据建议只展示1~3列数据，太多会导致对比困难，图形烦乱；表现每条数据具体值，容易比较大小

条形图：容易比较大小，更关注组内比较

含正负值的条形图：显示两个项目之间有没有相关关系

堆积条形图（堆积柱状图）：比较组内占比情况，同时可以比较各组每部分及整体大小

瀑布图：各成分分布构成情况

基础折线图：每组数据建议最多不超过5个点；数据常表现趋势，波动

饼图：可展示多组数据；表现各组数据占总比情况。

双饼图：展示各组内分布情况

面积图：通过面积展示数据值大小，形象直观

散点图：优势是揭示数据间的关系，发觉变量与变量之间的关联。

气泡图：在散点图的基础上加上面积标示大小，富裕散点图比较大小的功能；气泡图经常需要辅助线来获得图形结论

雷达图：用来展示某一类型事物在几个属性的优良情况，或该类事物互相对比

地理图：地理图的绘制离不开地图数据，POI是很重要的要素。POI是“Point of Information”的缩写，可以翻译成信息点，每个POI包含四方面信息，名称、类别、经度纬度、附近的酒店饭店商铺等信息。借助POI，才能按地理维度展现数据。

热力图：需要数据量较大，常出现在BI系统，很少通过数据分析师制作

矩形树图：还可以在每个小面积增加数据点，来代表峰值，最大值。电子商务、产品销售等涉及大量品类的分析，都可以用到矩形树图

桑基图：数据分析师经常接触到桑基图，只是不知道它的正式名字，它就是Google网站分析中的用户行为和流量分析。用户从哪里来，去了哪个页面，在哪个页面离开，最后停留在哪个页面，比例分析等

漏斗图：转化率也可以用几组数字表示，不一定做成漏斗图，当然，为了显得自己更专业

箱线图：线的上下两端表示某组数据的最大值和最小值。箱的上下两端表示这组数据中排在前25%位置和75%位置的数值。箱中间的横线表示中位数。假如你是一位互联网电商分析师，你想知道某商品每天的卖出情况：该商品被用户最多购买了几个，大部分用户购买了几个，用户最少购买了几个。箱线图就能很清晰的表示出上面的几个指标以及变化

用来展示高频出现的词，搜索词等

展现事物相关性和关联性的图表，比如社交关系链、品牌传播、或者某种信息的流动

优点：可在一个图表中集中反映多个维度方面的百分比构成数据，幅面小，信息量大，形式新颖，吸引注意力，够高级，够给力：）

缺点：非常见图表形式，多数人不易看懂。图形存在误导因素，同样的半径长度，越往外面积越大，但实际是以长度代表数值。

适用场合：适合书面研读，不太适合PPT讲解。适合商业杂志、财经报刊等媒体做信息图表用途，传统工作场合需慎用，可能会给人用力过猛、炫技、夸张的感觉。

常见混合图为线柱混合图

二、惊艳：近百种数据可视化工具效果展示，总有一款适合你！

导读 ：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。

一款免费的新型大数据可视化分析工具，操作简单，支持多种数据源，上卷下钻，数据预测，聚类分析，相关性分析，数据联想，决策树，地图，组合图等功能。

Charting Fonts是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。

Gephi是进行 社会 图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并且Gephi是一个可视化的网络 探索 平台，用于构建动态的、分层的数据图表。

CartoDB是一个不可错过的网站，你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。

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。

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

Crossfilter既是图表，又是互动图形用户界面的小程序，当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变

Raphael是创建图表和图形的JavaScript库，与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML.

R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统

计相关的软件，但也有用作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商业软件MATLAB。

如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。

Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。

NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序，你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但没有Processing的互动功能。

Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。Processing可以在几乎所有平台上运行。

Leaflet是一个开源的JavaScript库，用来开发移动友好地交互地图。

Openlayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善。且学习曲线非常陡峭，但是对于特定的任务来说，Openlayers能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

PolyMaps是一个地图库，主要面向数据可视化用户。PolyMaps在地图风格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器。

Timeline即时间轴，用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。

jsDraw2DX是一个标准的JavaScript库，用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、矩形、多边形、椭圆、弧线等图形。

iCharts提供可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数据。

Modest Maps是一个轻量级、可扩展的、可定制的和免费的地图显示类库，这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里能够与地图进行交互。

Many Eyes是一个Web应用程序，用来创建、分享和讨论用户上传图形数据。

Anychart是一个灵活的基于Flash/JavaScript(HTML5)的图表解决方案、跨浏览器、跨平台。除了图表功能外，它还有一款收费的交互式图表和仪表。

Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图，由两个libraries组成，从空间数据开放格式，利用向量投影的Python library以及post GIS，并将两者结合到SVG和JavaScript library，并把这些SVG资料转变成互动性地图。

Sigma.js是一个开源的轻量级库，用来显示交互式的静态和动态图表。

经常使用开源软件的朋友应该很熟悉ECharts，大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

Zoho Reports支持丰富的功能帮助不同的用户解决各种个性化需求，支持SQL查询、类四暗自表格界面等。

Quantum GIS(QDIS)是一个用户界面友好、开源代码的GIS客户端程序，支持数据的可视化、管理、编辑与分析和印刷地图的制作。

Tableau Public是一款桌面可视化工具，用户可以创建自己的数据可视化，并将交互性数据可视化发布到网页上。

Paper.js是一个开源向量图表叙述架构，能够在HTML5 Canvas 运作，对于初学者来说它是很容易学习的，其中也有很多专业面向可以提供中阶及高阶使用者。

Dundas Chart处于行业领先地位的NET图表处理控件，于2009年被微软收购，并将图表产品的一部分功能集成到Visual Studio中。

TimeFlow Analytical Timeline是为了暂时性资料的视觉化工具，现在有alpha版本因此有机会可以发现差错，提供以下不同的呈现方式：时间轴、日历、柱状图、表格等。

Gantti是一个开源的PHP类，帮助用户即时生成Gantti图表。使用Gantti创建图表无需使用JavaScript，纯HTML-CSS3实现。图表默认输出非常漂亮，但用户可以自定义样式进行输出（SASS样式表）。

Smoothie Charts是一个十分小的动态流数据图表路。通过推送一个webSocket来显示实时数据流。Smoothie Charts只支持Chorme和Safari浏览器，并且不支持刻印文字或饼图，它很擅长显示流媒体数据。

Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。

Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表，基于Adobe Snap SVG框架，通过HTML标记和CSS来替代JavaScript对象，更容易集成各种先进的技术。

Fusion Charts Suit XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，为你提供令人愉悦的JavaScript图表体验。它是最全面的图表解决方案，包含90+图表类型和众多交互功能，包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示，可以帮助你快速创建图表。

Protovis是一个可视化JavaScript图表生成工具。

Arbor.Js提供有效率、以力导向的版面配置演算法，抽象画图表组织以及筛选更新的处理。

Highchart.js是单纯由JavaScript所写的图表资料库，提供简单的方法来增加互动性图表来表达你的网站或网站应用程式。目前它能支援线图、样条函数图。

Circos最初主要用于基因组序列相关数据的可视化，目前已应用于多个领域，例如：影视作品中的人物关系分析，物流公司的订单来源和流向分析等，大多数关系型数据都可以尝试用Circos来可视化。

NodeXLDE 主要功能是社交网络可视化。

BirdEye是Decearative Visual Analytics，它属于一个群体专案，为了要提升设计和广泛的开源资料视觉化发展，并且为了Adobe Flex建视觉分析图库，这个动作以叙述性的资料库为主，让使用者能够建立多元资料视觉化界面来分析以及呈现资讯。

Visualize Free是一个建立在高阶商业后台集游InetScoft开发的视觉化软体免费的视觉分析工具，可从多元变量资料筛选并看其趋势，或是利用简单地点及方法来切割资料或是小范围的资料。

OpenStreetMap是一个世界地图，由像您一样的人们所构筑，可依据开放协议自由使用。

OpenHeatMap简单易用，用户可以用它上传数据、创建地图、交流信息。它可以把数据（如Google Spreadsheet的表单）转化为交互式的地图应用，并在网上分享。

GeoCommons可以使用户构建富交互可视化应用来解决问题，即使他们没有任何传统地图使用经验。你可以将实 社会 化数据或者GeoCommons保存的超5万份开源数据在地图上可视化，创造带交互的可视化分析作品，并将作品嵌入网站、博客或分享到社交网络上。

来源: 悟空智能 科技

三、日常生活中哪些是数据可视化的展现

简单做完数据分析，再将数据结果用可视化图表呈现，这就是BDP个人版 这类可视化分析工具最大的意义了。

四、数据可视化案例与工具大放送

数据可视化案例与工具大放送

1.财政数据可视化大集合

233个财政数据可视化作品大集合，出自开放知识基金政策和研究方向的负责人Jonathan Gray之手，他目前正在做财政数据可视化有关的研究。

他将全球好的财政数据可视化作品收集在一起，并在谷歌表格上发布共享。这些作品有出自媒体、民间机构和公共机构之手，以可视化手法呈现世界各地的公共财政数据。

半岛电视台在2014年发表了中国在非洲投资的可视化作品。2000到2012年间，中国政府在非洲投资项目超过1900个，承诺投资超过1280亿美金。然而仅有59%的项目的状态是“施工中”或“已完成”，剩下的众多项目仍处在承诺或规划阶段。

读者可以直观地看到中国在非洲各国投资项目的数量、投资金额大小，以及中国在非洲投资大坝、体育馆、矿产和高速公路等项目的情况。

查看地址：http://www.aljazeera.com/indepth/interactive/2014/03/interactive-china-african-spending-spree-2014320121349799136.html

政府的预算报告也是一个亮点。新加坡和香港政府的财政预算也分别被新加坡《海峡时报》和香港《南华早报》以可视化方式呈现，作者可以很直观地看到财政预算的剖析。

查看地址：

1.《海峡时报》“How the Singapore Government is spending its dollars in 2015”：

2.《南华早报》“Deconstructing the 2014-15 Hong Kong Budget”：

那么Jonathan Gray是何许人也？看过《数据新闻手册》的人应该对他不陌生。他是该手册的贡献者之一。在手册其中一章节里介绍公共开销案例。2007年，Jonathan Gray向开放知识基金会提议做“我的钱去哪儿了”项目，让用户用更直观的开源工具了解不同来源的公共数据，推动信息透明。

《数据新闻手册》下载地址>>>

想知道灵动炫酷的可视化效果怎么做？怎么从零基础开始学？软件开发师、开源支持者Nitishi Tiwari撰文重点推荐了八款数据可视化的开源工具 （点击左边即可看到工具条目），一解众忧。如果觉得不过瘾，点击文末链接，有50款工具推荐。

Data Wrapper：由欧洲的新闻学院开发，以便新闻机构做数据可视化作品。该工具基于图形用户界面(GUI)，可以用简单四步绘图。

Chart JS：简洁的图表库。在生成图表之前，需要把函数库加进前端代码中，之后可以从函数库的应用程序编程接口(API)加图表，赋值。这款工具适合想要精确调整图表外观的人。它不适合想用现成工具用户。

Charted：由Medium的产品科学组开发，是最简便的在线表格工具之一。只需粘贴谷歌表格或.csv文件，工具就会抓取数据，生成表格。Charted每三十分钟抓取数据，及时更新。

D3：是数据驱动文件(data-driven documents)的缩写，是一个JavaScript函数库。它使用数据创造并控制在网络浏览器里运行的交互图形，必须嵌入在html网页中，依赖矢量图形(SVG), 层叠式样式表(CSS3)等html的工具展示图形。因为需要编写代码，更适合掌握此项技能的数据新闻程序员们。

Dygraphs是一款基于JavaScript的函数库，十分灵活。这款工具的优势是可以处理大的数据集，并为终端用户生成互动数据。

Raw:基于网页的可视化工具。用户可以粘贴数据，在几步内生成图表。

Timeline: 用来做时间轴。按照规定格式将数据放在谷歌表格中，之后Timeline工具生成并发布。然后再网页上嵌入代码即可。

Leaflet：一款轻便、适合移动端用户的JavaScript函数库，用来制作互动地图。

2490个例子？是的你没有看错，就是上文介绍过的开源可视化新锐D3，它的一大好处是让用户能轻松添加、修改和删除数据元素。有业界良心的网友在网上收集了多达2490个D3的图表例子分享给大家。打开链接，你会发现图表已按照不同样式类别归类，在页面左边可以分类查看，也可以在左上方的搜索框里查询，或是浏览右边的缩略图（点击可见大图）。在已有分类的1000个案例中，以地图、网状图、柱状图、折线图等类型居多。任何用户都能在谷歌表格添加案例、题目、超链接、作者、可视化类型等，简单易行。

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