在数据可视化工具的帮助下,设计师可以将数据转化为图像进行表达,让数据更加直观,更容易理解。今天本文会与打击分享7个好用的数据可视化工具,一起来get更好用的数据表达方式吧!
1、即时设计
即时设计是一个非常受欢迎的数据可视化工具,它能帮助设计师轻松做出各种可视化图形,比如折线图,饼图,柱状图等等。同时,即时设计还是一个专业的设计工具,能为设计师提供强大的设计功能,可以帮助设计师设置多种交互动画,比如跳转,窗口弹出和切换页面等等,完成数据可视化之间的效果过渡。
点击进入即时设计,功能强大的数据可视化工具,图形种类丰富js.design/?source=zhihu&plan=gcjzl0803https://link.zhihu.com/?target=https%3A//js.design/%3Fsource%3Dzhihu%26plan%3Dgcjzl0803
对新手设计师友好:即时设计的【资源广场】版块提供了丰富的数据可视化模板,这对于想自主搭建数据可视化系统的设计师来说非常实用。设计师既可以从这些模板中获得一些设计灵感,也可以将这些模板直接应用到自己的工作中,以此来减轻自己的工作负担。
丰富的数据可视化模板能一键使用,支持再次编辑https://js.design/community?category=widget&source=csdn&plan=gcjcsdn0803
数据可视化能力强:即时设计提供了强大的数据可视化功能,不过是以插件的形式出现的,设计师可以前往【插件广场】版块一键安装对应的插件工具。在即时设计中,设计师可以用多种图形来表达自己的数据变化,还可以将图形保存为模板方便下次复用。
插件工具可一键安装,数据可视化更方便https://js.design/community?category=plugin&source=csdn&plan=gcjcsdn0803
全平台适用:即时设计是能在网页中直接运行使用的数据可视化工具,不用安装客户端可以正常使用。它能兼容多种操作系统,因此设计师不用更换操作设备,在浏览器中能直接使用。同时,即时设计还有全中文的软件环境和帮助文档,可以帮助设计师快速实现上手操作。
全平台适用的数据可视化工具,浏览器打开就能使用https://js.design/?source=csdn&plan=gcjcsdn0803
2、Plotly
可视化数据图形工具Plotly支持多种动态图表,如在线绘制柱形图、直方图、联合分布图等。绘制时,有丰富的颜色面板可供选择,生成的图表可以直接存储在Plotly平台上共享。初学者不用太担心。Plotly官方提供了免费使用的文档和案例,帮助他们上手。数据可视化图形工具Plotly的库是基于Python的,很容易与其他Python库和应用程序集成。因此,如果你知道如何编码,你可以使用Plotly板来简化图形。
3、D3.js
D3数据可视化图形工具.js(又称D3)是一种开源数据可视化库,D3.Js是由JavaScript建造的,它使用可缩放矢量图形。(SVG)、HTML5和级联式表格(CSS),简化了Web互动可视化的创建过程。但D3正在使用.在js之前,有必要先适应和熟悉它的语法和编程思路,这对初学者小白来说可能不太友好。
4、Qlikview
QlikView是QlikTech的旗舰数据可视化图形工具,可以与Qlik生态系统中的其它分析工具集成,因此,非常适合商业数据可视化。使用者可通过QlikView创建交互式饼图、表格、图形等,生成实时定制的仪表板,其突出特点是提取、转换、加载脚本编辑器,使Excel很容易从Excel中获得。、从各种来源中提取数据,如文本文件、客户关系管理系统等。
5、TableauDesktop
Tableau是目前市场上非常受欢迎、也更容易使用的数据可视化图形工具之一,它提供了访问、可视化和分析数据所需的所有功能。借助直观的拖放界面,TableauDesktop可以在安全的自助环境中使用信任和控制的数据,帮助您更快地找到有影响力的业务决策所需的隐藏意见。
6、Grafana
Grafana是一种开源数据可视化图形工具,它使用GO语言编写。它能很好地集成许多不同的数据源,并提供流畅、干净的视觉效果,易于解释。Grafana支持Graph。、各种面板类型,如Singlestat,帮助用户轻松创建和编辑仪表板。其报警功能和插件扩展选项允许创建非常复杂的监控仪表板,这使得Grafana在DevOps环境中非常受欢迎。
7、Datawrapper
Datawrapper是一款在线数据可视化图形工具,对编码要求零,非常适合非技术用户使用,在新闻媒体人员中广受欢迎。Datawrapper的易用性是其主要吸引力,此外,Datawrapper还允许通过其可视化界面进行自定义布局,可以从网站等众多来源中提取数据,PDF、Excel和Google电子表格和CSV等。