¿Cuáles son las herramientas más utilizadas para la visualización de datos?
Muchas tecnologías implican muchas herramientas y el análisis de datos no es una excepción. La visualización de datos en el análisis de datos también está respaldada por muchas herramientas. Generalmente puede pensar que solo necesita aprender Excel y Photoshop, pero este no es el caso. Existen muchas herramientas para la visualización de datos que pueden hacer que nuestro trabajo y presentación sean aún más potentes. En este artículo, le presentaremos las herramientas comúnmente utilizadas en la visualización de datos.
En primer lugar estamos hablando de echarts. Mucha gente piensa que echarts es uno de los pocos productos concienzudos de Baidu. De hecho, esta enormidad es correcta. En términos generales, esta biblioteca es lo opuesto a d3 (hablaremos de d3 más adelante y proporciona muchas). Plantilla de muestra, simplemente copie y pegue el código y realice cambios en los datos. Por lo tanto, las ventajas de echarts son obvias. Específicamente, es fácil de comenzar, los gráficos son hermosos y los efectos interactivos también son muy buenos. Pero las deficiencias son la poca libertad, lo que también deja a mucha gente sin palabras.
Entonces permítanos presentarle Excel. Con el desarrollo de Excel, sus gráficos se han vuelto cada vez más ricos y hermosos, y sigue siendo la forma de poner datos en plantillas. Todo el mundo está familiarizado con Excel, por lo que no entraré en detalles aquí.
Ahora le presentaremos PS y AI. Es posible que esté familiarizado con estas dos herramientas, porque son herramientas para diseñadores, pero después de producir una imagen visual, a menudo se requieren pasos adicionales, esto es. el trabajo del diseñador. Puede generar una imagen vectorial en PDF y luego importarla a PS o AI, lo que facilita la operación de cada elemento.
DataV es muy adecuado para visualización en pantalla grande, el efecto es muy bueno y las plantillas son cada vez más maduras, la dificultad para comenzar es cada vez menor y el precio no es caro. Fue bien recibido por todos. Mucha gente no entiende una pregunta: ¿la visualización de datos requiere programación? Para visualizaciones con grandes cantidades de datos, altos requisitos de libertad y un diseño creativo sólido, se debe requerir programación, pero para la visualización diaria a pequeña escala, simplificada y general, se pueden usar herramientas. Y con el desarrollo de la tecnología de visualización de datos, su umbral debe ser cada vez más bajo, y la programación será cada vez menos necesaria para producir buenos efectos de visualización.
Entonces hablemos de ggplot2. Esto se debe a que, además del modelado estadístico, R es mejor en visualización, y ggplot2 es el paquete de dibujo más popular y potente. Para imágenes estáticas, siempre que seamos lo suficientemente creativos, ggplot2 básicamente puede implementarlas a través de su sintaxis de dibujo sistemática y completa. También hay paquetes relacionados en R que pueden convertir los gráficos ggplo2 en interactivos, lo que compensa la debilidad del propio ggplot2 de que no puede ser interactivo. Esto resuelve muchos problemas.
Finalmente, hablemos de d3. d3 es una biblioteca muy poderosa que tiene demostraciones de muchos gráficos avanzados y de vanguardia. Puede dibujar imágenes y configurar efectos interactivos en un nivel inferior con un mayor grado. libertad. Pero su curva de aprendizaje es pronunciada y existen muchos obstáculos. Por lo tanto, todos deben prestar atención al aprendizaje de esta herramienta.
Aquí es donde presentamos las herramientas más utilizadas para la visualización de datos. Todos deben dominar el uso de estas herramientas al realizar la visualización de datos. Sólo utilizando hábilmente estas herramientas podremos hacer un buen trabajo de visualización de datos y agregar brillo a nuestra vida laboral.