有哪些值得推荐的数据可视化工具？ 第1页

谢邀。

本答案提要：

1.plotly

2.R ggplot2

3.无需编程语言的工具（7个）

4.基于JavaScript实现的工具（8个）

5.基于其他语言的工具（5个）

6.地图数据可视化工具（7个）

7.金融（股票）数据可视化工具（2个）

8.时间轴数据可视化工具（2个）

9.函数与公式数据可视化工具（2个）

10.其他（3个）

共计37个工具，PS：先赞后收藏。。

-----------

1.plotly：

-----------

更多gallery链接：plotly

------- ---- ---- --
2.R ggplot2：

----------- ---- --

------------------ ------- -------

3.无需编程语言的工具：

------------------------- -------

01. Tableau

Create and share data in real time with Tableau

02. Raw

Raw is an open web app with a simple interface

03. Infogram

Infogram enables you to create both charts and infographics online

04. ChartBlocks

ChartBlocks is another online chart builder

05. Visualize Free

Make visualizations for free!

06. Visual.ly

http://Visual.ly makes data visualisation as simple as can be

07. iCharts

iCharts can have interactive elements, and you can pull in data from Google Docs

-----------------------------------------

4.基于JavaScript实现的工具：

-----------------------------------------

01. Chart.js

Chart.js is perfectly suited to smaller projects

02. D3.js

You can render some amazing diagrams with D3

03. FusionCharts

A comprehensive JavaScript/HTML5 charting solution for your data visualization needs

04. JavaScript InfoVis Toolkit

JavaScript InfoVis Toolkit includes a handy modular structure

05. jQuery Visualize

jQuery Visualize Plugin is an open source charting plugin

06. ZingChart

ZingChart lets you create HTML5 Canvas charts and more

07. Flot

Create animated visualisations with this jQuery plugin

08. Gephi

Gephi in action. Coloured regions represent clusters of data that the system is guessing are similar

---------------------------- ----------

5. 基于其他语言实现的工具:

---------------------------- ----------

#PHP

01. jpGraph

01234567 (二维码自动识别)

jpGraph is a PHP-based data visualization tool

#JAVA

02. Processing

Processing provides a cross-platform environment for creating images, animations, and interactions

#Python

03. NodeBox

NodeBox is a quick, easy way for Python-savvy developers to create 2D visualisations

#R

04. R

A powerful free software environment for statistical computing and graphics, R is the most complex of the tools listed here

#Weka

05. Weka

A collection of machine-learning algorithms for data-mining tasks, Weka is a powerful way to explore data

-------------------------- ---------

6. 地图数据可视化的工具：

-------------------------- ---------

01. CartoDB

CartoDB provides an unparalleled way to combine maps and tabular data to create visualisations

02. InstantAtlas

InstantAtlas enables you to create highly engaging visualisations around map data

03. Polymaps

Aimed more at specialist data visualisers, the Polymaps library creates image and vector-tiled maps using SVG

04. OpenLayers

It isn't easy to master, but OpenLayers is arguably the most complete, robust mapping solution discussed here

05. Kartograph

Kartograph's projections breathe new life into our standard slippy maps

06. Exhibit

Exhibit makes data visualization a doddle

07. Modest Maps

Integrate and develop interactive maps within your site with this cool tool

08. Leaflet

Use OpenStreetMap data and integrate data visualisation in an HTML5/CSS3 wrapper

-----------------------------------

7. 金融数据可视化的工具：

-----------------------------------

01. Dygraphs

Help visitors explore dense data sets with JavaScript library Dygraphs

02. Highcharts

Highcharts has a huge range of options available

---------------------------- -------

8. 时间轴数据可视化工具：

---------------------------- -------

01. Timeline

Timeline creates beautiful interactive visualizations

02. Dipity

Dipity has free and premium versions to suit your needs

------------------------------- ------

9. 函数公式数据可视化工具

------------------------------- ------

01. WolframAlpha

Wolfram Alpha is excellent at creating charts

02. Tangle

Tangle creates complex interactive graphics. Pulling on any one of the knobs affects data throughout all of the linked charts. This creates a real-time feedback loop, enabling you to understand complex equations in a more intuitive way

------------

8. 其他：

------------

01. Better World Flux

Making the ugly beautiful - that's Better World Flux

02. Google Charts

Google Charts has an excellent selection of tools available

03. Crossfilter

Crossfilter in action: by restricting the input range on any one chart, data is affected everywhere.

看了一圈回答，很多人提到Tableau、Power BI等老牌可视化工具，这些工具确实引领了可视化的风潮，有开疆拓土之功。

这次我要推荐两个个人用起来非常强大的工具，伙伴云和Dash。

伙伴云

一款专注云协作、零代码的可视化报表应用

最近看到一款可视化效果不错的云协作应用，叫作伙伴云，基于web体验比较好，像企微、飞书、app都能支持，适用企业从获客、成交、执行、交付到售后客服的全链路数字化场景，也很适合个人或者20人以下小团队进行协作，而且是免费的！！！

先看看效果图，再来介绍下伙伴云强大的可视化能力。

针对仪表板开发，伙伴云提供了20多种可视化图表，像一般可视化工具里的图表几乎都可以实现，比如漏斗图、条形图、饼图、地图等等，而且支持下钻、联动，非常适合小白操作。

而且它还配备了多种很实用的组件，比如表格、日历、流程、扫码等常用的场景。

我觉得可视化是一方面，伙伴云主要是做到了零代码搭建数据平台，提供数据探索、聚合、可视化等各种功能，还可以打通微信数据接口，有点像Echarts + Excel +Tableau + CRM的结合体。

说实话，对代码能力不强的同学来说伙伴云是个不错的效率工具，可以去试试看

Dash

还要提名一个有黑马潜质的可视化工具-Dash，在某些地方比Tableau、PowerBI更胜一筹。

Dash是一个基于web的Python工具包，所以你只需要会Python 就可以绘制图表、制作报告，无需js、css基础。

Dash 建立在 Plotly.js、React 和 Flask 之上，将现代 UI 元素（如下拉列表、滑块和图形）与 Python 相结合。

故而，它最重要的特点是完美集成Python数据科学生态，灵活而强大。

Dash是干什么的呢？

首先，它是一个可交互的可视化库，可以制作类型丰富的图表，包括统计图表、地图、三维动画等等，并集成到dashboard中。

它的UI设计也很符合商用场景，交互非常流畅，以气泡图为例：

其次，Dash还可用于自然语言处理、对象检测、预测分析等AI领域，这是传统BI工具不具备或不擅长的。比如下面的自动驾驶模拟：

对象识别：

还有图像处理：

Dash有哪些主要特点

1、完美交互

如下图，将下拉列表与 D3.js Plotly Graph 连接起来。当用户在下拉列表中选择一个值时，应用程序代码会动态地将数据从 Google Finance 导出到 Pandas DataFrame 中。这个应用程序仅用 43 行代码编写（查看源代码）

2、数据联动

Dash 应用程序代码是声明式和反应式的，这使得构建包含许多交互元素的复杂应用程序变得容易。下图是一个具有 5 个输入、3 个输出和交叉过滤的dashboard。

3、图表丰富

Dash 使用 Plotly.js 来绘制图表。支持超过 35 种图表类型，包括地图、三维模型等。

4、定制性强

Dash 不仅适用于仪表板，使用者可以自由控制应用程序的外观。下图一个 Dash 应用程序，它的样式看起来像一个 PDF 报告。

5、应用于各学科场景

dash拥有大量的开源组件，这些组件可以帮你做生物、物理、化学、机械、汽车等等各方面的分析。

比如说生物组件dash_bio,可以轻松地分析和可视化生物信息学数据，并在 Dash 应用程序中与它们交互。

图像处理组件dash_vtk，用于三维计算机图形学、图像处理和可视化。

6、AI应用开发

dash可以使用Python、R、Julia来编写程序，能很好的应用机器学习、深度学习等框架，进行AI应用开发

关于学习教程

dash的国内教程非常少，主要是以官方文档为主，而且是英文的，对初学者来说不那么友好。

我一个朋友写过一些dash的教程，还算比较全，大家可以看看。