摘要: 几乎没有任何一个领域不需要成功的、专业的数据可视化，这个概念在任何人的职业生涯中都起着非常重要的作用。尤其是研究和商业领域，对可视化工具的使用非常广泛。这些工具有助于创建一个清晰的数据表示，描绘出改进或对立因素的良好画面，并对研究信息进行了很好的概述。 什么...
几乎没有任何一个领域不需要成功的、专业的数据可视化，这个概念在任何人的职业生涯中都起着非常重要的作用。尤其是研究和商业领域，对可视化工具的使用非常广泛。这些工具有助于创建一个清晰的数据表示，描绘出改进或对立因素的良好画面，并对研究信息进行了很好的概述。
什么是数据可视化
当一组数据或信息通过使用颜色、图形和图表可视化表示时，它被称为数据可视化。它不仅仅是一个数据管理过程，而且是以独特的方式显示数据，以便一个人或一个公司可以快速掌握。“开源” 软件是可定制的，源代码对开发者开放。如果想要一种具有特定功能的不同类型软件用于研究、商业或个人使用，那么可以自己编写代码或聘请编码人员对开源工具进行更改，以使其符合自己的需求。
幸运的是有免费的数据可视化工具，不需要任何成本就可以使用。此类开源数据可视化工具具有不同的功能和主题。以下是可以帮助个人职业、办公室或企业的 10 大免费开放可视化工具。
1.Gephi - 科学家和数据分析师的最佳工具
Gephi 是数据可视化领域的领先软件，主要用于专业服务。它创建大数据的 3D 可视化并找到其中的模式。
优点
- 使用简单
- 易于将数据转换为 CSV 格式
- 可视化很容易通过和定制
缺点
- 无法导出为图像或 HTML 文档
- 难以自定义文本以使其易于阅读
2.RAWGraphs - 设计师和视觉极客的专用工具
RAWGraphs 以醒目的格式使复杂数据易于理解。它可以被描述为 Microsoft Excel 和 Adobe Illustrator 的混合体。该出色免费工具的第一个版本于 2013 年发布，目前已获得超过 500,000 次访问。
优点
- 许多具有引人注目的视图的视觉选项
- 导出 SVG 和 PNG 格式的选项
- 方便插入数据
缺点
- 需要开发人员支持才能对其进行自定义
- 基本图表不存在
3.Plotly - 最适合企业的最佳可视化工具
Plotly 针对于需要数据可视化，但却没有任何编程知识的数据科学家使用，利用 Plotly 还可以创建一个网络应用程序。
优点
- 基于 Web 的功能
- 小型到企业级业务的首选
- 易于导入和编辑数据
缺点
- 没有适用于 Android 和 IOS 平台的应用程序
- 它可能相对难以使用
4. Avizo - 工业数据可视化工具
Avizo 由 Thermo Fisher Scientific 开发，是一款相对复杂的软件，于 2007 年推出，现在具有非常现代的外观。交互式可视化对于 Avizo 来说非常独特，并且最适合专业用途。
优点
- 可用于许多科学研究领域
- 高科技探测工具更多选择
- 非常适合专业领域
缺点
- 掌握起来很复杂
- 需要有关 3D 图形的先验知识
5.D3.js - 新闻网站和数据库的最佳选择
JavaScript 库 D3.js 在在线站点领域很有名。三重 “D” 代表数据驱动文档。它使用 SVG、HTML5 和 CSS 来创建用户友好的可视化效果。该软件成立于2011年，已广泛应用于特定领域。
优点
- 使用非常简单
- 轻量级库
- 数据的自定义和导航非常容易
缺点
- 旧浏览器不支持
- 创意视觉设计图很难制作
6.Datawrapper – 适用于记者、开发人员和设计师
Datawrapper 由 Datawrapper GmbH 开发，专门用于快节奏和办公室使用。它提供可定制的可视化数据，并针对不同的办公室和偏好提供许多不同的选项。
优点
- 不需要一个人有编码经验
- 可以定制为开源
- 不同类型可视化的多种选择
缺点
- 数据存储在软件的服务器中
- 字体和颜色定制是一个艰难的过程
7.Chartist.js – 主要用途的简单格式
如果需要更简化版本的标准可视化工具，Chartist.js 是一个完美的选择。它是一种在线工具，许多知名品牌都使用它来进行高质量的分析。
优点
- 提供快速的结果
- 图表完全响应
- 易于控制的功能
缺点
- 需要最低 Android 版本 4.4
- Safari 7 不支持
8.ColorBrewer2 - 为地图和导航而生
导航数据的放置和使用非常复杂。为此，有一个名字奇特的开源工具。ColorBrewer2 使用不同的粗体颜色，更容易区分彼此的信息。
优点
- 易于使用和导入信息
- 信息看得很清楚
- 免费和开源的定制
缺点
- 反应不多
- 没有数据图表
9.Cytoscape - 生物信息学的完美之选
Cytoscape 是专业的分子数据可视化工具，在生物信息学中应用广泛。它由 Java 编写，于 2002 年发布。具有可视化复杂数据和发现相似性的能力，最适合专业人士使用。
优点
- 范围广泛的格式
- 该工具熟悉基因本体格式
- 对生物数据更有优势
缺点
- 并非所有插件都在特定平台上受支持
- 用户需要对它有适当的了解才能获得最佳性能
10.NodeBox - 良好的可视化水平
NodeBox 是一种快速、直接的解决方案，用于可视化数据和所有数学信息。它支持 python 编程代码，并且由于它是开源的，所以可以很容易地定制。因其有很多格式，可以说它是简单而复杂的，
优点
- 便于使用
- 简单到复杂的格式
- 易于导航和导入数据
缺点
- 不适合非常复杂的问题
- 文本很难定制
