2023年7个热门开源数据可视化工具
2023年七款热门开源数据可视化工具推荐
数据可视化工具将洞察和数据转化为可理解的内容，尤其适用于可能与处理数据的团队之间没有相同技能集的非数据利益相关者。但是将数据转化为图表、图形和地图等可视化表达形式的过程并不简单，常常被认为是一门艺术。
因此，这些工具在能够简单明了地传达复杂信息时非常强大。让我们来看看在今年GitHub上受到广泛关注的七种热门数据可视化工具。
- 使用Amazon SageMaker Data Wrangler自动修订PII以供机器学习使用
- 送上来的『击倒计数2』云端串流：实现更高帧率的绝佳选择
- Next-Level Computing：NVIDIA和AMD提供强大的工作站加速人工智能、渲染和模拟功能
D3.js是一个用于数据可视化的免费开源JavaScript库。它是目前最受欢迎的数据可视化库之一，广泛应用于从小型创业公司到大型企业的各种组织。
它非常灵活和可定制，适用于各种数据可视化项目。它还拥有庞大的用户和开发者社区，这意味着在需要帮助时有很多支持可用。
Grafana是一个免费开源的基于Web的分析和监控平台。它用于可视化来自多种来源（包括Prometheus、Graphite、InfluxDB和Elasticsearch）的数据。Grafana还可以创建跟踪各种指标的复杂仪表板。即使对于初学者而言，它也易于使用。
事件-ODSC West 2023
现场和虚拟会议
10月30日至11月2日
加入我们深入了解最新的数据科学和人工智能趋势、工具和技术，从LLMs到数据分析，从机器学习到负责任的AI。
Apache ECharts是一个免费开源的JavaScript图表库。它用于创建可以嵌入在网页中的交互式图表。该工具易于使用，支持线图、柱状图、面积图、饼图等多种功能。它还具有内置数据编辑器，易于创建和编辑图表。
Superset是一个现代化的基于Web的数据探索和可视化平台。它构建在Apache Superset之上，并为探索和可视化数据提供了用户友好的界面。
Superset支持各种数据源，包括SQL数据库、NoSQL数据库和云存储服务。它还具有多种可视化选项，包括图表、图形、地图和表格。
Bokeh是一个用于交互式数据可视化的Python库。它设计简单易用，能够生成高质量的可视化效果。它支持多种数据源，包括pandas DataFrames、SQL数据库和NumPy数组。它还具有多种可视化选项，包括折线图、柱状图、面积图、散点图等。
如果您正在寻找一个帮助您处理3D数据的库，那么开源库Open3D可能是您想要了解的内容。在前端，您可以使用C++或Python访问一组精选的数据结构和算法。至于后端，它经过高度优化并且可以并行化处理。这使得它成为一个专注于3D数据的快速库。
Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库。它提供了高级接口，用于创建引人注目的统计图形。该库具有简单的语法，使得创建复杂可视化变得容易。它还提供了许多预构建模板，可用于创建常见类型的可视化效果。由于易于使用、功能丰富且产生高质量图形，Seaborn成为Python中常用的数据可视化选择。
结论
数据可视化的世界正在不断地发展壮大，新的工具不断进入生态系统中。因此，跟上最新的开源工具非常重要，因为适合你的工具将取决于你的具体需求和要求 – 这些要求可能会经常改变。
保持对最新的数据可视化工具保持更新的最佳方式是直接向制作和使用这些工具的专家学习。在今年的10月30日至11月2日的ODSC West活动中，你可以参加以下与数据可视化和数据分析相关的会议：
- 在Kappa数据架构中捕捉CAP
- 什么是时间序列数据库，以及为什么我需要它？
- 建立一个以数据为驱动的劳动力
- 数据织物的现实世界应用，以解决数据孤岛中分布和碎片化企业数据的访问问题
- 使用Python或R进行贝叶斯工作流程的可视化
- 针对CRM生产数据的异常检测
- 释放数据的力量：字节跳动的开源数据仓库ByConity
