可视化框架的类型
美丽世界：可视化框架的类型' (Měilì shìjiè Kěshìhuà kuāngjià de lèixíng)
数据可视化不仅仅是制作图表。它是关于获取数据并理解它。当然，还包括用你独特的色彩选择炫耀别人的视网膜。
从追踪全球健康趋势（还记得COVID-19吗？）到追踪你的日常跑步，正确的图表或地图可以突出显示原始数据隐藏的模式和答案。然而，并非所有的可视化工具都是一样的。有些是为懂编程的人而设计的，而有些则适用于那些认为Python只是他们在诺基亚手机上玩的游戏的一种时髦名字。他们仍然叫它Snake。
在接下来的介绍中，我将帮你找到适合你的可视化灵魂伴侣。就像图表的Tinder一样。CharTinder？我敢肯定里面有个笑话。无论你需要快速生成饼图还是交互式地图，都有相应的工具。
有哪些类型的可视化框架？
有一整套可视化工具类型。我将它们分为三大类别，包括最受欢迎的可视化工具。
我会给你每个工具的简短描述。你可以在每个可视化框架类型的概述中找到每个工具的功能。
为了增强你的理解和提供更具互动性的学习体验，以下是你可以观看的视频，它呼应了本文分享的见解：
基于JavaScript的框架
这些是使用JavaScript在Web浏览器中创建交互式和动态可视化的库和框架。JavaScript非常灵活，大多数开发人员都熟悉它，因此这些框架被广泛使用。
1. D3.js
D3.js是一个功能强大的基于数据操作的JavaScript库。它可以使用HTML、SVG和CSS创建可视化，为交互和复杂的可视化提供了巨大的控制和创造潜力。
2. Three.js
Three.js是一个开源的JavaScript库和API，用于在Web浏览器中创建和显示动画的3D计算机图形。它支持创建复杂的可视化，无需专门的3D图形软件。
3. Chart.js
Chart.js是一个JavaScript图表库，提供八种不同类型的简单图表。它旨在让Web开发人员能够轻松使用和高度定制响应式数据可视化。
4. Leaflet
Leaflet是一个JavaScript库，非常适合创建可以显示大量地理空间数据的交互式地图，它对于需要动态映射功能的地理学家、城市规划师和记者来说至关重要。
5. Highcharts
Highcharts主要是一个JavaScript库，用于创建交互式、符合Web标准的图表。它具有广泛的图表功能，非常适合需要简单易实现的复杂数据可视化解决方案。
基于JavaScript的框架概述
Python/R/多语言库
该类别包括Python数据可视化库，以及R或其他编程语言中使用的库。这些库主要针对为演示而创建可视化的数据科学家。大多数这些库对数值和科学计算提供了强大的支持。
1. Matplotlib
Matplotlib是一个全面的Python库，用于创建静态、动态和交互式可视化。它提供了各种工具用于绘制复杂的图形，并为构建适用于科学出版物或演示的详细图表提供了坚实的基础。
2. seaborn
seaborn：基于Matplotlib的Python数据可视化库。它提供了一个高级接口用于绘制漂亮的统计图形。它简化了创建代表复杂数据趋势和分布的美观可视化的过程。
3. Plotly
Plotly是一个多语言绘图库，允许开发人员和分析人员直接从浏览器中创建交互式、出版级的图形和可视化。它直观的界面支持各种图表类型，为数据可视化提供了自助环境。
4. bokeh
Bokeh：用于现代Web浏览器的Python交互式可视化库。它以高性能的交互性为特点，适用于大型或流数据集，旨在创建复杂的可视化应用和仪表板。
5. Pygal
Pygal是一个专注于简单性和风格的Python库，用于创建SVG（可缩放矢量图形）图形。您可以生成同时具有交互性和高度可定制性的图形。
6. TensorBoard
TensorFlow生态系统中的可视化工具，TensorBoard为Python用户提供了对机器学习工作流程的清晰视图。它使开发人员能够轻松跟踪指标并可视化模型的各个方面，无需进行繁琐的手动绘图或使用外部工具。
7. ggplot2
R包，使用图形语法创建数据可视化，使用户可以使用最少的编码构建复杂的图表，具有一致的结构和设计理念。
8. lattice
R可视化工具，专门用于创建镶嵌图，通过条件和面板的使用来表示多变量数据，满足需要进行详细比较视觉研究的科学研究人员的需求。
9. Shiny
Shiny将R统计代码转化为交互式的Web应用程序，为分析人员和科学家提供了一个可访问的框架，用于创建用户友好的数据驱动界面，从而使复杂的分析工作无需Web开发专业知识即可被广泛获取。
Python/R/多语言库概述
企业解决方案
这些是为企业设计的强大、可扩展的可视化平台，通常包括与数据源和其他商业智能工具的集成。它们允许非技术用户在不需要编码的情况下创建可视化和仪表盘。它们通常是即插即用的，即“将其插入数据库并进行可视化”。
1. Tableau Software
Tableau是行业标准的分析平台，提供直观的数据可视化和商业智能解决方案，使用户能够轻松连接、理解和以有意义的方式可视化其数据，而不需要大量的技术支持。
2. Microsoft Excel
Excel是个人和专业数据管理的基础工具，提供从基本图表到复杂图形的各种可视化选项，满足全球企业的日常分析需求。
3. SAS可视化分析
一种高级分析平台，集成了可视化和商业智能，提供强大的自助功能，用于数据探索和洞察发现，并专为具有复杂数据环境的组织量身定制。
4. QlikView/Qlik Sense
QlikView和Qlik Sense是交互式商业智能和可视化工具，利用自助分析提供即时洞察力，利用关联数据建模为用户提供直观和探索性的用户体验。
5. IBM Cognos Analytics
一套全面的商业智能套件，通过具有AI增强分析和智能讲故事功能的高效数据管理和可视化，为企业规模的数据探索和决策提供支持。
6. SAP BusinessObjects
SAP的一个广泛的企业分析解决方案，提供多种工具套件，使组织能够发现洞察、提供报告，并通过强大的数据可视化和仪表盘功能优化业务绩效。
7. Oracle Business Intelligence
Oracle BI是一套完整的企业商业智能产品，具有交互式仪表盘、自由查询分析和主动智能等全面功能。它允许企业从数据中获得有价值的洞察力，减少对IT的干预。
8. SPSS
IBM的SPSS是一个在社会科学中广泛应用的统计分析工具，它简化了统计解释的过程，并生成详细的可视化图表，使具有不同专业水平的用户能够进行高级统计分析。
9. Stata
Stata是一个用于数据分析、数据管理和图形的综合工具。它专为研究人员的工作流程而设计，提供强大的统计工具和高质量的图形功能，以简化他们的数据驱动调查。
10. MicroStrategy
MicroStrategy 是一款强大的企业分析平台，以其高可扩展性和先进的分析功能脱颖而出，通过交互式仪表板、记分卡和报告赋予组织进行战略决策，而无需过多依赖IT部门。
11. Domo
Domo 是一款现代化的商业智能平台，擅长数据整合、可视化和协作，为业务用户设计了用户友好的界面，方便创建自定义的仪表板和报告，支持实时决策。
12. Informatica
Informatica 是一款提供云原生数据管理和集成服务的工具，配备可视化工具，使组织能够通过受管自助模式来维护数据质量、简化运营并提供商业智能洞察。
13. Apache Superset
Apache Superset 是一个开源的分析和商业智能网络应用程序，允许进行数据探索和可视化。用户可以通过拖放方式轻松地创建和共享交互式仪表板，无需IT人员的介入。
14. Grafana
多平台开源的分析和监控解决方案，Grafana 为终端用户提供了丰富可定制的仪表板，用于从多个来源聚合数据。其用户友好的界面将来自指标、日志和跟踪的复杂数据简化为可操作的洞察。
15. KNIME
一款开源的数据分析平台，KNIME 提供全面的数据整合、转换和分析工具。它提供直观的、无需编码的图形化用户界面，使终端用户能够独立构建数据驱动的解决方案和工作流程。
企业解决方案概述
结论
可视化框架众多，其所属分类也在不断增长。我在这里介绍了二十九个工具，应该足够让您找到您需要的工具。
请注意，每个分类中的每个工具都具有不同的功能，因此在选择要使用的工具之前，请先熟悉它们。
****[Nate Rosidi](https://twitter.com/StrataScratch)**** 是一位数据科学家和产品战略家。他还是一位兼职教授，教授分析学，并且是 StrataScratch 的创始人，该平台通过提供来自顶级公司的真实面试问题，帮助数据科学家为面试做好准备。在 Twitter: StrataScratch 或 LinkedIn 上与他联系。
