可视化工程师.docx

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可视化工程师

可视化工程师

，然后将数据驱动转换应用到Document中。

你可以使用它用一个数组创建基本的HMTL表格，或是利用它的流体过度和交互，用相似的数据创建惊人的SVG条形图。

8.Dance.js

基于Data.js和Underscore.js的一个简单的数据驱动的可视化框架。

9.Data.js

Data.js是一个JavaScript数据表示框架，提供统一的接口和数据域。

10.DataB的表格文件，同时支持CSV和_LS格式，当然也可以把GoogleDocs里的表格导入进来使用。

对于大规模的数据，可以用GoogleFusionTables创造过滤器来显示你关心的数据，处理完毕后可以导出为csv文件。

18.GoogleRefine

GoogleRefine是一款非常强大的数据整理工具，可以帮助用户清理数据，进行格式转换等。

19.Impure/Quadrigram

一个可视化编程语言，旨在收集、处理可视化信息。

20.JavaScriptInfoVisToolkit

一个JavaScript库，用于给anyEyes

一个apBo_

一个isoDataset

一个客户端数据转换和管理库，用来加载、解析、查询和操作数据。

26.ModestMaps

提供基本的地图功能，包含丰富的API。

27.Mr.DataConverter

一个L、JSON、_ML等。

28.NodeBo_

一个桌面应用程序,允许您创建生成,静态,鼓舞或交互的视觉效果。

29.Paper.js

一个矢量图形脚本框架。

30.Peity

Peity是一个简单jQuery插件，把任何一个元素内容转换成一个简单图饼、线条或条形图标。

31.Polymaps

一个基于矢量和tile创建动态、交互式的动态地图。

32.Prefuse

Prefuse是一组API工具包，它有两个项目，一个是基于Java的API调用（prefusetoolkit），生成Applet或者窗口程序，另一个是基于ActionScript的API调用（prefuseflare），可以生成Flash。

33.Processing

一个开源的编程语言，是Java语言的延伸，并支持许多现有的Java语言架构，不过在语法（synta_）上简易许多，并具有许多贴心及人性化的设计。

Processing可以在ACOS_、MACOS9、Linu_等操作系统上使用。

34.Processing.js

该框架主要针对不想使用Flash或Javaapplets进行图片编程以及L5的Canvas元素上绘制形状以及操作图像。

35.Protovis

Protovis是一个可视化JavaScript图表生成工具。

36.R

R主要用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。

37.Rapha?

l

Rapha?

l是一个小型的JavaScript库,用来简化在页面上显示向量图的工作。

38.Recline.js

Recline.js是一个开源的JS库用于利用JavaScript+HTML轻松创建基于数据的应用。

这个库拥有大最的功能来处理数据集包括：

加载，查询和操作等。

39.Rickshaa.js

Sigma.js是一个开源的轻量级库，用来显示交互式的静态和动态图表。

41.TableauPublic

TableauPublic是一款桌面可视化工具，用户可以创建自己的数据可视化,并将交互性数据可视化发布到网页上。

42.Tangle

Tangle是一个用来探索、Play和可以立即查看文档更新的交互式库。

43.Timeline

Timeline即时间轴，用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。

数据可视化技术四大派系：

办公室派、设计师派、分析师派和工程师派

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。

其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

这个是百科上对“数据可视化”的定义，有点晦涩么，我们换个方式解读。

如果你经常被领导批评做得不好，我想你一定能够理解这句话“文不如表、表不如图”，其实换位思考一下，假如你自己也做了领导，面对纷繁复杂的人、事情况，应该也会对高度总结的图表产生好感。

无论如何，赏心悦目的图确实比表格让人心情好很多。

一图解千言这所谓的“一图解千言”，被没有国界没有民族的宣传，但很多人都把信息可视化和数据可视化混在一起了，从广义上说，作为数据汇总结果的几个数字，是可以归于信息概念的，也可以被设计师们拿来做可视化元素。

比如AI里面的图形选项。

本人不是平面设计师，就不班门弄斧了，更不敢和央视媒体的专业认识讨论信息可视化的概念，虽说用好了信息元素能够加分不少，我们还是只说说数据的可视化。

有需求就有技术，后者说存在即合理，当下对于不同的人群，大家用的数据可视化技术可谓千差万别，我从个人用户角度切入，帮助大家分分类。

对号入座了没有，入不进去的话也就算了，当领导也没啥不好的J。

以上技术工具刨除盗版因素，都是可以获得的，能做出来的效果也是各有千秋，一方面是难度问题，一方面也是经验问题。

后面三类都是专业工具，也就是作为办公室人员，99%都用不上它们，第一种Office大家天天用，但你也许感到奇怪，E_cel的图不是挺丑的吗？

上图是从XX搜出来的普通图表，难怪大家都这么想。

我也是醉了，微软干嘛不把默认的图形搞的好看一些呢，无论是格式和配色，简直和国产软件一样！

为了对比，我再从yahoo（为啥google还不能用）和Smartbi官微找了2张图，你看看有什么感觉？

期待我的结论么？

其实很简单，中国的绝大多数同胞们根本就没有发现E_cel这个工具的强大，或者说无限的灵活性和扩展能力。

大家别说我媚外，确实从XX里面搜不出来这些好图片。

没人骂街我再举个例子，《经济学人》、《华尔街日报》和《商业周刊》的编辑应该都是E_cel高手，或者说有规范的E_cel模板，做出来的图表十分高大上。

如果你对E_cel如何做出来这些效果好奇，我非常理解，因为第一次见到它们我也很吃惊，现在有很多教你做商业图表的书和网上课程（比如刘万祥老师），相比学习成本应该非常可以接受。

能自己掌握技巧是好事，以后你也可以炫耀给同事，那如果你不想学怎么办？

别急，中国人多路子多，想必很快就会有人专门做这个事情，毕竟E_cel的模板功能相当强大，不会就“抄”呗，这个领域应该是没有知识产权的吧！

所以对我们个人来说，E_cel就够了，赶紧去学吧，保准一辈子不浪费。

但对企业用户，E_cel够不够呢？

这点就有点麻烦，E_cel现在的版本都是对个人比较方便，放到企业环境就有点别扭，比如数据是分散在数据库和本地的，而且报表的权限也有些要求，甚至还有领导想从手机、平板上看报表。

别急，我说3条路，你自己选选：

1第一条路：

办公可视化（继续使用E_cel）

能做到么？

答案肯定的，首先微软不可能放弃这个市场，其次国内已经有软件（Smartbi电子表格）可以使用E_cel完成数据采集、分析、展现、发布等一系列功能。

这条路的好处是你以前做的

2第二条路：

自助可视化（别想有E_cel报表）

这些商用软件从国外开始流行，比如水晶易表、Qlikvieartbi集成的Echarts3.0（貌似是ipad截图）

这个Echarts是个什么鬼？

它是XX旗下的一个产品，也是工程师派系最为追捧的唯一的国产化图形控件，很多甲方自己的开发人员都选用Echarts实现可视化展现分析，可谓这个领域的中国骄傲了！

这下你知道为什么国产软件厂商都选择Echarts了吧。

这个开源图形控件官网有更多例子

说完了个人和企业用户如何看懂数据可视化，回头看看我们所处的环境，到处都在说“大数据”，那么它与“数据可视化”有什么关系么？

从网上搜几张图看看，个人总结一下，前面所有的可视化介绍都是基于统计数据的，但“大数据可视化”是基于细节数据的。

那么，这些基于细节的大数据可视化图，是怎么制作出来的呢？

可以想象，要么这些图是用D3.js、Processing.js这样的编程方法生成（工程师派），要么是用Gephi这样的成熟工具制作（分析师派）。

Gephi是进行社交图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并生成漂亮的可视化图形，还能对数据进行清洗和分类，看其官方还是挺酷的。

总结一下，人们都说女人是“一白遮百丑”，同样数据可视化也用于满足视觉感官，当然是越漂亮越好。

无论大数据可视化用的专业分析工具，还是人人电脑上就有的E_cel，先看看你自己的职业发展方向吧，办公室派、设计师派、分析师派和工程师派里面总有你的位置，能做好其中一个就已经可以拍好“老板的马屁”了。

同时我提议各位读者还是选用免费或者开源的软件工具，把钱花在学习上面才最值（前面说过E_cel商业图表类似的课程），如果用E_cel+Smartbi的话还可以发布到APP耍酷，够逼格吧！

假如想追求个性，关键时刻用一下Gephi，你的工作报告一定会异常出彩！