1 부: 초급 도구
1, Excel
Excel 의 그래픽 기능은 그다지 강력하지 않지만 Excel 은 데이터 분석에 이상적인 도구입니다. 위 그림은 Excel 에서 생성된 열력지도
입니다. 하지만 효율적인 내부 커뮤니케이션 도구로서 Excel 은 보물 상자에 꼭 필요한 도구 중 하나여야 합니다.
2, CSV/JSON
CSV (쉼표로 구분된 값) 및 JSON(JavaScript 객체 주석) 은 실제 시각화 도구는 아니지만 일반적인 데이터 형식입니다. 그들의 구조를 이해하고 이 파일에서 데이터를 가져오거나 내보내는 방법을 알아야 합니다. CSV, JSON 에서 하나 이상의 형식을 지원하는 모든 데이터 시각화 도구는 다음과 같습니다.
2 부: 온라인 데이터 시각화 도구
3, googlechartapi
googlechartapi 도구 세트는 정적 사진 기능을 제거하고 현재 동적 차트 도구만 제공하고 있습니다. SVG\Canvas 및 VML 을 지원하는 모든 브라우저에서 사용할 수 있지만 GoogleChart 의 큰 문제 중 하나는 차트가 클라이언트에서 생성된다는 것입니다. 즉, JavaScript 를 지원하지 않는 장치는 사용할 수 없고 오프라인으로 사용하거나 결과를 다른 형식으로 저장할 수 없습니다. 이전의 정적 사진에는 이 문제가 없습니다. 이러한 문제에도 불구하고 GoogleChartAPI 의 기능이 매우 풍부하다는 것은 부인할 수 없는 사실입니다. 특별한 맞춤화 필요나 구글 비주얼 스타일에 대한 충돌이 없다면 GoogleChart 로 시작할 수 있습니다.
4, Flot
Flot 은 canvas 를 지원하는 모든 브라우저를 지원하는 우수한 와이어프레임 차트 라이브러리입니다 (현재 flot, IE, Chrome 등 주요 브라우저는 모두 지원됨).
5, Rapha? L
Rapha? L 은 차트와 그래프를 만드는 JavaScript 라이브러리이며, 다른 라이브러리와 가장 큰 차이점은 출력 형식이 SVG 및 VML 에만 국한된다는 것입니다. SVG 는 벡터 형식이며 어떤 해상도에서도 잘 표시됩니다.
6, D3
D3(DataDrivenDocuments) 은 SVG 렌더링을 지원하는 또 다른 JavaScript 라이브러리입니다. 그러나 D3 은 Voronoi, 트리, 원형 클러스터, 단어 구름 등 다양한 선형 및 막대 차트 이외의 복잡한 차트 스타일을 제공합니다. D3 는 매우 멋진 대화형 차트를 제공할 수 있지만 데이터 시각화 도구를 선택할 때 명심해야 할 점은 언제 간결하게 유지되는지 아는 것입니다.
7, Visual.ly
데이터 시각화뿐만 아니라 정보 맵을 만들어야 하는 경우 현재 많은 도구를 사용할 수 있습니다. Visual.ly 가 가장 인기있는 선택 중 하나입니다. Visual.ly 의 주요 포지셔닝은' 정보지도 디자이너의 온라인 장터' 이지만 대량의 정보지도 템플릿도 제공한다. 기능에는 많은 제한이 있지만, Visual.ly 는 확실히 영감을 줄 수 있는 곳이다.
3 부: 대화형 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI) 제어 < P > 데이터 시각화의 상호 작용이 GUI 인터페이스로 사용할 수 있을 정도로 강력하면 어떻게 될까요? 온라인 데이터 시각화가 진행됨에 따라 버튼, 드롭다운 리스트 및 슬라이더는 데이터 범위를 조정할 수 있는 대화식 그래픽 요소, 입력 매개변수 및 출력 결과 데이터가 동시에 변경되는 등 보다 복잡한 인터페이스 요소로 진화하고 있습니다. 이 경우 그래픽 제어와 내용이 통합되었습니다.
8, Crossfilter
고객이 데이터를 쉽게 탐색할 수 있도록 보다 복잡한 도구를 개발할 때 차트와 대화형 그래픽 사용자 인터페이스를 모두 만들 수 있는 애플릿을 만들 수 있습니다. JavaScript 라이브러리 Crossfilter 가 바로 이런 도구입니다.
Crossfilter 애플리케이션: 한 차트에서 입력 범위를 조정하면 다른 관련 차트의 데이터도 변경됩니다.
9, Tangle
자바스크립트 라이브러리 tangle 은 컨텐츠와 제어 사이의 경계를 더욱 흐리게 합니다. 아래 그림의 이 응용 사례에서 Tangle 은 사용자가 입력 값을 조정하여 해당 데이터를 얻을 수 있는 하중에 대한 상호 작용 방정식을 생성합니다.
4 부: 지도 도구
지도 생성은 웹에서 가장 어려운 작업 중 하나입니다. GoogleMaps 의 출현은 과거의 온라인 지도 기능에 대한 인식을 완전히 뒤엎었다. 구글이 발표한 MapsAPI 는 모든 개발자들이 자신의 웹사이트에 지도 기능을 이식할 수 있게 해준다. < P > 최근 몇 년 동안 온라인 지도 시장이 많이 성숙해졌는데, 데이터 시각화 프로젝트에 맞춤형 지도 방안을 이식해야 한다면 현재 시장에는 이미 많은 선택이 있지만, 언제 어떤 지도 방안을 선택해야 할지 아는 것은 중요한 업무 결정이 되었다. 지도 방안은 모두 강력해 보이지만, "망치가 있으면 모든 것이 못처럼 보인다" 는 것은 금물이다.
1, ModestMaps
이름에서 알 수 있듯이 ModestMaps 는 현재 사용 가능한 가장 작은 지도 라이브러리인 1KB 의 작은 지도 라이브러리입니다. 이것은 ModestMaps 가 몇 가지 기본적인 지도 기능만 제공한다는 것을 의미하지만, 이 점에 현혹되어서는 안 된다. Wax 와 같은 일부 확장 라이브러리의 협력으로 ModestMaps 는 즉시 강력한 지도 도구가 됩니다.
11, Leaflet
CloudMade 팀은 또 다른 소형화 지도 프레임워크인 Leaflet 을 통해 소형화 및 경량화를 통해 모바일 웹 페이지의 요구를 충족합니다. Leaflet 과 ModestMaps 는 강력한 커뮤니티 지원을 제공하는 오픈 소스 프로젝트로, 웹 사이트에 지도 응용 프로그램을 통합하는 데 이상적입니다.
12, PolyMaps
Polymaps 는 또 다른 지도 라이브러리이지만 주로 데이터 시각화 사용자를 대상으로 합니다. Polymaps 는 지도 스타일화 면에서 독특합니다. CSS 스타일 시트와 유사한 선택기는 빼놓을 수 없는 좋은 것입니다.
13, OpenLayers
OpenLayers 는 모든 지도 라이브러리에서 가장 신뢰할 수 있는 제품일 수 있습니다. 문서 주석이 완벽하지는 않고 학습 곡선이 매우 가파르지만 OpenLayers 는 특정 작업에 필적할 수 없습니다. 예를 들어, 다른 지도 라이브러리에는 없는 특수 도구를 제공할 수 있습니다.
14, Kartograph
Kartograph 의 표시선은 지도 그리기에 대한 재고이며, 우리 모두는 이미 Mercatorprojection 에 익숙해져 있지만 Kartograph 는 우리에게 더 많은 선택권을 제공합니다. 글로벌 데이터를 호출할 필요가 없고 특정 지역의 지도만 생성한다면 Kartogaph 는 당신을 눈에 띄게 할 것입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)
15, CartoDB
CartoDB 는 놓칠 수 없는 웹 사이트입니다. CartoDB 를 사용하여 양식 데이터를 지도와 쉽게 연결할 수 있습니다. CartoDB 가 최선의 선택입니다. 예를 들어 CSV 통신 주소 파일을 가져올 수 있습니다. CartDB 는 주소 문자열을 경도/차원 데이터로 자동 변환하고 지도에 표시할 수 있습니다. 현재 CartoDB 는 5 장의 지도 데이터시트를 무료로 생성할 수 있도록 지원하며, 더 많이 사용하려면 월비를 지불해야 한다.
ChartingFonts (아이패드 3 등 HD 모바일 장치가 보급됨에 따라) 웹 개발의 최신 트렌드 중 하나는 기호 글꼴을 글꼴과 통합 (기호를 글꼴로 변경) 하여 아름다운 벡터화 아이콘을 만드는 것입니다. FFChartwell 및 Chartjunk 와 같은 이러한 새로운 글꼴은 차트와 그래프를 표시하는 데 사용됩니다. OpenType 이 직면한 문제와 마찬가지로 모든 브라우저에서 지원할 수는 없지만, 가까운 장래에 이러한 벡터 글꼴은 데이터 시각화 작업에서 고려해야 할 요소가 될 것입니다. < P > 5 부: 고급 도구 < P > 데이터 시각화로 "심각한" 작업을 수행하려는 경우 온라인 시각화 도구나 웹 애플릿에 별로 관심이 없을 수 있습니다. 데스크톱 애플리케이션 및 프로그래밍 환경이 필요합니다.
16, Processing
Processing 은 데이터 시각화를 위한 간판 도구입니다. 간단한 코드를 작성하여 Java 로 컴파일하기만 하면 됩니다. 현재 웹 사이트가 Java 애플릿 없이 Processing 을 쉽게 사용할 수 있도록 하는 Processing.js 프로젝트도 있습니다. 포트가 Objective-C 를 지원하기 때문에 iOS 에서도 Processing 을 사용할 수 있습니다. Processing 은 데스크톱 애플리케이션이지만 거의 모든 플랫폼에서 실행할 수 있으며, 몇 년 동안 발전해 온 Processing 커뮤니티에는 현재 많은 인스턴스와 코드가 있습니다.
17, NodeBox
NodeBox 는 OSX 에서 2d 그래픽 및 시각화를 작성하는 응용프로그램입니다. Python 프로그램을 이해해야 합니다. NodeBox 는 Processing 과 비슷하지만 Processing 의 상호 작용 기능은 없습니다.
6 부: 전문가 도구
는 Excel 과 비교하여 전문 데이터 분석 도구입니다. 전문 데이터 분석가라면 아래에 소개할 도구에 대해 잘 알고 있어야 합니다 (그렇지 않은 경우). 아시다시피 SPSS 와 SAS 는 데이터 분석 업계의 표준 도구이지만, 이러한 도구는 비용이 많이 들고 대기업과 학술 기관만 사용할 수 있습니다. 다음은 강력한 커뮤니티 지원을 제공하는 몇 가지 무료 대체 도구를 소개하겠습니다. 오픈 소스 분석 도구의 성능은 오래된 전문 도구를 잃지 않으며 플러그인의 지원도 더 좋습니다.
18, R
는 큰 데이터 세트를 분석하는 통계 구성 요소 패키지로서 R 은 매우 복잡한 도구이며, 긴 학습 관행이 필요하며 학습 곡선도 이 문서에서 설명하는 도구 중 가장 가파르다. 하지만 R 은 강력한 커뮤니티와 구성 요소 라이브러리를 보유하고 있으며 계속 성장하고 있습니다. 당신이 R 을 통제할 수 있을 때, 모든 지불은 값어치가 있다.
19, Weka
당신이 데이터 과학자로 성장할 때, 당신은 개인 능력을 데이터 시각화에서 데이터 마이닝 영역으로 확장해야 합니다. Weka 는 속성에 따라 대량의 데이터를 분류하고 클러스터할 수 있는 훌륭한 도구이며, Weka 는 데이터 분석을 위한 강력한 도구일 뿐만 아니라 간단한 차트도 생성할 수 있습니다.
2, Gephi
Gephi 는 대규모 데이터 세트를 처리하고 아름다운 시각화 그래픽을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 데이터를 정리하고 분류할 수 있는 소셜 맵 데이터 시각화 분석 도구입니다. Gephi 는 매우 특수한 소프트웨어이자 매우 복잡하며, 다른 사람보다 먼저 Gephi 를 장악하면 너를 한 번 타게 할 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 지혜명언)