10种免费的数据可视化工具

尽管“高数据越多”的范式在执行官套件中可能看起来不错，但是，一旦一线业务经理挖掘大量新信息，就会遇到一个挑战：如何将所有这些数字转化为有用的东西。 如果您不能使用数据来影响您的业务决策，那么数据就没有多大价值，尽管电子表格长期以来一直是普通文件用户呈现数据的可接受的（即使是平庸的）方式，但新的数据泛滥是将此工具推到超出其实际限制的范围。 所需要的是使日常业务人员不仅可以构建令人愉悦的而且还可以提供信息丰富的数据可视化的方式，使他们可以快速轻松地呈现给领导和同事，或者在其公司网站上展示，并得到可靠的网络托管服务的支持。将大型数据可视化文件存储在其服务器上。 尽管重型数据分析仍然可以成为核心商业智能（BI）分析师的职权范围，但仍需要使以新方式可视化大量数据的能力民主化。 对于中小型企业（SMB），通向这种新型可视化方式的道路需要从一些免费工具开始，以便他们在投资前可以接触，学习和理解这一新学科。

在继续进行之前，让我们了解我们在这里谈论的内容。 术语“数据可视化”不一定是指SQL和PC图形建模的神秘融合。 它实际上只是一个通用术语，适用于任何图形化地解释新见解或数据集重要性的图形，而不仅仅是数字上的解释。 从技术上讲，您可以使用Microsoft Excel一键单击的简单饼图就是数据可视化。 但是，随着技术突然开始跨越我们习惯的传统数据库和电子表格的飞跃发展，使用大量新工具和技术就可以实现新型的数据可视化。 即使他们已经掌握了执行此操作的基本工具，但也围绕他们创建了一个谜，使许多用户无法尝试使用它们。

即使您无权使用具有相当先进的数据可视化功能的新型自助式BI工具中的一种，您仍然可以尝试使用该概念，因为任何人都可以使用许多第三方可视化工具使用网络浏览器。 我在下面列出了其中的10个。

1. Tableau Public。 这是正确的，因为它与我们的自助BI工具“编辑选择奖”获奖者Tableau Desktop本质上是同一平台。 该公司选择不让其免费版本功能差。 相反，这是Tableau的完整版本，可以免费下载，只有一个警告：您使用它创建的所有内容都是公开的，这意味着您将自动通过Tableau的可视化画廊在网络上使用它。

2. Tableau Gallery。 Tableau的库非常酷，可以自己进行提及，因为您无需下载该工具，也无需使用它来从库中受益。 此处的每个可视化文件都可以下载到文档和电子邮件中，或者通过Tableau提供的代码段嵌入到网页中。 其他人在一些真正令人印象深刻的数据可视化方面做了大量工作，Tableau精心策划了该内容并提供下载。 这不仅是商人的宝贵资源，对于研究人员，学生和新闻工作者来说，也是一个巨大的资源，他们不仅在寻找方法来美化和美化他们的内容，而且还希望保持最新。

Tableau Public

3. Microsoft Power BI。 这是我们的评论中最后一个毫不客气的插件，但我必须包括它，因为就像Tableau一样，可以免费下载Microsoft Power BI。 就像Tableau一样，Microsoft拥有一个可视化库，Power BI用户和人们都可以访问它们，而他们只是在寻找免费提供的可视化。

4. Google Data Studio。 Google Data Studio是Google Marketing Platform的一部分，它使用户可以构建其数据和仪表板的多个视图，而不是一次性的可发布出版物的可视化。 尽管它遵循Google要求一定学习曲线的传统，但是使用起来并不难。 它还与Google Analytics（分析）很好地集成在一起，可以进行强大的配对-尤其是因为这两个工具均提供免费版本。

5. Openheatmap。 此举旨在仅需单击一下即可将您的电子表格（可能带有某种地理数据）转换为有效的热图。 它可以与Google Spreadsheets一起使用，因此，如果要使用Openheatmap，则必须在其中导入Microsoft Excel电子表格。 但是考虑到可能的结果，这是一个相对琐碎的要求。

Openheatmap

6.传单。 这绝对不是面向新手的工具，因为它只是一个JavaScript库，您需要自己将其合并到数据可视化框架中。 但这是众所周知的，因为它是超轻量级的（仅33 KB），并且它不仅可以构建地图，而且还可以构建专门针对移动设备的交互式映射视觉效果。 即使对于我们已经审查过的某些商业BI工具来说，这也可能是一个艰巨的任务。 因此，如果您不害怕命令行或进行应用程序编程接口（API）调用，则将其签出。

7.数据包装器。 在德国柏林的Datawrapper GmbH公司的支持下，Datawrapper仍然是跨国公司，由来自欧洲和美国的设计师，开发人员和记者组成。 该工具是专门为希望创建快速，易于消化的可视化内容以陪同他们的报道的记者而设计的； 但是，它对于需要类似数据视图的人很有用。 虽然有支持该公司的付费版本，但还有一个免费计划，最高可以显示10, 000张图表，这将使许多SMB运营商在相当长的一段时间内保持满意。 该工具完全基于Web，并且该网站不仅包括访问机制，还包括Academy区域，您可以在其中学习有关如何使用Datawrapper的在线学习课程。 还有一个画廊区域，称为River，用户可以在其中上载数据及其可视化文件以进行共享。

数据包装器

8. Chartbuilder。 这是一个著名的图表创建工具，于2013年由财经新闻网站Quartz公开提供。Quartz是内部开发的工具，因此其记者可以直观地快速呈现数字数据，以使他们的故事脱颖而出。 具有讽刺意味的是，Chartbuilder本身并不是很漂亮，也不是供初学者使用的最简单的工具。 您将需要了解如何下载该工具并激活Python脚本以使其运行。

但是在那之后，只需将数据剪切并粘贴到工具中（这也不是一件漂亮的事，但是非常简单），然后生成可以通过工具或样式表进行调整的图形。 该工具的唯一缺点（除了前期的复杂性外）是，它不会像此列表中的其他大多数工具一样生成交互式可视化。 Chartbuilder仅创建静态图表，尽管这些图表非常精细，因为它只需要几步就可以实现从数字到光滑的已发布内容的功能。

9.信息很美。 这只是一个由其他人通过使用各种工具创建的引人注目的，预构建的可视化文件的不断增长的库。 该库很有趣，并且所有内容都可以下载，尽管您需要注意许可协议。 这些协议使个人（尤其是学生和学者）可以自由访问，但是，如果您希望将这些可视化用于商业工作，则需要花一些钱。 究竟多少取决于您是谁，以及与网站所有者进行的电子邮件交换。 只是警告您：我们已经要求为该故事的可视化付费，并且在请求之后的两个星期，我们仍然没有回音。 因此，如果快速周转是您日程安排的一部分，那么就去看看其他地方吧。

10.打开优化。 成功进行数据可视化的一个经常被忽视的基础是：数据转换。 在大数据试图提供跨不同数据源（例如电子表格）或从机器学习（ML）算法收集的长事务日志的见解时，今天尤其如此。

转换数据通常是指（对普通人而言）痛苦的过程，即获取一大堆不同的数字并将其转换为一组光滑的相关数据。 这意味着清理数据（格式化和错误检查），将其转换（从一种格式，例如本机Microsoft Excel更改为另一种格式，例如XML），然后将其提供给外部服务（例如网页和您正在使用的BI工具）使用。 如果您认为这可能是一项艰巨，费力的工作，令人费解的任务，那么您将是对的……除非您使用诸如Open Refine之类的数据转换工具。 该工具在Google的旗帜下开始崭露头角，但改名为独立工具。 它仍然是免费且易于使用的，因此，如果您要对大量不匹配的数据进行测试，然后将其检查出来。