如何选择正确的数据可视化图表?

伴随着大数据时代的到来,数据可视化已然成为一个热门的话题。数据可视化,可以增强数据的呈现效果,方便用户以更加直观的方式观察数据,进而发现数据中隐藏的信息。数据可视化应用领域十分广泛也催生了大量数据库软件的产生,进入当前由JavaScript和SVG(可缩放矢量图形)主导的数据可视化时代。
高质量的可视化工具对于数据分析至关重要。目前市面上出现了几十种数据库,选择合适的数据库软件能让你的工作事半功倍。今天小编主要介绍三大JavaScript图表解决方案AnyChart、Highcharts以及Fusion Charts Suit XT,希望对您在挑选合适的可视化工具有所帮助。
概念:

AnyChart是基于JavaScript (HTML5) 的图表控件。使用AnyChart控件,可创建跨浏览器和跨平台的交互式图表和仪表。AnyChart 图表目前已被很多知名大公司所使用,可用于仪表盘、报表、数据分析、统计学、金融等领域。
FusionCharts Suite XT包括FusionCharts XT、PowerCharts XT 、FusionWidgets XT 、FusionMaps XT。支持 ASP、 ASP.NET、 PHP、 JSP、 ColdFusion、 Ruby on Rails、 JavaScript、甚至简单的HTML页面。它是你值得信赖的JavaScript图表解决方案,目前在全球有45万用户选择Fusioncharts来制作专业的JavaScript图表。
Highcharts是一款纯JavaScript编写的图表库,为你的Web网站、Web应用程序提供直观、交互式图表。当前支持折线、曲线、区域、区域曲线图、柱形图、条形图、饼图、散点图、角度测量图、区域排列图、区域曲线排列图、柱形排列图、极坐标图等几十种图表类型。

图表类型:

AnyChart提供众多的方式来呈现你的数据:折线图,样条曲线图,面积图,柱形图,条形图,饼图,散点图,仪表图,和极坐标图等多种图表类型可供选择。

FusionCharts Suite XT最全面的图表库,包含100多个图表和2000个地图。从基本的图表(2D和3D的折线图、柱状图、饼图等)到最复杂的(瀑布图、甘特图、烛台图、变焦折线图等),我们拥有业内最详尽的JavaScript图表,小工具和地图。

Highcharts支持折线、曲线、区域、区域曲线图、柱形图、条形图、饼图、散点图、角度测量图、区域排列图、区域曲线排列图、柱形排列图、极坐标图等图表类型。其中很多都可以结合在一个图表中使用。

打印和导出

AnyChart自带在任何印刷或数字媒体完美呈现的图表的强大输出引擎。你可以将图表导出为矢量或位图图像(PNG,JPG,SVG),你可以创建一个可打印的PDF文件或简单地从网页上直接打印。

通过对应的输出模式, Highcharts用户可以点击按钮将图表以PNG、JPG、PDF或者SVG格式输出,或者直接从网页打印图表。

有了FusionCharts,你可以轻松将所有的JavaScript图表下载/导出为你所需的格式 - JPEG、PNG、PDF或SVG。只需一行代码即可搞定!客户端和服务器端都支持导出。

配置简单

AnyChart配置无需任何开发技能,所有选项都有明确的名称并且公开为JavaScript对象符号结构。

设定Highcharts的配置选项不需要特殊的编程技巧。选项都是以JavaScript对象符号结构给出的,它们是一些关键字和值的集合,由冒号连接,逗号隔开,大括号分组。

本地JavaScript

AnyChart实现了通过利用本地浏览器技术而无需任何客户端插件如:Flash,Java或Silverlight。更重要的是,你可以自由选择你的服务器平台。AnyChart是纯JavaScript。

Highcharts仅基于本地浏览器技术,不需要动画和Java等客户端插件。甚至你的服务器上无需安装任何相关组件。不支持PHP或者ASP.NET。Highcharts只需要两个JS文件就可以运行:highcharts.js核心文件,另一个是jQuery、MooTools或者是原型框架。这些框架中的至少有一个已经使用到Web网页中了。

主题化和定制

AnyChart只需点击几下就能更改图表的外观,为你的用户提供定制和个性化的视觉体验。你可以从众多的主题中选择,也可以自己创建独特的视觉体验。

FusionCharts为你提供了完全的灵活性来根据自己的需求自定义图表。你可以通过我们提供的高级的主题引擎来集中控制你的图表像背景颜色、数据图颜色、字体等。FusionCharts凭借丰富的事件处理能力来控制你的图表在不同情况下的行为。

总结:AnyChart、Highcharts和FusionCharts Suite XT都是目前市面上比较流行的JavaScript图表库,它们功能强大,使用方便,本文简单对比了这三大JavaScript图表库功能,希望对你选择合适的JavaScript图表库产品时有所帮助。

原文地址:https://blog.51cto.com/14499080/2442559

时间: 2024-10-09 11:25:42

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百度数据可视化图表套件echart实战

最近我一直在做数据可视化的前端工作,我用的最多的绘图工具是d3.d3有点像photoshop,功能很强大,例子也很多,但是学习成本也不低,做项目是需要较大人力投入的.3月底由在亚马逊工作的同学介绍下使用了一下echart,一个由百度前端发起的canvas国产类库(官网:http://echarts.baidu.com/index.html).这个echart其实是在canvas类库zrender的基础上做的主题图库,优点有数据驱动,图例丰富,功能强大,支持数据拖拽重计算,数据区域漫游,全中文文档

Webstorm+Webpack+echarts构建个性化定制的数据可视化图表&&两个echarts详细教程(柱状图,南丁格尔图)

Webstorm+Webpack+echarts   ECharts 特性介绍 ECharts,一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表. ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化.   1.npm

数据可视化图表ECharts

介绍: ECharts是一个基于ZRender(轻量级Canvas类库)的纯javascript图表库,提供可交互.个性化的数据可视化图表. ECharts提供了折线图.柱状图.散点图.饼图.K线图,以及地图.热力图.关系图等多种图表API,并支持多图混搭. ECharts一直在交互上不断的改进,最新版的ECharts3支持坐标轴.维度上对数据进行过滤.缩放.平移.对于数据的改变,ECharts会找到两组数据的差异,结合动画去表现数据的变化.对于地理数据,加入了酷炫的特效. 使用起来简单.易上手

17种数据可视化图表,有哪些适用场景?

随着时代的发展,越来越多的数据量堆积,然而这些密密麻麻的数据的可读性较差并且毫无重点,而数据可视化更加直观有意义,更能帮助数据更易被人们理解和接受. 因此运用恰当的图表实现数据可视化非常重要,本文归结图表的特点,汇总出一张思维导图,帮助大家更快地选择展现数据特点的图表类型. 图表类型-思维指南 接下来本文将依次介绍常用图表类型,分析其适用场景和局限,从而帮助大家通过图表更加直观的传递所表达的信息. 1 柱状图 展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况. 适用:对比分类数据.局限:分类过

数据可视化图表详解(一)

数据可视化的方法有很多种,可视化专家Andrew Abela 认为可视化方法大致可分为6大类数十种方法,譬如数据可视化.信息可视化.概念可视化.战略可视化.象征可视化.复合可视化.

前端数据可视化插件(一)图表

摘要: 在大数据时代,很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表,从而能很直观地了解数据的走向,开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据.随着Web技术的发展,从传统只能依靠于flash.IE的vml,各个浏览器尚不统一的svg,到如今规范统一的canvas.svg为代表的html5技术,表现点.线.面要素的技术已经越来越规范成熟.我把前端数据可视化分为了五种: 图表 图谱 地图 关系图 立体图 我将按照顺序介绍64款前端可视化插件,下面就分享下34款图表插件 amchartsurl: http

55个最实用大数据可视化分析工具

该文转自[IT168 技术] 近年来,随着云和大数据时代的来临,数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取.归纳并简单的展现.传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合,通过不同的展现方式提供给用户,用于发现数据之间的关联信息.新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求,必须快速的收集.筛选.分析.归纳.展现决策者所需要的信息,并根据新增的数据进行实时更新.因此,在大数据时代,数据可视化工具必须具有以下特性: (1)实时性:数据可视化工具必须适应大数据时代数

盘点最实用的大数据可视化分析工具(1/4)

俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性:我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据科学家.设计师或数据分析员:我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化,图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息, 那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢?此时就需要倚仗大数据可视化(BDV)工具,因此,笔者收集了适合各个平台各种行业的多个图表和报表工具,这些工具中不乏有适用于NET.