社交网络可视化

一、社交惊艳:近百种数据可视化工具效果展示,网络总有一款适合你!

导读：俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代，可视没有一款好的社交数据可视化分析工具，光有团队怎么行？商场如战场，网络数据是可视把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，社交阿里用大数据成立了小微金融服务集团，网络而谷歌更是可视计划用大数据接管世界……不知不觉，数据已经成为我们生活中必不可少的社交利器。本文收集了各个平台各种行业的网络数据可视化分析工具，让你不仅大饱眼福，可视而且还可以让你事半功倍。社交

一款免费的网络新型大数据可视化分析工具，操作简单，可视支持多种数据源，上卷下钻，数据预测，聚类分析，相关性分析，数据联想，决策树，地图，组合图等功能。

Charting Fonts是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。

Gephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并且Gephi是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。

CartoDB是一个不可错过的网站，你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。

Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

Crossfilter既是图表，又是互动图形用户界面的小程序，当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变

Raphael是创建图表和图形的JavaScript库，与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML.

R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统

计相关的软件，但也有用作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商业软件MATLAB。

如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。

Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。

NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序，你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但没有Processing的互动功能。

Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。Processing可以在几乎所有平台上运行。

Leaflet是一个开源的JavaScript库，用来开发移动友好地交互地图。

Openlayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善。且学习曲线非常陡峭，但是对于特定的任务来说，Openlayers能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

PolyMaps是一个地图库，主要面向数据可视化用户。PolyMaps在地图风格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器。

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。

jsDraw2DX是一个标准的JavaScript库，用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、矩形、多边形、椭圆、弧线等图形。

iCharts提供可一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel表单和其他来源中获取数据。

Modest Maps是一个轻量级、可扩展的、可定制的和免费的地图显示类库，这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里能够与地图进行交互。

Many Eyes是一个Web应用程序，用来创建、分享和讨论用户上传图形数据。

Anychart是一个灵活的基于Flash/JavaScript(HTML5)的图表解决方案、跨浏览器、跨平台。除了图表功能外，它还有一款收费的交互式图表和仪表。

Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图，由两个libraries组成，从空间数据开放格式，利用向量投影的Python library以及post GIS，并将两者结合到SVG和JavaScript library，并把这些SVG资料转变成互动性地图。

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。

经常使用开源软件的朋友应该很熟悉ECharts，大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

Zoho Reports支持丰富的功能帮助不同的用户解决各种个性化需求，支持SQL查询、类四暗自表格界面等。

Quantum GIS(QDIS)是一个用户界面友好、开源代码的GIS客户端程序，支持数据的可视化、管理、编辑与分析和印刷地图的制作。

Tableau Public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。

Paper.js是一个开源向量图表叙述架构，能够在HTML5 Canvas运作，对于初学者来说它是很容易学习的，其中也有很多专业面向可以提供中阶及高阶使用者。

Dundas Chart处于行业领先地位的NET图表处理控件，于2009年被微软收购，并将图表产品的一部分功能集成到Visual Studio中。

TimeFlow Analytical Timeline是为了暂时性资料的视觉化工具，现在有alpha版本因此有机会可以发现差错，提供以下不同的呈现方式：时间轴、日历、柱状图、表格等。

Gantti是一个开源的PHP类，帮助用户即时生成Gantti图表。使用Gantti创建图表无需使用JavaScript，纯HTML-CSS3实现。图表默认输出非常漂亮，但用户可以自定义样式进行输出（SASS样式表）。

Smoothie Charts是一个十分小的动态流数据图表路。通过推送一个webSocket来显示实时数据流。Smoothie Charts只支持Chorme和Safari浏览器，并且不支持刻印文字或饼图，它很擅长显示流媒体数据。

Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。

Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表，基于Adobe Snap SVG框架，通过HTML标记和CSS来替代JavaScript对象，更容易集成各种先进的技术。

Fusion Charts Suit XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，为你提供令人愉悦的JavaScript图表体验。它是最全面的图表解决方案，包含90+图表类型和众多交互功能，包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示，可以帮助你快速创建图表。

Protovis是一个可视化JavaScript图表生成工具。

Arbor.Js提供有效率、以力导向的版面配置演算法，抽象画图表组织以及筛选更新的处理。

Highchart.js是单纯由JavaScript所写的图表资料库，提供简单的方法来增加互动性图表来表达你的网站或网站应用程式。目前它能支援线图、样条函数图。

Circos最初主要用于基因组序列相关数据的可视化，目前已应用于多个领域，例如：影视作品中的人物关系分析，物流公司的订单来源和流向分析等，大多数关系型数据都可以尝试用Circos来可视化。

NodeXLDE主要功能是社交网络可视化。

BirdEye是Decearative Visual Analytics，它属于一个群体专案，为了要提升设计和广泛的开源资料视觉化发展，并且为了Adobe Flex建视觉分析图库，这个动作以叙述性的资料库为主，让使用者能够建立多元资料视觉化界面来分析以及呈现资讯。

Visualize Free是一个建立在高阶商业后台集游InetScoft开发的视觉化软体免费的视觉分析工具，可从多元变量资料筛选并看其趋势，或是利用简单地点及方法来切割资料或是小范围的资料。

OpenStreetMap是一个世界地图，由像您一样的人们所构筑，可依据开放协议自由使用。

OpenHeatMap简单易用，用户可以用它上传数据、创建地图、交流信息。它可以把数据（如Google Spreadsheet的表单）转化为交互式的地图应用，并在网上分享。

GeoCommons可以使用户构建富交互可视化应用来解决问题，即使他们没有任何传统地图使用经验。你可以将实社会化数据或者GeoCommons保存的超5万份开源数据在地图上可视化，创造带交互的可视化分析作品，并将作品嵌入网站、博客或分享到社交网络上。

来源:悟空智能科技

二、什么是数据可视化

数据可视化，就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。

此外，数据可视化不仅限于涉及到数据的使用。也可能是可视化各种各样的信息，你可以将自己的想法与猜想与他人交流。如今，可以添加各种技术应用到数据可视化，甚至是选择交互式的可视化方法。

可视化大屏展示相比传统的用表格或文档展现数据的方式，很行领可视化能将数据以更加直观的方式展现出来，使数据更加客观、更具说服力。在各类报表和说明性文件中，用直观的图表展现数据，显得简洁、可靠。

在数据可视化图表工具的表现形式方面，图表类型表现的更加多样化，丰富化。除了传统的饼图、柱状图、折线图等常见图形，还有气泡图、面积图、省份地图、词云、瀑布图、漏斗图等酷炫图表，甚至还有GIS地图。这些种类繁多的图形能满足不同的展示和分析需求。

三、社交网络大数据是什么意思

社交网络大数据是指通过互联网社交网络平台采集和分析的大量数据。这些数据包括用户在不同平台上发布的文字、图像、音频、视频等内容以及用户在网络上产生的行为数据。社交网络大数据的产生和应用，使得企业、政府、媒体等各个领域的决策者可以更好地了解人们的兴趣、态度、偏好、社会关系等，为他们提供更好的决策依据。

对于企业、政府等机构而言，采集和分析社交网络大数据需要先选定一个目标平台，如微博、微信、Facebook、Twitter等。然后需要使用网络爬虫技术获取平台上的数据。接着，可以使用一些数据分析工具，如SPSS、R语言、Python等，对数据进行处理和分析。这些工具可以帮助用户对数据进行清洗、挖掘、分析和可视化，从而更好地发现数据背后的规律和趋势。

社交网络大数据的应用前景和风险？

社交网络大数据的应用前景广阔，可以应用于市场营销、舆情分析、社会调查、科学研究等多个领域。例如，企业可以利用社交网络大数据了解顾客需求、消费习惯、购买偏好等信息，从而更好地开展市场活动。政府可以利用社交网络大数据了解公众对政策的反应，及时做出调整。而社交网络大数据的应用也存在一定的风险，如用户隐私泄露、社会信任破坏等问题，需要制定相关的法规和政策进行规范。

参考资料:全链路监控