?回顧今年5月，我為自己制定了一項(xiàng)挑戰(zhàn)——我想要在數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域嘗試使用盡可能多的應(yīng)用程序、庫(kù)和編程語(yǔ)言。為了在一個(gè)公平的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中比較這些工具，我運(yùn)用這些工具分別創(chuàng)建了相同的散點(diǎn)圖（也稱(chēng)為氣泡圖）。

?基于結(jié)果，我發(fā)布了兩篇文章：

?1.數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用程序(http://www.21jieyan.cn)；

?2.數(shù)據(jù)可視化庫(kù)和編程語(yǔ)言(http://www.21jieyan.cn)。

?所有工具的使用情況概述可以在這個(gè)Google電子表(http://www.21jieyan.cn )中找到?，F(xiàn)在我將從更高級(jí)的視角來(lái)比較這些工具羅列我的經(jīng)驗(yàn)所得。

?充分說(shuō)明：嘗試使用新工具之前，本實(shí)驗(yàn)深受已掌握工具的影響。按照工具使用時(shí)長(zhǎng)排序，它們是：Adobe Illustrator, Google Sheets, Tableau, R & ggplot2, d3.js, Processing, Raw, Lyra.

?以下GIF圖是我創(chuàng)建相同圖表所用到的12種不同應(yīng)用程序：

?下圖是所有圖表庫(kù)的不同輸出結(jié)果：

?讓我們開(kāi)始吧！以下是我的心得體會(huì)：

?“世上沒(méi)有完美的工具，只有針對(duì)特定目標(biāo)的優(yōu)質(zhì)工具！”

?數(shù)據(jù)可視化是一種廣泛運(yùn)用于不同子領(lǐng)域（例如科學(xué)、商業(yè)和新聞業(yè)）的溝通工具。不同領(lǐng)域有不同的需求 —— 但即使在數(shù)據(jù)新聞?lì)I(lǐng)域，數(shù)據(jù)可視化也有不同的方法和不同的目標(biāo)與之相對(duì)應(yīng)。不存在任何一個(gè)工具可以滿(mǎn)足所有的需求。

?下面是我在實(shí)驗(yàn)中遇到的一些相互矛盾的目標(biāo)：

?分析vs演示：你想使用工具來(lái)挖掘數(shù)據(jù)（R，Python）還是構(gòu)建面向公眾的可視化（D3.js, Illustrator）？Tableau，Ggvis，Plotly試圖建立兩者之間的橋梁，但我很樂(lè)意看到更多優(yōu)化的解決方案。

?針對(duì)這個(gè)矛盾點(diǎn)，以下是我對(duì)所有工具的劃分：

?數(shù)據(jù)管理：在創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化時(shí)，您是否會(huì)更改原始數(shù)據(jù)（例如更改某值或所有數(shù)值，添加行或列）？

?在一些應(yīng)用程序（如Illustrator）中，當(dāng)你對(duì)數(shù)據(jù)做了輕微的改動(dòng)時(shí)，你便需要重新構(gòu)建圖形。這是最不方便的數(shù)據(jù)管理，而且阻礙實(shí)驗(yàn)的進(jìn)程。較為方便的辦法是更改工具外部的數(shù)據(jù)，然后（再次）導(dǎo)入新數(shù)據(jù)更新可視化。 D3.js就是這種方式的一個(gè)例子。但是存在其他應(yīng)用程序比運(yùn)用代碼處理數(shù)據(jù)更加方便：導(dǎo)入數(shù)據(jù)之后，您可以直接更改或添加新的轉(zhuǎn)換列（列如：Plotly和Lyra）。

?圖表類(lèi)型vs創(chuàng)新型圖表：你只需要基本的圖表類(lèi)型，如條形圖或折線圖（Highcharts，Excel）或者你想要?jiǎng)?chuàng)建不可思議的圖表魔法（D3.js）？ 基于對(duì)D3.js的理解，我認(rèn)為創(chuàng)新型圖表庫(kù)必然伴隨著冗長(zhǎng)的代碼和陡峭的學(xué)習(xí)曲線。我在代碼處理中用一半的代碼重新創(chuàng)建了相同的圖表（Processing太糟糕了，不適合數(shù)據(jù)可視化）。然后運(yùn)用Lyra，這是一個(gè)在不變更代碼的前提下允許使用數(shù)據(jù)操縱視覺(jué)元素的所有屬性的應(yīng)用程序。

?動(dòng)態(tài) vs 靜態(tài)：你想要為網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建交互性的圖表（D3.js，Highcharts）嗎？ 或者你不介意最終創(chuàng)建一個(gè)PDF / SVG / PNG（R，Illustrator）？ 幾年前，交互性圖表被視為圣杯 - 但是近來(lái)人們似乎已經(jīng)從“看起來(lái)”轉(zhuǎn)向了開(kāi)始思考它的意義。（http://www.21jieyan.cn）

?而且，交互性圖表對(duì)于分析的部分也是很有意義的。 R語(yǔ)言中（如Ggvis和Plotly庫(kù)）使您可以輕松地將鼠標(biāo)懸停在可視元素上并查看原始數(shù)據(jù)。

?“世上沒(méi)有完美的工具，只有針對(duì)特定思維方式的好工具?！?/strong>

?在我發(fā)表文章之后，Alberto Cairo建議我嘗試了兩個(gè)使用起來(lái)令我很困惑的工具Yeeron和InZight（http://www.21jieyan.cn）。 另一方面，他指出Lyra（給了我很多啟示的工具）是很難使用的。Cairo和我有著不同的背景：他是一位記者兼顧設(shè)計(jì)師，但是他更傾向于認(rèn)為自己是一名記者，而我更傾向于認(rèn)為自己是一名設(shè)計(jì)師。他喜歡Quadrigram這種將圖形看作故事的一部分的工具，并且因其具有精選的設(shè)計(jì)默認(rèn)值。而我喜歡那種在繪圖的過(guò)程中給我完全自由的工具。

?人類(lèi)有不同的觀點(diǎn)和偏好，工具開(kāi)發(fā)者也是如此。他們帶著特定的信念設(shè)計(jì)工具，思考工具當(dāng)前的用法以及以后應(yīng)該如何運(yùn)作。但這些信念不一定與你的信念相符。工具開(kāi)發(fā)者深受現(xiàn)有工具、同行同仁以及用戶(hù)反饋的影響。因此，工具不可能適用于每個(gè)人，特別是在數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)新聞?lì)I(lǐng)域，工具開(kāi)發(fā)者和使用者有著非常不同的背景：新聞媒體人，統(tǒng)計(jì)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，設(shè)計(jì)等等。如果一個(gè)工具適合為我工作，我不能認(rèn)為它會(huì)讓所有人滿(mǎn)意。

?“我們?nèi)匀惶幱谝粋€(gè)“應(yīng)用程序服務(wù)簡(jiǎn)易生活，代碼引致精彩人生”的世界?！?/strong>

?大多數(shù)應(yīng)用程序都是很容易學(xué)習(xí)的，但是功能有限。大多數(shù)編程語(yǔ)言/圖表庫(kù)較難掌握，但可以提供更多的靈活性和選擇性。下面的圖表是我對(duì)靈活性和學(xué)習(xí)困難程度之間關(guān)系的一些主觀想法。

?令人失望的是情況依然如此。編程不應(yīng)該作為讓數(shù)據(jù)新聞?lì)I(lǐng)域家喻戶(hù)曉的先決條件。而且實(shí)際上代碼對(duì)于很多人來(lái)說(shuō)仍然是可望而不可即的。我們需要從問(wèn)題的兩端同時(shí)開(kāi)展工作。幫助人們進(jìn)入代碼的世界可以使他們?cè)诙唐谥懈械綒w屬感。但我們?nèi)詰?yīng)該繼續(xù)從事開(kāi)發(fā)高度靈活、用戶(hù)友好型的應(yīng)用程序給更多的人帶來(lái)長(zhǎng)遠(yuǎn)的影響，這可以使他們?cè)诎倜χ薪邮茏詈玫臄?shù)據(jù)可視化規(guī)則教學(xué)。

?我們歡迎像Plotly，Tableau，Lyra和NodeBox這樣通過(guò)點(diǎn)擊和拖動(dòng)界面提供高度靈活性的應(yīng)用程序。我很想看到更多這樣的程序。創(chuàng)建與代碼一樣強(qiáng)大的用戶(hù)界面“只是”一項(xiàng)設(shè)計(jì)上的挑戰(zhàn)。

?“每一種工具都為你指引了一條路徑?！?/strong>

?我的前NPR視覺(jué)隊(duì)友布萊恩·博耶在他的一篇文章（http://www.21jieyan.cn）中提到。那么什么是可用的路徑，你會(huì)去選擇沿著哪一條路徑呢？

?我的路徑心象圖如下圖所示：

?就個(gè)人而言，我認(rèn)為自己只可以熟練地掌握“簡(jiǎn)易方便圖表”和“分析圖表（你應(yīng)該發(fā)表）”的一小部分。通過(guò)這個(gè)實(shí)驗(yàn)，我很明確地想要更深入地了解“圖表分析”。而且我想更多地研究“創(chuàng)新型的外部圖表”。同時(shí)也想通過(guò)Lyra來(lái)處理更多的原型。

?你目前選擇的路徑是什么，為什么？哪些路徑未被充分開(kāi)發(fā)呢？希望您可以通過(guò)電子郵件：lisacharlotterost@gmail.com或Twitter（@lisacrost）與我分享（http://www.21jieyan.cn）。

?最后，非常感謝Brian Boyer，Maarten Lambrecht和Lindsay Muscato對(duì)此作品的寶貴反饋； 同時(shí)感謝Ben Fry，Christopher Groskopf以及許多其他工具制造商，他們幫助我理解數(shù)據(jù)可視化工具場(chǎng)景。

?作者介紹：

?Lisa Charlotte Rost

?Lisa喜歡設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)可視化，目前在華盛頓特區(qū)的國(guó)家公共廣播電臺(tái)擔(dān)任Knight-Mozilla OpenNews研究員。當(dāng)她不在開(kāi)會(huì)或者幫助NPR網(wǎng)站創(chuàng)建圖形時(shí)，她便在博客（http://www.21jieyan.cn）或Twitterabout（http://www.21jieyan.cn）發(fā)布與數(shù)據(jù)相關(guān)的文章。當(dāng)她回到柏林時(shí)，她為OpenDataCity，SPIEGEL和Tagesspiegel做過(guò)設(shè)計(jì)，在大學(xué)中擔(dān)任數(shù)據(jù)可視化教學(xué)，并且組織開(kāi)展了Data Viz Meetup。

?來(lái)源：http://www.21jieyan.cn

?作者 | Lisa Charlotte Rost

?編譯團(tuán)隊(duì) | 蔣寶尚 楊捷

?注：本稿件摘自入駐數(shù)據(jù)觀自媒體-大數(shù)據(jù)文摘，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明來(lái)源，百度搜索“數(shù)據(jù)觀”獲取更多大數(shù)據(jù)資訊。

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責(zé)任編輯：陳近梅