开源的数据可视化网站有哪些？
因保密原因。只能部署到公司内网，所以不能使用在线网站。
相比于传统报表，可视化大屏的更能让企业复杂业务产生的海量数据呈现地更加直观、简明且易于被人接收。本文将详细介绍低代码数据可视化开发平台 FlyFish 的功能特性以及 FlyFish 与其他热门数据可视化开发平台的优劣势对比分析。
FlyFish是一款面向开发者的数据可视化编排平台，为数据可视化开发场景提供了高效的一站式解决方案。
同时，FlyFish也提供了灵活的拓展能力，支持组件开发、自定义函数与全局事件等配置，让开发者面对复杂需求场景时也能保证高效开发与交付。
了解数据可视化领域的开发者应该知道，目前市面上的可视化产品种类繁多，竞争异常激烈，如阿里的DataV，帆软等，就算在图表库方面，也有Apache Echarts这种知名项目。
既然市面上已经有这么多成熟的可视化产品，我们为什么还要推出FlyFish，难道是在重复造轮子么？
所以下面我们来着重分析一下，FlyFish 与目前市面上主流的可视化产品的差异点在哪里
DataV是一款强大的数据可视化产品，主打非开发者人群，不懂技术的人也可以通过图形化的界面搭建可视化应用。
与Data V类似的平台还有不少，比如EasyV、帆软等，但与这些平台化产品不同的是，FlyFish 面向的是广大的开发者人群。 虽然FlyFish也具备通过拖拉拽的方式快速生成一张大屏的能力。但是，在开发者的用户体验上，我们也做了大量的工作，最重要的一点是，FlyFish拥抱开源 。
我们坚信，一款面向开发者群体的产品，开源是必不可少的选项，只有拥抱开源，FlyFish才具有成为一款优秀数据可视化产品的基因。
在产品层面，面向开发者人群，FlyFish支持组件的自定义开发、自定义函数与全局事件等配置。同时，FlyFish兼容目前市面上所有主流的前端技术栈，开发者可以使用前端任何技术栈在FlyFish上开发组件
GitHub地址：https://github.com/CloudWise-OpenSource/FlyFish
Gitee地址：https://gitee.com/CloudWise/fly-fish
Echarts是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库，目前有许多开发者都基于Echarts开发可视化组件与应用。
但是Echarts仅仅是个图表库，并不具备平台能力。而FlyFish底层渲染引擎可以完美兼容Echarts等主流组件库。FlyFish的平台能力加上Echarts丰富的组件库，开发者可以快速的开发出大屏应用。
总结一下，FlyFish与目前主流的可视化工具的区别主要有以下几个点面向开发者群体，为开发者提效核心功能完全开源底层渲染引擎兼容Echarts等主流图表库具有强大的平台能力平台兼容所有主流的前端开发技术栈优秀的组件扩展能力
下面，我们以FlyFish企业版为例，看看FlyFish都具有哪些强大的平台化能力。
核心资源信息一览，支持快捷跳转各页面查看详情。快速上手，支持快捷创建应用，也能直接使用模板进行创建。
针对不同业务场景，添加对应的项目信息，用于不同场景的业务管理。
针对不同的项目，可配置对应的应用、组件信息多个应用、组件信息构建出完整的项目信息。
展示所有应用信息。当前系统包含2DV大屏、3D大屏两种类型的大屏应用信息。
开发应用：配置大屏页面、组件信息。组件作为最小元素拼接出所有页面的展示信息。同时组件可作为按钮联动多个页面的交互。
可在线开发组件，也可将已有组件直接导入，开发完成的组件需上传组件库才能用于项目。
在编辑区编辑组件信息，可视化区展示可视化组件信息。对组件信息执行编译、安装依赖（可选）、更新上线的操作后，组件才能上传组件库并用于项目。
内置各种常用组件，用于应用开发。包括仪表盘、水波球、看板、线图看板、面积趋势图、趋势图、筛选条件等。
应用模板库收录并展示成熟的大屏模板，其他项目可直接使用模板创建新的大屏应用。开发并脱敏完成的应用，可上传至应用模板库，支持被所有用户直接使用、并开发自己的应用。
组件库收录并展示了已发布的成熟组件，其他项目可以直接复用。
API列表提供对API的信息接入和集中纳管，接口分组分类清晰，接口文档标准规范。支持对接入的接口进行访问控制和授权控制。
应用管理功能支持创建和管理所有应用身份，支持与API建立授权关系。
FlyFish 独立登录场景下，支持用户注册账号，在用户列表可以查看和管理所有用户信息。启用状态下的用户才能被授予角色权限。
角色是每个用户在低代码开发平台内的身份。对每个角色分别设置菜单权限，从而达到为所有用户授权的效果。
未来，FlyFish在开源方面将持续加码，我们会将下面这些适合个人开发者的功能全部开源出来增加数据源管理对接HTTP API数据源支持对数据源进行模型建表支持根据数据表进行SQL查询支持创建网格化画布应用支持响应式布局
最后，欢迎社区的所有开发者和我们一起共建FlyFish的开发者生态。
目前，FlyFish 的组件现金激励计划正在进行中，开发组件，领取万元现金
活动地址： http://bbs.aiops.cloudwise.com/t/Activity
说到景观专业做数据分析最全面最专业的软件，同学们脑中第一选项必然是arcgis啦。有了它你不需要别的分析类软件就可以生成一系列的土壤交通航线图。但摸索过arcgis的同学都知道, 除了学它是一个难点，而且找数据的过程也让人十分头大，需要在谷歌的海洋里苦苦搜索SHP文件，今天就提供给大家几个好用的数据来源。
官网地址：http://www.gscloud.cn/
地理空间数据云是中科院提供的数据，可以说是国内比较全的数据来源了。里面有很多的免费数据，可以看到有高程相关的数据，大气污染值的数据以及landsat遥感图片等。比如说景观方面经常会分析到的空气质量，在这里就可以看到一氧化碳，PM值和臭氧的各种数据。（年份都比较久远了，但对于学生作业来也已经够啦）
如果是要下载高程数据，就在注册账号后，再点击选择数据集就可以框选位置下载了～（一般做景观分析图用30M分辨率数据）
官网地址：http://tddc.mnr.gov.cn/to_Login
这是以行政区域划分的土地利用类型数据。每个省还会给一个简单的土地利用介绍，可以说是很贴心了～
官网地址：https://www.beijingcitylab.com/
北京城市实验室（BCL）是一个研究社区，致力于（但不限于）研究中国首都北京。该实验室致力于采用跨学科方法量化城市动态，为城市规划和治理提供新见解，并最终产生可持续城市发展所需的城市科学。虽然涉及的范围不广但可以看到一些非常有趣的图纸~ （比如说数字化的乾隆京城全图）
官网地址：https://www.openstreetmap.org
下载交通路网图可以使用Open Street Map ，下载osm数据，再利用Global Mapper 转成Shapefile图形数据使用。（网上可以搜到相关教程）
之后就是国外的数据介绍了，国外的数据来源相对比较全面。基本欧美每个城市都有自己的数据库，谷歌一下就可以查到。下面是数据较多的几个网站：
官网地址：https://viewer.nationalmap.gov/advanced-viewer/
Usgs可以下载到免费的Landsat8的数据，可以通过在gis里面的运算生成绿地,水,城市等各种landuse图示。但要注意这些文件一般都比较大，一份文件有800M左右，建议连上迅雷在早上下载。（不知道为什么晚上的迅雷也会变得很慢）
国内数据下载地址：http://westdc.westgis.ac.cn/data/611f7d50-b419-4d14-b4dd-4a944b141175
全球数据下载地址：http://www.fao.org/soils-portal/soil-survey/soil-maps-and-databases/harmonized-world-soil-database-v12/en/
这个数据库非常有用，基本上可以知道有关土壤的一切了，土地的含水量，沙土的类型，酸碱度等等等等。而且细分为了上层土壤属性（0-30cm）和下层土壤属性（30-100cm）。同时！这个数据库还自带一个很简单的客户端（或者说是小应用），可以直观的看到全球的土壤数据，不会Gis的小伙伴也可以在赶ddl的时候利用现成的可视化数据出一张分析图啦。
这是下载的部分土壤数据。
除此之外 一些特殊的分析数据可以在这些网站下载：
自然灾害数据：https://earthquake.usgs.gov/
寒区旱区科学数据中心：http://data.casnw.net/portal/
国家气象科学数据中心：http://data.cma.cn/
人口统计数据：https://www.worldpop.org/
全球生物多样性信息网络（GBIF）：https://www.gbif.org/
最后当我们拥有了一个范围内的数据后，别忘了利用DADM datahttps://gadm.org/index.html下载行政边界把自己需要的地区数据单独切割出来哦~（这里面据说有关中国的敏感地区的划分是有误的，要留意一下下）
伟大的可视化有一些神奇之处，它可以为用户提供关于当前主题的全新视角。
下文所提到的这些网站，将帮助你练习探索以一种有意义的方式发现数据背后的真相。https://flowingdata.com/
网站作者Nathan Yau，中文译作邱南森，是美国的统计学家和数据可视化专家。
他本科阶段获得了加州大学伯克利分校（the University of California, Berkeley）的电气工程和计算机科学学士学位，2007年他在加州大学洛杉矶分校获得理学硕士学位，并于2013年获得该校统计学博士学位。
邱南森以其FlowingData博客而闻名，他在该博客中发表有关信息设计和分析以及其他专业人员创建的与可视化和数据科学相关的项目的写作和教程。
他还出版过两本数据可视化方面的专著，分别是：
《Visualize This》（中文版书名为《鲜活的数据》）
以及《Data points : visualization that means something》
（中文版书名为《数据之美：一本书学会可视化设计》）
这两本书都很精彩，我个人通读过不止一遍，收获甚多，推荐。https://datavizblog.com/
这是一位可视化专家的博客，全称是Michael Sandberg's Data Visualization Blog，作者Michael Sandberg：
他过去八年来一直在撰写有关数据可视化的博客，
他的博客主要关注几个主题领域：数据可视化信息图表商业情报数据科学数据伦理数据可视化的历史方面（例如，约翰·斯诺的霍乱地图）用数据叙事数据准备与BI和Analytics（分析）专业人士的访谈与社会问题以及社会公益相关的数据垃圾地图摄影建筑学......
这位作者主要使用tableau进行可视化作品的创作。https://viz.wtf/
WTF Visualizations，顾名思义，这个网站通过展示一些毫无意义的、错误的或糟糕的可视化，讨论其设计与制作过程中的具体问题。
比如他们最近展示的一些 WTF Visualizations：
WTF?!
http://www.dear-data.com/all
这个网站有两位作者，Giorgia Lupi 和 Stefanie Posavec，她们两位是手绘数据可视化的代表人物。
Lupi1981年生于意大利。当她还是个小女孩时，她会花费大量的时间来收集各种物品并将它们整理到文件夹中：彩色纸片，小石头，祖母纽扣上的纺织品，销售收据以及更多的东西。
在她的收藏中。她说过，她很高兴根据其宝藏，大小，颜色和尺寸对宝藏进行组织和分类。她说过她从小就对数字，对规则和系统进行分类和分类的兴趣，这说明了她的作品的起源以及对玩数据的渴望。
2011年，Lupi与他人共同创立了研究与设计公司Accurat，该公司将设计与数据结合起来以创建数据可视化，界面和工具。
2014年，Lupi与Stefanie Posavec一起启动了“Dear data”项目。为期一年的每周，Lupi和Posavec通过邮件交换了一个“数据图”，即代表她们日常生活一部分的手绘数据可视化。
在长达一年的合作之前，她们只见过两次面。该项目的前提是直接测试一个人如何通过读取数据来认识某人。
每周都要交换明信片，数据的一面是图纸，另一面是详细的要点或图例。其中一些主题包括：一周的负面思想，一周的工作空间和一周的新事物。
该项目与设计师Nicholas Felton等量化的自我项目具有表面相似性的年度报告量化并代表了生活事件，例如阅读的书籍或参观的地方数量，但更具个人性，分析性更强，用手绘插图代替了计算机生成的图表。
Dear data项目，取得了很好的反响，2015年获得了两项信息之美奖（2015 Information is Beautiful Awards）的金奖，以及其它一些设计类奖项。
她们的部分作品被美国现代艺术博物馆永久收藏，并合作出版了手绘数据可视化的专著：
《Dear data》（中文版书名为《亲爱的数据》）
这个网站有这个项目的所有手绘数据可视化作品展示，比如下面这些：
https://junkcharts.typepad.com/
网站作者 Kaiser Fung 在数据科学和高级分析方面提供辅导，咨询和培训服务。
他既是领先的数据可视化博客的作者，也出版了两本统计思维和数据科学领域的畅销书：
他的这个数据可视化博客，内容主要是对垃圾图表的批判及给出优化的建议。
质量非常高的博客。https://city-informatics.com/
这个博客是澳洲新南威尔士大学的一位在读博士建立的，他试图通过快速发展的数据科学和可视化技术来分享城市规划思维的进展，主题包括交通、计算地理、可达性、绘图、建模和制作。
下面是几幅他的可视化作品：
https://www.theguardian.com/data/series/show-and-tell
来自英国老牌新闻报纸《卫报》的可视化。
卫报是英国的日报。它成立于1821年，当时名为“曼彻斯特卫报”，并于1959年更名。
《卫报》图表几幅：
http://www.perceptualedge.com/
这个博客我吹过无数次了，作者是广受推崇的数据可视化大师Stephen Few。
博客首页3句箴言，都在强调可视化的首要原则——“简洁”：
Simplicity, simplicity, simplicity.
Henry David Thoreau
Simplicity is the ultimate sophistication.
Anonymous
Seek simplicity and distrust it.Alfred North Whiteheadhttp://feltron.com/
尼古拉斯·费尔顿（Nicholas Felton）是一位信息图表设计师。
他最著名的设计项目是“量化生活”的Feltron项目——《个人年度报告》，从2005年开始，直到2014年，他记录了他生活中的细节，包括有关他去过的地方，他听过的音乐以及他的日常活动等数据（从他自己的内存，日历，照片等渠道中收集），并将其转换为一系列信息图表。
下面是他最后一份量化生活的个人报告《The Feltron Annual Report 2014》的部分：
令人惊叹。https://vizualize.tumblr.com/
Tumblr（官方中文名：汤博乐；民间多译作汤不热）是一个轻博客社交网络平台，该平台的可视化专题里也有不少质量高的作品。https://www.informationisbeautifulawards.com/
网站创始人David McCandless（生于1971年）是英国的数据新闻记者、作家和信息设计师。
他着迷于使用数据可视化和信息设计来讲述新的故事、传达有趣的想法、做出决策等，因此创办了这一可视化博客：Information Is Beautiful
这一博客主要展示世界范围内优秀的可视化作品，不限工具和题材。
该博客在数据可视化和信息设计领域取得了广泛的影响。
David McCandless本人也分别在2009年和2014年出版了两本数据可视化方面的图册：
《Information is Beautiful 》（中文版书名为《信息之美》）
《Knowledge is Beautiful 》（中文版书名为《知识之美》）
这两本书我还没看，不知道质量如何。
2012年，网站创始人David McCandless与时任Kantar创意总监的Aziz Cami合作设立了数据可视化领域最有影响力的信息之美奖（The Information is Beautiful Awards）。
该奖项由专家小组和公众投票进行评审。它向世界范围内各行各业的创作者开放—冉冉升起的新星，学生，个体从业者，成熟的工作室，媒体品牌，非政府组织等等。
所有入围名单的参与者都将在该博客的展示区中被推荐；所有入围者都将在年底免费获得我们有趣而奢华的颁奖典礼门票，最后的得奖者将获得现金、奖杯和广泛的媒体报道，以表彰他们在数据可视化，信息图表，互动和信息艺术方面的卓越表现。
目前该奖项已经举办了8届（2020年至今因疫情原因停办），其间诞生了很多精美的、令人赞叹的可视化作品。
一些获得信息之美奖金奖的作品：
关于Kantar（凯度）：
Kantar Group是一家总部位于英国的数据分析和品牌咨询集团公司，成立于1992年。它拥有约30,000名员工，在100个国家/地区从事各种研究领域，包括社交媒体监控，广告效果，消费者和购物者的行为以及公众舆论。它比其他任何洞察力公司更了解人们的想法，感觉和行为。
自2019年以来，Kantar被贝恩资本私人股权公司（Bain Capital Private Equity）收购并拥有多数股份，之前是全球最大广告公司WPP的一部分。
其全球总部位于英国伦敦。主要竞争对手包括GfK，尼尔森，益普索和埃森哲。http://www.thefunctionalart.com/
该网站的主要内容包含对信息图形和可视化的介绍，它通过图表、图形、地图和示意图（charts, graphs, maps, and diagrams）的方式传达事实和数据。
Alberto Cairo，1974年出生于西班牙拉科鲁尼亚，信息设计师兼教授，也是迈阿密大学（UM）传播学院视觉新闻学的the Knight Chair（骑士主席?)。他还是UM计算科学中心可视化程序的主任。他曾在西班牙和巴西的媒体出版物中担任信息图形主管。
Alberto Cairo 是世界范围内知名的数据可视化专家，出版过如下几本专著：
