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开源数据可视化工具RAW.zip
共77个文件
js:29个
png:24个
csv:6个
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2019-07-17
08:54:56
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使用Raw你可以在数分钟内就轻松完成一些高级数据可视化工作(当然,你最好能先拜读一下flowingData的Nathan Yau的讲解)。整个过程相当简单:从一个电子表格(甚至web页面中)中拷贝数据–选择数据可视化类型(Raw会推荐最合适的类型)–然后拖动所要分析的数据到预先定义的分析类别(如下图,非常直观)。然后你可以下载矢量、PNG或JSON格式的分析结果。 Gigaom的记者在试用Raw时对NFL的四分卫综合数据进行了可视化分析,初步分析直接从NFL网站拷贝数据,如果需要进行一些深入的分析,例如增加球员分类条件按,你可以在Excel表格中增加一列,然后重新拷贝到Raw中处理。结果如下图: 介绍内容来自 http://www.ctocio.com/ccnews/13664.html
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raw-master.zip (77个子文件)
raw-master
css
raw.css 22KB
partials
main.html 16KB
templates
dimensions.html 342B
colors.html 1KB
data
letters.tsv 2KB
lineup.tsv 1KB
music.csv 11KB
countriesGDP.csv 1KB
animals.tsv 4KB
cities.csv 2KB
dispersions.csv 1KB
orchestra.csv 4KB
multivariate.csv 21KB
titanic.tsv 127KB
charts
treemap.js 3KB
horizonChart.js 6KB
scatterPlot.js 5KB
alluvial.js 7KB
parallelCoordinates.js 3KB
smallMultiplesArea.js 5KB
sunburst.js 3KB
packing.js 3KB
barChart.js 8KB
beeswarmPlot.js 10KB
clusterDendrogram.js 2KB
boxPlot.js 6KB
bumpChart.js 9KB
voronoi.js 2KB
hexagonalBinning.js 5KB
streamgraph.js 9KB
chart.js 2KB
contourPlot.js 6KB
convexHullMultiple.js 7KB
circularDendrogram.js 2KB
pieChart.js 6KB
gantt.js 8KB
index.html 12KB
js
controllers.js 13KB
analytics.sample.js 382B
filters.js 470B
directives.js 21KB
app.js 502B
services.js 3KB
LICENSE 10KB
imgs
circlePacking.png 49KB
raw_header.jpg 50KB
pieChart.png 19KB
parallelCoordinates.png 229KB
dendrogram.png 36KB
gantt.png 11KB
scatterPlot.png 24KB
sunburst.png 44KB
rawgraphslogo.png 2KB
cover-for-socials.jpg 355KB
smallMultiples.png 17KB
streamgraph.png 19KB
contourplot.png 62KB
images.ai 1.97MB
multipleConvexHull.png 18KB
beeswarm.png 34KB
voronoi.png 19KB
treemap.png 15KB
binning.png 34KB
bumpChart.png 67KB
horizon.png 48KB
barChart.png 7KB
alluvial.png 55KB
circularDendrogram.png 57KB
simplescatteplot.png 12KB
boxplot.png 13KB
CONTRIBUTING.md 3KB
favicon-l.png 2KB
.gitignore 71B
lib
raw.js 23KB
README.md 9KB
bower.json 2KB
favicon.ico 32KB
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