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和你一起學習大數(shù)據(jù)，這里【大數(shù)據(jù)科學】。

如今學習應用數(shù)據(jù)可視化的渠道有很多，你可以跟蹤一些專家博客，但更重要的一點是實踐/實操，你必須對目前可用的數(shù)據(jù)可視化工具有個大致了解。

以下是Netmagzine列舉的二十大數(shù)據(jù)可視化工具，無論你是準備制作簡單的圖表還是復雜的圖譜或者信息圖，這些工具都能滿足你的需要。更加美妙的是，這些工具大多免費。

入門級工具

1. Excel

Excel的圖形化功能并不強大，但Excel是分析數(shù)據(jù)的理想工具，上圖是Excel生成的熱力地圖

作為一個入門級工具，Excel是快速分析數(shù)據(jù)的理想工具，也能創(chuàng)建供內(nèi)部使用的數(shù)據(jù)圖，但是Excel在顏色、線條和樣式上可選擇的范圍有限，這也意味著用Excel很難制作出能符合專業(yè)出版物和網(wǎng)站需要的數(shù)據(jù)圖。但是作為一個高效的內(nèi)部溝通工具，Excel應當是你百寶箱中必備的工具之一。

2. CSV/JSON

CSV(逗號分隔值)和JSON（JavaScript對象注釋）雖然并不是真正的可視化工具，但卻是常見的數(shù)據(jù)格式。你必須理解他們的結構，并懂得如何從這些文件中導入或者導出數(shù)據(jù)。以下將要介紹的所有數(shù)據(jù)可視化工具都支持CSV、JSON中至少一種格式。

在線數(shù)據(jù)可視化工具

1. Google Chart API

Google Chart API工具集中取消了靜態(tài)圖片功能，目前只提供動態(tài)圖表工具。能夠在所有支持SVG\Canvas和VML的瀏覽器中使用，但是Google Chart的一個大問題是：圖表在客戶端生成，這意味著那些不支持JavaScript的設備將無法使用，此外也無法離線使用或者將結果另存其他格式，之前的靜態(tài)圖片就不存在這個問題。盡管存在上述問題，不可否認的是Google Chart API的功能異常豐富，如果沒有特別的定制化需要，或者對Google視覺風格的抵觸，那么你大可以從Google Chart開始。

2. Flot

Flot是一個優(yōu)秀的線框圖表庫，支持所有支持canvas的瀏覽器（目前主流的瀏覽器如火狐、IE、Chrome等都支持）。

3. Rapha?l

Rapha?l是創(chuàng)建圖表和圖形的JavaScript庫，與其他庫最大的不同是輸出格式僅限SVG和VML。SVG是矢量格式，在任何分辨率下的顯示效果都很好。

4. D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞云等。雖然D3能夠提供非?；ㄉ诘幕訄D表，但你在選擇數(shù)據(jù)可視化工具時，需要牢記的一點是：知道在何時保持簡潔。

5. Visual.ly

如果你需要制作信息圖而不僅僅是數(shù)據(jù)可視化，目前也有大把的工具可用。Visual.ly就是最流行的一個選擇。雖然Visual.ly的主要定位是：“信息圖設計師的在線集市”，但是也提供了大量信息圖模板。雖然功能還有很多限制，但是Visual.ly絕對是個能激發(fā)你靈感的地方。

互動圖形用戶界面（GUI）控制

如果數(shù)據(jù)可視化的互動性強大到可以作為GUI界面會怎樣？隨著在線數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展，按鈕、下拉列表和滑塊都在進化成更加復雜的界面元素，例如能夠調(diào)整數(shù)據(jù)范圍的互動圖形元素，推拉這些圖形元素時輸入?yún)?shù)和輸出結果數(shù)據(jù)會同步改變，在這種情況下，圖形控制和內(nèi)容已經(jīng)合為一體。以下這些工具能夠幫你實現(xiàn)這些功能：

1. Crossfilter

當我們?yōu)榉奖憧蛻魹g覽數(shù)據(jù)開發(fā)出更加復雜的工具時，我們已經(jīng)能夠創(chuàng)建出既是圖表，又是互動圖形用戶界面的小程序。JavaScript庫Crossfilter就是這樣的工具。

Crossfilter應用：當你調(diào)整一個圖表中的輸入范圍時，其他關聯(lián)圖表的數(shù)據(jù)也會隨之改變。

2. Tangle

JavaScript庫Tangle進一步模糊了內(nèi)容與控制之間的界限。在下圖這個應用實例中，Tangle生成了一個負載的互動方程，讀者可以調(diào)整輸入值獲得相應數(shù)據(jù)。

地圖工具

地圖生成是web上最困難的任務之一。Google Maps的出現(xiàn)完全顛覆了過去人們對在線地圖功能的認識。而Google發(fā)布的Maps API則讓所有的開發(fā)者都能在自己的網(wǎng)站中植入地圖功能。

近年來，在線地圖的市場成熟了很多，如果你需要在數(shù)據(jù)可視化項目中植入定制化的地圖方案，目前市場上已經(jīng)有很多選擇，但是知道在何時選擇何種地圖方案則成了一個很關鍵的業(yè)務決策。地圖方案看上去功能都很強大，但是切忌：“有了一把錘子，看什么都像釘子?！?/span>

1. Modest Maps

顧名思義，Modest Maps是一個很小的地圖庫，只有10KB大小，是目前最小的可用地圖庫。這似乎意味著Modest Maps只提供一些基本的地圖功能，但是不要被這一點迷惑了。在一些擴展庫的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻會變成一個強大的地圖工具。

2. Leaflet

CloudMade團隊為大家?guī)砹薒eaflet，這是另外一個小型化的地圖框架，通過小型化和輕量化來滿足移動網(wǎng)頁的需要。Leaflet和Modest Maps都是開源項目，有強大的社區(qū)支持，是在網(wǎng)站中整合地圖應用的理想選擇。

3. PolyMaps

Polymaps是另外一個地圖庫，但主要面向數(shù)據(jù)可視化用戶。Polymaps在地圖風格化方面有獨到之處，類似CSS樣式表的選擇器，是不可錯過的好東西。

4. OpenLayers

OpenLayers可能是所有地圖庫中可靠性最高的一個。雖然文檔注釋并不完善，且學習曲線非常陡峭，但是對于一些特定的任務來說，OpenLayers無可匹敵。例如能夠提供一些其他地圖庫都沒有的特殊工具。

5. Kartograph

Kartograph的標記線是對地圖繪制的重新思考，我們都已經(jīng)習慣了莫卡托投影，但是Kartograph為我們帶來了更多的選擇。如果你不需要調(diào)用全球數(shù)據(jù)，而僅僅是生成某一區(qū)域的地圖，那么Kartogaph將使你脫穎而出。

6. CartoDB

CartoDB是一個不可錯過的網(wǎng)站。你可以用CartoDB很輕易就把表格數(shù)據(jù)和地圖關聯(lián)起來，這方面CartoDB是最優(yōu)秀的選擇。例如，你可以輸入CSV通訊地址文件，CartDB能將地址字符串自動轉(zhuǎn)化成經(jīng)度/維度數(shù)據(jù)并在地圖上標記出來。目前CartoDB支持免費生成五張地圖數(shù)據(jù)表，更多使用需要支付月費。

（隨著iPad3等高清移動設備的普及）web開發(fā)的一個最新趨勢是將符號字體與字體整合（把符號變成字體），創(chuàng)建出漂亮的矢量化圖標。在這些新型字體中，例如FF Chartwell和Chartjunk是專門用來顯示圖表和圖形的。他們與OpenType碰到的問題一樣，就是不能被所有的瀏覽器支持，但是不久的未來這些矢量字體將是數(shù)據(jù)可視化工作中需要考慮到的因素。

進階工具

如果你準備用數(shù)據(jù)可視化做一些“嚴肅”的工作，那么你可能不會對在線可視化工具或者web小程序有太大興趣，你需要的是桌面應用和編程環(huán)境。

1. Processing

Processing是數(shù)據(jù)可視化的招牌工具。你只需要編寫一些簡單的代碼，然后編譯成Java。目前還有一個Processing.js項目，可以讓網(wǎng)站在沒有Java Applets的情況下更容易地使用Processing。由于端口支持Objective-C，你也可以在iOS上使用Processing。雖然Processing是一個桌面應用，但也可以在幾乎所有平臺上運行，此外經(jīng)過數(shù)年發(fā)展，Processing社區(qū)目前已經(jīng)擁有大量實例和代碼。

2. NodeBox

NodeBox是OS X上創(chuàng)建二維圖形和可視化的應用程序。你需要了解Python程序，NodeBox與Processing類似，但是沒有Processing的互動功能。

專家級工具

與Excel相對的是專業(yè)數(shù)據(jù)分析工具。如果你是一個專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，那么你就必須對下面將要介紹的工具有所了解（如果不是精通的話）。眾所周知，SPSS和SAS是數(shù)據(jù)分析行業(yè)的標準工具，但是這些工具的費用不菲，只有大型組織和學術機構才有機會使用，下面我們介紹幾種免費的替代工具，這些開源工具的共同特征是都有強大的社區(qū)支持。開源分析工具性能不輸老牌專業(yè)工具，插件的支持甚至更好。

1.Ｒ

作為用來分析大數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計組件包，Ｒ是一個非常復雜的工具，需要較長的學習實踐，學習曲線也是本文所介紹工具中最陡峭的。但是Ｒ擁有強大的社區(qū)和組件庫，而且還在不斷成長。當你能駕馭Ｒ的時候，一切付出都是物有所值的。

2. Weka

當你成長成一名數(shù)據(jù)科學家的時候，你需要將個人能力從數(shù)據(jù)可視化擴展到數(shù)據(jù)挖掘領域。Weka是一個能根據(jù)屬性分類和集群大量數(shù)據(jù)的優(yōu)秀工具，Weka不但是數(shù)據(jù)分析的強大工具，還能生成一些簡單的圖表。