导读 ：俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代，没有一款好的数据可视化分析工具，光有团队怎么行？商场如战场，数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是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利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具，让你不仅大饱眼福，而且还可以让你事半功倍。

一款免费的新型大数据可视化分析工具，操作简单，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

第一部分：入门级工具

1、Excel

Excel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，上图是Excel生成的热力地图

作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。

2、CSV/JSON

CSV(逗号分隔值)和JSON（JavaScript对象注释）虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。

第二部分：在线数据可视化工具

3、GoogleChartAPI

GoogleChartAPI工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用，但是GoogleChart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题，不可否认的是GoogleChartAPI的功能异常丰富，如果没有特别的定制化需要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大可以从GoogleChart开始。

4、Flot

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）。

5、Rapha?l

Rapha?l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。SVG是矢量格式，在任何分辨率下的显示效果都很好。

6、D3

D3（DataDrivenDocuments）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。虽然D3能够提供非常花哨的互动图表，但你在选择数据可视化工具时，需要牢记的一点是：知道在何时保持简洁。

7、Visual.ly

如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，目前也有大把的工具可用。Visual.ly就是最流行的一个选择。虽然Visual.ly的主要定位是：“信息图设计师的在线集市”，但是也提供了大量信息图模板。虽然功能还有很多限制，但是Visual.ly绝对是个能激发你灵感的地方。

第三部分：互动图形用户界面（GUI）控制

如果数据可视化的互动性强大到可以作为GUI界面会怎样？随着在线数据可视化的发展，按钮、下拉列表和滑块都在进化成更加复杂的界面元素，例如能够调整数据范围的互动图形元素，推拉这些图形元素时输入参数和输出结果数据会同步改变，在这种情况下，图形控制和内容已经合为一体。以下这些工具能够帮你实现这些功能：

8、Crossfilter

当我们为方便客户浏览数据开发出更加复杂的工具时，我们已经能够创建出既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。JavaScript库Crossfilter就是这样的工具。

Crossfilter应用：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。

9、Tangle

JavaScript库Tangle进一步模糊了内容与控制之间的界限。在下图这个应用实例中，Tangle生成了一个负载的互动方程，读者可以调整输入值获得相应数据。

第四部分：地图工具

地图生成是web上最困难的任务之一。GoogleMaps的出现完全颠覆了过去人们对在线地图功能的认识。而Google发布的MapsAPI则让所有的开发者都能在自己的网站中植入地图功能。

近年来，在线地图的市场成熟了很多，如果你需要在数据可视化项目中植入定制化的地图方案，目前市场上已经有很多选择，但是知道在何时选择何种地图方案则成了一个很关键的业务决策。地图方案看上去功能都很强大，但是切忌：“有了一把锤子，看什么都像钉子。”

10、ModestMaps

顾名思义，ModestMaps是一个很小的地图库，只有10KB大小，是目前最小的可用地图库。这似乎意味着ModestMaps只提供一些基本的地图功能，但是不要被这一点迷惑了。在一些扩展库的配合下，例如Wax，ModestMaps立刻会变成一个强大的地图工具。

11、Leaflet

CloudMade团队为大家带来了Leaflet，这是另外一个小型化的地图框架，通过小型化和轻量化来满足移动网页的需要。Leaflet和ModestMaps都是开源项目，有强大的社区支持，是在网站中整合地图应用的理想选择。

12、PolyMaps

Polymaps是另外一个地图库，但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，是不可错过的好东西。

13、OpenLayers

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，但是对于一些特定的任务来说，OpenLayers无可匹敌。例如能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

14、Kartograph

Kartograph的标记线是对地图绘制的重新思考，我们都已经习惯了莫卡托投影（Mercatorprojection），但是Kartograph为我们带来了更多的选择。如果你不需要调用全球数据，而仅仅是生成某一区域的地图，那么Kartogaph将使你脱颖而出。

15、CartoDB

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。例如，你可以输入CSV通讯地址文件，CartDB能将地址字符串自动转化成经度/维度数据并在地图上标记出来。目前CartoDB支持免费生成五张地图数据表，更多使用需要支付月费。

ChartingFonts（随着iPad3等高清移动设备的普及）web开发的一个最新趋势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。在这些新型字体中，例如FFChartwell和Chartjunk是专门用来显示图表和图形的。他们与OpenType碰到的问题一样，就是不能被所有的浏览器支持，但是不久的未来这些矢量字体将是数据可视化工作中需要考虑到的因素。

第五部分：进阶工具

如果你准备用数据可视化做一些“严肃”的工作，那么你可能不会对在线可视化工具或者web小程序有太大兴趣，你需要的是桌面应用和编程环境。

16、Processing

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。目前还有一个Processing.js项目，可以让网站在没有JavaApplets的情况下更容易地使用Processing。由于端口支持Objective-C，你也可以在iOS上使用Processing。虽然Processing是一个桌面应用，但也可以在几乎所有平台上运行，此外经过数年发展，Processing社区目前已近拥有大量实例和代码。

17、NodeBox

NodeBox是OSX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，但是没有Processing的互动功能。

第六部分：专家级工具

与Excel相对的是专业数据分析工具。如果你是一个专业的数据分析师，那么你就必须对下面将要介绍的工具有所了解（如果不是精通的话）。众所周知，SPSS和SAS是数据分析行业的标准工具，但是这些工具的费用不菲，只有大型组织和学术机构才有机会使用，下面我们介绍几种免费的替代工具，这些开源工具的共同特征是都有强大的社区支持。开源分析工具性能不输老牌专业工具，插件的支持甚至更好。

18、R

作为用来分析大数据集的统计组件包，R是一个非常复杂的工具，需要较长的学习实践，学习曲线也是本文所介绍工具中最陡峭的。但是R拥有强大的社区和组件库，而且还在不断成长。当你能驾驭R的时候，一切付出都是物有所值的。

19、Weka

当你成长成一名数据科学家的时候，你需要将个人能力从数据可视化扩展到数据挖掘领域。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。

20、Gephi

Gephi是进行社交图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并生成漂亮的可视化图形，还能对数据进行清洗和分类。Gephi是一种非常特殊的软件，也非常复杂，先于他人掌握Gephi将使你一骑绝尘。