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　　俗話說的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以讓你事半功倍，尤其是在大數據時代，更需要強有力的工具通過使數據有意義的方式實現數據可視化，還有數據的可交互性；我們還需要跨學科的團隊，而不是單個數據科學家、設計師或數據分析員；我們更需要重新思考我們所知道的數據可視化，圖表和圖形還只能在一個或兩個維度上傳遞信息， 那么他們怎樣才能與其他維度融合到一起深入挖掘大數據呢？此時就需要倚仗大數據可視化（BDV）工具，因此，筆者收集了適合各個平臺各種行業的多個圖表和報表工具，這些工具中不乏有適用于NET、Java、Flash、HTML5、Flex等平臺的，也不乏有適用于常規圖表報表、甘特圖、流程圖、金融圖表、工控圖表、數據透視表、OLAP多維分析等圖表報表開發的。為了進一步讓大家了解如何選擇適合的數據可視化產品，本文將圍繞這一話題展開，希望能對正在選型中的企業有所幫助。下面就來看看全球備受歡迎的的可視化工具都有哪些吧！

　　一、Excel

　　Excel作為一個入門級工具，是快速分析數據的理想工具，也能創建供內部使用的數據圖，但是Excel在顏色、線條和樣式上課選擇的范圍有限，這也意味著用Excel很難制作出能符合專業出版物和網站需要的數據圖。

　　二、Google Chart API

　　Google Chart提供了一種非常完美的方式來可視化數據，提供了大量現成的圖標類型，從簡單的線圖表到復雜的分層樹地圖等。它還內置了動畫和用戶交互控制。

　　三、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種Java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。

四、R

　　R語言是主要用于統計分析、繪圖的語言和操作環境。雖然R主要用于統計分析或者開發統計相關的軟件，但也有用作矩陣計算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商業軟件MATLAB。

　　五、Visual.ly

　　如果你需要制作信息圖而不僅僅是數據可視化，Visual.ly是最流行的一個選擇。

　　六、Processing

　　Processing是數據可視化的招牌工具。你只需要編寫一些簡單的代碼，然后編譯成Java。Processing可以在幾乎所有平臺上運行。

　　七、Leaflet

　　Leaflet是一個開源的Java庫，用來開發移動友好地交互地圖。

八、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，但是對于特定的任務來說，Openlayers能夠提供一些其他地圖庫都沒有的特殊工具。

　　九、PolyMaps

　　PolyMaps是一個地圖庫，主要面向數據可視化用戶。PolyMaps在地圖風格化方面有獨到之處，類似CSS樣式表的選擇器。

　　十、Charting Fonts

　　Charting Fonts是將符號字體與字體整合（把符號變成字體），創建出漂亮的矢量化圖標。

　　十一、Gephi

　　Gephi是進行社會圖譜數據可視化分析的工具，不但能處理大規模數據集并且Gephi是一個可視化的網絡探索平臺，用于構建動態的、分層的數據圖表。

　　十二、CartoDB

CartoDB是一個不可錯過的網站，你可以用CartoDB很輕易就把表格數據和地圖關聯起來，這方面CartoDB是最優秀的選擇。

　　十三、Weka

　　Weka是一個能根據屬性分類和集群大量數據的優秀工具，Weka不但是數據分析的強大工具，還能生成一些簡單的圖表。

　　十四、NodeBox

　　NodeBox是OS X上創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，但沒有Processing的互動功能。https://www.nodebox.net/code/index.php/Home

　　十五、Kartograph

　　Kartograph不需要任何地圖提供者像Google Maps，用來建立互動式地圖，由兩個libraries組成，從空間數據開放格式，利用向量投影的Python library以及post GIS，并將兩者結合到SVG和Java library，并把這些SVG資料轉變成互動性地圖。

十六、Modest Maps

　　Modest Maps是一個很小的地圖庫，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。

　　十七、Tangle

　　Tangle是一個用來探索，Play和可以立即查看文檔更新的交互工具。

　　十八、Crossfilter

　　Crossfilter既是圖表，又是互動圖形用戶界面的小程序，當你調整一個圖表中的輸入范圍時，其他關聯圖表的數據也會隨之改變

　　十九、Raphael

　　Raphael是創建圖表和圖形的Java庫，與其他庫最大的不同是輸出格式僅限SVG和VML. http://raphaeljs.com/

二十、jsDraw2DX

　　jsDraw2DX是一個標準的Java庫，用來創建任意類型的SVG交互式圖形，可生成包括線、矩形、多邊形、橢圓、弧線等圖形。http://jsdraw2dx.jsfiction.com/

　　二十一、Pizza Pie Charts

　　Pizza Pie Charts是個響應式餅圖圖表，基于Adobe Snap SVG框架，通過HTML標記和CSS來替代Java對象，更容易集成各種先進的技術。

　　二十二、Fusion Charts Suit XT

　　Fusion Charts Suit XT是一款跨平臺、跨瀏覽器的Java圖表組件，為你提供令人愉悅的Java圖表體驗。它是最全面的圖表解決方案，包含90+圖表類型和眾多交互功能，包括3D、各種儀表、工具提示、向下鉆取、縮放和滾動等。它擁有完整的文檔以及現成的演示，可以幫助你快速創建圖表。

二十三、iCharts

　　iCharts提供可一個用于創建并呈現引人注目圖表的托管解決方案。有許多不同種類的圖表可供選擇，每種類型都完全可定制，以適合網站的主題。iCharts有交互元素，可以從Google Doc、Excel表單和其他來源中獲取數據。

　　二十四、Modest Maps

　　Modest Maps是一個輕量級、可擴展的、可定制的和免費的地圖顯示類庫，這個類庫能幫助開發人員在他們自己的項目里能夠與地圖進行交互。

　　二十五、Raw

　　Raw局域非常流行的D3.js庫開發，支持很多圖表類型，例如泡泡圖、映射圖、環圖等。它可以使數據集在途、復制、粘貼、拖曳、刪除于一體，并且允許我們定制化試圖和層次。

　　二十六、Springy

　　Springy設計清涼并且簡答。它提供了一個抽象的圖形處理和計算的布局，支持Canvas、SVG、WebGL、HTML元素。

二十七、Bonsai

　　Bonsai使用SVG作為輸出方式來生成圖形和動畫效果，擁有非常完整的圖形處理API，可以使得你更加方便的處理圖形效果。它還支持漸變和過濾器（灰度、模糊、不透明度）等效果。

　　二十八、Cube

　　Cube是一個開源的系統，用來可視化時間系列數據。它是基于MongoDB、NodeJS和D3.js開發。用戶可以使用它為內部儀表板構建實時可視化的儀表板指標。

　　二十九、Gantti

　　Gantti是一個開源的PHP類，幫助用戶即時生成Gantti圖表。使用Gantti創建圖表無需使用Java，純HTML-CSS3實現。圖表默認輸出非常漂亮，但用戶可以自定義樣式進行輸出（SASS樣式表）。

　　三十、Smoothie Charts

　　Smoothie Charts是一個十分小的動態流數據圖表路。通過推送一個webSocket來顯示實時數據流。Smoothie Charts只支持Chorme和Safari瀏覽器，并且不支持刻印文字或餅圖，它很擅長顯示流媒體數據。

三十一、Flot

　　Flot是一個優秀的線框圖表庫，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）。

　　三十二、Tableau Public

　　Tableau Public是一款桌面可視化工具，用戶可以創建自己的數據可視化，并將交互性數據可視化發布到網頁上。

　　三十三、Many Eyes

　　Many Eyes是一個Web應用程序，用來創建、分享和討論用戶上傳圖形數據。

　　三十四、Anychart

　　Anychart是一個靈活的基于Flash/Java(HTML5)的圖表解決方案、跨瀏覽器、跨平臺。除了圖表功能外，它還有一款收費的交互式圖表和儀表。

三十五、Dundas Chart

　　Dundas Chart處于行業領先地位的NET圖表處理控件，于2009年被微軟收購，并將圖表產品的一部分功能集成到Visual Studio中。

　　三十六、TimeFlow

　　TimeFlow Analytical Timeline是為了暫時性資料的視覺化工具，現在有alpha版本因此有機會可以發現差錯，提供以下不同的呈現方式：時間軸、日歷、柱狀圖、表格等。

　　三十七、Protovis

　　Protovis是一個可視化Java圖表生成工具。

　　三十八、Choosel

　　Choosel是可擴展的模塊化Google網絡工具框架，可用來創建基于網絡的整合了數據工作臺和信息圖表的可視化平臺。

　三十九、Zoho Reports

　　Zoho Reports支持豐富的功能幫助不同的用戶解決各種個性化需求，支持SQL查詢、類四暗自表格界面等。

　　四十、Quantum GIS(QDIS)

　　Quantum GIS(QDIS)是一個用戶界面友好、開源代碼的GIS客戶端程序，支持數據的可視化、管理、編輯與分析和印刷地圖的制作。

　　四十一、NodeXL

　　NodeXLDE 主要功能是社交網絡可視化。

　　四十二、OpenStreetMap

　　OpenStreetMap是一個世界地圖，由像您一樣的人們所構筑，可依據開放協議自由使用。

　　四十三、OpenHeatMap

　　OpenHeatMap簡單易用，用戶可以用它上傳數據、創建地圖、交流信息。它可以把數據（如Google Spreadsheet的表單）轉化為交互式的地圖應用，并在網上分享。

四十四、Circos

　　Circos最初主要用于基因組序列相關數據的可視化，目前已應用于多個領域，例如：影視作品中的人物關系分析，物流公司的訂單來源和流向分析等，大多數關系型數據都可以嘗試用Circos來可視化。

　　四十五、Impure

　　Impure是一個可視化編程語言，旨在收集、處理可視化信息。

　　四十六、Polymaps

　　Polymaps是一個基于矢量和tile創建動態、交互式的動態地圖。

　　四十七、Rickshaw

　　Rickshaw是一個基于D3.JS來創建序交互式的時間序列圖表庫。

　　四十八、Sigma.js

Sigma.js是一個開源的輕量級庫，用來顯示交互式的靜態和動態圖表。

　　四十九、Timeline

　　Timeline即時間軸，用戶通過這個工具可以一目了然的知道自己在何時做了什么。

　　五十、BirdEye

　　BirdEye是Decearative Visual Analytics，它屬于一個群體專案，為了要提升設計和廣泛的開源資料視覺化發展，并且為了Adobe Flex建視覺分析圖庫，這個動作以敘述性的資料庫為主，讓使用者能夠建立多元資料視覺化界面來分析以及呈現資訊。

　　五十一、Arbor.Js

　　Arbor.Js提供有效率、以力導向的版面配置演算法，抽象畫圖表組織以及篩選更新的處理。

　　五十二、Highchart.js

　　Highchart.js是單純由Java所寫的圖表資料庫，提供簡單的方法來增加互動性圖表來表達你的網站或網站應用程式。目前它能支援線圖、樣條函數圖。

　　五十三、Paper.js

Paper.js是一個開源向量圖表敘述架構，能夠在HTML5 Canvas 運作，對于初學者來說它是很容易學習的，其中也有很多專業面向可以提供中階及高階使用者。

　　五十四、Visualize Free

　　Visualize Free是一個建立在高階商業后臺集游InetScoft開發的視覺化軟體免費的視覺分析工具，可從多元變量資料篩選并看其趨勢，或是利用簡單地點及方法來切割資料或是小范圍的資料。

　　五十五、GeoCommons

　　GeoCommons可以使用戶構建富交互可視化應用來解決問題，即使他們沒有任何傳統地圖使用經驗。你可以將實社會化數據或者GeoCommons保存的超5萬份開源數據在地圖上可視化，創造帶交互的可視化分析作品，并將作品嵌入網站、博客或分享到社交網絡上。

　　五十六：Echarts

　　提起ECharts，經常使用開源軟件的朋友應該很熟悉，當然，如果你不知道也沒關系。但是你肯定知道去年春節以及近期央視大規劃報道的百度大數據產品，如百度遷徙、百度司南、百度大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。

在國外大數據可視化企業Tableau、Datawatch、Platfora強勢入華的情況下，國人推出了ECharts，并且進行了開源，從這一點來說，中國的大數據行業并不落后于北美國家。ECharts也讓我們看到了中國大數據可視化的未來，感謝ECharts以及ECharts團隊。

　　傳統的數據可視化工具僅僅將數據加以組合，通過不同的展現方式提供給用戶，用于發現數據之間的關聯信息。近年來，隨著云和大數據時代的來臨，數據可 視化產品已經不再滿足于使用傳統的數據可視化工具來對數據倉庫中的數據抽取、歸納并簡單的展現。新型的數據可視化產品必須滿足互聯網爆發的大數據需求，必須快速的收集、篩選、分析、歸納、展現決策者所需要的信息，并根據新增的數據進行實時更新。因此，在大數據時代，數據可視化工具必須具有以下特性：

　　(1)實時性：數據可視化工具必須適應大數據時代數據量的爆炸式增長需求，必須快速的收集分析數據、并對數據信息進行實時更新;

　　(2)簡單操作：數據可視化工具滿足快速開發、易于操作的特性，能滿足互聯網時代信息多變的特點;

　　(3)更豐富的展現：數據可視化工具需具有更豐富的展現方式，能充分滿足數據展現的多維度要求;

　　(4)多種數據集成支持方式：數據的來源不僅僅局限于數據庫，數據可視化工具將支持團隊協作數據、數據倉庫、文本等多種方式，并能夠通過互聯網進行展現。

數據可視化技術在現今是一個新興領域，有越來越多的發展、研究等數據可視化分析，在諸如美國這些國家不斷被需求。企業獲取數據可視化功能主要通過編程和非編程兩類工具實現。主流編程工具包括以下三種類型：從藝術的角度創作的數據可視化，比較典型的工具是 Processing.js，它是為藝術家提供的編程語言。從統計和數據處理的角度，R語言是一款典型的工具，它本身既可以做數據分析，又可以做圖形 理。介于兩者之間的工具，既要兼顧數據處理，又要兼顧展現效果，D3.js是一個不錯的選擇。像D3.js這種基于Java的數據可視化工具更適合在互聯網上互動的展示數據。