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大数据和数据可视化的重要性 11:04:45&|&编辑：tarnford&|&查看：&|&评论：
这两年时间里产生的数据量，超过了历史上其它时间的总和。数据可视化变得非常重要。
什么是?数据可视化如何帮助企业更好地利用数据资源?一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员来说，它仍然很难理解。Kimberly-Clark的全球总监Robert Abate，在&数据可视化的智慧&中讨论人们对大数据的无知。他认为，大数据话题和大数据的神秘就像青少年的人际关系问题。他说：&每个人都在讨论大数据，但是没有人真正地知道如何去处理。这是许多传言的来源。每个人都认为其他所有人都在研究，所以都说自己也在研究。&
然而按定义来说，什么是大数据呢?很明显，大数据是指大量的能够收集、存储的原始数据，经过各种分析可以揭示企业的行为模式和发展趋势，尤其是消费者的。它可以用于最大限度地发挥业务潜力。这就是Robert Abate在演讲开始时明确指出的一点。他说的重点是，通过数据可视化能够有效地利用大数据。
为什么大数据如此重要?
他说，大数据对企业那么有用是因为它可以给企业的许多问题提供答案，而这些问题他们先前甚至都不知道。换句话说就是它提供了参考点。有了这样大的信息量，公司可以用各种它们认为合适的方法重新处理数据或进行测试。这样，就能用一种更容易理解的方式查明问题。收集大量数据，并在数据中发现趋势，使企业能够更快、更平稳、更有效地发展。这也可以让它们在利益和名声受损之前排除一些问题。
没有数据的帮助，企业采取的无数行动都可能威胁、损害或彻底毁灭企业。数据就像公司呼吸的空气。正如人们没有氧气不能生存一样，公司没有维持生存的必要数据也不能存活。没有这种空气，公司将会窒息而死。
每家公司都在使用数据。一个公司使用数据越有效，它的潜力就越大。这样的真理众所周知，但是据Abate先生说，许多企业还没有真正领悟这简单的思想：
&我们面临的一部分挑战是如何向企业说明数据能够做什么，业务如何成为真正的主题。我们不得不解决如何进行数据沟通和怎样与它们创建直接联系。&
大数据，尤其是跟信息图表和可视元素用在一起时，能够更快地得到问题的答案。这是一个理想，因为公司从来源中获取信息越快，获得答案就越快。他说，只是拥有更多信息并不能产生速度。没有人处理这些数据让它们更有意义，那么它们仍然是原始数据，没有任何价值。更多的人处理数据不等于有更多的优势，同样，员工越多不会提高生产力，反而会阻碍生产效率的提高。
那么企业应该做什么呢?
用大数据和数据可视化提高生产力
如果一个组织能够将更多的事务有效地进行可视化显示，那么他们可以提高认知能力。Abate先生打比方说，许多人都在工作，他们只使用一台电脑显示器，但一台电脑显示器只能做那么多：它有局限性。这使得个人不能够提高他的潜力。如果一个人有两台电脑显示器甚至三台，他们解决各种问题以及得出结论的能力将会提高。如果他们有更多的资源，他们也会更好地利用自己的时间。当涉及到大数据时，&一张图片胜过千言万语&还不足以说明图片的重要性。人们很容易地以可视的或物理的角度观察数据，它比看表格容易的多。
他给了一个简单的解释：&简单地说，如果西南部的销售额下降，人们可以使用另一台电脑或电话查到西南地区的天气。这样，人们会意识到西南部有一场暴风雪，这就解释了为什么这个星期的销售额骤然下跌了。因为很明显，如果人们不能到达商店，他们就不会买东西。&
为什么突然依赖大数据?
大量的手机、平板电脑、翻转电脑、云计算及传感器和物联网的出现，产生了人们不可想像的数据量。根据演讲资料的揭示，这两年产生的数据量，超过了此前的历史上的数据量。虽然，20世纪50年代就有计算机网络，但数据量激增是近年的事情，人们将更会注意到大数据的力量。
列举更多的冲击值。Abate先生的幻灯片显示：
每60秒，至少98000条推特出现在推特网上;
每60秒，Facebook更新69500条动态;
每60秒，1100万即时信息被发送;
每60秒，有698445条谷歌搜索;
每60秒，至少1亿6800万封电子邮件被发送;
每60秒，1820TB的数据被创建。
这也难怪，为什么过去的两年时间里产生的数据量，就超过了历史上其它时间的总和。
但是，如果没有方法使信息形成数据湖或其它的形式，所有这些信息都是无用的。
充分利用数据
了解数据具有的特点是成功使用大数据的关键。人们都知道&了解你的客户&，会使公司营销有更高的成功率。
他给出了一个案例，他的团队帮助他们的客户整理数据。他们从数据集中删除了任何不相关的或离群的数据，从而缩小到一个关键问题或用户信息统计。这样，他们就能分辨出哪一类产品出售的多，哪一类产品没有出售，因此可能要被淘汰。他们关注4个主要的数据：收入、频率、价值、年期。Abate先生强调，同一时间，在任何给予的可视化范围内，超过4个数据就会让人更难跟踪。通过淘汰没有出售的产品，他们正在减少浪费来增加未来的收入。但是没有数据可视化，他们不可能完成这项工作。
数据可视化是关键。通过增加数据可视化使用，企业能够发现他们追求的价值。创建更多的信息图表，使用更多的资源，让他们更快地获得更多的信息。这使他们意识到他们已经知道很多信息，而这些信息先前就应该是很明显的。这就增加了部门的作用，因为他们能够提出更好的问题。它创建了似乎没有任何联系的数据点之间的连接。人们能够分辨出有用的和没用的数据，这样，就能最大限度的提高他们的生产力，让信息的价值最大化。
利用大数据资产对任何公司来说都是很重要的，不论公司大小。当大数据的潜力通过可视化达到最大时，之前未看到的趋势就很容易被发现。正如Abate先生谈到的，这些趋势可以提供&信息&并能转化成有价值的&见解&，如：谁是他们的客户，他们有多少客户，谁是高端客户，谁是低端客户等等。
最后，他讨论一些关键注意事项。他说，大数据可视化是未来的发展趋势，使用更多的工具来获得更多的见解也是必须的。他列举了一些最佳实践方法：建立迭代、每个图形最多含4个主要因素、可视化动态情形、以及预防极端情况的网络规模升级计划。
Raincent北京站 于淑芳翻译&
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下面这些数据可视化资源，对学生、新闻工作者或是你自己都是有益的（译者注：2012年以来，国内媒体对数据可视化新闻越来越重视，网易、腾讯都推出了相应的数据新闻频道）。
（1）（）：1000字左右的文章，包含大量非新闻工作内容以及卓越的(译者注：一个世界宏观数据分享平台，gapminder部分有很好的数据可视化展示)。
（2）：EDUCAUSE提供了2页PDF文本解释。
通过可视化的形式展现大量不同信息，可以让你清楚的看到而不至于将一些信息埋葬在那些巨大的而不相关的数据集中。同样，视觉效果也可以让你加快理解和处理大量信息的速度，因为它是通过简单的图像或动画展现。
（3）：统计学者Nathan Yau的博客，博客包含丰富的资源，并且经常更新各种各样的范例。
（4）:&&很多人眼中的数据可视化选项&这个博客是IBM研究中心网站的一部分，该博客提供了很多图形列表链接，你可以通过链接介绍说明来学习创建很多人眼中的数据可视化范例。譬如这个介绍文档：
（5）：一个很棒的博客，博客专注于信息图形和新闻，博主是Gert K. Nielsen，丹麦人，长期专注于新闻图形编辑。
（6）：这是Geoff &McGhee 采访数据可视化专家（包括记者和非记者），关于数据可视化报告的视频。这个软件收集了大量链接资源，巧妙地将其植入视频中，同时根据内容将其分成若干类，Geoff曾是一个记者，在纽约时报、ABC新闻网等媒体工作过。
（7）:&专注于数据可视化的另一个优秀的博客。博客中有很多很好的范例，博主是一名交互设计工程师，在瑞士的一个设计工作室工作。
（8）：浪费时间可耻，这个博客从2010年10月开始就提供了相关数据可视化建议。（译者注：除了这些工具外，本站也有类似的介绍文章，比如《》、《》等）
（9）：这是（关于数据可视化的另一个优秀的博客）上的一篇文章，这是一篇两名斯坦福研究人员2010年所做研究的简述，详情可参见PDF文档：&&
(10) :&一本由Brian Suda推介的适合新闻专业学生的图书，该书并没有提到高端的理论知识，但它对那些没有统计或图形设计背景的人群却非常适用。（译者注：如果你想用EXCEL做出像商业周刊那样精美的图表，推荐《EXCEL图表之道》和《EXCEL图表宝典》这两本书，图表宝典是基础，图表之道是美化。）
我或许错过了其他一些好的资源？如果你知道在评论中添加吧。
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阅读(...) 评论()一共56个，盘点最实用的大数据可视化分析工具_大数据的那些事吧_百度贴吧
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一共56个，盘点最实用的大数据可视化分析工具
俗话说的好：工欲善其事，必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员;我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化，图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息， 那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢?此时就需要倚仗大数据可视化(BDV)工具，因此，笔者收集了适合各个平台各种行业的多个图表和报表工具，这些工具中不乏有适用于NET、Java、Flash、HTML5、Flex等平台的，也不乏有适用于常规图表报表、甘特图、流程图、金融图表、工控图表、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧!
一、ExcelExcel作为一个入门级工具，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、线条和样式上课选择的范围有限，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。二、Google Chart APIGoogle 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。三、D3D3(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。四、RR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。五、Visual.ly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。六、ProcessingProcessing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。七、LeafletLeaflet是一个开源的JavaScript库，用来开发移动友好地交互地图。八、OpenlayersOpenlayers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。九、PolyMapsPolyMaps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。十、Charting FontsCharting 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。
十一、GephiGephi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。十二、CartoDBCartoDB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。十三、WekaWeka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。十四、NodeBoxNodeBox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的互动功能十五、KartographKartograph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。十六、Modest MapsModest Maps是一个很小的地图库，在一些扩展库的配合下，例如Wax、Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。十七、TangleTangle是一个用来探索，Play和可以立即查看文档更新的交互工具。十八、CrossfilterCrossfilter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十九、RaphaelRaphael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.二十、jsDraw2DXjsDraw2DX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。
三十一、FlotFlot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)。三十二、Tableau PublicTableau 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。三十三、Many EyesMany 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。三十四、AnychartAnychart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。三十五、Dundas ChartDundas 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。三十六、TimeFlowTimeFlow 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。三十七、ProtovisProtovis是一个可视化JavaScript图表生成工具。三十八、ChooselChoosel是可扩展的模块化Google网络工具框架，可用来创建基于网络的整合了数据工作台和信息图表的可视化平台。三十九、Zoho ReportsZoho 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。四十、Quantum GIS(QDIS)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。
四十一、NodeXLNodeXLDE 主要功能是社交网络可视化。四十二、OpenStreetMapOpenStreetMap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。四十三、OpenHeatMapOpenHeatMap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。四十四、CircosCircos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。四十五、ImpureImpure是一个可视化编程语言，旨在收集、处理可视化信息。四十六、PolymapsPolymaps是一个基于矢量和tile创建动态、交互式的动态地图。四十七、RickshawRickshaw是一个基于D3.JS来创建序交互式的时间序列图表库。四十八、Sigma.jsSigma.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。四十九、TimelineTimeline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。五十、BirdEyeBirdEye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。
五十一、Arbor.JsArbor.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。五十二、Highchart.jsHighchart.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。五十三、Paper.jsPaper.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。五十四、Visualize FreeVisualize 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。五十五、GeoCommonsGeoCommons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。五十六：Echarts提起ECharts，经常使用开源软件的朋友应该很熟悉，当然，如果你不知道也没关系。但是你肯定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。在国外大数据可视化企业Tableau、Datawatch、Platfora强势入华的情况下，国人推出了ECharts，并且进行了开源，从这一点来说，中国的大数据行业并不落后于北美国家。ECharts也让我们看到了中国大数据可视化的未来，感谢ECharts以及ECharts团队。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可 视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性：(1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新;(2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点;(3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求;(4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。数据可视化技术在现今是一个新兴领域，有越来越多的发展、研究等数据可视化分析，在诸如美国这些国家不断被需求。企业获取数据可视化功能主要通过编程和非编程两类工具实现。主流编程工具包括以下三种类型：从艺术的角度创作的数据可视化，比较典型的工具是 Processing.js，它是为艺术家提供的编程语言。从统计和数据处理的角度，R语言是一款典型的工具，它本身既可以做数据分析，又可以做图形 理。介于两者之间的工具，既要兼顾数据处理，又要兼顾展现效果，D3.js是一个不错的选择。像D3.js这种基于Javascript的数据可视化工具更适合在互联网上互动的展示数据。
个人认为tableau最好用，但是不好掌握！！！我们学校很多教授都很器重会用这个软件的学生的详细Tableau学习资源：这是有个师兄告诉我们的，感觉很好用！还是免费的
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保存至快速回贴在大数据时代，我们身边充斥着各类信息，各种数据，人们的时间被打碎，注意力被分散，更多的人喜欢看图片而非文字，喜欢看图表而非数据。我们做数据展示时常用什么软件呢？Excel？PPT？还是其他？它们之间又有什么异同？今天我们聊聊这个话题~璞石先来抛砖引玉，所陈仅为个人观点，如有不当的地方，还请指正。注：本文作者为璞石，他的微信公众号为：godisyou2010，以下内容摘自他的知乎问答：End.36大数据我们是一个专注大数据、大数据技术、应用案例和数据可视化的科技网站。全球化视野，提供最干货最专业最具价值的内容。36大数据是WeMedia自媒体成员之一，也是百度大数据战略合作媒体。网站地址：投稿邮箱：
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Data visualization（5）
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数据可视化可以让数据更加直观，为开发者做出正确决策奠定基础。本文将介绍20款不同的数据可视化工具，从简单列表到复杂表格，再到地图和信息图表。这些工具中大部分都是免费的，希望能够为你带来帮助。&
一、入门级&
首先，我们来看看你所熟知的工具，它们可能会有意想不到的用途。如果你是刚刚入门，那么首先要知道这些工具。&
事实上运用Excel你可以运算很复杂的数据，比如从单元格的热图到散点图。作为一款入门级的工具，它可以快速搜索数据，或者为内部使用创建可视化数据，但由于默认设置了颜色、线条和风格，使其难以创建用于某些专业刊物或网站的图形。尽管如此，我仍然推荐你使用Excel。&
Excel是微软办公套件中的一种工具，如果你没有它的话，其他工具也可以实现类似的功能，比如Google Docs和Google Drive。&
CSV（逗号分隔值）和JSON（JavaScript对象符号）不算是一种可视化工具，但它们是基本数据格式。你需要了解它们的结构，知道如何获取数据。以下提到的工具包所支持的数据格式，至少包含它们中的1至2个。&
二、网络数据可视化&
部分静态图像工具包已不再被人们使用，Google图表工具网站现在只提供动态图表工具。这些工具功能强大，并且所有浏览器都支持SVG、canvas和 VML。但有一个严重的问题，它们是在客户端上生成的，如果设备上不支持JavaScript、非联网状态使用或者用不同格式保存，都会引发问题。而静态图像则不会有这些问题。&
然而，API拥有所有的功能，包括条形图、折线图、地图，甚至是QR代码。你可以根据实际所需，通过Google查找到合适的可视化图形，而不需要特殊定制。作为一个起点，这是一个非常棒的工具。&
4、（浮悬）&
浮悬是一个很棒的线图和条形图创建工具，可以运用于支持canvas的所有浏览器——意味着大多数主流浏览器。这是一个jQuery库，如果你已经熟悉jQuery，你就可以容易的对图像进行回调、风格和行为操作。&
浮悬的优点是你可以访问大量的调用函数，这样就可以运行你自己的代码。设定一种风格，可以让在用户悬停鼠标、点击、移开鼠标时展示不同的效果。比起其他制图工具，浮悬给予你更多的灵活空间。浮悬提供的选项不多，但它可以很好地执行常见的功能。&
5、（拉斐尔）&
拉斐尔是另一种很棒的JavaScript库，用于创建图表和图形。与其他库最大的区别在于，它着重于SVG和VML输出形式。这有优点也有缺点。由于 SVG是矢量格式，在任何分辨率下看上去都很好，但它为每个元素创建了一个DOM节点，这个过程要比通过canvas创建栅格化图像要慢一点。不过，好处是你可以针对每个DOM元素操作、添加事件，就像HTML一样。网页有大量的演示拉斐尔如何轻易的创建通用表格和图形，正因为它可以任意呈现SVG，它可以创建非常复杂的可视化效果，你就不必使用其他插图或者矢量绘图工具了。&
D3（数据驱动文件）是另外一种支持SVG渲染的JavaScript库。不仅可以创建简单的条形图和折线图，还可以完成更复杂的Voronoi图、树图、圆形集图和字符云。用D3可以做出复杂的交互，但不意味着必须使用它。选择正确的工具把图像鲜明的展示出来是非常重要的。&
如果你需要用到信息图表，而非数据可视化图形，那么正要介绍的这款工具能帮到你的忙。Visual.ly是非常流行好用的。网络上经常用到信息图表设计，它提供了一个模板选项，将图表链接到你的Facebook或Twitter账户，还能显示可爱的卡通背景。虽然用途有限，但它是一个很有用的灵感来源。&
三、交互式GUI控件&
如果把数据可视化和GUI控件结合起来时，会达到怎样的效果？随着在线可视化的发展，按钮、下拉和滑块演变成更复杂的界面元素，使你扩展内容，同时改变输入参数和数据。控件和内容合为一体。下面介绍到的工具可以帮助你探索这种可行性。&
我们构建更复杂的工具，使客户能够快速查看到各类数据。Crossfilter是一种JavaScript库，它可以完成上述所有的内容。显示数据的时候，你还可以限制一个范围，同时，还能查看其它链接图表。&
Tangle 使控件和内容之间的界限变得模糊。当你尝试描述一个复杂的相互作用或方程式时，想让用户调整输入值，并让输出结果提供一种强大的控制方式来探索数据。用JavaScript库Tangle就可以完成。拖动即可增加或减少变量值的大小，并能够看到附图表格自动随之变化，效果很神奇。&
地图在网络上非常难用，Google Maps打翻了在线地图如何工作的先入为主的观念。随后，谷歌发布了，它允许任何开发人员在自己的网站中嵌入谷歌地图。从那时起，市场成熟了许多。如果你正寻找在项目中嵌入自定义地图的解决方案，目前已有不少的选择，关键在于选择最合适的。&
Modest Maps是一个微小的地图库，只有10KB大小，它是本文介绍的所有工具中最小的一个。这使得它的基本形式非常有限，但不要小看它，装上一些扩展，类似于，该工具就会变得非常强大。已有的产品包括、、等。&
Leaflet是由&&团队开发的一种微小的地图框架，小巧而轻便，用来创建对移动页面友好的地图应用。Leaflet和Modest
Maps都是开源的，你可以根据自己网站的需求灵活运用它们。该工具有强大的备份功能，你不用担心它们会消失不见。&
Polymaps也是一种地图库，可直接用于数据可视化。Polymaps还是一个强大的资源库，类似于CSS选择器，允许创建独特的地图风格。&
OpenLayers或许是最强大的地图库。虽然文档不多，操作难度高，但其在某些运用方面没有其他工具可与之相比。当你需要用到一个非常特殊的工具，而其他库没有提供的时候，就可以选择OpenLayers了。&
Kartogragh中的标记线重新定义了地图。我们已经习惯了（墨卡托投影），但Kartogragh提供了更多的选择。如果你不是在处理世界范围的数据，且希望把你的地图放在定义框内，那么运用Kartogragh可以使你的设计脱颖而出。&
CartoDB可以轻易的结合表格数据与地图。比如，当你输入一个地址字符串，它就可以转换为经度和纬度，还可以在地图上标示出来。它有五个免费的表，其他的需要按月度付费使用。&
五、数据可视化进阶工具&
如果你想做高水平的数据可视化，那么除了简单基于网页的工具，你还需要更有用的东西，包括桌面应用程序和编程环境。&
Processing可谓是交互式可视化处理的模范工具，它能让你使用更简单的代码，再循序编译成Java。工具可以使你的网页在没有Java应用程序的情况下运用Processing，其Objective-C端口使你能够在iOS平台上使用它。它是一个可以运用在所有平台上的桌面应用，近几年来网上已经有大量实例和代码了。&
NodeBox是一个OS X应用程序，用来创建二维图形和数据可视化。你需要掌握Python代码，除此之外，它可以简单快速的调整变量，并立即看到结果。有点类似于Processing，但NodeBox没有互动性。&
六、专业工具&
除了以上介绍的几种简单工具外，还有比较专业的数据处理工具，供专业人士使用。行业标准的工具，例如和，需要昂贵的订购费用，所以一般只有大型和学术机构能够使用它们。我们将要介绍的工具，可供免费使用，而且功能强大。这些开源软件非常好用，并且有强大的插件和支持。&
有多少款软件是自带的呢？R是一种非常复杂的软件，是用于分析大型数据集的统计数据包，拥有强大的社区和库，需要花一定时间掌握。R是本文介绍所有工具中最难学习的工具，当你掌握以后，你就会有自豪感。&
程度再加深一点，当你达到专家水平时，你就需要扩展能力，不仅仅是创建数据可视化，还要学会数据挖掘技术。Weka用于各种属性的数据分类和聚类，以便能够很好的进行数据浏览。此外，它还能够生成简单的平面图。&
人们谈论关联性、社交图和相关关系的时候，通常指的是同一个网络连接内相互有关系的两个节点。这里的节点可能是公司中的某个人，文件中的单词或者是足球比赛中的传球员，但原理是一样的。Gephi是基于图表可视化的数据浏览器，不仅可以压缩大型数据集，创建出漂亮的可视化效果，还支持清除和整理数据。&
参考知识库
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