如今學習應用數據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據可視化工具有個大致了解。

下面列舉的二十個數據可視化工具，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。

/01/ 入門級工具

01 Excel

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Excel的圖形化功能并不強大，但Excel卻是分析數據的理想工具，上圖是Excel生成的熱力地圖。

作為一個入門級工具，Excel是快速分析數據的理想工具，也能創(chuàng)建供內部使用的數據圖，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)出版物和網站需要的數據圖。

不過作為一個高效的內部溝通工具，Excel應當是你百寶箱中必備的工具之一。

02 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，但卻是常見的數據格式。

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據。

以下將要介紹的所有數據可視化工具都支持CSV、JSON中至少一種格式。

/02/ 在線數據可視化工具

03 Google Chart API

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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。

04 Flot

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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)。

05 Raphael

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Raphael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。

06 D3

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

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能夠提供非常花哨的互動圖表，但你在選擇數據可視化工具時，需要牢記的一點是：知道在何時保持簡潔。

07 Visual.ly

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如果你需要制作信息圖而不僅僅是數據可視化，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。

/03/ 互動圖形用戶界面(GUI)控制

如果數據可視化的互動性強大到可以作為GUI界面會怎樣？

隨著在線數據可視化的發(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，例如能夠調整數據范圍的互動圖形元素，推拉這些圖形元素時輸入參數和輸出結果數據會同步改變。

在這種情況下，圖形控制和內容已經合為一體。以下這些工具能夠幫你實現這些功能：

08 Crossfilter

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當我們?yōu)榉奖憧蛻魹g覽數據開發(fā)出更加復雜的工具時，我們已經能夠創(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。

09 Tangle

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JavaScript庫Tangle進一步模糊了內容與控制之間的界限。

在上圖的應用實例中，Tangle生成了一個負載的互動方程，讀者可以調整輸入值獲得相應數據。

/04/ 地圖工具

地圖生成是web上最困難的任務之一。Google Maps的出現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，如果你需要在數據可視化項目中植入定制化的地圖方案，目前市場上已經有很多選擇，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”

10 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。

11 Leaflet

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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，是在網站中整合地圖應用的理想選擇。

12 PolyMaps

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Polymaps是另外一個地圖庫，但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，是不可錯過的好東西。

13 OpenLayers

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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。

14 Kartograph

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Kartograph的標記線是對地圖繪制的重新思考，我們都已經習慣了莫卡托投影，但是Kartograph為我們帶來了更多的選擇。

如果你不需要調用全球數據，而僅僅是生成某一區(qū)域的地圖，那么Kartogaph將使你脫穎而出。

15 CartoDB

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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(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化成經度/維度數據并在地圖上標記出來。目前CartoDB支持免費生成五張地圖數據表，更多使用需要支付月費。

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隨著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據可視化工作中需要考慮到的因素。

/05/ 進階工具

如果你準備用數據可視化做一些“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。

16 Processing

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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。

目前還有一個Processing.js項目，可以讓網站在沒有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，此外經過數年發(fā)展，Processing社區(qū)目前已經擁有大量實例和代碼。

17 NodeBox

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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。

/06/ 專家級工具

與Excel相對的是專業(yè)數據分析工具。如果你是一個專業(yè)的數據分析師，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是數據分析行業(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。

18 Ｒ

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作為用來分析大數據集的統(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。

19 Weka

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當你成長成一名數據科學家的時候，你需要將個人能力從數據可視化擴展到數據挖掘領域。

Weka是一個能根據屬性分類和集群大量數據的優(yōu)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。

20 Gephi

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Gephi是進行社交圖譜數據可視化分析的工具，不但能處理大規(guī)模數據集并生成漂亮的可視化圖形，還能對數據進行清洗和分類。

Gephi是一種非常特殊的軟件，也非常復雜，先于他人掌握Gephi將使你一騎絕塵。