作數據分析必定要善於利用工具，目前全球備受歡迎的的可視化工具共計有56種，我們一塊兒來看看具體都有哪些吧！
1、Excel
Excel做爲一個入門級工具，是快速分析數據的理想工具，也能建立供內部使用的數據圖，可是Excel在顏色、線條和樣式上課選擇的範圍有限，這也意味着用Excel很難製做出能符合專業出版物和網站須要的數據圖。
2、Google Chart API
Google Chart提供了一種很是完美的方式來可視化數據，提供了大量現成的圖標類型，從簡單的線圖表到複雜的分層樹地圖等。它還內置了動畫和用戶交互控制。
3、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另外一種JavaScript庫。可是D3可以提供大量線性圖和條形圖以外的複雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集羣和單詞雲等。
4、R
R語言是主要用於統計分析、繪圖的語言和操做環境。雖然R主要用於統計分析或者開發統計相關的軟件，但也有用做矩陣計算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商業軟件MATLAB。
5、
http://Visual.ly
若是你須要製做信息圖而不只僅是數據可視化，
http://Visual.ly是最流行的一個選擇。
6、Processing
Processing是數據可視化的招牌工具。你只須要編寫一些簡單的代碼，而後編譯成Java。Processing能夠在幾乎全部平臺上運行。
7、Leaflet
Leaflet是一個開源的JavaScript庫，用來開發移動友好地交互地圖。
8、Openlayers
Openlayers多是全部地圖庫中可靠性最高的一個。雖然文檔註釋並不完善。且學習曲線很是陡峭，可是對於特定的任務來講，Openlayers可以提供一些其餘地圖庫都沒有的特殊工具。
9、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，相似CSS樣式表的選擇器。
10、Charting Fonts
Charting Fonts是將符號字體與字體整合（把符號變成字體），建立出漂亮的矢量化圖標。
11、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而且Gephi是一個可視化的網絡探索平臺，用於構建動態的、分層的數據圖表。
12、CartoDB
CartoDB是一個不可錯過的網站，你能夠用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。
十3、Weka
Weka是一個能根據屬性分類和集羣大量數據的優秀工具，Weka不可是數據分析的強大工具，還能生成一些簡單的圖表。
十4、NodeBox
NodeBox是OS X上建立二維圖形和可視化的應用程序，你須要瞭解Python程序，NodeBox與Processing相似，但沒有Processing的互動功能。
NodeBox | Home
十5、Kartograph
Kartograph不須要任何地圖提供者像Google Maps，用來創建互動式地圖，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，並將二者結合到SVG和JavaScript library，並把這些SVG資料轉變成互動性地圖。
十6、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馬上會變成一個強大的地圖工具。
十7、Tangle
Tangle是一個用來探索，Play和能夠當即查看文檔更新的交互工具。
十8、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範圍時，其餘關聯圖表的數據也會隨之改變
十9、Raphael
Raphael是建立圖表和圖形的JavaScript庫，與其餘庫最大的不一樣是輸出格式僅限SVG和VML.
http://raphaeljs.com/
二10、jsDraw2DX
jsDraw2DX是一個標準的JavaScript庫，用來建立任意類型的SVG交互式圖形，可生成包括線、矩形、多邊形、橢圓、弧線等圖形。
SVG Graphics Library for JavaScript HTML5 :jsDraw2DX
二11、Pizza Pie Charts
Pizza Pie Charts是個響應式餅圖圖表，基於Adobe Snap SVG框架，經過HTML標記和CSS來替代JavaScript對象，更容易集成各類先進的技術。
二12、Fusion Charts Suit XT
Fusion Charts Suit XT是一款跨平臺、跨瀏覽器的JavaScript圖表組件，爲你提供使人愉悅的JavaScript圖表體驗。它是最全面的圖表解決方案，包含90+圖表類型和衆多交互功能，包括3D、各類儀表、工具提示、向下鑽取、縮放和滾動等。它擁有完整的文檔以及現成的演示，能夠幫助你快速建立圖表。
二十3、iCharts
iCharts提供可一個用於建立並呈現引人注目圖表的託管解決方案。有許多不一樣種類的圖表可供選擇，每種類型都徹底可定製，以適合網站的主題。iCharts有交互元素，能夠從Google Doc、Excel表單和其餘來源中獲取數據。
二十4、Modest Maps
Modest Maps是一個輕量級、可擴展的、可定製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本身的項目裏可以與地圖進行交互。
二十5、Raw
Raw局域很是流行的D3.js庫開發，支持不少圖表類型，例如泡泡圖、映射圖、環圖等。它可使數據集在途、複製、粘貼、拖曳、刪除於一體，而且容許咱們定製化試圖和層次。
二十6、Springy
Springy設計清涼而且簡答。它提供了一個抽象的圖形處理和計算的佈局，支持Canvas、SVG、WebGL、HTML元素。
二十7、Bonsai
Bonsai使用SVG做爲輸出方式來生成圖形和動畫效果，擁有很是完整的圖形處理API，可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。
二十8、Cube
Cube是一個開源的系統，用來可視化時間系列數據。它是基於MongoDB、NodeJS和D3.js開發。用戶可使用它爲內部儀表板構建實時可視化的儀表板指標。
二十9、Gantti
Gantti是一個開源的PHP類，幫助用戶即時生成Gantti圖表。使用Gantti建立圖表無需使用JavaScript，純HTML-CSS3實現。圖表默認輸出很是漂亮，但用戶能夠自定義樣式進行輸出（SASS樣式表）。
三10、Smoothie Charts
Smoothie Charts是一個十分小的動態流數據圖表路。經過推送一個webSocket來顯示實時數據流。Smoothie Charts只支持Chorme和Safari瀏覽器，而且不支持刻印文字或餅圖，它很擅長顯示流媒體數據。
三11、Flot
Flot是一個優秀的線框圖表庫，支持全部支持canvas的瀏覽器（目前主流的瀏覽器如火狐、IE、Chrome等都支持）。
三12、Tableau Public
Tableau Public是一款桌面可視化工具，用戶能夠建立本身的數據可視化，並將交互性數據可視化發佈到網頁上。
三十3、Many Eyes
Many Eyes是一個Web應用程序，用來建立、分享和討論用戶上傳圖形數據。
三十4、Anychart
Anychart是一個靈活的基於Flash/JavaScript(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。
三十5、Dundas Chart
Dundas Chart處於行業領先地位的NET圖表處理控件，於2009年被微軟收購，並將圖表產品的一部分功能集成到Visual Studio中。
三十6、TimeFlow
TimeFlow Analytical Timeline是爲了暫時性資料的視覺化工具，如今有alpha版本所以有機會能夠發現差錯，提供如下不一樣的呈現方式：時間軸、日曆、柱狀圖、表格等。
三十7、Protovis
Protovis是一個可視化JavaScript圖表生成工具。
三十8、Choosel
Choosel是可擴展的模塊化Google網絡工具框架，可用來建立基於網絡的整合了數據工做臺和信息圖表的可視化平臺。
三十9、Zoho Reports
Zoho Reports支持豐富的功能幫助不一樣的用戶解決各類個性化需求，支持SQL查詢、類四暗自表格界面等。
四10、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製做。
四11、NodeXL
NodeXLDE 主要功能是社交網絡可視化。
四12、OpenStreetMap
OpenStreetMap是一個世界地圖，由像您同樣的人們所構築，可依據開放協議自由使用。
四十3、OpenHeatMap
OpenHeatMap簡單易用，用戶能夠用它上傳數據、建立地圖、交流信息。它能夠把數據（如Google Spreadsheet的表單）轉化爲交互式的地圖應用，並在網上分享。
四十4、Circos
Circos最初主要用於基因組序列相關數據的可視化，目前已應用於多個領域，例如：影視做品中的人物關係分析，物流公司的訂單來源和流向分析等，大多數關係型數據均可以嘗試用Circos來可視化。
四十5、Impure
Impure是一個可視化編程語言，旨在收集、處理可視化信息。
四十6、Polymaps
Polymaps是一個基於矢量和tile建立動態、交互式的動態地圖。
四十7、Rickshaw
Rickshaw是一個基於D3.JS來建立序交互式的時間序列圖表庫。
四十8、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。
四十9、Timeline
Timeline即時間軸，用戶經過這個工具能夠一目瞭然的知道本身在什麼時候作了什麼。
五10、BirdEye
BirdEye是Decearative Visual Analytics，它屬於一個羣體專案，爲了要提高設計和普遍的開源資料視覺化發展，而且爲了Adobe Flex建視覺分析圖庫，這個動做以敘述性的資料庫爲主，讓使用者可以創建多元資料視覺化界面來分析以及呈現資訊。
五11、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。
五12、Highchart.js
Highchart.js是單純由JavaScript所寫的圖表資料庫，提供簡單的方法來增長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。
五十3、Paper.js
Paper.js是一個開源向量圖表敘述架構，可以在HTML5 Canvas 運做，對於初學者來講它是很容易學習的，其中也有不少專業面向能夠提供中階及高階使用者。
五十4、Visualize Free
Visualize Free是一個創建在高階商業後臺集遊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並看其趨勢，或是利用簡單地點及方法來切割資料或是小範圍的資料。
五十5、GeoCommons
GeoCommons可使用戶構建富交互可視化應用來解決問題，即便他們沒有任何傳統地圖使用經驗。你能夠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做品，並將做品嵌入網站、博客或分享到社交網絡上。
五十六：Echarts
提起ECharts，常用開源軟件的朋友應該很熟悉，固然，若是你不知道也不要緊。可是你確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經過ECharts來實現的。
在國外大數據可視化企業Tableau、Datawatch、Platfora強勢入華的狀況下，國人推出了ECharts，而且進行了開源，從這一點來講，中國的大數據行業並不落後於北美國家。ECharts也讓咱們看到了中國大數據可視化的將來，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，經過不一樣的展示方式提供給用戶，用於發現數據之間的關聯信息。近年來，隨着雲和大數據時代的來臨，數據可 視化產品已經再也不知足於使用傳統的數據可視化工具來對數據倉庫中的數據抽取、概括並簡單的展示。新型的數據可視化產品必須知足互聯網爆發的大數據需求，必須快速的收集、篩選、分析、概括、展示決策者所須要的信息，並根據新增的數據進行實時更新。所以，在大數據時代，數據可視化工具必須具備如下特性：
(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加需求，必須快速的收集分析數據、並對數據信息進行實時更新;
(2)簡單操做：數據可視化工具知足快速開發、易於操做的特性，能知足互聯網時代信息多變的特色;
(3)更豐富的展示：數據可視化工具需具備更豐富的展示方式，能充分知足數據展示的多維度要求;
(4)多種數據集成支持方式：數據的來源不只僅侷限於數據庫，數據可視化工具將支持團隊協做數據、數據倉庫、文本等多種方式，並可以經過互聯網進行展示。
數據可視化技術在現今是一個新興領域，有愈來愈多的發展、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經過編程和非編程兩類工具實現。主流編程工具包括如下三種類型：從藝術的角度創做的數據可視化，比較典型的工具是 Processing.js，它是爲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，它自己既能夠作數據分析，又能夠作圖形 理。介於二者之間的工具，既要兼顧數據處理，又要兼顧展示效果，D3.js是一個不錯的選擇。像D3.js這種基於Javascript的數據可視化工具更適合在互聯網上互動的展現數據。
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如何選擇大數據培訓機構？達內大數據培訓好很差？
目前，大數據培訓機構太多了，琳琅滿目。那麼如何挑選靠譜的培訓機構呢?小編特地爲你們總結了幾點：linux
一、看高薪就業數據程序員
若是有不少的學員參加學習，若是有很高的就業數據，那就是靠譜的機構。若是隻宣傳講師多牛，不宣傳就業信息，那麼須要認真考慮。講師很是牛，不表明畢業的學員會一樣牛。web
二、看專職講師數量面試
大數據行業工資很高，大數據公司裏面的一線工程師年薪最低20 多萬，若是聘爲專職講師，講師的年薪確定不能低於20 多萬，這對培訓機構而言，成本壓力很是大。不少培訓機構只有兼職講師，這樣成本是最小的。由於沒有課的話，培訓機構不付工資，沒有成本。可是兼職講師沒有那麼多時間備課，在講課水平上與專職講師是有很大差異的。算法
三、看後續服務IT
行業技術更新很是快。咱們在單位加班，累的要死要活，根本沒時間去學習新技術。若是培訓機構只關注培訓一門技術收一筆錢的話，對咱們長期發展不利。若是在培訓機構，繳費學了這門技術，之後這門技術的全部更新均可以避免費學習的話，那就太好了。
四、看是否容許實地考察
培訓機構中有不少皮包公司，自己沒有師資力量，只是一個組織機構，把想要參加培訓的學員和但願兼職講課的一線人員牽線搭橋組合到一塊兒。這樣對學員是不負責的。若是實地考察，和工做人員聊聊天，是很容易看出來的。
接下來小編帶你去看看中國最大的IT職業教育集團達內科技集團大數據培訓機構到底有什麼優點呢？看看達內集團教研副總裁李翊先生是怎麼說的呢？
(達內集團教研副總裁李翊接受記者採訪)
李總告訴記者，達內學員在選擇參加職業教育時，他首先是選課程，看課程是否專業，是否可以讓他直接就業，這是最核心、最直接的目的。「達內的課程體系，最大的優點在於它和企業接軌作的是很是好，能夠說是無縫接軌。咱們經過與達內上萬家合做企業的真實崗位需求走訪瞭解，直接抓住第一手資料獲得。
學員第二看，就是看老師是否是優秀。李總告訴記者，「用句大白話，就是看老師有沒有名。不少人就是衝着名師頭銜來的。達內的講師都在行業是數一數二，至少十年以上企業實際工做經驗，都是來自於華爲、IBM、惠普等知名IT公司。還要求教學培訓經驗豐富。」
李總說，達內師資隊伍強大還有一個關鍵點，授課模式是專家組合式的授課，就是整個課程體系不是一我的講完，是某一方面的專家只負責某一個模塊的知識講解。並非說只會
這一塊，達內的講師對整個的技術體系是徹底能夠掌握，也是有經驗，組合式授課只是說可能在他更熟悉的領域教學經驗更豐富。
李總告訴記者，第三個優點，就是教學平臺的升級。達內花了很大的心事和投入去作平臺升級，學員在上課的時候，能夠登陸平臺，在上面能夠看老師的講義，能夠作案例，作經典案例，能夠看回放的視頻，能夠向老師提問題，能夠互動等一系列教學活動，均可以經過平臺來實現。平臺的好處是能夠實現教學的標準化和精細化。「標準化體如今天天講什麼課，甚至是每個小時講什麼課，講什麼內容，怎麼作練習，怎麼樣去作什麼項目，老師講什麼，帶着學生作什麼練習，學生下去之後本身作什麼練習，課後作什麼做業，都是嚴格制定的。咱們叫作教學指導，或者叫作教學日曆。很是流程化，頗有規律地進行學習。」
「精細化體如今達內把課程內容分解成微知識點。就是把知識分得特別細，一級標題下面，可能要分不少的二級標題，二級標題下面還分三級標題，分到三級標題，可能給細化到它具體在工做中要作的某一件事情，整個把這個知識細化。」這樣作有什麼好處呢?李總告訴記者，「之前可能學員作一段做業以後，他哪塊不行，本身可能也沒有感受。有了微知識點以後，學員在作了這道題之後，作的好與壞，咱們直接就能夠用來檢驗。就跟醫生同樣作檢測，究竟是哪的問題，查的很清楚，某一個做業下面都有知識點的連接，就是微知識點的連接，這個題作錯了，點相應微知識點，就能夠看文檔、能夠看視頻把知識完善。」
IT學習有時候不免感受枯燥無味，達內會用「潤物細無聲」的辦法，經過給學員正能量激勵，讓他們樹立信心。請一些成功人士，講勵志成長通過。每個月都會有達內CEO諮詢日，韓總親自跟學生們座談。每一個班都配班主任，給學員進行職業規劃，充當學員職業顧問。
李總告訴記者，達內學員不管在學習中，在就業面試上，仍是在心理情緒等方面問題，都有達內專業老師進行輔導，盡最大努力提高學員的全面素質，讓學員來達內，學到真本事，造福社會的同時，也謀求到本身的幸福。
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