50个大数据可视化分析工具，你会用几个？

大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：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……当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底百度地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。

数据可视化可以使数据变得更有意义，而且可视化也可以使数据变得更容易理解。数据可视化软件正帮助越来越多的企业从浩如烟海的复杂数据中理出头绪，化繁为简，变成看得见的财富，从而实现更有效的决策过程。很多企业在上了ERP之后，面对海量数据，难以分析，难以清晰的呈现，难以从中发现问题，企业管理者也很难从中找到决策之道。 数据可视化工具能够以一种简便易用的方式将复杂的数据呈现出来，用户更容易理解这些数据，也就更容易做出决策。Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、IBM等IT厂商纷纷加入数据可视化的阵营，在降低数据分析门槛的同时，为分析结果提供更炫的展现方式。

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。

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，又可以做图形处理；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。

下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧！

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，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。

Google Charts提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。

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。

R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。

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。

Processing是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。

Leaflet用来开发移动友好地交互地图。

OpenLayers对于一些特定的任务来说，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。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。

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。

可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。

Weka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。

Kartograph 不需要任何地图提供者像 Google Maps，用来建立互动式地图。

Modest Maps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。

Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。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。

Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。

jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。

Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。

FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。

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，能够与地图进行交互。

Raw支持很多图表类型，例如泡泡图、映射图、环图等，并且允许定制化视图和层次。

Springy.js提供了一个抽象的图形处理和计算的布局，支持Canvas、SVG、WebGL、HTML元素。该库使用SVG作为输出方式来生成图形和动画效果，拥有非常完整的图形处理API，可以方便的处理图形效果。

Cube是一个开源的系统，用来可视化时间系列数据。用户可以使用它为内部仪表板构建实时可视化的仪表板指标。

Gantti是一个开源的PHP类，帮助用户即时生成Gantt图表。用户可以自定义样式进行输出（SASS样式表）。

Smoothie Charts只支持Chrome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是个线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器。

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。一个Web应用程序，创建、分享和讨论用户上传图形数据。

AnyChart跨浏览器、跨平台的图表解决方案，还有一款收费的交互式地图插件AnyMap。

Dundas Chart是.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提供了以下不同的呈现方式：时间轴、日历、柱状图、表格等。

Protovis是一个可视化JavaScript图表生成工具。

Choosel 是可扩展的模块化Google网络工具框架，可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。

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、类电子表格界面等。

QGIS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。

NodeXL的主要功能是社交网络可视化。

OpenStreetMap 是一个世界地图,由像您一样的人们所构筑,可依据开放许可协议自由使用。

OpenHeatMap简单易用，用户可以用它上传数据、创建地图、交流信息。最初用于基因组序列相关数据的可视化。一个可视化编程语言，旨在收集、处理可视化信息。一个基于矢量和tile创建动态、交互式的动态地图。

Rickshaw是一个基于D3.js来创建序交互式的时间序列图表库。

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。

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。

BirdEye属于一个群体专案，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介面来分析以及呈现资讯。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提供简单的方法来增加互动性图表道你的网站或是网站应用程式。目前它能支援线图、样条函数图。

Paper.js是一个开源向量图表叙述架构，能够在 HTML5 Canvas 运作。

Visualize Free是一个建立在高阶商业后台集游 InetSoft 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。

GeoCommons 可以使用户构建富交互可视化应用来解决问题，可创造带交互的可视化分析作品，并将作品其嵌入网站，博客或分享到社交网络上。

End.