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目前学习应用数据可视化的渠道有众多，你可以跟踪一些人士博客，但更重要的一点是实践/实操，你需要对现在只用的数据可视化软件有个粗略了解。下面列出的二十个数据可视化软件，无论你是打算制作简单的图例还是复杂的图谱以及信息图，这些软件都能满足你的还要。更加美好的是，这些工具大多免费。
入门级工具
01Excel
Excel的图形化功能并不强大，但Excel却是预测数据的梦想工具，上图是Excel生成的热力地图。作为一个入门级软件，Excel是迅速分析数据的理想工具，也能建立供外部使用的数据图，但是Excel在色彩、线条和风格上可选用的范围有限，这也意味着用Excel很难制做出能符合专业出版物和网站必须的数据图。不过成为一个高效的外部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。02CSV/(逗号分隔值)和JSON(对象注释)但是并不是真正的可视化软件，但却是常用的数据格式。你需要理解它们的结构，并懂得怎样从这种文件中导入或者导出数据。以下将会介绍的所有数据可视化软件都支持CSV、JSON中至少一种格式。
在线数据可视化软件
03ChartAPI
ChartAPI软件集中取消了静态照片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG\和VML的浏览器中使用，但是Chart的一个大难题是：图表在用户端生成，这意味着这些不支持的设施将能够使用，此外也未能离线使用以及将结果另存其他格式，之前的静态照片就不存在这个难题。尽管存在上述弊端，不可证实的是ChartAPI的功能异常丰富，如果没有非常的多样化需要，或者对视觉风格的排斥，那么你大可以从Chart开始。
04Flot
Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持的浏览器(现在主流的浏览器如火狐、IE、等都支持)。
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是构建图表和图形的库，与其它库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。
SVG是矢量格式，在任何分辨率下的显示疗效都较好。
06D3
D3(Data)是支持SVG渲染的另一种库。
D3能够提供长期线性图和折线图之外的复杂图表样式，例如图、树形图、圆形集群和单词云等。
然而D3无法提供特别花哨的互动图表，但你在选取数据可视化软件时，需要记住的一点是：知道在何时保持简单。
07.ly
如果你必须制作信息图而不只是是数据可视化，目前还有大把的工具可用。.ly就是最流行的一个选择。虽然.ly的主要定位是：“信息图设计师的在线集市”，但是也提供了长期信息图模板。虽然功能也有众多限制，但是.ly绝对是个能促使你灵感的地方。
互动图形用户界面(GUI)控制
如果数据可视化的互动性超强到可以成为GUI界面会如何？
随着在线数据可视化的演进，按钮、下拉列表和滑块都在进化成非常复杂的界面元素，例如无法调整数据范围的互动图形元素，推拉这些图形元素时输入参数和输出结果数据会同步改变。
在这些状况下，图形控制和内容尚未合为一体。以下这种软件无法帮你实现这种功能：
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当我们为便于用户浏览数据开发出非常复杂的软件时，我们将要能够建立出既是图表，又是互动图形客户界面的小程序。库就是这种的工具。
应用：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逐渐改变。
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库进一步模糊了内容与控制之间的边界。
在上图的应用例子中，生成了一个负载的互动方程，读者可以调整输入值获得相应数据。
地图工具
地图生成是web上最困难的任务之一。Maps的发生完全改变了过去他们对在线地图功能的了解。而公布的MapsAPI则让所有的开发者都能在自己的网站中植入地图功能。
近年来，在线地图的行业成熟了众多，如果你必须在数据可视化项目中植入定制化的地图方案，目前市场上早已有众多选择，但是了解在何时选择什么地图方案则成了一个很关键的业务决策。
地图方案看起来功能都很强大，但是避免：“有了一把锤子，看哪个都像钉子”
10Maps
顾名思义，Maps是一个很小的地图库，只有10KB大小，是现在最小的可用地图库。
这或许意味着Maps只提供一些基本的地图功能，但是不要被这一点迷惑了。在一些扩展库的配合下，例如Wax，Maps立刻会成为一个超强的地图工具。
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团队为你们带给了，这是另外一个大型化的地图框架，通过大型化和轻量化来满足移动网页的还要。
和Maps都是开源项目牌匾素材软件，有强大的社区支持，是在网站中融合地图应用的理想选择。
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是另外一个地图库，但主要面向数据可视化用户。
在地图风格化方面有独特之处，类似CSS颜色表的选用器，是不可错过的好东西。
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或许是所有地图库中可靠性最高的一个。
然而文档注释并不规范，且学习曲线十分陡峭，但是针对一些特定的任务来说，无可匹敌。例如无法提供一些其它地图库都没有的特殊工具。
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的标记线是对地图描绘的再次审视，我们都早已习惯了莫卡托投影，但是为我们增添了更多的选择。
如果你不应该调用*数据，而只是是生成某一区域的地图牌匾素材软件，那么将使你脱颖而出。
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是一个不可错过的网站。你可以用很随意就把表格数据和地图关联起来，这方面是最优秀的选择。
比如，你可以键入CSV通讯地址文件，能将地址字节串自动转换成经度/维度数据并在地图上标记起来。目前支持免费生成五张地图数据表，更多使用必须支付月费。
随着高清移动设施的普及，web开发的一个最新趋势是将符号字体与字体融合(把符号成为字体)，创建出好看的矢量化图标。
在这种新型字体中，例如FF和是专门用来显示图表和图形的。
他们与遇到的难题一样，就是不能被所有的浏览器支持，但是不久的今后这种矢量字体将是数据可视化工作中必须考量到的动因。
进阶工具
如果你打算用数据可视化做一些“严肃”的工作，那么你或许不会对在线可视化软件以及web小程序有太大兴趣，你必须的是桌面应用和编程环境。
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是数据可视化的招牌工具。你只应该编写一些简单的代码，然后编译成Java。
现在也有一个.js项目，可以让网站在没有Java的状况下更容易地使用。
因为端口支持-C，你也可以在iOS上使用。
然而是一个桌面应用，但也可以在几乎所有系统上运行，此外经过数年发展，社区至今尚未拥有长期实例和代码。
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是OSX上建立二维图形和富媒体的应用程序。
你必须知道程序，与类似，但是没有的互动功能。
专家级工具
与Excel相对的是专业数据预测工具。如果你是一个专业的数据预测师，那么你就需要对以下将会介绍的工具备所熟知(假如不是精通的话)。
众所周知，SPSS和SAS是数据预测市场的标准软件，但是这种工具的成本不菲，只有大型组织和学术机构才有机会使用。
以下我们介绍几种免费的代替工具，这些开源软件的共同特点是都有超强的社区支持。开源分析软件性能不输老牌专业软件，插件的支持并且更好。
18Ｒ
成为用来预测大数据集的统计模块包，Ｒ是一个特别复杂的工具，需要较长的学习实践，学习曲线只是本文所介绍工具中最陡峭的。
然而Ｒ拥有超强的社区和模块库，而且还在不断蜕变。当你能驾驭Ｒ的之后，一切付出都是物有所值的。
19Weka
当你成长成一名数据科学家的之后，你必须将个人能力从数据可视化扩展到数据挖掘领域。
Weka是一个能按照属性分类和集群大量数据的优秀软件，Weka不可是数据预测的超强工具，还能生成一些简单的图表。
20Gephi
Gephi是进行社交图谱数据可视化分析的软件，不但能处理大体量数据集并生成漂亮的富媒体图形，还能对数据进行清理和分类。
Gephi是一种特别特殊的工具，也十分复杂，先于对方把握Gephi将使你一骑绝尘。
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