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数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。
如何面对一大堆杂乱的数据你无法嗅觉其中的关系，通过可视化的数据呈现，清晰的发觉其中价值？出色的可视化产品可以让用户对自己目前关注的事情一目了然,并可以快速给出建议，随时随地分享。在大数据时代，如果你的数据展示方法不对，可能会破坏数据可视化效果。
可视化的三大误区
1、大多数人并不关心你对多少数据做了多少量化指标的处理，他们不在乎你每天可以处理多少数据，或您的Hadoop集群有多大。用户想要的是具体的或者相关的答案，并且他们希望越早得到越好。但是有些数据可视化工具，还是会把无关的数据显示在页面上，目的是希望接近企业所需，但事实上造成了用户很难找到有价值的信息。
2、显示错误的数据和显示所有的数据同样存在隐性危机。在数据可视化操作中，显示的信息子集与数据是相关的关系。比如你关心销售数据，您可能也关心每个地区或者个别销售人员的销售数据，考虑通过数据做出决策。
3、即使你采用干净的数据绘制图表，你仍然会弄错。因为特殊化的表格类型展示很少见，绝大多数的可视化需求都是用来满足线形图、饼图等基本图形。
要想美化数据展示，在处理关键数据字与段之间的关系时，就应该考虑把指定字段加在坐标轴上。按照组别、类别、数据时间、数据量级以及重要性进行划分，尤其是颜色类别一定要有，并且可以自定义亮度和饱和度，确保在使用本标签或者其他标签的时候做到准确无误。
为了避免失误，最好的方法是专注于你的目标。在可视化应用之前就应该考虑：我们关心什么？需要做什么？要解决什么问题？要看到怎样的数据？以怎样的结构和关系来展示？要突出哪些数据？当你能够回答这些问题时，你就可以进行数据可视化的设计或者应用了。
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。
哪些可视化工具受欢迎？
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Java图表组件，可提供令人愉悦的Java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Java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。
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