数据可视化怎么实现 国内有哪些好的数据可视化工具,推荐一下,谢谢

数据可视化怎么实现？

要实现数据可视化需要使用可视化分析工具。数据观是一款免费的在线数据分析工具，注册即可使用，数据观的用户界面设计理念是极致的直观。所有功能、操 作都以可视化的形式提供给用户。针对不同的数据类型，数据观都提供最适宜、最有表现力的多个图形展现选择。 形成报告时，用户通过拖拽即可将图表布局 、大小灵活调整，也可穿插文字描述，让图表与报告的整体逻辑保持一致。

国内有哪些好的数据可视化工具,推荐一下,谢谢

指标卡：

折线图：

环图：

对比条形图（人口金字塔）：

热力地图：

轨迹地图：

这些图表是我用国产可视化工具—BDP个人版制作的，把数据准备好，拖拽就生成想要的数据图表，不需要编程，有指标卡、柱状图、条形图、折线图、饼/环图、气泡图、GIS地图、漏斗图、词云、旭日图等几十种图表类型，可视化效果很好看。数据也能实时可视化，比较高效~

有哪些值得推荐的数据可视化工具

1. Axiis
基于 Flex 的数据可视化工具，准确、表现丰富。

2. Chronoscope
对于海量数据的可视化，这个工具值得一试，包含一个 JavaScript API ，可以同 Google 的电子表格，iGoogle 以及开放社会网络集成。

3. Flex
Flex 内置图表控件，可以快速生各种效果的图表，使用类似 SVG 的 FXG 技术。

4. JSCharts
一个 JavaScript 图表工具，拥有很多模板。

5. MilkChart
几个简单易用又功能强大的数据到图表转换工具。使用 HTML5 Canvas 对象。

6. /Ajax.org
一个纯 JavaScript 实时图表生成平台。

7. BirdEye
用于 Adobe Flex 的可视化数据分析类库，基于 Action Script。

8. KartOO
一个非常直观的可视化搜索引擎。

数据可视化，到底该用什么软件来展示数据

1.使用你最熟悉的软件

学习用编程建立数据可视化不代表要摒弃你已经熟悉的工具。我一般使用任何能够最快速解决问题的工具，这个工具可以是Excel，GoogleSheets，或者是Python。
你不需要只用R或者只用JavaScript做完所有工作，在一项工作中囊括不同的工具是有好处的。你的最终目的是制作可视化图表，每一步的结果会引导你进行到下一步，所以不要太纠结于用“正确”的方法做事。
2.从基础做起
不要期待你第一次尝试就会做出非常高级非常惊艳的视觉效果。尤其在学习的初期，你是有很多路要走的，所以要从基础做起，再慢慢去使用更加高级的技巧。这样你才不会一开始就感到备受打击，从而放弃学习的希望。
在R语言中，有很多工具包可以帮助你做事情，甚至有时候你只要使用一个函数就行了。但是如果你不熟悉R的编程句法，我还是建议你从最基本的R语言学起，即便可能会有些难。
就好比我之前提到的d3.js这个JacaScript函式库，如果你不熟悉JavaScript，或者刚刚开始学习编程，很多类似的东西都会看起来很难。我建议你从MikeBostock写的基础教程学起，慢慢开始了解你做的东西。
3.找一个项目去完成
不要认为要把所有的东西学完再开始做项目，这样你会被耽搁。先学习一些基础知识就可以开始了，这至少可以保证，日后当你遇到问题在网上搜索的时候，能够看懂那些解决方法。
选择一些数据，然后开始着手尝试可视化吧。一开始的进展肯定非常缓慢，你也会觉得很困惑，这都是很正常的。我直到现在还经常因为一些问题感到困惑，但你一定要坚持做完。
做项目的受益之处，在于它逼着你去学习你需要知道的。你每做完一个项目，下一个就会变得容易一些了。
通常一个数据可视化的项目会分成以下的步骤。
处理和格式化数据
Python
当我有一个非矩形分隔的文件 ,或数据比较凌乱时，我会写一些特别的Python脚本。幸运的话，我会找到并重新利用过去已有的脚本。有时会用Beautiful Soup来修饰，有时会用csvkit 。
R
我只有在需要加载csv格式表格时才会用到R，通常只是做数据聚合，合并，或处理从原来的数据中派生的部分。
Tabula
多用于公开的政府数据，包括在 PDF文件中涉及的数据。没有 Tabula的话这个过程将非常痛苦。
Microsoft Excel
只有在有需求的时候才会用到它。数据读入Excel中，然后再导入像Numbers或是OpenOffice这样的工具中。
Google Sheets
有时使用电子表格比写脚本更快，我很喜欢这样简洁的过程。
分析数据
在你去做最后的图形之前，你需要先了解这个数据集。
R
这里我想到的是R。因为R作为一个开源的统计计算语言，它有一个很丰富的社区，数不尽的扩展包，以及在Stack Overflow上大量的已解答的问题。
制作静态图形
这对我来说通常包含两个阶段：（i）在R中进行可视化 （ii）在Illustrator中润色。
R
在R中有可视化工具包，如ggplot2，但我几乎全部使用R自带的那些功能，即base R。
Adobe Illustrator
如果图形要发布给别人看，我会以PDF格式保存R生成的图形，并在Illustrator中编辑。虽然有些矫枉过正，但效果还不错。我也在考虑试着用Sketch。
制作交互式图形
Flash已经过时了，而JavaScript是新的宠儿。R在这里应用不广。
d3.js
我用数据驱动的文档来做交互式的数据可视化（我还在学习中）。有许多例子可以用来试手。但如果我想快速完成一个图表，我有时也会尝试用 Vega-Lite 。
4.认真阅读编程指南和范例
编程指南是很有用的。一开始可能会有些难，但你必须要适应。如果你的程序出了问题，很大可能是因为你写的不对，而不是代码的实现有问题。所以这个时候你就需要仔细阅读指南，确认你的函数运用是正确的。
在R语言中，所有函数的指南都是用相同的格式写的，它会告诉你这个函数有哪些参数，返回值是什么，并且之后会给出使用的范例，这些范例都非常经典。
d3.js函式库的创建者MikeBostock就写了非常好的指南，在网上也有很多其他教程。Bostock在指南中收录的大量范例是非常有用的，每当我遇到问题，在网上搜索解决方法的时候，我一般都会把出现的问题和“mbostock”放在一起搜索。
5.着手去做
我有时会也会因为想太多而迟迟不开始，但是只要你能着手按照以上的小提示去做，能节省很多时间。用工具进行数据可视化，一般会有一个最优的做法，但没有必要从一开始就去寻找它。先把形状和颜色在屏幕上试下，然后将数据编译进去，让数据在大体上看起来没问题。如果有些不对劲（尤其是对于含有互用和动画的可视化项目），你再去寻求更优化的做法。一般情况下，即使不是最优，你的图表也是没错的。

数据可视化一般用什么工具？

1、Google Charts

Google Charts是一个免费的开源js库，使用起来非常简单，只需要在标签中将src指向然后即可开始绘制。它支持HTML5/SVG，可以跨平台部署，并特意为兼容旧版本的IE采用了vml。

在新版google charts 发布之前，google有个类似的产品叫做Google Charts API，不同之处在于后者使用http请求的方式将参数提交到api，而后接口返回一张png图片。

2、Flot

Flot是一个很棒的线图和条形图创建工具，可以运用于支持canvas的所有浏览器——意味着大多数主流浏览器。这是一个jQuery库，如果你已经熟悉jQuery，你就可以容易的对图像进行回调、风格和行为操作。 浮悬的优点是你可以访问大量的调用函数，这样就可以运行你自己的代码。设定一种风格，可以让在用户悬停鼠标、点击、移开鼠标时展示不同的效果。比起其他制图工具，浮悬给予你更多的灵活空间。浮悬提供的选项不多，但它可以很好地执行常见的功能。

3、 MetricsGraphics

MetricsGraphics 是一个在 D3.js 的基础上专为可视化时间序列数据而开发的绘图库。虽然它只支持线图、散点图、柱状图、直方图和数据表格，但它在这几类图表上的表现非常强。

跟 Google Charts 一样（MetricsGraphics 是 Mozilla 的产品），丰富的文档和例子使得它很容易上手。比如这个非常有趣的关于 UFO 目击事件的交互式例子。

同时它也是一个非常简易和轻量级的选择。

4、Epoch

Epoch 是一个基于 d3.js 开发的工具，它使得开发者可以方便地在他们的应用或是网站上部署实时图表。它的文档整洁，完全免费并且开源，这使得它对于不想花钱购买重量级解决方案的人来说是一个很好的选择。

对普通数据和实时数据，Epoch 都支持 5 种图表类型。这个数量并不能与 FusionCharts 或是 Highcharts 这种特性完整的产品对抗，但它所专长的是以简单和友好的方式呈现实时数据。