盘点最实用的大数据可视化分析工具

　　一、Excel

　　Excel作为一个入门级工具，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，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。

　　二、Google Chart API

　　Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。

　　三、D3

　　D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是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。

　　四、R

　　R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有用作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商业软件MATLAB。

　　五、Visual.ly

　　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。

　　六、Processing

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

　　七、Leaflet

　　Leaflet是一个开源的JavaScript库，用来开发移动友好地交互地图。

　　八、Openlayers

　　Openlayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善。且学习曲线非常陡峭，但是对于特定的任务来说，Openlayers能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

　　九、PolyMaps

　　PolyMaps是一个地图库，主要面向数据可视化用户。PolyMaps在地图风格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器。

　　十、Charting Fonts

　　Charting Fonts是将符号字体与字体整合(把符号变成字体)，创建出漂亮的矢量化图标。

　　十一、Gephi

　　Gephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并且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。

　　十二、CartoDB

　　CartoDB是一个不可错过的网站，你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。

　　十三、Weka

　　Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。

　　十四、NodeBox

　　NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序，你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但没有Processing的互动功能。