21年这些最让人经验的6大数据可视化工具，你必须拥有！
按照擅长领域做了划分：数据图表、报表、交互地图，推荐几个最受国内外欢迎的，强大不必多说，按需选择就好。
一、数据图表类
1、Google Charts
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。它还内置了动画和用户交互控制。
Google Charts如同JavaScript的类（classes）一样是开放的，你可以按需定制，但通常默认样式就能满足你的所有需求。
所有的图表样式都是使用数据库表类（DataTable class）来填充数据的，这意味着你可以在挑选完美表现效果的时候轻松转换表格类型。
2、D3.js
目前最受欢迎的数据可视化库之一，它被很多其他的表格插件所使用。D3.js是一个JavaScript库，特利用现有的Web标准，通过数据驱动的方式实现数据可视化。
它允许绑定任意数据到DOM，然后将数据驱动转换应用到Document中。它能够帮助用户以HTML或SVG的形式快速可视化展示，进行交互处理，合并平稳过渡，在Web页面演示动画。它既可以作为一个可视化框架（如Protovis），也可以作为构建页面的框架（如jQuery）。
例如，通过使用D3.js的zoom.transform方法，点击地图中被分割的区域，即会放大相应的倍数，最大可以充满整个svg标签的边界。
这一使用D3.js的案例显示了过去209年间180个国家的人均收入(x)、预期寿命(y)和人口(面积)-按地区分类。1950年以前的数据比较稀疏，所以这个图用二等分和线性插值来填充缺失的数据点。
3、Raw
Raw是一款免费开源的Web应用程序，它可以使数据集载入、复制、粘贴、拖拽、删除与一体，并且允许我们定制化视图和层次。Raw基于非常流行的D3.js库开发，支持很多图表类型，例如泡泡图、映射图、环图等。
使用过程便捷：
从一个电子表格（甚至web页面中）中拷贝数据–选择数据可视化类型（Raw会推荐最合适的类型）–然后拖动所要分析的数据到预先定义的分析类别，然后你可以下载矢量、PNG或JSON格式的分析结果。
Gigaom的记者在试用Raw时对NFL的四分卫综合数据进行了可视化分析，初步分析直接从NFL网站拷贝数据，如果需要进行一些深入的分析，例如增加球员分类条件按，你可以在Excel表格中增加一列，然后重新拷贝到Raw中处理。
二、交互地图类
1、Leaflet
Lefalet是一个开源的JavaScript库，它是由 Vladimir Agafonkin 带领一个专业贡献者团队开发，虽然代码仅有31 KB，但它具开发在线地图的大部分功能。
在所有主要桌面和移动平台能高效运作，同时也支持旧的浏览器访问。支持插件扩展，有一个友好、易于使用的API文档和一个简单的、可读的源代码。
例如这是使用GeoJSON和一些自定义控件创建美国人口密度彩色交互式choropleth地图的案例研究，新闻网站会喜欢的。
2、PolyMaps
如果你在找一款可同时使用位图和SVG矢量地图的JavaScript库，那么Polymaps正是你需要的。
它为地图提供的多级缩放数据集方面表现非常迅速，并且可支持矢量数据的多种视觉表现形式。更棒的是，Polymaps可以在很大的尺度范围上加载数据。
PolyMaps可直接用于数据可视化，此外还是一个强大的资源库，类似于 CSS 选择器，允许创建独特的地图风格。
三、报表类
国内在报表可视化，帆软出品的几个软件具有代表性：
1、简道云仪表盘
简道云仪表盘是流程化且支持动态更新的可视化看板，它通过表单和数据工厂等，可以承接数据采集与计算。
同时，应用场景倾向于通用性，加上支持excel导入导出，因此比较适合国内办公族的日常使用，快速、省力地把密密麻麻的数据，变成清晰美观的可视化图表。
想要仪表盘更高大上一点，就需要用到【仪表盘样式】功能。通过仪表盘样式设置，可以快速完成仪表盘视觉风格的转换，有以下几点非常人性化：
1）支持快捷设置仪表盘整体风格，风格一键即可切换；
2）设置整体背景和整体高亮色；
3）在仪表盘样式中，可以为组件配置统一的视觉风格；
4）除了仪表盘整体风格设置，对于单个组件的特殊展示需求，也可以单独配置。
2、FineBI
帆软旗下一款自助式分析工具，集数据链接、数据处理、可视化分析展现于一体，产品性能和Tableau接近。
具有ETL功能，连代码都不用写，直接拖拖拽拽就可以生成可视化。内置了非常多精美图表样式，同时支持第三方图表插件。简单易上手，对非技术小白十分友好，一般只需要由IT部门进行基础的数据准备，然后业务部门就可以进行自助式分析了。
