# Q" \1 y1 ?1 B4 @5 I+ x1 A
常用的数据可视化方法有哪些？数据可视化可以通过视觉形式来呈现抽象的数据信息，有利于对数据进行更深入的观察和分析，想了解如何用编程定制属于自己的数据可视化？可以往下看看。
0 A3 j- C' `4 H% H. g, c( p
+ j8 ?) u7 S% |$ H0 Y/ k4 _
! y7 ^) z9 R* e* `
打开凤凰新闻，查看更多高清图片
/ G; o- ~) M/ S 0 n. O( z; o$ _/ p6 @# f
第一步：处理和格式化数据
+ R( u$ Y; l, h3 T! {; w2 ? 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 。
) \- h7 \' \6 E# Y4 x" r/ h
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。
* c8 a8 T7 V6 t/ v' P: R; q 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。
) i4 v6 g9 g" s# R# z6 X 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。
$ V' Z& O9 |. \% B& u
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。
9 L- P) Y2 }* J: g9 p$ i
第二步：分析数据
3 W+ U, l7 ~% ~4 N* { 在你去做最后的图形之前，你需要先了解这个数据集。
2 `# @ Y+ e/ w$ n 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。
4 K: e5 P' a8 [( Z* w2 I9 @* W 第三步：制作静态图形
7 ^, r, C# Y" E0 c4 `9 [
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。
, q8 b. s% p; P- @6 N8 |
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。
9 M- g" S; B& R4 e
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。
# I' J" b) \9 m1 I3 q
第四步：制作交互式图形
( `/ Y' A F% ?" ]
Flash已经过时了，而Java是新的宠儿。R在这里应用不广。
. X& b; H% z2 p, m 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 。
, {/ `9 A: s: n V* p* }+ F, P 但其实，我并不推荐大家用编程做数据可视化，除非是技术大佬想专研一些特别厉害的可视化。普通的使用建议大家可以使用零编程的可视化工具。
5 n- }' f! T6 u; S4 o! B, G- D 常用的数据可视化方法有哪些？常用的可视化工具：
. |; x7 z' q0 \& w8 h! d! u$ G' d* ^
1、Microsoft Excel
' B- ?( |0 x+ A4 _' i: U: y 对于这个软件大家应该并不陌生，对于一般的可视化这个软件完全足矣，但是对于一些数据量较大的数据则不太适合。
$ ^& K% s, O- I4 q% s2 R% t) _: o
2、Smartbi
s }1 [. B: x! h# T' [9 s& M
Smartbi现在比较受大家的欢迎，既可以超越Excel做一些稍微复杂的数据分析，又不用像R、Python那种编程语言进行可视化那么复杂。比较适合业务人员使用，简单拖拽就能生成自己想要的图表。支持业务主题和自助数据集，双布局设计，跨屏发布到APP，支持流式布局，功能还是很实用的。
0 O' J8 T+ P5 r
