- k% |4 n2 T, k, b 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。
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第一步：处理和格式化数据
8 }* `, L9 B Z 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 。
+ f Q5 v! N0 O# S5 ^ \ 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。
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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。
& {+ t% ]/ Y* v( R+ d- G 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。
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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。
" G j, g, Y# C) X4 a7 C" D4 ~6 \ 第二步：分析数据
: n8 y) {! P& G& a( P9 r& z 在你去做最后的图形之前，你需要先了解这个数据集。
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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。
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第三步：制作静态图形
7 _/ r3 k& Q7 t0 K4 B0 @) U& ~ 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。
7 Y" B9 e, I; e1 D v. |& g# {1 t, C 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。
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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; I7 m7 a3 ~% ]' E, ^3 j 第四步：制作交互式图形
3 \6 A( g7 ~ S: w4 C Flash已经过时了，而Java是新的宠儿。R在这里应用不广。
; G; [4 n7 u6 c) u/ }/ x 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 。
. @- n# B8 U a" T" F 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。
8 h6 M. x" X# { 常用的数据可视化方法有哪些？常用的可视化工具：
2 J' U& [. R! m C 1、Microsoft Excel
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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。
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2、Smartbi
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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。
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