这些有趣的数据可视化工具，你知道吗?

Tabeau是一款数据可视化工具，致力于帮助人们查看并理解自己的数据；

不同于传统BI软件，tableau是一款“轻”BI工具；您可以使用Tableau的拖放界面可视化任何数据，探索不同的视图，甚至可以轻松地将多个数据库组合在一起。它不需要任何复杂的脚本。

Tableau Desktop特点：易用/快速/灵活/精美

图表类型丰富：柱线图/饼图/趋势图/散点图/地图/热点/气泡图/甘特图/散点图/堆叠图/标靶图/其他表格

以Tableau为代表的新型分析工具：简易实施，着重使用者经验；创造实时价值；高生产力；成本较低；界面美观

Gephi是一款开源免费跨平台基于JVM的复杂网络分析软件，其主要用于各种网络和复杂系统，动态和分层图的交互可视化与探测开源工具。

1. 快速由内置的OpenGL引擎提供支持，Gephi能够利用非常大的网络推送信封。可视化网络多达一百万个元素。 所有操作（例如布局，过滤器，拖动）都会实时运行。
2. 简单易于安装和使用，以可视化为中心的UI，像Photoshop?的图形处理一样。
3. 支持模块化扩展Gephi及插件开发，该架构构建在Netbeans平台之上，可以通过精心编写的API轻松扩展或重用。

R语言中可视化包ggplot2可以绘制出优美的可视化图片，但如果要通过ggplot2个性化的绘制一套图形，尤其是适用于杂志期刊等出版物的图形，对于那些没有深入了解ggplot2的科研人员来说就有点困难了，基于ggplot2创建的可视化包ggpubr，用于绘制符合出版物要求的图形。作图方便简单，成图导出就可以用到文章中。

Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。

Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。同时它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。

Echart.js

前台页面除了表格以外，最能表现数据的就是图表。也就是Echart.js啦

ECharts简单来说是互联网开发程序过程中，后台数据库用以实现数据到图形的映射的一个插件。

具体来说一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。

Processing

Processing是一种计算机语言，以JAVA语法为基础，可转化成JAVA程序，不过在语法上简易许多。所有的原始代码及开发环境开放，主要用于艺术、影像、影音的设计与处理。

目前来说，Processing是对设计师最友好的编程软件。

如果你是设计师，Processing能用最简单的方式，最鲜活的视觉形式让你的想法通过编程实现，其功能强大，简单易学，插件很多，扩展性高，近期在编程语言排行榜的位置越来越靠前。

并且，你也可以通过Processing与其他软件以及硬件的交互、整合、输出属于你自己的作品。