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数据可视化与信息图形，信息可视化，科学可视化，探索性数据分析和统计图形密切相关。数据可视化的七大趋势：https://www.toutiao.com/i6619141142829072900/相关：大数据可视化市场增长迅猛，2017年市场规模达12.7亿元https://www.toutiao.com/i6589398403321430532/https://www.toutiao.com/i6630975917390823943/ 。
什么是数据可视化？

数据可视化被许多学科视为视觉通信的现代等价物。它涉及创建和研究数据的视觉表示。为了清晰有效地传达信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。数字数据可以使用点，线或条编码，从而在视觉上传达定量信息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问，易于理解和使用。用户可能有特定的分析任务，比如进行比较或理解因果关系，图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）跟随任务。
表格通常用于用户查找特定测量的位置，而各种类型的图表用于显示数据中的一个或多个变量的模式或关系。数据可视化既是一门艺术，也是一门科学，被一些人视为描述性统计学的一个分支，而且其他人则认为数据可视化为一种扎根理论的开发工具。因互联网活动而产生的数据量增加以及环境中传感器数量的增加被称为“大数据”或物联网。
对这些数据进行处理，分析和交流，为数据可视化带来了道德和分析方面的挑战。数据科学领域和实践者称为数据科学家帮助解决这一挑战。数据可视化与信息图形，信息可视化，科学可视化，探索性数据分析和统计图形密切相关。2000以来，数据可视化已成为研究，教学和开发的一个活跃领域，能够将科学和信息可视化结合起来。有学者认为，数据可视化的理想状态不仅仅是清晰传达，更要激发观众的参与和注意。
数据可视化工具有哪些？

市面上的数据可视化工具很多，大体分为3类：1、专业图表制作类，专业的图表制作网站/软件，针对性的制作一些可视化图表，一般不带有数据处理功能2、开发工具，比如python，调用第三方可视化库可以制作非常个性化的可视化图表，门槛高，要会写代码3、零代码可视化分析工具，比如BI工具，操作简单，门槛低，自带数据处理功能，适合普通的业务人员或者数据分析师专业图表制作网站1、Flourish推荐人群：可视化爱好者我用过最好用的免费可视化在线网站，拥有非常丰富的可视化模板，操作非常便捷，个性化程度稍微差一点，唯一的缺点是界面全英文，看起来有点费劲2、图表秀国内免费的在线图表制作工具，支持自由布局与联动交互分析。
主要看中它几点：图表新颖丰富，操作简单一键替换，支持一键导出PPT、在线动态数据展示。不过和大部分图表制作网站一样，个性化程度不高，样式受模板限制。除了这种综合性的图表制作网站，还有针对地图、词云图等特殊图表制作的网站，比如：数据地图：PolyMaps词云图：微词云开发工具1、E charts百度出品的开源免费的javascript数据可视化工具，专为大数据量可视化设计的，数据实时展现，需要一定的代码能力2、D3.js开源的可视化库，在 JS 绘图界的地位很靠前。
功能非常强大，灵活性高，很多其他的库都是基于它所开发。非常适合开发者学习研究，需要牛逼的编程功底，门槛较高。3、Highcharts国外的产品，对标的是E charts，两者用起来差不多，图表种类也很丰富，不过和E charts一样都需要进行二次开发，它的优点是它有详细的文档，示例和详细的 CSS，产品稳定性好，缺点是商用版付费。