数据可视化，就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。数字属于数据的一种，相对于数据而言，数字更加直接简单，在数据可视化高速发展的当下，具体数字的作用显得更加的突出。所有数据的整合与归纳可能就是为了最终得出一个有效的数字。下面我将介绍几款数据可视化工具以及可视化探索分析的使用流程。

数据可视化工具

1、ECharts

百度的 ECharts 是一个很棒的工具，它支持在绘制完数据后再对其进行操作。这个被称为 Drag-Recalculate 的特性使得用户可以在图表之间拖动一部分的数据并得到实时的反馈。它可以瞬间在二维平面上绘制出 20 万个点，并用专为 ECharts 开发的轻量级 Canvas 库 ZRender 使数据动起来。

2、dygraphs

由 Google 开发的 dygraphs 绝对是绘图工具中的明星。到现在 Google Correlate 还在使用它。它可以被用于绘图密集的项目，能在不影响性能的情况下轻松地绘制几百万个数据点，这在很大程度上弥补了它那过于朴素的审美设计。

3、 RAWGraphs

RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架，用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中，设计你想要的图表，然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外，上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理，保证了数据的安全性。

可视化探索分析使用流程

1.数据准备

数据的准备对于可视化探索分析来说，是最基础的，在数据采集时，掌握合理的数据，对于数据分析来说至关重要。

2.自助数据集

自助数据集，便是将所有数据进行汇总，根据用户所需提供相应的数据选择。同时对于合并的数据进行关联分析。

3.探索分析

探索分析正是基于数据集而言，用户对于整体数据进行数据挖掘，简单的拖拽，以图表表格形式进行多维分析。

4.仪表盘驾驶舱

分析组件按照分析主题组合成美观易读的数据驾驶舱，将所需的数据以可视化的展现形式进行突出展现，面对最终用户。

数据可视化工具的合理利用，无疑大大加快了用户对于数据的接受程度，对于大数据时代的进程更是起到了促进的作用，通过对于原始数据的层层筛选，最终确定合适的数据进行可视化的展现，实现数据的最终利用。相信未来数据可视化应用的领域将会更加广泛，带来的经济效益也会更加庞大。

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