數據可視化是處理數據的基本操作，如果想進一步從數據中獲取更多信息，就要先將數據做可視化處理。有一些工具會幫助我們更好的呈現數據，優秀的數據可視化工具有如下：
google Chart API
Google Chart API工具集中取消了靜態圖片功能，目前只提供動態圖表工具。
能夠在所有支持SVGCanvas和VML的瀏覽器中使用，但是Google Chart的一個大問題是：圖表在客戶端生成，這意味著那些不支持JAVAScript的設備將無法使用，此外也無法離線使用或者將結果另存其他格式，之前的靜態圖片就不存在這個問題。
盡管存在上述問題，不可否認的是Google Chart API的功能異常豐富，如果沒有特別的定制化需要，或者對Google視覺風格的抵觸，那么你大可以從Google Chart開始。
Raphael
Raphael是創建圖表和圖形的JavaScript庫，與其他庫最大的不同是輸出格式僅限SVG和VML。
SVG是矢量格式，在任何分辨率下的顯示效果都很好。
D3
D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。
D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞云等。
雖然D3能夠提供非常花哨的互動圖表，但你在選擇數據可視化工具時，需要牢記的一點是：知道在何時保持簡潔。
Visual.ly
Visual.ly就是最流行的一個選擇。雖然Visual.ly的主要定位是：“信息圖設計師的在線集市”，但是也提供了大量信息圖模板。雖然功能還有很多限制，但是Visual.ly絕對是個能激發你靈感的地方。
Crossfilter
當我們為方便客戶瀏覽數據開發出更加復雜的工具時，我們已經能夠創建出既是圖表，又是互動圖形用戶界面的小程序。JavaScript庫Crossfilter就是這樣的工具。
Crossfilter應用：當你調整一個圖表中的輸入范圍時，其他關聯圖表的數據也會隨之改變。
Ｒ
作為用來分析大數據集的統計組件包，Ｒ是一個非常復雜的工具，需要較長的學習實踐，學習曲線也是本文所介紹工具中最陡峭的。
但是Ｒ擁有強大的社區和組件庫，而且還在不斷成長。當你能駕馭Ｒ的時候，一切付出都是物有所值的。
