数据可视化是处理数据的基本操作，如果想进一步从数据中获取更多信息，就要先将数据做可视化处理。有一些工具会帮助我们更好的呈现数据，优秀的数据可视化工具有如下：

google Chart API

Google Chart API工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。

能够在所有支持SVGCanvas和VML的浏览器中使用，但是Google Chart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JAVAScript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。

尽管存在上述问题，不可否认的是Google Chart API的功能异常丰富，如果没有特别的定制化需要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大可以从Google Chart开始。

Raphael

Raphael是创建图表和图形的JavaScript库，与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。

SVG是矢量格式，在任何分辨率下的显示效果都很好。

D3

D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。

D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

虽然D3能够提供非常花哨的互动图表，但你在选择数据可视化工具时，需要牢记的一点是：知道在何时保持简洁。

Visual.ly

Visual.ly就是最流行的一个选择。虽然Visual.ly的主要定位是：“信息图设计师的在线集市”，但是也提供了大量信息图模板。虽然功能还有很多限制，但是Visual.ly绝对是个能激发你灵感的地方。

Crossfilter

当我们为方便客户浏览数据开发出更加复杂的工具时，我们已经能够创建出既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。JavaScript库Crossfilter就是这样的工具。

Crossfilter应用：当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。

Ｒ

作为用来分析大数据集的统计组件包，Ｒ是一个非常复杂的工具，需要较长的学习实践，学习曲线也是本文所介绍工具中最陡峭的。

但是Ｒ拥有强大的社区和组件库，而且还在不断成长。当你能驾驭Ｒ的时候，一切付出都是物有所值的。