有必要用程式設計定製專屬的資料視覺化嗎？

常用的資料視覺化方法有哪些？資料視覺化可以通過視覺形式來呈現抽象的資料資訊，有利於對資料進行更深入的觀察和分析，想了解如何用程式設計定製屬於自己的資料視覺化？可以往下看看。

第一步：處理和格式化資料

Python：當我有一個非矩形分隔的檔案 ,或資料比較凌亂時，我會寫一些特別的Python指令碼。幸運的話，我會找到並重新利用過去已有的指令碼。有時會用Beautiful Soup來修飾，有時會用csvkit 。

R：我只有在需要載入csv格式表格時才會用到R，通常只是做資料聚合，合併，或處理從原來的資料中派生的部分。

Tabula：多用於公開的政府資料，包括在 PDF檔案中涉及的資料。沒有 Tabula的話這個過程將非常痛苦。

Microsoft Excel：只有在有需求的時候才會用到它。資料讀入Excel中，然後再匯入像Numbers或是OpenOffice這樣的工具中。

Google Sheets：有時使用電子表格比寫指令碼更快，我很喜歡這樣簡潔的過程。

第二步：分析資料

在你去做最後的圖形之前，你需要先了解這個資料集。

這裡我想到的是R。因為R作為一個開源的統計計算語言，它有一個很豐富的社群，數不盡的擴充套件包，以及在Stack Overflow上大量的已解答的問題。

第三步：製作靜態圖形

這對我來說通常包含兩個階段：（i）在R中進行視覺化; （ii）在Illustrator中潤色。

R：在R中有視覺化工具包，如ggplot2，但我幾乎全部使用R自帶的那些功能，即base R。

Adobe Illustrator：如果圖形要釋出給別人看，我會以PDF格式儲存R生成的圖形，並在Illustrator中編輯。雖然有些矯枉過正，但效果還不錯。我也在考慮試著用Sketch。

第四步：製作互動式圖形

Flash已經過時了，而Java是新的寵兒。R在這裡應用不廣。

d3.js：我用資料驅動的文件來做互動式的資料視覺化（我還在學習中）。有許多例子可以用來試手。但如果我想快速完成一個圖表，我有時也會嘗試用 Vega-Lite 。

但其實，我並不推薦大家用程式設計做資料視覺化，除非是技術大佬想專研一些特別厲害的視覺化。普通的使用建議大家可以使用零程式設計的視覺化工具。

常用的資料視覺化方法有哪些？常用的視覺化工具：

1、Microsoft Excel

對於這個軟體大家應該並不陌生，對於一般的視覺化這個軟體完全足矣，但是對於一些資料量較大的資料則不太適合。

2、Smartbi

Smartbi現在比較受大家的歡迎，既可以超越Excel做一些稍微複雜的資料分析，又不用像R、Python那種程式語言進行視覺化那麼複雜。比較適合業務人員使用，簡單拖拽就能生成自己想要的圖表。支援業務主題和自助資料集，雙佈局設計，跨屏釋出到APP，支援流式佈局，功能還是很實用的。